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大脑 - 计算机界面通道选择优化了使用元式和进化算法
许多大脑 - 计算机界面（BCI）研究由于其固有的复杂性而忽略了通道优化。但是，仔细的渠道选择会提高性能和用户的舒适性，同时降低系统成本。进化的元映射证明了它们在解决复杂问题方面的有用性，但尚未完全利用。该研究的目的是两个方面：（1）提出一种新型算法，以找到每个用户设置的最佳通道，并将其与其他现有的元次素化学进行比较； （2）建立将这些优化策略调整到该框架的准则。共有3个单目标（GA，BDE，BPSO）和4个多目标（NSGA-II，BMOPSO，SPEA2，PEAIL）现有算法已通过3个公共数据库进行了调整和测试：“ BCI竞争III-DATASET II”，“中心拼写“中心拼写者”和“ RSVP拼写”。双前分排序算法（DFGA），这是一种新型的多目标离散方法，特别针对BCI框架设计。的结果表明，所有元数据术的表现都超过了基于P300的BCIS的完整集和常见的8通道集。dfga使用8个通道表现出3.9％的准确性3.9％。并使用4.66个通道获得了类似的精度。地形分析还强大了为每个用户自定义频道集的需求。因此，提出的方法计算具有不同数量的通道的最佳解决方案集，从而使用户可以为下一个BCI会话选择最合适的分布。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
基于图的特征提取算法朝向脑部计算机界面的强大数据融合框架
摘要 - 目的：在大多数现有的大脑计算机界面（BCI）系统中，通常会忽略脑电图频谱动力学中隐藏的拓扑信息。此外，脑电图与其他信息性的大脑信号（例如功能性近红外光谱（FNIRS））的系统多模式融合尚未得到充分研究，以增强BCI系统的性能。在这项研究中，我们利用一系列基于图形的EEG特征来研究其在运动假想（MI）分类任务上的性能。方法：我们首先根据复杂的Morlet小波时间频率图提取用户多通道EEG信号的幅度和相位序列，然后将它们转换为无向图以提取EEG EEG拓扑特征。然后通过阈值方法选择基于图的特征，并与FNIRS信号的时间特征融合在一起，每个特征是由最小绝对收缩和选择算子（Lasso）算法选择的。然后，通过线性支持向量机（SVM）分类将融合功能分类为MI任务与基线。结果：与在频带过滤的时间eeg信号上构建的图相比，EEG信号的时频图提高了MI分类精度约5％。我们提出的基于图的方法还显示出与基于功率谱密度（PSD）的经典脑电图特征相当的性能，但是标准偏差较小，显示出在实用BCI系统中潜在使用的稳健性。关键字 - 大脑计算机界面（BCI），EEG-FNIRS数据融合，特征选择，图理论。我们的融合分析显示，与最高的FNIRS相对于单个模态效果相关时，与最高的FNIR相比，仅EEG的最高平均准确性仅为17％，而仅EEG的最高平均精度仅为最高的平均准确性，而最高的FNIRS的平均准确性仅为3％。显着性：我们的发现表明，通过使运动假想推理更加准确，更强大，利用混合BCI系统中基于图的特征的提议数据融合框架的潜在用途。
使用低成本的开源脑部计算机界面和3D打印的手腕外骨骼
摘要在电力系统中风和太阳能的大规模渗透，这种可再生能源的统治会增加系统的非线性特征和不确定性，这会导致可再生能源产生和负载需求之间的不匹配，并且会严重影响Bus Bus Bus电压分布网络的电压控制网络的电压控制。在这种情况下，本研究应用了泵存储的水力发电（PSH），该水电（PSH）迅速跟踪负载变量，可靠地操作，以平衡系统的功率以最大程度地减少总线电压偏差。此外，为了获得PSH的最佳控制政策，PSH的最佳加固学习算法（即深层确定性的政策梯度）被用于训练代理商来解决泵送储存水电 - 风能 - 极性（PSHWS）系统的连续转换。在IEEE 30-BUS Power System上评估了训练有素的代理的性能。仿真结果表明，所提出的方法每月累积偏差21.8％，这意味着它可以使系统在安全的电压范围内保持更有效。
基于SSVEP，EOG和眼动物跟踪的混合脑计算机界面中使用强制反馈设备用于排序项目
摘要：针对从人类有机体衍生的信号的研究变得越来越流行。在这个领域，基于脑电波的脑部计算机界面扮演了特殊的角色。由于脑电图记录设备和较低的设定价格的缩小尺寸，它们变得越来越受欢迎。不幸的是，此类系统在生成的命令数量方面受到很大的限制。这尤其适用于不是医疗设备的集合。本文提出了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP），EOG，眼睛跟踪和力反馈系统的混合脑计算机系统。这样的扩展系统消除了许多特定的系统缺点，并提供了更好的结果。本文的第一部分介绍了有关混合脑部计算机系统中应用的方法的信息。根据操作员将机器人的尖端放置在指定位置的能力来测试提出的系统。提出了工业机器人的虚拟模型，该模型用于测试。在现实生活中的工业机器人上重复测试。通过启用和禁用的反馈系统验证了系统的定位精度。在模型和真实对象上进行的测试结果清楚地表明，在由操作员控制时，力反馈提高了机器人尖端的定位精度。此外，模型和现实生活中的工业模型的结果非常相似。在下一阶段，对使用BCI系统进行分类项目的可能性进行了研究。该研究是在模型和真正的机器人上进行的。结果表明，可以使用来自人体的生物信号进行排序。
西班牙康复专业人员中关于大脑 - 计算机界面（BCI）技术的态度
摘要评估 - 从定性的角度来看 - 西班牙康复专业人员的看法和态度（例如，reha-bilitation医生，言语治疗师，物理治疗师）。通过访谈和分析文本内容分析，类别混合构和分割为主题的频率，进行了定性，探索性和描述性研究。我们介绍了三次深入访谈的结果，这些访谈与以前曾完成调查的西班牙语人士进行了大型，三个国家/语言的一部分，该调查是对BCI看法的调查。11个西班牙受访者（调查）中有11个强烈或某种程度地接受BCI在康复疗法中的使用。但是，我们的三次深入访谈的结果表明，由于对BCI技术的态度和看法的强烈惯性，大多数专业人员都不愿意在日常实践中使用BCI技术（访谈）。
具有增强现实反馈的闭环大脑计算机界面，用于工业人类机器人协作
子例程1：基于特征提取和群集分析参数的闪光检测subRoutine detect_blink参数：corr_th 1，corr_th 2：第一和第二次通过的阈值。输入：E：EEG数据； t min：所有检测到的局部最小值的时间。输出：t = [t start t end]：所有检测到的眨眼的开始和结束时间。
大脑计算机界面：进步和挑战
摘要：大脑计算机界面（BCI）是一个基于神经科学，信号处理，生物医学传感器，硬件等的高级和多学科主动研究领域。自过去几十年以来，在该领域进行了几项开创性的研究。仍然，尚未完全涵盖BCI领域的全面审查。因此，本研究介绍了BCI领域的全面概述。本研究涵盖了BCI的几个应用，并坚持了该领域的重要性。然后，简明说明了BCI系统的每个元素，包括技术，数据集，特征提取方法，评估测量矩阵，现有的BCI算法和分类器。此外，还附加了对技术或硬件的简要概述，主要是BCI中使用的传感器。最后，本文调查了BCI的几个未解决的挑战，并通过可能的解决方案解释了它们。
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
在脑部计算机界面中弥合计算智能和神经科学之间的差距，并具有对系统和数据的共同描述
我们正在进入开放科学的时代，这是科学的实践，以鼓励协作，对研究数据，研究过程，工具，脚本/代码以及任何其他相关信息的贡献。这种仅定义涉及支持知识产生的透明度和可访问性的框架（Vicente-Saez and Martinez-Fuentes，2018年）。然而，尽管共享的做法本身具有巨大的好处（Woel fllpe et al。，2011），特别是对于科学界而言，但它在研究人员之间的共同标准发展方面构成了显着的挑战。新知识的产生是新颖的研究主题，有吸引力的主题和问题所固有的。脑部计算机界面（BCI）（Vallabhaneni等，2005）就是这样一种领域，引起了研究人员的广泛关注。bcis允许人们通过直接使用其大脑信号与环境相互作用，从而绕过神经和肌肉的自然途径。在过去的二十年中，已经提出了几种系统，并且在像PubMed和Google Scholar这样的学术搜索引擎中进行了一些简单的探索，该一词“脑部计算机界面”一词分别提供了超过3K至40k的结果，每年都会发布更多的结果。可以从BCI社区和BCI社区提供几种开放数据资源。但是，这些和其他资源仍然使用不同的术语，数据格式，处理方法和机器学习对BCIS的这一数字研究仍在增加，代表了一个高度的多学科领域，其中神经科学家，数学家，医师，计算机科学家和工程师都相互互动，以改善BCI，通过提出新的Neurophyphyphyophymyolophypardigms，新的Neurophyophysiolophy Paradigms，“高级大脑信号”记录方法和设备，并确定了数学范围，以及数据，以及数据，以及数据，以及指码，以及指码 - 算法，以及指码。Data resources as MOABB ( Jayaram and Barachant, 2018 ), and software tools like EEGLAB 1 or MNE 2 are meant to use data formats and methods such as the European data format (EDF), JavaScript Object Notation (JSON) or comma-separated values (CSV) files to make it possible to easily mix data-processing techniques even if the data were obtained from different sources.
在脑机界面，神经计算和机器人技术中的博士后位置
神经计算和工程实验室正在寻找与脑机界面，深度学习，神经计算和机器人技术有关的项目的多个博士后研究员。我们的小组使用机器学习技术来研究神经回路和设计下一代脑机界面中的计算。我们正在寻求在重点网络模型，计算神经科学和脑机界面设计的重点领域雇用博士后。除此之外，我们还在寻找一个专门重点的博士后，以机器人的武器和计算机视觉系统，不需要神经科学 /神经工程的背景。要了解有关我们的研究的更多信息，请访问我们的实验室网站（http://seas.ucla.edu/~kao/）或通过kao@seas.ucla.edu向Jonathan Kao（PI）发送电子邮件。候选人必须拥有博士学位。特别鼓励那些在机器学习，神经科学，神经/电气工程，计算机科学，应用数学或统计数据方面具有强大背景的人。候选人有望具有强大的职业道德；出色的组织，人际交往能力；软件技能；和批判性思维能力。要申请，请发送求职信，并将简历发送至kao@seas.ucla.edu。