可解释多模态 EEG-ECG 框架用于新生儿癫痫预测与患者自适应迁移学习
AI 摘要研究提出一种结合 EEG 与 ECG 的可解释多模态框架，用约 70k 参数的轻量卷积神经网络处理 MFCC 特征并加入 squeeze-and-excitation 注意力，在 Helsinki 与 Siena 新生儿 EEG-ECG 数据集上评估。
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今日 0 条arXiv eess.SP（Signal Processing）AI 评分3737 arXiv eess.SP（Signal Processing）AI 评分3232 基于 Spiketrum 算法的通用神经形态传感器：硬件细节与实际应用
AI 摘要一篇 arXiv 论文提出 Spiketrum 算法的面积优化硬件实现，将时变模拟信号编码为时空动作电位模式，相比此前性能优化设计减少 52% BRAM、31% DSP 切片和 6% LUT。该实现已在 FPGA 上验证，并采用 TSMC180 工艺集成进 IC，在声音和 ECG 分类中展现有效性。作者称其可为人工耳蜗和神经器件等功耗敏感应用提供灵活可扩展的神经形态方案。
arXiv eess.SP（Signal Processing）精选AI 评分6262 Brown University Arto Nurmikko 团队用脉冲神经网络从视网膜神经节细胞活动解码动态视觉场景
AI 摘要Brown University 的 Arto Nurmikko 团队构建端到端脉冲神经网络（SNN），直接以小鼠视网膜神经节细胞（RGC）的脉冲活动为输入，在脉冲域内重建并追踪动态视觉场景。
AI 推荐理由：离体小鼠视网膜上以全脉冲神经网络同时重建图像与追踪目标，并给出与密集人工网络的能耗对比，可供视觉假体解码路线参考。
Journal of Neural EngineeringAI 评分3535 可解释 fMRI 解码揭示情绪唤醒的神经生物学特征，与传统分析互补
AI 摘要研究提出可解释 AI 框架，将轻量级 fMRI 解码器 fMRINet 与 Deep Learning Important FeaTures 结合，从情绪视频观看时的 fMRI 数据中提取情绪唤醒的时空神经特征。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分2222 基于4-AP的小鼠桶状皮层局灶性癫痫样活动可重复模型及多生物标志物分析流程
AI 摘要研究在麻醉小鼠桶状皮层局部微注射4-氨基吡啶（4-AP），建立可重复的急性局灶性癫痫样活动皮层模型，实现癫痫灶的精确时空控制并同步采集皮层深度的电生理信号。配套的Python分析流程整合振荡功率、多单位活动、病理性快涟漪（250-650 Hz）和癫痫样爆发等多生物标志物，4-AP可显著增强gamma（30-100 Hz）功率、MUA、快涟漪与爆发活动，卡马西平则能有效抑制上述所有标志物的升高。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分4242 三叉神经刺激经 CGRP-PINK1 线粒体自噬轴减轻创伤性脑损伤神经元损伤
AI 摘要非侵入式三叉神经刺激（TNS）通过激活内源性氧保存潜水反射，直接调控线粒体 PINK1/Parkin 质量控制通路，保护创伤性脑损伤后的神经元存活。研究发现 TBI 以 CGRP 依赖方式诱导外膜受体 TOM20 病理性聚集，阻碍 PINK1 结合并使 Parkin 介导的修复失效；TNS 诱导的神经元 CGRP 释放可阻止该聚集，恢复 PINK1 功能与 Parkin 激活。
medRxiv（Neurology）AI 评分5252 Butenko 团队发布开源 DBS 仿真平台 OSS-DBS v2
AI 摘要德国研究者 Konstantin Butenko 团队在 medRxiv 发布开源平台 OSS-DBS v2，用于深部脑刺激（DBS）的生物物理建模。该版本整合了自动体积导体生成、电场建模与刺激驱动的神经仿真，提供可同时建模的颅内电极库，并通过 API 接入阻抗测量等外部数据流程。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）精选AI 评分6262 Arnaud Delorme 团队发布 EEGDash：面向公开神经生理数据的开源机器学习平台
AI 摘要法国国家科学研究中心等机构的 Arnaud Delorme 团队发布开源平台 EEGDash，为公开神经生理数据提供面向机器学习的注册表。该平台索引 892 个公开 BIDS 数据集，覆盖 EEG、MEG、iEEG、fNIRS 和 EMG 五种模态，共 43,911 名受试者、126,672 小时数据，可将任一数据集直接加载为 PyTorch 数据集而无需自写数据加载代码。
AI 推荐理由：论文给出 892 个公开 BIDS 数据集的索引规模，并指出通过 BIDS 校验并不代表数据能加载，可供做公开神经数据训练的人参考。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）AI 评分4141 贝叶斯自适应设计用于神经募集曲线采集
AI 摘要研究提出一种贝叶斯自适应设计，利用曲线参数的后验不确定性选择刺激，以最大化整个神经募集曲线的信息增益，并可在5秒内给出下一个刺激，适用于TMS实验。仿真中该设计在恢复阈值上优于均匀采样、与ML-PEST相当，在曲线预测精度上优于ML-PEST、与均匀采样相当，且未牺牲阈值估计。研究还在TMS实验中验证了该设计，并发布了用于在线采集神经募集曲线的Python库onMEP。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）AI 评分4141 NeuroVolve：在视觉语言模型嵌入空间中优化神经目标以生成脑引导图像
AI 摘要NeuroVolve 是一个生成式框架，通过在预训练视觉语言模型的嵌入空间中优化可编程神经目标函数，实现脑引导图像合成，可激活或抑制单个及多个脑区。该框架能恢复已知的脑区选择性，并合成满足多脑区约束的连贯场景，还可捕捉受试者特异性偏好，支持个性化脑驱动合成。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）AI 评分3434 重新思考生物信号的世界模型：三大生理瓶颈与干预效应验证清单
AI 摘要研究指出，将世界模型用于生物信号不能只靠精准预测生理记录，还需满足真实动作与因果效应两项干预要求。作者识别出源于生理学的三大瓶颈：动作与可观测效应间延迟不定的时间潜伏、模型干预之外驱动因素的影响即系统开放性，以及无干预下系统持续演化的内源动力学。基于已发表证据，作者提出对应研究方向及一份干预效应验证清单以指导评估。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）AI 评分3636 单通道 EEG 通过任务语义对齐预测认知任务
AI 摘要研究将实验指令、刺激与反应需求嵌入统一语义空间，训练 EEG 编码器把单个前后差分通道的信号与任务向量对齐，实现无需目标条件校准的零样本预测和少样本预测。在十类评估中，零样本平衡准确率最高为 30.13%（随机水平 10%）；少样本实验中，使用另一受试者每类 16 个标注 EEG 样本达到 34.47%，使用测试受试者自身任务记录样本达到 74.99%。
Science Translational MedicineAI 评分00 Science Translational Medicine：预防胜于治疗
AI 摘要Science Translational Medicine 第 18 卷第 871 期于 2026 年 10 月出版，标题为“预防胜于治疗”。
Bing News：brain-computer interfaceAI 评分4242 深度学习 AI 实时检测并修复脑电信号黑客攻击
AI 摘要伊拉克巴士拉石油与天然气工程学院团队在《Neural Computing and Applications》发表研究，提出基于长短期记忆（LSTM）神经网络的框架，可同时检测并数学修复被攻击的 EEG 信号。
arXiv eess.SP（Signal Processing）AI 评分1818 脑模拟体模与离体脑中的短程微波探头间耦合
AI 摘要一种部分插入 12-mm 线元件的印刷锥形缝隙耦合探头，在脑模拟琼脂-明胶-生理盐水体模与离体脑中进行短程微波耦合表征。自由空间 S11 实测与仿真在 5.78–6.86 GHz 的 -10 dB 频段内一致，对应 1.08-GHz 带宽、约 17.1% 相对带宽；6.3 GHz 附近有体模时 S21 约 -25 dB、空气中约 -40 dB，相差约 16 dB。
Science AdvancesAI 评分3838 Science Advances：超声驱动的电子可编程微气泡
AI 摘要Science Advances 第 12 卷第 42 期（2026 年 10 月）刊发研究，主题为超声驱动的电子可编程微气泡。
Science AdvancesAI 评分2222 Science Advances：光电映射成熟丘脑与皮层的电耦合网络
AI 摘要Science Advances 第 12 卷第 42 期发表研究，采用光电映射（photomapping）方法解析成熟丘脑与皮层之间的电耦合网络。该工作聚焦丘脑—皮层环路中电突触耦合的连接组织方式，相关成果刊于 2026 年 10 月。
Science AdvancesAI 评分2020 Science Advances：仿生超分子热敏电阻用于分辨细微温度变化
AI 摘要Science Advances 第 12 卷第 42 期（2026 年 10 月）刊出一项仿生超分子热敏电阻研究，用于分辨细微温度变化。
Science AdvancesAI 评分3535 运动前皮层如何学会在心理数轴上做传递性推理
AI 摘要一项发表于 Science Advances 的研究在运动前皮层中考察了传递性推理的神经机制，发现该脑区能够学会在心理数轴上推断未直接比较过的项目间关系。
Science AdvancesAI 评分2222 Science Advances：无线植入式光电子器件实现 Cre 调控基因建模的局部控制
AI 摘要Science Advances 刊发一种无线植入式光电子器件，可在体内对 Cre 调控的基因建模实现局部控制。该器件将无线植入式光电子技术与 Cre 重组酶调控的基因建模结合，用于在活体动物中按需、定位地触发基因改造。
NatureAI 评分3131 Nature 研究：光遗传学刺激运动皮层神经元集群驱动习得性运动
AI 摘要光遗传学刺激运动皮层神经元集群表明，初级运动皮层中精确定时的活动能够生成习得的神经活动模式和运动，显示其在熟练运动控制中发挥主动作用。该研究发表于 Nature，在线发表日期为 2026 年 10 月 14 日，DOI 为 10.1038/s41586-026-11174-3。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分4242 NeuroDETR：面向异步EEG事件检测的多尺度离散时空Token化框架
AI 摘要研究提出NeuroDETR，一个离散时空多尺度框架，结合结构化Token化与事件感知特征细化，用于从连续EEG记录中直接识别事件类别及其起止时间。多尺度时间码本捕捉短时响应与持续动态，Spatial-Pyramid VQ分层编码EEG通道间的空间结构；Token化前用FOCAL稀疏注意力模块按预测的事件存在性引导时间特征细化与空间聚合。在覆盖多种范式的8个EEG数据集上取得当前最优性能。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分3434 短期皮层刺激联合靶向康复与 Chondroitinase ABC 改善颈部挫伤后上肢功能
AI 摘要成年大鼠在双侧 C5/C6 挫伤后接受运动皮层硬膜外电刺激 12 天，并联合急性鞘内注射 ChABC 与每日上肢靶向行为康复，上肢灵巧性任务出现明显改善。电生理与解剖学证据支持这一结果，提示短期皮层硬膜外刺激作为联合神经康复方案的一部分可恢复颈部挫伤后的上肢功能。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分3737 清醒小鼠视觉皮层神经元集群的全息刺激揭示临界标度行为
AI 摘要对清醒小鼠视觉皮层2/3层1至16个锥体神经元进行全息光刺激并同步成像数百个邻近神经元，发现集群激活引发的网络响应遵循与单神经元扰动相同的幂律标度，未出现协同放大阈值。集群募集呈亚线性、抑制随集群规模增大，无标度雪崩动态保持平稳，但集群身份可从周围活动中被越来越准确地解码。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分6262 Nethobench：预测设计与条件设置影响生成神经动力学的结构真实性
AI 摘要研究提出 Nethobench 基准，从分布、时频谱、关系、几何和状态动力学五个指标族评估神经群体活动预测模型的结构一致性，而非仅看点对点预测保真度。作者用已知动力学的随机系统和定向扰动验证该基准，并应用于小鼠钙成像、小鼠 Neuropixels 记录和人体颅内记录。
AI 推荐理由：提出跨五类指标的结构一致性基准，并用小鼠钙成像、Neuropixels 与人体颅内记录校准，可供神经预测模型评测参考。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分4747 基于后验概率图的实时 TMS 运动映射与个体化停止准则
AI 摘要研究团队开发出一种实时 TMS 运动映射方法，用 Spearman 秩相关系数替代传统 sigmoid 拟合，将评分图转换为后验概率图，可在毫秒级更新感兴趣区。在两个独立队列（12 人和 13 人）中，置信水平 0.85 时停止准则中位需 74-159 个脉冲，个体问题范围 26-454 个。FDI 热点与 fMRI 重心相距 8.3 ± 4.3 mm，位于中央前回手区。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分3838 小鼠代谢性昏迷研究揭示 AMPK 依赖的全脑去甲肾上腺素释放促进苏醒
AI 摘要小鼠代谢性昏迷模型研究发现一条内源性神经调控通路主动促进昏迷恢复：低血糖激活 NTS 神经元的 AMPK 依赖兴奋，经谷氨酸能 NTS-LC 环路激活蓝斑去甲肾上腺素神经元，驱动皮层与皮层下广泛去甲肾上腺素释放，幅度约为睡眠-觉醒周期生理释放的 10 倍。该机制在高碳酸性昏迷中同样运作，迷走神经刺激可通过调动这一内源性抗昏迷机制加速苏醒。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分5151 bioRxiv 预印本：刺激重叠会混淆 EEG 基础模型基准中的泛化评估
AI 摘要Tao Xu 在 bioRxiv 发布预印本，提出一种训练匹配的审计方法，在固定测试试次、训练受试者和刺激数量的条件下改变刺激重叠程度。在来自七个 EEG 情绪数据集的十项任务中，刺激重叠均提高了差分熵解码准确率，并在 FACED-9 上解释了 77% 的高于随机水平的已见刺激表现。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分4242 运动-顶叶网络的因果贡献：fMRI 与双位点 tDCS 增强意识性动觉感知
AI 摘要研究结合 fMRI 与区域易化性双位点 tDCS，在肌腱振动诱发的足部动觉错觉中建立 M1、右侧 IPL 与右侧 IFG 与意识性动觉体验的因果联系。对 M1 与 IPL 同时施加易化性双位点 tDCS 显著增强了错觉的主观强度，效果超过伪刺激、M1-IFG 同步刺激以及单位点（M1 或 IPL）刺激，并在另一项未增加肌肉活动的 tDCS 研究中得到重复。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分5151 Mainak Deb 提出 Braintree：面向在体视觉神经科学的智能体框架
AI 摘要Mainak Deb 提出 Braintree，一个可自主运行多实验研究的智能体框架，直接使用人类视觉皮层的在体模型开展研究。给定假设后，Braintree 能检索文献、设计实验、用算法操控或合成刺激构建刺激集、在候选脑编码模型上运行实验、分析响应，并据此设计更强的测试，整个循环自主运行且可在任一阶段接受人工输入。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分2222 研究用 SimNIBS 4.6 计算评估 tDCS 蒙太奇可分离性与剂量覆盖，用于正念实验
AI 摘要研究用 SimNIBS 4.6 在 20 个头部模型中评估 4 个聚焦注意与 6 个开放监控 tDCS 蒙太奇组成的 24 对组合，电流线性缩放至 2 mA。
Nature Communications（Neuroscience）精选AI 评分6666 UC Berkeley Ana Claudia Arias 团队提出碳纳米管薄膜干电极，14天肌电接口无需重校准
AI 摘要UC Berkeley 的 Ana Claudia Arias 团队在 Nature Communications 发表研究，用卷对卷浮动催化剂化学气相沉积工艺合成碳纳米管薄膜干电极，在电极-皮肤阻抗、信号保真度、运动伪迹、透气性和生物相容性上优于湿电极金标准。
AI 推荐理由：碳纳米管干电极在14天肌电接口中无需重训练即保持稳定表现，可与湿电极方案对照参考。
Nature Communications（Neuroscience）精选AI 评分6262 FIU Angela R. Laird 团队提出 NiCLIP，从脑激活图像预测文本
AI 摘要美国佛罗里达国际大学 Angela R. Laird 团队在 Nature Communications 发表 NiCLIP，一种在超过 23000 篇文章上训练的对比语言-图像模型，用于从脑激活模式预测认知任务、概念和领域。
AI 推荐理由：NiCLIP 用 23000 余篇文献训练对比学习模型，从脑激活图预测认知任务，可与传统元分析功能解码方法对照。
bioRxiv（Bioengineering）AI 评分4343 FLEX-DBS：用于自由活动啮齿动物双侧恒流深部脑刺激的柔性无线平台
AI 摘要FLEX-DBS 是一款头戴式电池供电刺激器，通过 +/-5 V 供电的改进 Howland 电流泵向自由活动啮齿动物提供双侧恒流深部脑刺激，尺寸 19.5 x 22.5 x 8.72 mm、重 3.71 g，由 iOS 应用经蓝牙低功耗编程，支持连续与爆发模式，断连后自主刺激。
bioRxiv（Bioengineering）精选AI 评分6262 Vasiliki Giagka 团队提出以热塑性聚氨酯作为柔性高密度神经接口基底材料
AI 摘要Vasiliki Giagka 团队在 bioRxiv 预印本中提出用热塑性聚氨酯（TPU）弹性体作为柔性高密度神经接口的基底材料，利用其热塑自融合特性消除聚合物与聚合物之间的界面。
AI 推荐理由：TPU 兼具热塑自融合与微加工兼容性，读者可据此对照聚酰亚胺等传统衬底在长期植入中的界面失效问题。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分4242 脑磁图全脑图谱揭示睡眠纺锤波与慢振荡：单通道EEG看不到什么
AI 摘要19名年轻受试者在日间小睡中接受同步MEG与EEG记录，研究团队用MEG源成像覆盖416个皮层、皮层下及小脑区域，绘制了慢振荡（0.5-4 Hz）与纺锤波（9-18 Hz）的振幅和密度图谱。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分2222 小鼠 V1 与 ACC 联合维持刺激消失后的持续性视觉表征与跨模态注意调控
AI 摘要研究人员让头部固定小鼠执行跨模态、情境依赖的 2-AFC 任务，视觉与听觉输入同时呈现，行为相关模态在试次组块间隐蔽切换，小鼠仅凭奖励反馈推断规则变化。同步 Neuropixels 记录显示，V1 与 ACC 神经元混合编码感觉、选择与结果信号，并持续表征任务情境，该表征与视觉刺激编码近似正交，随行为适应逐步增强，且两区域解码准确率高度相关。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分3030 猕猴颞下皮层如何表征视觉双关图
AI 摘要研究在猕猴颞下（IT）皮层记录大规模神经元群体，在旋转条件下呈现视觉双关图及其两种解读的无歧义样例。偏好某一解读样例的神经元，倾向于偏好支持该解读的双关图朝向；在两个与解读相关的典型角度上，群体响应都更接近匹配样例而非非匹配样例，且该匹配优势在两种样例均呈现于另一典型角度时依然存在。仅用旋转样例训练的解码器也能追踪双关图表征的偏移，视觉模型同样表现出双关图—样例对齐，且形状偏好更强的模型对齐更强。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分5555 Oizumi 团队用延迟嵌入与控制理论恢复部分观测下的神经振荡模式
AI 摘要日本研究者 Masafumi Oizumi 提出一个基于控制理论的框架，把延迟嵌入观测的 Hankel 矩阵分解为可观测性矩阵与轨迹矩阵，说明两者秩对延迟嵌入方法可恢复内容的互补约束。作者用 Hankel DMD 在仿真和人体 ECoG 中验证：扰动增加了快速衰减模式的估计数量，更大的延迟深度增加了可可靠估计的模式数量，并在 ECoG 中扩展了频率范围。
AI 推荐理由：用控制理论解释延迟嵌入能恢复哪些神经振荡模式，并在仿真与人体 ECoG 中验证扰动和延迟深度的影响。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分2222 人脑规划时重用已学子任务表征：在线行为与 MEG 实验证据
AI 摘要一项在线行为实验与一项 MEG 实验发现，人脑在规划时会重新激活并重用此前学到的子任务表征。受试者先学习成对排序，再解决可重用或需重排的问题；可重用子任务结构提升了在线实验准确率，计算模型显示子任务级价值权重更高。MEG 中可重用条件下任务相关子任务表征再激活增强，TDLM 显示子任务层面存在前向与后向序列再激活及刺激层面后向回放。