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个人局域网 (PAN)：近场体内通信
PAN 是一种无线通信系统，允许人体上和人体附近的电子设备通过近场静电耦合交换数字信息。信息通过调制电场和静电（电容）耦合皮安电流进入人体来传输。人体将微小电流（例如 50 pA）传导至安装在身体上的接收器。环境（“室内地面”）为传输信号提供返回路径。使用低频载波（例如 330 kHz），因此不会传播能量，从而最大限度地减少远程窃听和邻近 PAN 的干扰。数字信息使用带正交检测的开关键控来传输，以减少杂散干扰并提高接收器灵敏度。使用模拟双极斩波器和积分器作为正交检测器，并使用微控制器进行信号采集，实现了低成本（<20 美元）半双工调制解调器。PAN 中使用的技术可以集成到定制 CMOS 芯片中，以达到最小尺寸和成本。
个人局域网 (PAN)：近场体内通信
PAN 是一种无线通信系统，允许人体上和人体附近的电子设备通过近场静电耦合交换数字信息。信息通过调制电场和静电（电容）耦合皮安电流进入人体来传输。人体将微小电流（例如 50 pA）传导至安装在身体上的接收器。环境（“室内地面”）为传输信号提供返回路径。使用低频载波（例如 330 kHz），因此不会传播能量，从而最大限度地减少远程窃听和邻近 PAN 的干扰。数字信息使用带正交检测的开关键控来传输，以减少杂散干扰并提高接收器灵敏度。使用模拟双极斩波器和积分器作为正交检测器，并使用微控制器进行信号采集，实现了低成本（<20 美元）半双工调制解调器。PAN 中使用的技术可以集成到定制 CMOS 芯片中，以达到最小尺寸和成本。
预处理模块对 ΒCI 系统性能的影响
摘要。脑电图 ( ΕΕ G ) 被认为是脑机接口 ( Β CI ) 中著名且有效的方法之一。这是因为它易于实施、成本低廉且便于携带。 ΕΕ G 是一种使用放置在头皮上的非侵入性电极检查大脑电活动的技术。基于 ΕΕ G 的 BCI 系统由五个模块组成：信号采集、预处理、特征提取、分类和命令模块。在本文中，我们将研究滤波器类型及其顺序对所考虑的 BCI 系统性能的影响。该系统由以下部分组成：用于预处理步骤的带通 ( ΒΡ ) 滤波器、特征提取模块中的公共空间模式 (CSP)，以及对于分类模块，我们使用支持向量机 (SV Μ )。所得结果显示所提出的 BCI 系统得到了很好的改进。事实上，该系统的准确率可以达到 88.17%，kappa 系数几乎为 0.76 。关键词。脑电图（ΕΕ G）、运动想象（Μ I）、脑机接口（ΒCI）、带
比较子量表EEG和血管内支架 -
摘要 - 脑部计算机界面（BCI）具有潜在的能力来改善麻痹患者的生活质量。子量表EEG提供了一种替代性BCI信号采集方法，该方法损害了传统脑电图系统的局限性与颅内电极相关的风险，并在长期癫痫发作监测中表现出了希望。但是，尚未对BCI应用中的适用能力进行评估。这项研究对使用绵羊中的亚乳清和血管内支架电极记录的视觉诱发电势（VEP）进行了初步比较。子头皮电极记录了可比较的VEP振幅，信号到噪声比和带宽与支架电极。临床相关性 - 这是第一项研究，该研究报告了亚级级和支架电极阵列信号之间的分解。使用亚级EEG电极的使用可能有助于长期使用脑部计算机界面。
脑机接口在元宇宙中的应用进展
近年来，随着虚拟宇宙研究重心向内容交换与社交转移，突破当前视听媒体交互的瓶颈成为当务之急，利用脑机接口进行感官模拟是其中一种解决方案。目前，脑机接口作为生理信号采集工具，在虚拟宇宙的各个领域都展现出不可替代的潜力。本研究探讨了虚拟宇宙中的生成艺术、虚拟宇宙医学中的严肃游戏医疗、虚拟宇宙虚拟社会中的表情合成等三个应用场景，并调研了现有的商业产品与专利（如MindWave Mobile、GVS、Galea等），类比了网络安全与神经安全、生物伦理与神经伦理的发展历程，讨论了脑机接口成熟与广泛应用后可能面临的挑战与问题，展望了未来脑机接口在虚拟宇宙中深度应用的多种可能性。
BiomedBench：适用于低功耗可穿戴设备的 TinyML 生物医学应用基准套件
摘要 — 近几十年来，随着芯片制造技术的进步，使用 mW 范围内的低复杂度 ML 可以实时监测患者，生物医学领域的低功耗可穿戴设备的设计受到了广泛关注。尽管应用和硬件设计研究取得了进展，但该领域缺乏系统的硬件评估方法。在这项工作中，我们提出了 BiomedBench，这是一个新的基准套件，由完整的端到端 TinyML 生物医学应用程序组成，用于使用可穿戴设备实时监测患者。每个应用程序在典型的信号采集和处理阶段都有不同的要求，包括不同的计算工作量以及活动时间和空闲时间之间的关系。此外，我们对五个最先进的低功耗平台的能效评估表明，现代平台无法有效地针对所有类型的生物医学应用。BiomedBench 作为开源套件发布，旨在标准化硬件评估并指导 TinyML 可穿戴领域的硬件和应用程序设计。
癫痫发作过程中的脑电信号识别算法...
癫痫是一种脑部疾病，其突发性不可预测性是导致残疾甚至死亡的主要原因，因此快速准确地识别癫痫发作时的脑电图（EEG）具有重要意义。随着云计算和边缘计算的兴起，建立了本地检测与云端识别的接口，推动了便携式脑电检测与诊断的发展。为此，我们构建了基于云边缘计算的癫痫发作脑电信号识别框架。在本地实时获取脑电信号，在边缘建立水平可视模型，增强信号内部相关性。建立Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统对癫痫信号进行分析。在云端，建立临床特征与信号特征的融合，建立深度学习框架。通过本地信号采集、边缘信号处理和云端信号识别，实现癫痫的诊断，为癫痫发作时脑电信号的实时诊断与反馈提供新思路。
视听伽马刺激增强了衰老小鼠的海马神经发生和神经回路的可塑性
体外模型现已成为心脏毒性评估动物模型的现实替代品。但是，实施体外电生理系统来研究心脏细胞所需的成本和专业知识构成了广泛使用的强大障碍。这项研究介绍了一种新型的，具有成本效益的方法，用于使用完全印刷的石墨烯的微电极阵列（PGMEAS）以及开源信号采集系统结合使用的全印刷石墨烯的微电极阵列（PGMEAS）。我们表征了PGMEAS的电性能和生物相容性，观察到低阻抗值和细胞活力。我们证明了该平台从HL-1细胞培养物中记录自发的电生理活性的能力，并监测和量化了它们对去甲肾上腺素的化学刺激的反应。这项研究证明了为体外电生理学产生完全印刷的基于石墨烯的设备的可行性。我们在这里提供的可访问且通用的平台代表了开发心脏安全筛查替代方法的进一步。
基于项目的印刷电路板 (PCB) 电子课程
Karl Brakora 是大峡谷州立大学的助理教授，也是 BT 工程公司的工程师。他曾研究过电路板的共形气相沉积 EMI/HPM 屏蔽、HEMP/HPM 的轻型复合飞机外壳以及非 GPS 定位系统和技术。此前，他于 2007 年至 2014 年担任密歇根州安娜堡 EMAG Technologies Inc. 的首席射频工程师。在那里，他致力于开发紧凑、低成本相控阵、超音速和高超音速弹药雷达指令制导的高速信号采集和处理以及先进的 PCB 封装技术领域的创新技术。此前，他是密歇根大学辐射实验室的研究生，他的研究重点是陶瓷原型技术、集成陶瓷微波系统以及超材料和光子晶体的应用。他为同行评审期刊撰写了四篇论文，并多次在会议上发表关于先进陶瓷制造技术在微波设备中的应用的演讲。 Brakora 博士拥有 5 项美国专利，并有多项未公开的专利和专利申请。
驴心率和心率变异性：范围审核
摘要：心率（HR）和心率变异性（HRV）是动物中常用的生理方法。虽然在HRV上进行了几项研究，但驴的信息较少。此范围审查旨在了解有关驴HR和HRV，其临床和研究应用，所使用的设备以及执行的分析的范围和类型。仅考虑用英语发表的定量初级研究。通过网络科学平台查询了四个不同的数据库，并通过引用追逐来确定其他证据。在两阶段筛选阶段后，考虑了研究和人口特征，有关HR/HRV分析的信息以及应用的数据。87个文章中的大多数（约80％）涉及多达20个人的样本量，并自2011年以来发表（约65％）。四十一篇文章使用电子设备进行信号采集（主要是心电图和心率监测器），但只有两篇文章报告了HRV参数。缺乏有关驴HRV的文献，并且可以通过了解驴特征并找到有用的福利评估工具来填补这一差距。与有关马的了解的比较允许讨论驴可以遇到的技术和解释性困难。