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使用反向相关算法的自动脑电图选择的混合方法，以改善情绪分类
摘要：基于对增强人类计算机相互作用（HCI）和开发用于控制和监测应用的脑部计算机界面（BCI）的脑电图的兴趣日益增长，从EEG传感器中的有效信息检索非常重要。这是由于内部和外部伪像和生理干扰的噪声而难以理解的。可以通过选择应在进一步分析中考虑的功能来增强基于EEG的情绪识别过程。因此，EEG信号的自动特征选择是重要的研究领域。我们提出了一种多步混合方法，该方法结合了自动频带的反向相关算法 - 电极组合选择。我们的方法易于使用，并且显着将传感器的数量减少到只有三个通道。通过在DEAP数据集上执行的实验验证了所提出的方法。已经对两种情绪的准确性进行了评估 - 价值和唤醒。与其他研究相比，我们的方法获得了4.20–8.44％的分类结果。可以将其视为一种通用脑电信号分类技术，因为它属于无监督方法。
赞助机会
迈阿密项目是迈阿密米勒大学医学院的卓越中心，被认为是进行尖端发现，转化和临床调查的主要研究计划之一。研究人员正在开发新的治疗脊髓和脑损伤，周围神经损伤和神经退行性疾病，包括帕金森氏病，多发性硬化症，ALS和阿尔茨海默氏病。迈阿密项目的国际团队由175名科学家，研究人员，临床医生和支持人员致力于改善生活质量，并最终找到治愈瘫痪的方法。迈阿密项目研究人员目前正在进行脊髓损伤的临床研究和试验，包括测试神经保护策略，使用Schwann细胞和干细胞移植的细胞疗法以及先进的康复和神经调节方法，包括使用脑机界面技术。当前研究的其他领域包括用于轴突再生和免疫调节的药物发现，神经性疼痛，男性生育能力和心血管疾病。
社论：BOSS23 脑类器官暑期学校用人类脑类器官模拟神经退行性疾病
脑类器官在重现人类神经系统疾病方面具有巨大前景，这可能有助于克服将研究成果转化为临床进展的限制。然而，虽然脑类器官有效地重现了人类大脑的关键发育阶段，但它们在研究神经退行性疾病 (ND) 的发病和机制方面的应用仍然面临重大挑战。为此，2023 年 6 月，巴斯克人类研究生物模型平台 (BBioH) 在阿丘卡罗巴斯克神经科学中心 (西班牙毕尔巴鄂) 组织了第一届国际脑类器官暑期学校 (BOSS23)。BOSS23 为年轻的研究人员提供了一个独特的机会，让他们与该领域的顶尖专家取得联系，讨论人类脑类器官模拟年龄依赖性 ND 的潜力。暑期学校结束后，我们邀请了本次会议的参与者为该研究主题集做出贡献。使用脑类器官作为研究与年龄相关的 ND 的模型仍处于起步阶段，这使得脑类器官研究成为一个令人兴奋的研究领域。Urrestizala-Arenaza 等人在一篇综述中广泛讨论了脑类器官目前面临的挑战，他们指出小胶质细胞和血管的缺失是研究神经退行性疾病 (ND) 的主要障碍。作者重点研究了阿尔茨海默病、帕金森病和肌萎缩侧索硬化症 (ALS)，其中神经炎症和神经血管受损是神经退行性疾病的主要特征。他们特别强调了结构和生物学限制，例如缺乏衰老特征、血管生成和髓鞘形成，这些都是使用脑类器官模拟与年龄相关的 ND 的重大缺点。Mateos-Martínez 等人在原始文章中证明了未成熟结构的存在。在他们的贡献中，作者提供了对成熟脑类器官的形态和超微结构组成的见解。他们的工作支持了这样的假设：脑类器官具有很好的前景，但目前的形式在研究与年龄相关的 ND 方面仍然存在局限性。脑类器官中增殖区的发育与人类大脑发育中发现的增殖区非常相似，细胞表现出围绕中央腔的极化结构，具有紧密连接和纤毛。
脑机接口在元宇宙中的应用进展
近年来，随着虚拟宇宙研究重心向内容交换与社交转移，突破当前视听媒体交互的瓶颈成为当务之急，利用脑机接口进行感官模拟是其中一种解决方案。目前，脑机接口作为生理信号采集工具，在虚拟宇宙的各个领域都展现出不可替代的潜力。本研究探讨了虚拟宇宙中的生成艺术、虚拟宇宙医学中的严肃游戏医疗、虚拟宇宙虚拟社会中的表情合成等三个应用场景，并调研了现有的商业产品与专利（如MindWave Mobile、GVS、Galea等），类比了网络安全与神经安全、生物伦理与神经伦理的发展历程，讨论了脑机接口成熟与广泛应用后可能面临的挑战与问题，展望了未来脑机接口在虚拟宇宙中深度应用的多种可能性。
神经科学中尖峰分类算法的全面回顾
脉冲分选在神经科学中起着举足轻重的作用，是分离来自多个神经元的电信号以进一步分析神经元相互作用的关键步骤。该过程涉及分离来自多个神经元的电信号，这些信号通过电极阵列等设备记录下来。这是脑机接口领域非常重要的环节。脉冲分选算法（SSA）的目标是利用脑内电极捕获的波形从背景噪声中区分出一个或多个神经元的行为。本文从传统SSA的步骤开始，将SSA分为三个步骤：脉冲检测、脉冲特征提取和脉冲聚类。在深入研究两种新兴技术：模板匹配和基于深度学习的方法之前，它概述了每个阶段的流行算法。关于深度学习的讨论进一步细分为三种方法：端到端解决方案、用于脉冲排序步骤的深度学习以及基于脉冲神经网络的解决方案。最后，阐述了 SSA 的未来挑战和发展趋势。
brainnet：用暹罗网络改善基于脑电波的生物识别识别
摘要 - 通过捕获大脑活动的消费者可穿戴设备的出现，已提出使用脑电波来验证用户身份的使用，以作为密码的方便替代品。最近在脑生物识别方面的工作显示出可行的性能，但考虑实用性的适用性不足。我们提出了一种新的解决方案Brainnet，该解决方案训练一个暹罗网络，以测量两个脑电图（EEG）输入的相似性，并使用时间锁定的大脑反应而不是连续的心理活动来提高准确性。这种方法消除了对脑电波识别系统进行检验的需求，这是当前解决方案中的常见陷阱，促进了实际部署。此外，Brainnet在验证模式下达到0.14％的误差率（EER），在识别模式下达到0.34％，即使在看不见的攻击者场景下进行评估时，也表现出色的状态。索引术语 - 脑生物识别技术，用户身份验证，计算机安全，脑电图（EEG）
![arXiv:2305.05548v1 [eess.SP] 2023 年 5 月 7 日](/simg/1\1f26285d70e61e3293fb16ba81f12a5db6c783fd.webp)
arXiv:2305.05548v1 [eess.SP] 2023 年 5 月 7 日
利用脑电信号进行情绪识别已成为情感计算和智能交互领域的一项重大研究挑战。然而，有效地结合脑电信号的全局和局部特征来提高情绪识别的性能仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们提出了一种用于脑电情绪识别的新型 CNN 交互式 Transformer 网络，称为 CIT-EmotionNet，它有效地整合了脑电信号的全局和局部特征。首先，我们将原始脑电信号转换为空间频率表示，作为输入。然后，我们以并行的方式将卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 集成在一个框架内。最后，我们设计了一个 CNN 交互式 Transformer 模块，促进局部和全局特征的交互和融合，从而增强模型从脑电空间频率表示中提取这两种特征的能力。所提出的 CIT-EmotionNet 优于最先进的方法，在两个公开的数据集 SEED 和 SEED-IV 上分别实现了 98.57％ 和 92.09％ 的平均识别准确率。
枕叶神经磁信号短语的视觉解码
摘要 — 正字法视觉感知（阅读）是通过大脑不同语言中心与视觉皮层之间广泛的动态相互作用进行编码的。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 研究了正字法视觉感知解码，其中短语以视觉方式呈现给参与者。我们比较了使用枕叶内的传感器和使用整个头部传感器获得的解码性能。使用了两种简单的机器学习分类器，即支持向量机 (SVM) 和线性判别分析 (LDA)。实验结果表明，仅使用枕叶传感器的解码性能与任务期间使用所有传感器获得的性能相似，均高于偶然水平。此外，通过采取短时间窗口进行的时间分析表明，与后期相比，枕叶传感器在开始时更具判别性，而在后期使用整个头部传感器设置的表现略好于枕叶传感器。这一发现可能表明在视觉语言感知过程中存在顺序（从视觉皮层到枕叶以外的其他区域）。
儿童阻塞性睡眠呼吸暂停脑电信号拓扑数据分析
信号处理技术的最新进展，包括拓扑数据分析 (TDA)，为脑电信号分析提供了一种强大的方法。TDA 利用数学领域拓扑的思想，并将这些思想应用于现实世界信号的分析 [5]。广义上讲，TDA 使我们能够利用数据固有的拓扑和几何结构，并利用这些结构研究阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 阳性和 OSA 阴性患者的脑电信号之间的根本差异。在本文中，我们介绍了 TDA 技术，该技术允许仅使用脑电信号识别 OSA。这项工作的关键假设是 OSA 阳性患者的大脑连接网络具有与 OSA 阴性患者的大脑连接网络根本不同的拓扑结构。现有的用于识别儿童 OSA 的技术涉及整夜睡眠研究，称为多导睡眠图 (PSG)。这要求患者要么去医疗机构的睡眠实验室，要么在家安排夜间睡眠测试，这两项工作都可能需要几个月的时间才能安排好。
综合征：一项CT研究。 18例患者的脑萎缩
据报道，当他们发展神经病理学时，并非所有患有OS的人都会出现痴呆症。大约有30％的人到40岁[2、5、7、18、19、21、27-35]。具有OS的个体为研究这种神经病理学的演变及其与临床痴呆的关系提供了异常的机会，如果可以确定神经病理学的准确度量。在没有精神智障的个体中，已经尝试以这种方式使用脑CT措施[36-52]。Lemay等。[52]表明，介质的时间CT测量（尤其是上壳蓄水池）最能区分对照的AD受试者。即使在疾病的早期，海马和杏仁核等介体时间结构也会受到AD神经病理学的普遍影响[38]。我们假设介体时间CT测量将提供对生活中OS中AD神经病理学的敏感度量。急剧先前的CT研究检查了OS受试者[53-55]；大脑萎缩与衰老和OS痴呆的关系的某些方面仍然需要澄清（例如，先前存在的脑性发育不全的重要性[56]）。