当一个人看到一张图片时，大脑中到底发生了什么？ 更进一步地说：我们能不能仅凭一段脑电信号，推断出这个人刚刚看到了什么？ 这听起来像科幻电影里的“读心术”。但更准确地说，这并不是读取一个人的完整想法，而是尝试理解：当人脑看到不同图像时，EEG ...

在脑电信号（EEG）处理中，人工智能（AI）主要通过结合先进的特征提取方法、复杂的深度学习模型以及核心的注意力机制来区分注意力和情绪状态。AI 模型首先从 EEG 信号中提取多维度特征 ...

针对EEG信号噪声与缺失问题，提出结合局部与全局图学习的联合优化框架，开发SRL-ITV算法，在合成数据中NMSE降低27.3%，真实数据中SNR达17.43dB，优于基线方法。 在现代医学和神经科学的研究中 ...

近日，南方科技大学刘泉影教授团队发布的OmniEEG-Bench，正试图解决这一问题。作为目前覆盖范围较广的EEG基础模型评测体系之一，该工作构建了一个包含54个数据集、58个下游任务的标准化Benchmark，并在统一协议下系统评测了10个主流开源脑电基础模型。相比简单地发布一个排行榜，其更重要的意义在于首次尝试回答一个更基础的问题：当前EEG基础模型距离真正意义上的“通用脑电表征”还有多远。

EEG信号解码方法创新研究，提出MB-ST编码器整合多频带分解与时空特征提取模块，通过可学习滤波器与多尺度卷积捕获EEG复杂结构，在THINGS-EEG数据集实现零样本视觉解码SOTA性能，并验证MEG数据跨 ...

脑机接口(BCI)课题逐年受到越来越多的关注，然而关于国产芯片在脑电图(EEG)信号采集可靠性的研究有限。为了展示国产芯片的先进性，本文比较了两种模数转换器(ADC)—ADS1299和LHE7909—在EEG应用 ...