Oct, 2022

仅需深度学习：使用可解释的深度学习来解开 EEG-fMRI 之间的关系

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TL;DR本研究提出了一种基于 EEG 数据的可移动脑机接口技术，使用深度学习技术构建领域受限体系结构，恢复多个亚皮层区域活动并自动发现知识，为可穿戴的亚皮层活动扫描仪铺平了道路。
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发现论文，激发创造
  • 利用正弦表示网络预测 EEG 中的 fMRI 信号

    通过实施一个正弦表示网络 (SIREN) 学习来自多通道脑电图 (EEG) 中的频率信息，并将其用作后续的编码器 - 解码器，以有效地重构特定脑区的功能磁共振成像 (fMRI) 信号，我们提出了一种能够直接从多通道 EEG 中预测 fMRI 信号的新型架构。我们在一个包含 8 个受试者的同时进行 EEG-fMRI 数据集上评估了我们的模型，并研究了其预测皮质下 fMRI 信号的潜力。结果表明，我们的模型优于最近的一种先进模型，并显示出利用深度神经网络中的周期激活函数来建模功能性神经影像数据的潜力。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习的脑电图分析：系统综述

    通过对 156 篇 DL 和 EEG 论文的回顾和分析，发现 DL 在 EEG 信号识别方面取得了 5.4% 的精度提升，但大多数论文难以复现，因此提出了建议以支持该领域的进一步发展。

    Jan, 2019

  • 通过知识蒸馏和潜在扩散模型从脑电图解码视觉大脑表示

    本研究通过采用电脑脑波数据对 ImageNet 数据集中的图像进行分类和重建，提出了一种创新的方法。该研究不仅可以从神经活动中解码图像，还能仅利用脑电波数据生成图像的可靠重建，为个性化迅速反馈实验铺平了道路。

    Sep, 2023

  • 基于多模态联合图表示的脑动力学推断 - EEG-fMRI

    采用多模态分析方法的 EEG-fMRI 研究 最近在非侵入性神经影像学技术（如 EEG 和 fMRI）中得到了广泛应用，我们在此通过非线性融合方法、基于图像解析和深度学习等多个角度诠释该方法对人脑功能变化的研究所带来的新视角。

    Jan, 2022

  • 用于多模式自然语言处理的 EEG 脑电信号解码

    本文针对脑电信号对自然语言处理的潜力进行了大规模研究，利用多模态机器学习体系结构，发现滤波后的脑电信号对情感分析任务的性能提升最为明显，特别是在训练数据有限的情况下。

    Feb, 2021

  • 深度特征学习 EEG 信号：通过启用脑电文本输入实现思维转文字

    提出了一种基于深度神经网络的 MI-EEG 分类方法，采用联合卷积循环神经网络同时学习低维稠密嵌入的强鲁棒高级特征，消除多种伪迹。实验证明，该方法在 MI-EEG 数据集上的分类精度达到了 95.53％，并应用于具体的 BCI 系统中，实现了打字操作。

    Sep, 2017

  • 深度表示学习用于开放词汇的脑电图到文本解码

    使用预训练语言模型对无创脑机接口（BCI）通过脑电图（EEG）信号进行解码的潜力进行了研究，提出了一个具有先进表示学习方法的无创脑电记录的端到端深度学习框架，并使用新的评估指标验证了该框架在解码效果方面的优越性。

    Nov, 2023

  • 利用大脑模块性先验进行 fMRI 可解释表征学习

    本文提出了一种基于大脑模块化的动态表示学习框架，利用图神经网络和神经认知模块进行核心区域的提取，以更好地利用脑功能网络的模块化结构，探究有效的 fMRI 生物标记物用于临床诊断。

    Jun, 2023

  • BENDR：使用变压器和对比自监督学习任务从海量脑电数据中学习

    本文着眼于通过自我监督学习和适应语言建模技术来发展基于深度神经网络的脑电建模技术，建立起一个单一的预训练模型，用于建模不同硬件、不同受试者和不同任务的全新脑电图序列记录，从而取得较好的脑机接口和脑电分类性能。

    Jan, 2021

  • 评估认知任务结构的迁移学习

    通过在不同的 EEG 解码任务上进行深度学习网络的预训练和评估，研究了深度学习表达在任务之间的可迁移性，并发现在解码性能上有显著的提升，同时揭示了特定解码范式引发特定脑活动的证据，从神经科学的角度加强了我们对认知任务之间层次关系的理解。

    Jul, 2023