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双谱无创脑电信号分析可区分复杂和自然的抓握类型
摘要 — 双谱是频域分析中一种革命性的工具，它通过捕获频率分量之间的关键相位信息，超越了通常的功率谱。在我们的创新研究中，我们利用双谱分析和解码复杂的抓握动作，收集了来自五名人类受试者的脑电图数据。我们用三个分类器对这些数据进行了测试，重点关注幅度和相位相关特征。结果突出了双谱深入研究神经活动和区分各种抓握动作的惊人能力，其中支持向量机 (SVM) 分类器表现出色。在二元分类中，它在识别强力抓握方面实现了惊人的 97% 的准确率，而在更复杂的多类任务中，它保持了令人印象深刻的 94.93% 的准确率。这一发现不仅强调了双谱的分析能力，还展示了 SVM 在分类方面的卓越能力，为我们理解运动和神经动力学打开了新的大门。索引术语 —EEG（脑电图）、双谱、交叉双谱、握力解码和机器学习。
微创脑机接口技术研发
图2：超薄膜轻量化电子器件及柔性电极技术 为了实现不损伤体内软血管的高精度EEG信号测量，如上图2所示，利用薄膜电子技术进行了研发。具体而言，利用厚度1μm的超薄超轻量化电子器件及可伸缩柔性电极技术，进行了实现微创BMI系统的研发。过去的研发成果包括利用生物相容性半导体材料实现信号放大电路、利用光学技术开发控制柔性电子电路特性的技术等。发表论文如下。 ・Science 380, 690 (2023)【影响因子：63.832】 ・Advanced Electronic Materials 2201333 (2023)。【影响因子：7.633】
心脏骤停患者的无创脑灌注监测：一项前瞻性队列研究
a 魁北克中央医院 — 拉瓦尔大学研究中心，人口健康与最佳健康实践研究单位（创伤 — 急诊 — 重症监护医学），拉瓦尔大学，加拿大魁北克省魁北克市 18e rue 1401 b 重症监护医学科，麻醉学和重症监护医学系，拉瓦尔大学，加拿大魁北克省魁北克市 c 神经重症监护科，宾夕法尼亚大学医院，美国宾夕法尼亚州费城 Spruce St 3400 号，邮编 19104 d 神经内科和神经外科，西奈山医院，美国纽约州纽约市麦迪逊大街 1468 号，邮编 10029 e 心脏病学、肺科、重症监护和睡眠医学，西奈山医院，美国纽约州纽约市麦迪逊大街 1468 号，邮编 10029 f心脏重症监护 Zena 和 Michael A. Wiener 心血管研究所，西奈山医院，1468 Madison Ave，纽约，NY 10029，美国 g 心脏重症监护室和心脏降压病房，西奈山医院，1468 Madison Ave，纽约，NY 10029，美国 h 神经内科，亨利福特医疗系统，2799 W. Grand Blvd，Clara Ford Pavillion，Room 462，底特律，MI 48202，美国 i 神经内科，韦恩州立大学医学院，密歇根州底特律，美国
中风康复中无创脑刺激的叙述性回顾
中风是一种具有高发病率和残疾率的疾病，导致神经网络和Corti Coilti Coid-Subbordical兴奋性以及各种功能障碍的变化。本研究的目的是讨论研究和局限性的当前状态以及潜在的脑刺激（NIB）在中风后患者中的应用。本文献评论的重点是临床研究和评论。Literature retrieval was conducted in PubMed, Cochrane, Scopus, and CNKI, using the following keywords: Repeated tran scranial magnetic stimulation, Transcranial direct current stimulation, Transcranial alternating current stimu lation, Transcranial alternating current stimulation, Transcranial focused ultrasound, Noninvasive vagus nerve stimulation, Stroke, and Rehabilitation.我们从1985年至2022年选择了200个相关出版物。概述了有关在势后患者中使用Nibs的最新研究，包括其机制，治疗性的体系，效果和安全性。发现笔尖对运动，感觉，认知，语音，吞咽和中风后的运动功能障碍具有积极的治疗作用，但仍缺乏标准化的刺激程序。文献表明，RTMS和TDC对中风后患者更有益，而TFUS和TVNS目前的研究后进行后恢复后康复更少，但也是潜在的干预措施。
中枢神经系统的无创脑电刺激
1 tES 设备和提供剂量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................................................................... 8 2.2 自粘式一体化电极....................................................................................................................................................................................................... 8 2.3 高清（HD）电极....................................................................................................................................................................................................... 8 2.3 高清电极....................................................................................................................................................................................................................... 8 2.4 高清电极....................................................................................................................................................................................................................... 8 . . . . . . 9 2.4 手持导体上的游离电解液. . . . . . . . . . . . . . . 11 2.5 导电橡胶电极上的游离糊剂. . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6 干电极. . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................................................................... 11 2.7 预盐化电极............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 11 3 电极电阻............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 11 3 电极电阻.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... .................................................................................................................................................................................19 9 讨论：争议和未来方向....................................................................................................................................................................................................................................................................20 参考文献....................................................................................................................................................................................................................................................................... ... .... .... .... 21
用于辅助，适应性和康复的脑部计算机接口的无创脑电图设备：系统文献评论
摘要：人类通过各种设备与计算机交互。这种相互作用可能不需要任何身体运动，因此可以帮助患有严重运动障碍的人与外部设备进行通信。大脑 - 计算机界面（BCI）已变成一个涉及辅助和康复技术的新元素的领域。这项系统文献综述（SLR）旨在帮助BCI调查员和投资者决定选择哪些设备或基于当前市场检查的支持。对非侵入性脑电图设备的研究基于不同研究领域的BCI研究。在此SLR中，通过检查用于辅助，适应性和康复BCIS的设备的类型，分析了使用脑电图（EEG）的无创BCI的研究领域。对于此SLR，从IEEE数字图书馆，PubMed，Scopus和ScienceDirect中选择了候选研究。纳入标准（IC）仅限于关注BCI技术的应用和设备的研究。使用IC和排除标准选择此处使用的数据以确保质量评估。所选文章分为四个主要研究领域：教育，工程，娱乐和医学。总体而言，根据IC选择了238篇论文。此外，确定了28家公司开发了有线和无线设备作为BCI辅助技术的手段。这篇综述的发现表明，使用BCI进行辅助，适应性和康复技术的含义鼓励了严重运动障碍和健康人的人。随着越来越多的健康人员使用BCIS，其他研究领域，例如参与游戏时玩家的动机或观察某些领域时的士兵安全性，可以使用BCI技术研究和协作。但是，这样的BCI系统必须简单（可穿戴），方便（传感器织物和自我调整能力），并且便宜。
深度学习分类对持续无创脑机接口控制的好处
图 1 | BCI 数据的持续深度学习分类。在线 BCI 任务期间记录的 EEG 数据滑动窗口用于训练 Schirrmeister 等人（2017 年）报告的浅层 CovNet 架构。这些窗口长 500 毫秒，每 40 毫秒移动一次。根据提供的数据训练了两种类型的模型。“运动模型”使用与在线 BCI 实验相同的运动皮层电极蒙太奇进行训练。“所有模型”均使用所有可用电极进行训练。在连续步骤中，浅层 CovNet 架构使用密集层和 softmax 变换执行时间卷积、空间滤波、平方非线性、均值池化、对数变换和线性分类。在测试期间，训练后的模型为每个窗口提供类成员的估计概率。在模拟光标控制环境中，具有最高估计概率的类（红色圆圈）用于将虚拟光标移动到该最高估计概率的方向，并与该最高估计概率成比例。通过改变试验分类所需的总概率阈值（神经网络输出随时间的总和），探索了神经网络预测和控制系统之间的功能映射。低概率阈值模拟更快的光标控制，而高阈值模拟更慢的光标控制（有关更多详细信息，请参阅文本）。