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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。
氧化物/氮化物界面的室温铁磁性
Wensheng Yan 5 , Tao Zhu 1,4,12 , Lin Gu 1,2,12 , Scott A. Chambers 6 , Sujit Das 13 , Gang-Qin Liu 1,2,12 ,
为四肢瘫痪患者提供带有感应口内舌界面的轮椅控制
摘要 — 高位脊髓损伤大大降低了伤者的生活质量。各种系统试图以各种单模或多模设计来连接受伤后仍然完整或残留的能力，以补偿受到严重影响的活动能力。口内感应舌计算机接口 (ITCI) 旨在为计算机和辅助设备提供实时离散和比例控制，并满足四肢瘫痪患者的特殊要求。在一项短期培训研究中，向两名四肢瘫痪患者演示了 ITCI 对轮椅控制的操作。此外，两名健全人也参与了这项研究。对于每位参与者，通过报告沿车道的速度和撞到的障碍物数量，比较了使用 ITCI 驾驶 Permobil C500 的能力与使用操纵杆（一种情况下是口操纵杆）沿两条 39 米的不同车道驾驶轮椅的能力。车道由 90 0、360 0 和由线性段连接的复杂机动段组成。 ITCI 的特点是口含两个电感传感器垫、驱动电子设备和电池。口含器通过牙齿固定器固定在参与者口腔的上颚。舌头上附有一个类似穿刺器的激活装置。数据通过有线接口无线传输到控制轮椅的中央单元。在所有参与者中，使用 ITCI 驾驶时，A 或 B 车道的平均速度达到最大值 0.42 至 0.74 米/秒，相当于使用操纵杆驾驶时速度的 41% 至 71%。
准二维电子气体在氧化界界面的拓扑量子物理
1个单位´和Mixte de Gysique，CNRS，Thales，University，University和Paris-Saclay-f-91767 Palaiseau，法国2 Laboratoire de Gysique et d'Etude et d'Etude d'Etude d'Etude des des Mat´eroux，Expi Paris，PSL研究大学，PSL研究大学技术大学-P.O。框5046，2600 GA Delft，荷兰4物理学部“ E.R。Caianiello”，萨勒诺大学研究-I-84084 Fisciano（SA），意大利5 CNR-SPIN-VIA GIOVANNI PAOLO II，132，I-84084 FISCIANO（SA），ITALY 6 Microtechnologic and Nansoscience MC2，ITALY 6瑞典7物理学系与纳米技术研究所和高级材料，巴尔 - 伊兰大学拉马特·甘（Ramat-Gan），以色列8物理学系”。pancini”，Naples-Monte S. Angelo Complex的Federico II，I-80126意大利Naples，意大利9 GFMC，Deprotamento de Physics de Physics de Materials，Compressended de Madrid-e-28040 Madrid，Madrid，西班牙，西班牙10 CNR SPIN，S.Engelo-via-via Complex conspection-via Mount bl/I-806，I-8062626262626262626262626262626662626662626262626。
拓扑量子物理中氧化物界面的准二维电子气
1 法国巴黎-萨克雷大学泰雷兹公司混合物理部门 - F-91767 帕莱索，法国 2 法国巴黎高等物理与材料研究实验室，PSL 研究大学，法国巴黎国家科学研究院 F-75005 巴黎，法国 3 代尔夫特理工大学 Kavli 纳米科学研究所 - PO Box 5046, 2600 GA 代尔夫特，荷兰 4 萨勒诺大学“ER Caianiello”物理系 - I-84084 Fisciano (SA)，意大利 5 CNR-SPIN - Via Giovanni Paolo II, 132, I-84084 Fisciano (SA)，意大利 6 查尔姆斯理工大学微技术和纳米科学系-MC2 SE-41296 哥德堡，瑞典 7 物理系和纳米技术与先进科学研究所材料，巴伊兰大学拉马特甘，以色列 8 物理系“E. Pancini”，那不勒斯费德里科二世大学 - Monte S. Angelo 综合楼，I-80126 那不勒斯，意大利 9 GFMC，马德里康普顿斯大学材料物理系 - E-28040 马德里，西班牙 10 CNR-SPIN，Monte S. Angelo 综合楼 - Via Cinthia，I-80126 那不勒斯，意大利
脑对脑界面的系统性Prisma评论
本文旨在回顾脑对脑界面（B2BI）技术的当前状态及其潜力。B2BIS功能通过脑计算机界面（BCI）读取发件人的大脑活动和计算机 - 脑接口（CBI），以将模式写入接收大脑，并传输信息。我们使用首选的报告项目进行系统的审查和荟萃分析（PRISMA）来系统地检查与B2BI有关的当前文献，从而产生15个相关出版物。实验论文主要使用了B2BI的CBI部分的经颅磁刺激（TMS）。最靶向的视觉皮层产生磷酸。在研究设计方面，73.3％（11）是单向的，而86.7％（13）仅使用1：1协作模型（受试者为主题）。限制很明显，因为CBI方法之间的差异很大，这表明未达成共识的神经刺激方法来传输信息。此外，只有12.4％（2）个研究比1：1模型更为复杂，很少有研究人员研究直接双向B2BI。这些研究表明，B2BI可以在人类交流和协作方面提供进步，但是需要更多的设计和实验来证明潜力。B2BI可以允许康复治疗师在心理上传递信息，激活患者的大脑以帮助中风恢复并增加更复杂的双向性，这可能会使用户之间的行为同步增加。该领域很年轻，但是B2BI技术在神经工程学和人为因素上的应用显然需要更多的研究。
折叠是否会提高交互界面的可用性...
近年来，许多飞机制造商都提出了基于触摸屏的创新驾驶舱概念。尽管具有大量优势，但此类解决方案在操作使用方面受到严重限制，特别是几乎不可能实现无需注视的交互，而且在湍流条件下使用触摸屏非常复杂。我们通过引入一种形状可变的触摸屏来研究物理特性对克服这些弱点的贡献，这种触摸屏提供了可供用户手部休息的褶皱。在模拟器中，在湍流和脑力负荷各不相同的驾驶条件下，对该表面进行了评估。结果表明，褶皱有助于通过稳定手臂和手部来减少体力消耗。这种物理特性还与驾驶任务中的更好表现以及对飞机系统状态的更好态势感知有关，这肯定是因为折叠提供的形状具有更好的视觉特性（显著性），使得对它们的监控在注意力资源方面成本更低。
折叠是否能提高交互式界面的可用性...
近年来，许多飞机制造商都提出了基于触摸屏的创新驾驶舱概念。尽管具有大量优势，但此类解决方案在操作使用方面受到严重限制，特别是几乎不可能实现无需注视的交互，而且在湍流条件下使用触摸屏非常复杂。我们通过引入一种形状可变的触摸屏来研究物理特性对克服这些弱点的贡献，这种触摸屏提供了可供用户手部休息的褶皱。在模拟器中，在湍流和脑力负荷各不相同的驾驶条件下，对该表面进行了评估。结果表明，褶皱有助于通过稳定手臂和手部来减少体力消耗。这种物理特性还与驾驶任务中的更好表现以及对飞机系统状态的更好态势感知有关，这肯定是因为折叠提供的形状具有更好的视觉特性（显著性），使得对它们的监控在注意力资源方面成本更低。
大脑计算机界面的进展：挑战和机遇
大脑计算机接口（BCI）提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信链接。他们通过加强或替代人类外围工作能力来提供扩展的自由度，并在康复，情感计算，机器人技术，游戏和神经科学等各种领域具有潜在的应用。在全球范围内的重要研究工作为技术标准化提供了共同的平台，并有助于应对高度复杂和非线性的大脑动力学以及相关的功能提取和分类挑战。时间变化的心理神经生理学及其对大脑信号的影响对BCI研究人员构成了另一个挑战，即将技术从实验室实验转变为插入日常生活。本评论总结了过去几十年来BCIFIER的最新进展，并突出了关键挑战。
ProtoAI：面向 AI 驱动界面的模型信息原型设计
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