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World File Search System受试者
基于脑电图的跨受试者疲劳心理状态预测迁移学习方法
摘要：疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一，基于脑电图（EEG）的心理状态分析方法是一种有效、客观的疲劳检测方法。然而，由于脑电图在不同受试者中存在显著差异，如何将现有受试者的脑电图分析模型有效地“迁移”到其他受试者的脑电信号上仍是一个挑战。领域对抗神经网络（DANN）在迁移学习中表现优异，尤其在文档分析和图像识别领域，但尚未直接应用于基于脑电图的跨受试者疲劳检测。本文提出了一种基于DANN的模型Generative-DANN（GDANN），该模型结合生成对抗网络（GAN）来增强其能力，解决了不同受试者脑电图分布不同的问题。对比结果表明，在跨受试者任务分析中，GDANN 对跨受试者疲劳检测的平均准确率为 91.63%，高于传统分类模型，有望在实际脑机交互（BCI）中具有更为广阔的应用前景。
非自然人类受试者的法律待遇
摘要 尽管法律人格已逐渐被赋予对人类社会自然运作有直接影响的非人类实体（鉴于其文化意义），但对于基于计算机的智能系统却并非如此。虽然这一概念到目前为止还没有对人类产生显著的负面影响，但这种情况之所以持续，只是因为先进的计算机智能系统（ACIS）尚未被公认为达到类似人类的水平。随着 ACIS 融入陪伴机器人和仿生学等医疗辅助技术，我们对 ACIS 的法律处理也必须适应——否则社会将面临可能导致法律认可的歧视性待遇的法律挑战。为此，本文揭示了规范“自然”人类主体定义的复杂性，阐明了当前的生物伦理话语如何无法有效指导 ACIS 融入植入和外部人工制品，并主张在国际法律保护和义务方面建立各种 ACIS-人类合并之间的法律界限。
一种室内和受试者内部转移校准方案，用于改善基于感觉运动节奏的反馈性能BCI康复
脑部计算机界面（BCI）是以可靠的方式作为人机相互作用的外在途径（Birbaumer，2006）。残疾人通过神经活动来控制外部设备是有效的（Buch等，2008）。中风患者特别是运动障碍患者，能够执行BCI临床康复任务（Meng等，2016）。在这种处理中，感觉运动节律变化用作主动干预的神经系统调节（Mane等，2019）。在康复期间，要求患者尝试或想象进行运动。然后，电动机尝试（MA）或运动图像（MI）-BCI系统将通过训练有素的分类器基于先前的数据集（Pillette等，2020年），输出同步的感觉生物反馈（例如机器人臂恢复）。在干预中，功能运动是由神经生理活性显着启发的（Xu等，2014）。这是大脑可塑性和功能恢复的持续过程（Remsik等，2019）。最近的研究报道了使用长期感觉运动节律（SMR）-BCI干预措施改善中风患者的肢体运动（Ramos-Murguialday等，2013; Pichiorri等，2015; Bundy等，2017）。尽管如此，BCI康复受到较差的效率识别算法和模型个性变异性的限制（Grosse-Wentrup等，2011）。相关的工作证明，BCI解码精度对于康复结果不足（Mane等，2020）。此外，BCI反馈的失败也减少了受训者的信心（Foong等，2019）。因此，应对模式识别和模型校准进行各种改进，以提高临床应用中的SMR-BCI性能。
伤寒结合疫苗在健康印度受试者中的免疫原性和安全性：一项随机、阳性对照、比较临床试验
来自以下机构的儿科：1 儿童健康研究所，加尔各答，西孟加拉邦；3 GMERS 医学院及综合医院，巴罗达，古吉拉特邦；5 甘地医学院及医院，塞康德拉巴德，特伦甘纳邦；8 Panchsheel 医院私人有限公司，新德里；医学部；2 GCS 医学院、医院和研究中心，艾哈迈达巴德，古吉拉特邦；4 高科技医学院及医院，布巴内斯瓦尔，奥里萨邦；6 印美超级专科医院，海得拉巴，特伦甘纳邦；7 SMS 医学院及医院，斋浦尔，拉贾斯坦邦；9 新产品开发部和 10 疫苗制造部，卡迪拉医疗有限公司，艾哈迈达巴德，古吉拉特邦，印度。联系人：Pavankumar Daultani 博士，卡迪拉医疗有限公司新产品开发部高级经理，Sigma CommerZone，对面。 ISCON 寺庙 BRTS 展台，靠近卫星十字路口，Ambli-Bopal 路，艾哈迈达巴德 380 015，古吉拉特邦，印度。drpavandaultani@gmail.com 收稿日期：2019 年 2 月 16 日；初审：2019 年 4 月 29 日；接受日期：2020 年 1 月 4 日。
盲人受试者的体感事件相关电位差异导致触觉 P300 BCI 表现更佳
在本研究中，我们创建了一个具有两种刺激类型的 8 命令 P300 触觉 BCI，在经过少量改动的消费者盲文显示器上运行，并在 10 名盲人和 10 名视力正常者身上进行了测试。盲人受试者的准确率中位数比视力正常者高 27%（p < 0.05），证明盲人受试者不仅能够使用触觉 BCI，而且还能取得优于视力正常者的效果。具有最佳刺激类型的盲人组的准确率中位数达到了 95%。组间事件相关电位的差异位于刺激后 300 毫秒之前的额中部位点，与早期认知 ERP 成分相对应。盲人的 ERP 幅度更高、延迟更短。这个结果在不同触觉刺激的实验条件下都是一致的。盲人的分类表现与盲文阅读速度相关。这使得我们能够讨论视力丧失后感觉补偿过程中的可塑性变化机制及其对个人感知经验的依赖性。
光学显微镜和活性受试者的癌症相干断层扫描
内部显微镜（IVM）和光学相干性断层扫描（OCT）是两个强大的光学成像工具，可在具有亚细胞分辨率的生活受试者中可视化动态生物学活动。在广泛的临床前和临床癌症成像中，标记和无标签技术的最新进展增强了IVM和OCT，从而对肿瘤的复杂生理，细胞和分子行为提供了深刻的见解。临床前IVM和OCT阐明了许多原本难以理解的癌症生物学方面，而IVM和OCT的临床疗法正在彻底改变癌症的诊断和疗法。我们回顾了IVM领域和OCT的重要进展，用于癌症成像，以强调关键的技术发展及其在基本癌症生物学研究和临床肿瘤学研究中的新兴技术。
基于受试者相关和分段频谱滤波解码运动相关皮质电位
摘要 — 开发基于运动相关皮层电位 (MRCP) 的脑机接口 (BMI) 的一个重要挑战是在现实环境中准确解码用户意图。然而，与其他 BMI 范例相比，由于内源性信号特性，该性能仍然不足以进行实时解码。本研究旨在从预处理技术（即频谱滤波）的角度提高 MRCP 解码性能。据我们所知，现有的 MRCP 研究对所有受试者都使用了具有固定频率带宽的频谱滤波器。因此，我们提出了一种基于受试者的分段频谱滤波 (SSSF) 方法，该方法考虑了受试者在两个不同时间截面的个人 MRCP 特征。在本研究中，MRCP 数据是在受试者进行自我启动步行的动力外骨骼环境下获取的。我们使用实验数据和公共数据集 (BNCI Horizon 2020) 对我们的方法进行了评估。使用 SSSF 的解码性能为 0.86 (± 0.09)，在公共数据集上的性能为 0.73 (± 0.06)，适用于所有受试者。实验结果显示，与之前方法在两个数据集上使用的固定频带相比，该方法具有统计学上显著的增强 (p < 0.01)。此外，我们还通过伪在线分析展示了成功的解码结果。因此，我们证明了所提出的 SSSF 方法可以比传统方法包含更多有意义的 MRCP 信息。
基于脑电图的感觉运动脑机接口的受试者内和受试者间变异性：综述
用于运动障碍康复的脑机接口 (BCI) 利用脑电图 (EEG) 中的感觉运动节律 (SMR)。然而，支撑 SMR 的神经生理过程往往随时间和受试者的不同而变化。固有的受试者内和受试者间变异性导致数据分布的协变量偏移，从而阻碍模型参数在会话/受试者之间的可转移性。迁移学习包括基于机器学习的方法，用于补偿受试者间和会话间 (受试者内) 变异性，这些变异性表现在 EEG 衍生的特征分布中，作为 BCI 的协变量偏移。除了迁移学习方法外，最近的研究还探索了心理和神经生理预测因子以及受试者间联想性评估，这可能会增强基于 EEG 的 BCI 中的迁移学习。在这里，我们强调了测量会话间/受试者表现预测因子对于正常人和运动障碍人士的广义 BCI 框架的重要性，从而减少了繁琐和烦人的校准会话和 BCI 训练的必要性。
认知心理学和神经科学实验数据的受试者内调解分析
tatitions调解使研究人员能够通过中间变量研究实验操作的潜在因果关系。这是评估假定因果机制的存在和强度的强大工具。尽管调解在心理学的某些领域，但很少应用于认知心理学和神经科学。缺乏应用程序的原因之一是，这些心理学领域通常采用受试者内部设计，而对受试者内部数据的调解模型比对受试者间数据的数据要复杂得多。在这里，我们提请人们注意主题内部设计中中介假设的重要性和普遍性，并提出了一个通用和灵活的软件包，用于在R编程环境中进行贝叶斯内部受试者内部调解分析。我们使用认知心理学的实验数据来说明理论测试和比较的受试者内部调解的好处。