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采用脑机接口技术的医疗器械术语及定义
脑机接口医疗器械brain-computer interface medical equipment，BCI-ME 结构上：与大脑、中枢神经或者外周神经直接连接。 机制上：实现大脑信息与外部辅助、增强设备实时双向交互或单向刺激是其显着特征。 效果上：实现脑部疾病治疗、视觉听觉语言等功能恢复或代替、肢体康复等临床治疗效果。
《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
使用脑MRI MRI
图1在疾病的早期和晚期阶段，具有不同SCJD亚型患者的代表性扩散加权图像。（第一行）具有MM1亚型的患者的早期DWI，该患者在左顶叶皮层（包括前后节）和前额叶皮质丝带中表现出高强度。不同的MM1患者的晚期DWI显示出左脑半球的大多数皮质的不对称参与，与尾状头部，左扣带回和左岛群体结合。（第二行）患有MM2C亚型的患者的早期DWI，在左侧顶叶皮层中出现超强度，包括前神经。不同MV2C患者的晚期DWI显示皮质色带不对称受累；纹状体和丘脑被幸免。（第三行）患有VV1亚型的患者的早期DWI，在左顶皮层中表现高强度，左扣带回和绝缘。不同VV1患者的晚期DWI表现出大脑皮层和右纹状体的广泛不对称受累。thalami和大多数左脑皮质都幸免了。（第四行）MV2K亚型患者的早期DWI，他在纹状体的纹状体和微妙的双侧超强度中表现出了不对称的高强度。不同的MV2K患者的晚期DWI表现出纹状体和整个丘脑中不对称的高强度，以及左额叶皮层和岛菌的轻度参与。顶层皮质幸免。（最后一行）患有VV2亚型患者的早期DWI，在尾状的头部和壳质的前部出现了不对称的DWI高强度，以及丘脑中非常微妙的高强度。具有VV2的不同患者的晚期DWI显示了纹状体和丘脑的广泛超强度，以及左回扣和前额叶皮层。scjd，零星的克鲁特兹菲尔特 - 贾科布疾病； DWI，扩散加权成像。
残疾人用脑控汽车...
本文探讨了大脑驱动汽车的发展，这将对身体残疾的人大有裨益。由于这些汽车只依赖于个人的想法，因此不需要个人进行任何身体运动。该汽车集成了来自各种传感器的信号，如视频、天气监测器、防撞等。它还配备了紧急情况下的自动导航系统。该汽车采用人工智能的异步机制。这是一项伟大的技术进步，将使残疾人变得健全。在 40 年代和 50 年代，许多研究人员探索了神经学、信息论和控制论之间的联系。他们中的一些人制造了使用电子网络来展示基本智能的机器，例如 W. Grey Walter 的海龟和约翰霍普金斯野兽。许多研究人员聚集在普林斯顿目的论学会和英国比例俱乐部的会议上。大多数研究人员希望他们的工作最终能被纳入具有一般智能的机器（称为强
直接用脑电刺激人类记忆
© 作者 2022。由牛津大学出版社代表《Brain 担保人》出版。保留所有权利。如需获得许可，请发送电子邮件至：journals.permissions@oup.com 本文根据牛津大学出版社《标准期刊出版模式》的条款出版和分发 (https://academic.oup.com/journals/pages/open_access/funder_policies/chorus/standard_publication_model) 1
使用脑信号进行密码验证
摘要 —本文提出了一种无痛（基于EEG）大脑控制密码验证的方案，该方案专为完全丧失行为能力的患者设计。宇宙中最复杂的结构是人类大脑。为了分析其特征，已经以合法有序的方式完成了许多分析和解释。有些人身体部分麻木，无法移动、说话，有些人甚至无法移动头部。通常，密码验证是锁定、银行登录等一些应用所必需的，瘫痪患者也可以通过脑电波手机和眨眼来使用密码验证。脑电波手机采用BCI（脑机接口）原理，可监测来自大脑的EEG波。它获取大脑提示并将它们转换为命令，然后将其传递给执行正确操作的设备。在边缘电压的帮助下，还可以使用眨眼。使用 Neuroskymindwave mobile 获取来自人类大脑的伽马波，并识别眼球闪烁强度。根据 EAR 和输入密码所经过的外壳数量。输入正确的密码后，即可批准。关键词——密码验证、脑控接口、伽马波、NeuroskyMindwave mobile、眼球纵横比
使用脑启发的尖峰神经网络模型
1听力学部分，奥克兰大学，奥克兰1023，新西兰； philip.sanders@auckland.ac.nz（P.J.S. ）; zohreh.doborjeh@auckland.ac.nz（Z.G.D.） 2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：1听力学部分，奥克兰大学，奥克兰1023，新西兰； philip.sanders@auckland.ac.nz（P.J.S.）; zohreh.doborjeh@auckland.ac.nz（Z.G.D.）2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：
用脑电波控制电器设备 大脑......
摘要 因意外事故或与运动系统相关的疾病而失去身体活动能力的人（锁骨综合症）神经系统功能异常。这些残疾人将失去使用器官来控制指令的能力。出于这个原因，软件和硬件的开发基于脑机通讯技术（脑机接口：BCI）是一种创新的替代方案对于那些已经丧失通过用脑电波控制与计算机系统相连的各种设备（包括打印技术和控制假体器官或电气设备的运行），移动身体，恢复正常的日常生活。在本研究中，研究人员选择从 F3 电极位置记录右手运动规划期间的 EEG 信号。测量和记录的数据将被送去分析。辨别特性来控制驱动电气设备的装置。样本包括4名健康男性和1名女性，年龄22-28岁，无脑部疾病或事故史。研究结果发现，准确度值
使用脑机接口控制的概念......
摘要：本研究探讨了为受伤或截肢后的患者实施智能假肢的可能性。脑机技术允许在大脑和外部设备之间获取和发送信号。然而，上肢假肢是一种相当复杂的工具，因为手本身具有非常复杂的结构，由多个关节组成。最复杂的关节无疑是位于拇指根部的鞍状关节。您需要展示足够的解剖学知识来构建一个易于使用且尽可能类似于人手的假肢。使用合适的软件创建合适的控制系统也很重要，以便与脑机接口轻松协同工作。因此，本工作中提出的解决方案由三部分组成，分别是：Emotiv EPOC + Neuroheadsets，由伺服器和 Arduino UNO 板（带专用软件）组成的控制系统，以及在三维图形程序 Blender 中制作并使用 3D 打印机打印的手假肢模型。这种由大脑信号控制的手部假肢可以帮助截肢后的残疾人和残肢部位神经支配受损的人。
利用脑电信号预测视觉记忆
摘要：视觉记忆性是一种衡量媒体内容记忆难易程度的方法。预测媒体内容的视觉记忆性最近变得越来越重要，因为它会影响多媒体可视化、广告等的设计原则。以前对图像视觉记忆性预测的研究通常利用可以从图像中提取的视觉特征（例如颜色强度和对比度）或语义信息（例如类标签）。其他一些研究试图利用人类受试者的脑电图 (EEG) 信号来预测文本（例如单词对）的记忆性。与以前的作品相比，我们专注于根据人类生物反馈（即 EEG 信号）预测图像的视觉记忆性。为此，我们设计了一个视觉记忆任务，要求每个受试者在浏览从 LaMemdataset 采样的一组图像 30 分钟后回答他们是否正确记住了特定图像。在视觉记忆任务期间，从受试者那里记录 EEG 信号作为人类生物反馈。然后使用收集到的 EEG 信号训练各种分类模型以预测图像记忆性。最后，我们评估并比较了分类模型（包括深度卷积神经网络）和经典方法（例如支持向量机、决策树和 k-近邻）的性能。实验结果证实，基于 EEG 的记忆力预测仍然具有挑战性，但是一种具有各种机会和潜力的有前途的方法。