Oct, 2023

从脑电图记录学习稳健的深度视觉表征

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TL;DR该研究使用脑电图 (EEG) 信号进行图像重建和分类，通过深度学习的特征提取方法在多个数据集上展示了其在大脑与计算机交互中的可广泛应用性，并提出了一种在 EEG 空间中转换未见图像并进行近似重建的新框架，显示出优于生成对抗网络现有性能的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 基于 EEG 的图像特征提取与深度学习视觉分类

    本研究采用一种有效的编码方式将脑电信号编码为图像，从而实现对深度学习模型中的脑信号进行更细致的理解，并将其与标准图像特征相结合，以提高深度学习模型的可解释性。通过在六个受试者的层数据集上对 39 个图像类别进行编码分类，该方法在 82% 的准确率方面优于现有工作，从而证明了该理论的可行性。

    Sep, 2022

  • 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

  • 从脑电图解码自然图像进行物体识别

    我们提出了一种自监督框架，从脑电信号中学习图像表征。通过对配对图像刺激和脑电反应进行特征提取，然后使用对比学习来对齐这两种模态，我们的方法在最广泛的脑电图像数据集上取得了最先进的结果，并在 200 种零样本任务中达到了 15.6% 的 top-1 准确率和 42.8% 的 top-5 准确率。对脑电信号的时间、空间、频谱和语义方面的广泛实验表明了良好的生物合理性，这些结果对神经解码和脑 - 计算机界面的现实应用提供了有价值的见解。

    Aug, 2023

  • 使用深度循环卷积神经网络从脑电图中学习表征

    该研究中提出了一种新方法，可以从多通道 EEG 时间序列中学习稳健的特征，以提高认知负荷分类任务的分类准确率。

    Nov, 2015

  • BrainVis：通过图像重建探索大脑和视觉信号之间的桥梁

    通过将 EEG 信号分解成多个单元并自我监督学习获取时间域特征，利用频域特征增强 EEG 表示，将 EEG 时频嵌入与 CLIP 空间中的粗粒度语义插值对齐，使用级联扩散模型重建图像，我们提出的 BrainVis 在语义保真度重建和生成质量方面均优于现有技术，值得注意的是，我们将训练数据规模降低到以前的 10%。

    Dec, 2023

  • vEEGNet: 通过变分自动编码器学习潜在表示来重构 EEG 原始数据

    该论文提出了 vEEGNet 模型，结合了变分自编码器和前馈神经网络，用于对复杂的多维时间序列电脑脑电图（EEG）数据进行分类和重构，取得了最先进的分类性能，并能够重构低频和中频范围的原始 EEG 信号。

    Nov, 2023

  • 基于深度视觉表示模型的从脑电图信号重建视觉刺激图像

    本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 信号的图像重建方法，利用低成本、易携带的 EEG 设备构建了视觉刺激图像数据集，并建立了深度视觉表示模型 (DVRM) 来从 EEG 信号学习视觉刺激图像的分布特征，并通过深度神经网络在人类自然状态下还原高度逼真的图像。实验证明，DVRM 在学习 EEG 信号生成深度视觉表示和生成逼真的重建图像任务中具有出色的性能。

    Mar, 2024

  • 广义 Deepfake 检测的脑电图特征

    通过利用从人类参与者的神经处理中测量得到的脑电图（EEG）从 FaceForensics++ 数据集的 Deepfake 刺激中检测深度伪造是这项研究的目标。初步结果表明，人类神经处理信号成功地整合到了 Deepfake 检测框架中，并且暗示了一种能够识别超越训练领域的 Deepfake 的广义神经表征的潜力。此外，我们的研究为理解数字真实主义如何嵌入人类认知系统提供了下一步的步骤，可能推动未来更逼真的数字化身的发展。

    May, 2024

  • 脑机接口深度表示学习技术评述及建议

    综述了 81 篇应用深度表示学习技术进行 BCI 解码的文章，发现自编码器是最常用的深度表示学习技术，同时呼吁为 EEG 信号解码专门设计基础模型，并建立专门的基准和数据集来促进其发展和持续改进。

    May, 2024

  • 透视大脑：从人脑信号重建视觉感知

    本文介绍了一种名为 NeuroImagen 的综合流程，用于从动态的脑电信号（EEG 信号）中重构高分辨率的视觉刺激图像，并通过多层次的感知信息解码提取实用信息，实验结果表明该方法在图像重构方面具有显著的效果和卓越的定量性能。

    Jul, 2023