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脑电图在大脑和行为研究方面的百年应用
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性神经成像技术，用于通过放置在头皮上的电极记录大脑的电活动。记录的信号，即脑电图（缩写为 EEG），是皮质神经元群（沿皮质柱排列的锥体细胞）中同步突触活动的产物。每个电极位置的电压波动反映了活动电极和参考电极之间的差分测量值，该差分测量值被放大并记录为 EEG 轨迹。这些电变化可以以高时间分辨率捕获，从而为了解亚毫秒范围内大脑活动的时间过程提供了一个窗口。EEG 在临床环境中被证明特别有用，因为某些异常的大脑功能病例会引起相对一致的 EEG 模式，这些模式可以被检测到。定量 EEG (qEEG) 促进了此类应用，定量 EEG 是应用数学技术提取 EEG 轨迹的数值特征以支持信号解释。 EEG 轨迹是癫痫的典型测试，可用于识别睡眠问题、确定大脑是活着还是死亡，或探测某些意识障碍。视觉诱发电位已用于诊断多发性硬化症（一种导致脱髓鞘的疾病），听觉诱发电位可检测新生儿的听力异常。通过将信号锁定在响应或外部刺激上并对多次试验的信号取平均值，可以提取与引起它的感觉、运动或认知事件特定相关的神经活动。这种技术经常用于监测整个发育过程中的大脑成熟度、精神疾病以及检查行为和药物治疗后的神经变化的研究。在学术研究中，EEG 通过对信号取平均值以及最近的单次试验分析，已被广泛用于探索与认知处理相关的基本问题，包括注意力、情绪、记忆和决策的研究。由于便携性和低成本，EEG 越来越多地用于现实环境、社区和其他神经成像工具过于昂贵或后勤不切实际的环境。利用 EEG 的商业应用也在不断增加，使大脑监测可供公众使用。它与人工智能、虚拟和增强现实等其他技术的结合，为与数字和物理世界的互动创造了新的可能性。脑机接口 (BCI) 的进展表明，EEG 可用于控制假肢和通信设备、提供神经反馈训练和促进身体康复。
粒状铝作为高温超导材料...
超导量子信息处理机主要基于微波电路，该电路具有相对较低的特性阻抗（约 100 Ω）和非谐性小的特点，这会限制它们的相干性和逻辑门保真度 1、2。一种有前途的替代方案是基于所谓的超电感器的电路 3 – 6，其特性阻抗超过电阻量子 RQ = 6.4 k Ω。然而，以前实现的超电感器由介观约瑟夫森结阵列 7、8 组成，会在量子比特附近引入非预期的非线性或寄生谐振模式，从而降低其相干性。在这里，我们提出了一种基于颗粒铝超电感器条带的通量量子比特设计 9 – 11。我们表明，颗粒铝可以形成具有高动态电感的有效结阵列，并可与标准铝电路加工原位集成。测得的量子比特相干时间 T ** ss 30 2 ≤ μ 说明了颗粒铝在从受保护的量子比特设计到量子限制放大器和探测器等各种应用领域的潜力。使用超导电路 1 构建大规模量子信息处理机器仍然是一项具有挑战性的物理和工程工作。尽管目前已经有了有前途的小规模原型 12 – 14 和必要构建块的原理验证演示，但要扩展到大量逻辑量子比特，需要在量子比特技术的各个方面取得突破，包括量子比特架构和材料。例如，当前超导量子比特处理器面临的主要挑战之一是量子态泄漏到非计算自由度 2 的问题，这可能成为扩展的障碍。 transmon 量子比特的有限非谐性可能不足以在频率上将计算空间与周围日益复杂的微波环境隔离。一种有前途的替代量子比特架构基于所谓的超电感器，其特性阻抗大于 RQ = h /(2 e ) 2 = 6.4 k Ω，例如 fluxonium 量子比特 3 ，它提供数量级更大非谐性和与 transmon 量子比特 4 相当的相干性。在这些电路中，相位的量子涨落比电荷涨落更占主导地位，并为设计新的、可能受到保护的量子电路 15、16 提供了场所。大电感器也可能成为下一代通量和相位量子比特 17 的基石。此外，采用超电感器和小电容器的微波谐振器最近已被用来增强和限制电压波动，从而实现光子和电子之间的强耦合
关于使用消费级脑电图设备进行研究的范围审查
脑电图 (EEG) 是对大脑中神经元放电产生的电活动的连续测量。这涉及在头皮的多个位置放置金属电极，以毫秒级的时间分辨率记录电压波动。然后可以处理这些记录以产生电活动的频谱分析或生成事件相关电位 (ERP)，该电位表示对任务或刺激的平均反应。如今，EEG 因其非侵入性和易用性而成为学术界和医疗专业人士最流行的神经科学工具之一 [1]。最近，几家公司开发了消费级 EEG 设备。这些设备小巧、无线且设置精简，对新手研究人员或希望在传统实验室环境之外收集数据的人特别有吸引力 [2]。更重要的是，消费级设备比研究级设备便宜，为资金有限的人提供了一种经济实惠的神经生理数据收集方式。由于其可访问性，消费级 EEG 已在不同领域用于各种用途。软件工程师和计算机科学家使用消费级脑电图收集高分辨率时间序列数据。然后处理这些数据以创建或优化机器学习和信号处理算法[3-5]。反过来，这些算法可以与设备结合使用，开发脑机接口（BCI）系统。工程和机器人领域的专家可以训练机器实时响应神经数据中的模式[6]。同步后，人类用户可以配置BCI来控制多种电子设备，包括轮椅[7]、无人机[8]、智能家居[9-11]和网络浏览器[12]。临床医生报告称，他们使用该技术进行神经反馈疗法[13]、促进学习[14]、评估患者睡眠质量[15、16]，并确定情感状态[17-20]。科学家越来越多地使用消费级设备来收集神经数据，以解决各种理论和实践研究问题 [2, 21, 22]。消费级 EEG 研究的激增启发了一些非系统性综述（见表 1）。例如，一些综述比较了单个消费级 EEG 设备与非 EEG 生物传感器在癫痫检测 [23]、BCI 系统 [24] 和压力识别 [25] 领域的性能。其他综述则在单个领域比较了多个消费级 EEG 设备 [2, 21, 26 – 28]。例如，Dadebayev 等人 [29] 的综述重点是情绪识别；Asl 等人 [30] 专注于困倦检测，Khurana 等人 [31] 专注于神经营销。其中最全面的评论之一考虑了大约 100 项“精心挑选”[22]的研究，这些研究使用了四种消费级设备——NeuroSky MindWave、Emotiv EPOC+、interaXon Muse、和 OpenBCI 神经耳机——在认知、BCI、教育研究和游戏开发领域。虽然这些非系统性评论提供了对某些 EEG 设备领域特定功能的见解，但目前关于这个主题的文献充其量是零散的。事实上，令人惊讶的是，到目前为止，还没有对目前可用和常用的消费级 EEG 设备的研究相关用途进行系统范围审查。因此，本文的目的是绘制大量使用消费级 EEG 来收集