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大脑计算机界面：一种新的存在风险因素
1型BCIS能够读取神经数据，但也出于多种目的报告并发送此数据。这些已被用来实时转化神经模式的语音（Allison等，2007; Guenther等，2009; Moses等，2019），并从神经模式中检测阳性和负面的情绪状态（Wu等，2017）。可以预期，这种此类的近任期BCI将能够检测出故意的欺骗，甚至检测潜意识的识别，并检测到更精确且复杂的思想含量（Bellman等，2018； Bunce等，2005； Evers和Sigman； Evers and Sigman，2013; Roelfsema，Roelfsema，Roelfsema，denys＆Klink＆Klink＆Klink，2018）。记录和解释神经数据有许多实际用途。到目前为止，BCIS已被用于灵长类动物，以使他们能够通过直接将心理命令直接发送到相关设备来控制假肢和智能设备（Carmena等，2003； Ifft，2013； Moore，2003）。这些相同的技术也已被用来帮助截瘫或四肢瘫痪的人，通过为它们提供一个神经分流，该神经分流记录大脑的信息并将这些信息直接发送到激活肌肉的地方，从而使患者可以使用先前残疾的四肢（Moore，2003）。许多公司还具有长期目标，即允许用户心理向其他BCI用户传输消息，从而仅允许使用思想的静音通信（Kotchetkov等，2010）。
大脑计算机界面，开源和使增强意识的未来民主化
可访问性，适应性和脑部接口（BCI）工具及其收集的数据的透明度可能会影响我们共同浏览新的数字时代的方式。本讨论回顾了BCI技术的一些多样化和跨学科应用，并提出了有关BCI工具与机器学习（ML）算法结合使用的方式的推测推断。bcis具有实质性的道德和风险考虑因素，并认为开源原则可能会通过鼓励实验并在我们为这一新范式建立保障措施时通过鼓励实验并使发展公开来帮助我们浏览复杂的困境。将适应性和透明度的开源原则带到BCI工具可以帮助使技术民主化，从而使更多的声音有助于对BCI驱动的未来的对话。开源BCI工具和对原始数据的访问，与黑盒算法和对摘要数据的访问有限相比，这是至关重要的方面，使艺术家，DIYER，研究人员和其他领域专家能够参与有关如何研究和增强人类意识的对话。期待增强和虚拟现实成为日常生活中不可或缺的一部分的未来，BCI可能会在为生成内容创造闭环反馈中发挥越来越重要的作用。脑部计算机接口是独特的位置，可提供人工智能（AI）算法，以确定内容传递的解码和时机的必要数据。这些算法是开源的程度可能至关重要的是检查它们是否有诚信，隐性偏见和感兴趣的冲突。
任务上下文对预测脑机界面中的手指运动的影响
用于恢复手机功能的脑机界面（BMI）临床翻译的关键因素将是其任务变化的稳健性。具有功能性电刺激（FES），例如，患者的手将用于在其他相似运动中产生各种力量。为了调查任务变更对BMI性能的影响，我们训练了两个恒河猕猴，用身体的手控制虚拟手，同时我们将弹簧添加到每个手指组（索引或中环或中小型小组）或改变其手腕姿势。使用同时记录的心脏内神经活性，手指位置和肌电图，我们发现跨环境中预测手指运动学和与手指相关的肌肉激活导致预测误差的显着增加，尤其是肌肉激活。但是，关于在线BMI对虚拟手的控制，更改培训任务上下文或在线控制过程中手的身体上下文对在线绩效的影响很小。我们通过表明神经种群活动的结构在新情况下仍然相似，从而解释了这种二分法，这可以在线快速调整。此外，我们发现神经活动在新环境中与所需的肌肉激活成正比移动，可能解释了偏见的运动学预测，并提出了一种可以帮助预测不同幅度肌肉激活的特征，同时产生相似的运动学。
使用手指运动键入的柔性心脏内脑计算机界面
1。斯坦福大学神经外科系2。Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。 3。 美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4. VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。 工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4.VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学
实时的脑机界面实现了使用生物学启发的神经网络解码器
*通信：Cynthia A. Chestek博士生物医学工程B10-A171 NCRC Ann Arbor MI 48109-2800电话：734-763-1759
大脑计算机界面：新的权利还是对基本自由的新威胁？
近年来，神经技术在神经技术中取得的快速进步具有创建越来越有效的脑部计算机界面（BCI）的潜力。访问有意识的思想基础的神经过程意味着无法自觉地隐藏或过滤的自我水平。这种风险深深侵犯了个人隐私和尊严，有可能颠覆自由意志并破坏人类自由的最终避难所 - 思想。通过BCI通过BCI的认知和感觉增强可能会创造人类的单独类别。通过神经和数字感官经验和决策过程的合并，可以减少个人身份，代理和道德责任。这种结果可能会改变人类和人类社会的本质。
二进制方法用于运动象征脑 - 计算机界面分类
摘要 - 成功的运动象征脑 - 计算机界面（MI-BCI）算法要么提取大量手工制作的功能，要么训练分类器，要么在深度卷积的卷积新神经网络（CNNS）内组合特征伸缩和分类。这两种方法通常都会导致一组实用值的权重，在针对紧密资源约束设备上实时执行时会构成挑战。我们为每种方法提出了方法，允许将实价的权重转换为有效推断的二进制数字。我们的第一个方法基于稀疏的躁郁症随机投影，将大量的真实价值的Riemannian协方差投射到二进制空间，在该空间中，也可以通过二进制重量来学习线性SVM分类器。通过调整二进制嵌入的尺寸，我们与具有浅色oat16权重的型号相比，在4级MI（≤1.27％）中达到了几乎相同的精度，但提供了更紧凑的模型，具有更简单的操作以执行。第二，我们建议使用内存增强的神经网络（MANN）进行Mi-BCI，以使增强的内存被二进制。我们的方法使用双极随机投影或学习的投影替换了完全连接的CNN层。我们对Mi-BCI已经紧凑的CNN EEGNET的实验结果表明，使用随机投影可以通过1.28×at in ISO精度将其压缩。另一方面，使用学习的投影可提供3.89％的精度，但记忆尺寸增加了28.10倍。
表达脑部计算机界面中的挑战作为优化问题 - 审查
体育活动抵消了与慢性神经疾病有关的一些负面后果。在这里，我们描述了多发性硬化症（PMS，n = 59）和慢性中风（Pstroke，n = 67）的患者的体育活动（PA）和运动活动（运动）的水平，并测试了遵守世界健康组织（WHO）健康促进健康体育活动的建议。其次，我们测试了患者组之间的差异，第三，我们检查了PA和运动之间的关系，并具有感知能量（疲劳和活力）和自我belie诗（自我效能和自我控制）的心理指标。通过来自心理学不同学科的验证措施评估了心理结构。一个统计目的是描述（非）参数贝叶斯和零假设签名测试统计统计（NHST）所获得的解释，以进行差异和关系进行测试。描述性分析表明，PMS和Pstroke符合WHO的建议，但差异很大，表明患者群体不是同质的。对差异的测试表明，PMS和Pstroke之间的PA差异可以归因于PMS样本中女性的较高比例，因为她们更多地参与家务（PA的重要部分）。对关系的测试表明，对于Pstroke，活力，自我控制和自我效能，与运动活动水平呈正相关。此外，体育运动的Pstroke比运动不活动的人较低，自我控制和自我控制和自我能力得分较高。尽管他们解决了略有不同的问题，但贝叶斯和NHST方法导致了类似的一般结论。
支持人，机器人和大脑计算机界面交互的合作模式
摘要 - 大脑接口技术将很快向公众提供。在障碍的情况下，将替换或补偿身体残疾。但是，这也适用于所有寻求和平意识的人，从没有其他类型的命令中控制环境，而是直接从大脑中。这种设备可以由未经训练的未经训练和新手用户轻松处理。该公司设计和训练了大脑计算机接口，在本文中，我们提出了一种方法来确定如何使用这种设备来控制机器人。该方法建议确定适合用户状态和机器人在环境约束的能力的合作模式。人机合作原则支持方法论方法。
通过大脑 - 计算机界面检测情绪时，分析驾驶任务的影响
抽象的交通事故是年轻人中死亡的主要原因，这个问题今天造成了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是大脑计算机界面（BCIS）是最有前途的。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者在驾驶场景中的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图来检测情绪。此外，已经设计了一个用例，其中有两种情况。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驾驶模拟器的主要任务。以这种方式，旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可用于检测两种情绪（非刺激和愤怒）的准确性99％，三种情绪（非刺激性，愤怒和中性）的93％，四种情绪（非刺激性情绪（非刺激）（非刺激性，愤怒，中立和快乐）的精度为75％。