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当代脑电图系统采用二维单层范式，即单个电极下多层神经元群的信号被汇总和记录，导致信号嘈杂，无法洞悉神经过程，使脑间通信、实用脑机接口以及从医学到计算等领域的一系列应用无法实现。在这里，我们介绍了一种新颖的三维多层脑电图 (3D Multilayer EEG) 范式 - 与当代单层或二维 (2D Single-layer EEG) 范式不同 - 它利用自然启发的概念框架，在该框架中，利用对生物信号源的精心选择的特征的近似值来表征和操纵底层生物系统。通过同时捕获来自多层神经元的不同信号流，这种新颖的多层 EEG 范式可以实现有效的计算机介导的脑对脑通信系统，更清楚地了解正常功能和疾病中的神经过程，以及将脑机接口系统的信息传输速率提高几个数量级 - 使这些系统变得实用 - 并实现从医学到社交互动、包括工作场所优化、经济学、通用计算和人机交互在内的各种新应用。最近的工作展示了通过髓鞘轴突传播的信号的直接成像，以及头皮 EEG 记录可以检测皮层下电生理活动的直接证据，证实了我们框架所依据的原理的正确性。我们通过制定同时多层 EEG 信号捕获的零假设和备择假设，并依靠一组精心设计的实验测量的分析结果来证伪零假设并验证备择假设，证明了我们新颖的 3D 多层 EEG 范式的有效性。
一种新颖的三维多层脑电图范式
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