近日，光電信息與計算機工程學院控制科學與工程專業(yè)2023級碩士生黃帥在王永雄教授指導下的最新研究論文“面向腦電信號的跨個體適應與跨任務遷移的視頻圖像重建任務統(tǒng)一框架研究”（NEED: Cross-Subject and Cross-Task Generalization for Video and Image Reconstruction from EEG Signals）被2025神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會（Neural Information Processing Systems，簡稱NeurIPS）接收。論文第一作者為黃帥碩士，王永雄教授為唯一通訊作者，上海理工大學為第一作者單位。
將大腦活動轉化為有意義的視覺內(nèi)容長期以來一直被認為是神經(jīng)科學和腦機接口研究的基本挑戰(zhàn)?；谀X電圖的神經(jīng)解碼的最新進展顯示出良好的前景，但該領域仍然存在兩個關鍵限制：跨受試者的泛化能力差以及對特定視覺任務的限制?；诖?，研究團隊提出了NEED模型，是第一個實現(xiàn)了零樣本跨受試者和跨任務泛化的基于腦電圖的視覺重建統(tǒng)一框架。研究工作展示了神經(jīng)解碼如何跨越受試者和任務界限，為走向真正可推廣的腦機接口做出重要貢獻。
黃帥同學的主要研究方向為腦電解碼和多模態(tài)生成領域，自入學以來，在王永雄教授的指導下認真學習，刻苦鉆研，在學業(yè)方面成績排名第一，在科研方面，以第一作者身份發(fā)表論文5篇，其中SCI一區(qū)Top論文2篇，CCFA類會議論文2篇和CCFB類會議論文1篇。
神經(jīng)解碼中的雙重挑戰(zhàn)
NEED框架架構概覽
提出的NEED框架進行的視頻重建示例結果
腦區(qū)貢獻分析
