视觉重建
多粒度 EEG 视觉重建
研究档案
代表成果
多任务解码
视觉与语义双任务
SLIM-Brain / FlexiBrain
1% 预训练数据达 SOTA
脑电源定位算法
非侵入式精准定位
54
EEG 数据集
58
下游任务
10
代表模型
4
评测协议
四类评测协议
跨被试迁移多被试适配通道遮挡鲁棒性零/少样本
六类任务路线图
信号可靠性生物特征与疾病意识与状态认知与情绪自然刺激解码运动与交互
结果显示，预训练数据多样性与模型容量共同影响跨数据集泛化，自然刺激解码仍是当前 EEG 基座模型的重要难点。
成果与知识产权
信号处理突破
EEGdenoiseNet 等方法提升脑电解码稳定性。
AI 解码
对齐、预训练和多任务学习进入脑电解码。
硬件与应用
柔性可穿戴电极与康复场景持续验证。
研究影响力
15+ 篇
AI 顶会发表
NeurIPS / ICML / ICLR 等持续产出。
覆盖人工智能与脑机接口交叉方向。
25 项
专利布局
覆盖脑电影像、认知神经科学与人工智能交叉技术。
算法、模型与应用形成自主壁垒。
6 篇
医学与工程论文
Nature Methods、Scientific Data 等公开发表。
研究结果进入医学与工程交叉场景。