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脑电信号解码
分布 医学影像与生物视觉2生成模型与扩散1
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通过 BrainSSD 解码三维感知：静态与动态视觉流脑电表征的协同融合
Decoding 3D Perception via BrainSSD: Synergistic Fusion of EEG Representations from Static and Dynamic Visual Streams
对做视觉表征学习的人，这篇提供了用 EEG 信号作为监督/对齐目标来反推 3D 物体表征的思路：静态视图与旋转序列两路信号经 PAC 引导融合后，再用多级对齐损失映射回视觉域，可作为研究「视觉模型表征是否与大脑 3D 感知一致」的探针与对齐范式。
D$^2$-FOSA：双扩散引导的频域语义对齐脑电到图像重建
D$^2$-FOSA: Dual-Diffusion Guided EEG-to-Image Reconstruction with Frequency-Oriented Semantic Alignment
论文提出的双扩散潜变量生成器（DDLG）与频域导向的Mamba编码器，为跨模态生成（如EEG到图像）提供了可复用的双向条件扩散框架和频域特征建模思路，可启发视觉-脑信号对齐及基于扩散的语义重建研究。
跨被试脑电到视频重建及超越
Cross-Subject EEG-to-Video Reconstruction and Beyond
SAM-Net 的跨被试对齐思路（中心渐进式对抗 + New2Source 映射）可迁移到其他需要跨域泛化的视觉生成任务，如跨摄像头行人重识别或跨模态视频生成；其 HRT 编码器对多通道时序信号的区域引导交互设计，对处理多传感器时序数据有参考价值。