Brain-CLIPLM: Compresión Semántica para Decodificación de EEG a Texto
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EEGDancer: Predicción emocional continua con EEG y aprendizaje por refuerzo
EEGDancer revoluciona la predicción de emociones continuas con EEG combinando VQ-VAE y aprendizaje por refuerzo. ¡Supera a métodos tradicionales!
SVD funcional disperso para bi-clustering y tri-clustering en datos longitudinales
Descubre cómo Tri-SfSVD identifica subtipos de enfermedades complejas a partir de datos ómicos longitudinales, superando limitaciones de imputación y forma homogénea.
Descomposición SVD Funcional Dispersa para Biclusters y Triclusters
Descubre cómo la descomposición SVD funcional dispersa identifica patrones ocultos en datos longitudinales, aplicado a enfermedades inflamatorias y señales EEG.
Marco Sliced-Wasserstein en matrices de correlación para decodificación EEG
Nuevo marco CorSW mejora la decodificación EEG con Wasserstein recortado en matrices de correlación, logrando generalización robusta a bajo costo.
Diseño orientado a canales para reconstrucción EEG-música
Descubre cómo un diseño orientado a canales mejora la reconstrucción de música a partir de señales EEG débiles, preservando información neuronal clave y superando limitaciones existentes.
Clasificación bayesiana con proceso Gaussiano Split-and-merge para BCI
Descubre cómo el nuevo modelo bayesiano P-SMGP mejora la clasificación de señales EEG en BCI, reduciendo costos computacionales y ofreciendo interpretabilidad.
SemKey: escapando la trampa BLEU en decodificación EEG a texto
Descubre cómo SemKey supera la trampa BLEU y las alucinaciones en la decodificación de texto desde EEG, usando señales cerebrales y objetivos semánticos.
Gráficos de Toro para Análisis de Fase Neural a Gran Escala
Descubre cómo los gráficos de toro (TG) analizan fase neural a gran escala con nuevas extensiones HMM y auto-regresivas para EEG y LFP.
CLSP-REQA: Predicción de convulsiones en tiempo real con calidad EEG
CLSP-REQA integra evaluación de calidad EEG en tiempo real para predecir convulsiones con alta precisión, superando métodos previos sin adaptación de dominio. ¡Aprende cómo!
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Valencia compartida en LLMs y EEG humano: regularidad de saturación
LLMs y EEG comparten un eje de valencia. La saturación limita la supervisión. Descubre cómo un ensamble mejoró un 10.5% la precisión en FACED.
UF-AMA: marco unificado para reconocimiento multimodal de emociones
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Más allá de la aumentación: Score guiado para detectar depresión con EEG
Nuevo método de clasificación guiada por puntuación detecta depresión con EEG sin aumentación de datos, mejorando precisión.
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Descubre una nueva estrategia de aumento de datos para clasificar señales ECG y EEG con precisión del 100%. Modelo ligero listo para wearables.
Selección adaptativa de subespacios en la variedad de Stiefel para EEG
Descubre cómo el enrutamiento dinámico en la variedad de Stiefel mejora la decodificación EEG entre sujetos, superando limitaciones de adaptación de dominio sin necesidad de datos de calibración.
MindVoice: Reconstrucción de habla inteligible desde señales neurales no invasivas
MindVoice transforma señales cerebrales en habla inteligible usando IA. Un avance en interfaces cerebro-computadora no invasivas.