研究背景与目的 同情心是一种能够理解和分享他人情感的能力，是人类社会互动和亲社会行为的重要基础。当前的神经影像学研究已经确定了一些大脑区域在同情痛觉中的关键作用，包括前岛叶（anterior insula，AI）、前扣带回皮层（anterior cingulate cortex，ACC）、杏仁核（amygdala）和额下回皮层（inferior frontal gyrus，IFG）。然而，关于这些区域在同情反应中的精确时空特征和区域间通信机制，仍存在许多未解之谜。 近年来，功能磁共振成像（fMRI）研究通过识别同情痛觉的核心神经网络（包括AI、ACC、杏仁核和IFG），为理解同情心如何在脑内运作提供了基础。然而，fMRI的时间分辨率较低，难以捕捉快速的神经动态变化。因此，本研究通过记录局部场...

跨主体脑机接口：基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意力解码在我们日常生活中扮演着至关重要的角色，其基于脑电图（EEG）的实现已经引起了广泛关注。然而，由于EEG信号在个体间的显著差异性，为每个人训练一个通用的模型在实践中是不可行的。因此，本文提出了一种端到端的脑机接口（BCI）框架，旨在解决这一挑战，特别是利用了时间和空间的一维卷积神经网络（1D CNN）及领域对抗训练策略（Domain-Adversarial Training）。 传统注意力解码方法通常依赖于预定义的特征提取和模式分类技术，如线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM），但这些方法在处理跨主体数据时表现出局限。另外，深度学习方法虽然在分类性能上表现出色，但如何处理EEG信号的显著个体差异性依旧是...