magnetoencephalography | BriefGPT

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MAD：多对多 MEG 到文本解码
本研究提出了一种使用多重对齐框架将脑电信号转换为文本的新方法，通过在 MEG 信号中直接生成全新的文本，实现了令人印象深刻的 BLEU-1 得分，极大地超越了基线模型，显示出实现 BCI 研究的潜力。
PDFa month ago
时间 CNN 和图卷积网络用于 MEG 数据中的癫痫尖峰检测
利用具有更少参数的 1D 时间卷积神经网络 (Time CNN) 结合图卷积网络 (GCN) 来准确识别脑电信号中的尖峰，并通过脑电信号的短时间帧进行定位来取代手动检测。我们的模型在平衡数据集上达到了 76.7％的分类 f1 分数，在现实中
PDF9 months ago
MEG-MASC：一个用于评估自然语音处理的高质量脑磁图数据集
该研究提供了一个标准的数据集 MEG-MASC，测量了 27 个英语说话者听两个小时自然故事时的脑电活动，这有助于大规模的脑电编码和解码分析。
PDF2 years ago
利用流形回归从 MEG/EEG 脑信号中预测，无需源建模
本文介绍了一种基于 Riemannian 几何学的 M/EEG 数据分析方法，通过将 M/EEG 协方差矩阵映射到切空间中进行回归和预测，研究结果表明这种方法在预测能力上超过基于传感器空间的估计方法，接近需要 MRI 数据的生物物理学驱动源
PDF5 years ago