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MontageFlow：物理有效的高保真 EEG 生成模型
论文指出当前 EEG 生成模型普遍违反各通道间的线性恒等关系（每通道为两电极电压差），这一缺陷此前未被察觉。作者提出 MontageFlow，一种流匹配模型，通过将输出限制在满足这些恒等关系的信号空间内来保证物理有效性，并以生理状态向量为条件避免过度平滑。在 3 个大规模基准上，TS-FID 较最…
arXiv cs.AI19 天前
#EEG
共 8 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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AI 检测新生儿 EEG 低电压间期达专家级
论文提出以幅度和持续时间定义的「低电压间期」（LVI）作为新生儿脑病生物标志物，并开发 ConvNeXt 检测模型。在 123 名新生儿 654 小时 EEG 上训练验证，验证集 AUC 达 0.996，模型与读者一致性超过读者间一致性，达到专家级等价。LVI 百分比与 EEG 分级、HIE 严重…
arXiv cs.LG21 天前
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arXiv 论文：EEG 与文本语义对齐解码想象语音
研究者提出一种多模态对比学习框架，将 EEG 试次与冻结预训练文本编码器的语言表示在嵌入空间中对齐，用于想象语音解码。该方法在 Chisco 数据集 39 类意图上取得与闭集分类器相当的精度，并支持相似度检索与可靠性排序。
arXiv cs.LG17 天前
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arXiv 论文：脑疾病个性化模型预测拟合相似但潜在动力学不同
研究用 CNN-Transformer EEG 基础模型提取表征，为 198 名受试者拟合个性化转移依赖图。癫痫与非癫痫组在预测拟合与下一状态预测上几乎相同，但学习到的依赖结构密度显著不同，说明相似预测性能不代表相似学习动力学。
arXiv cs.LG24 天前
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研究用 EEG 与深度模型识别青少年非自杀性自伤神经机制
研究结合疼痛实验范式、EEG 微状态分析与可解释深度序列模型，考察 106 名抑郁青少年的非自杀性自伤相关神经动力学。社会疼痛条件下区分 NSSI 准确率达 68.55%，优于最佳基线 8.94 个百分点。模型揭示 MS3 与 MS5 双向转换减弱，提示情绪-行动耦合受损，为客观识别 NSSI 提…
arXiv cs.AI24 天前
★ 2
DenoFlow 用流匹配实现 SSVEP 脑电去噪
论文提出 DenoFlow，将 SSVEP 脑电去噪建模为传输问题，用整流流公式让场网络回归污染试次到干净试次直线路径的速度。模型以观测本身为条件输入与积分起点，训练简化为回归，避免对抗式博弈。在两个公开 SSVEP 数据集上，DenoFlow 在信号保真度与下游解码精度上均优于七个基线去噪模型。
arXiv cs.LG25 天前
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Bio-MF：低延迟 EEG 到 fNIRS 跨模态生成
论文提出 Bio-MF，一种无潜变量的一步 MeanFlow 框架，用于 EEG 条件化 fNIRS 生成，支持混合运动想象脑机接口。方法直接做信号空间 x 预测并转为 MeanFlow 速度监督，单次网络评估完成推理。在 RTX PRO 6000 上单次生成仅 7.0 毫秒，较 1000 步 S…
arXiv cs.LG42 天前
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DCRA：扩散条件表示对齐的鲁棒时间序列学习
论文提出扩散条件表示对齐（DCRA）训练框架，将前向扩散过程重新用作结构化损坏调度器，实现跨噪声水平的连续可控表示演化。框架引入特征级一致性目标，在保持类别判别结构的同时对齐不同噪声水平的表示，且与编码器无关。在 CHB-MIT EEG 数据集上的癫痫检测实验显示，DCRA 在多种噪声条件下持续提…
arXiv cs.LG49 天前