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在基于ECOG的大脑计算机界面的长期临床试验中，运动皮层中误差相关的检测
摘要：错误相关性被认为是BCI的有望作为执行错误校正或预防的一种方式，或标记数据以在线适应BCIS的控制模型。当前最新的BCIS是基于运动模拟的侵入性BCI，因此除了感觉运动皮质外，无法访问神经数据。我们在单个试验级别研究了在观察或运动成像（MI）控制BCI期间，误差的存在和可检测性与四翼型用户对BCI进行了两个离散类别。We show that error correlates can be detected using a broad range of classifiers, namely Support Vector Machine (SVM), logistic regression, N-way Partial Least Squares (NPLS), Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Network (CNN) with respective mean AUC of the ROC curve of 0.645, 0.662, 0.642, 0.680 and 0.630在观察条件下，在MI-Control条件下，0.623、0.605、0.603、0.626和0.580。我们还建议这些误差相关的时间稳定。这些发现表明，使用基于侵入性运动模拟的BCI进行误差校正或预防，可以在临床试验中使用误差相关性。
脑界面的有效性和安全性...
抽象引入大约85％的中风幸存者具有上肢功能障碍，超过60％的人具有持续的手部功能障碍，治疗后不能独立生活。许多最近的出版物探索了脑部计算机界面技术作为康复工具，可帮助亚急性和慢性中风患者恢复上肢运动。我们的研究旨在综合随机对照试验的结果，以评估脑部计算机界面技术在治疗中风后运动障碍（PSMD）中的有效性和安全性。方法和分析将在八个数据库中进行英语和中国搜索策略：中国国家知识基础设施，中国科学杂志数据库，Wanfang数据库，中国博士学位论文全文数据库，中国大师的论文。此外，手动检索研究论文，会议论文，正在进行的实验和内部报告等将补充电子检索。搜索将选择2020年6月8日或之前发布的所有合格研究。为了提高研究的有效性，仅包括与脑部计算机界面技术有关的中风后运动障碍的随机对照试验。FUGL-MEYER运动功能评分将是主要结果度量；修改后的Barthel指数，改良的Ashworth评分和上肢徒手的肌肉力量评估将是次要结果。副作用和不利事件将作为安全评估。Prospero注册号CRD42020190868。确保将由两位作者独立执行系统评估，研究选择，数据提取和质量评估的质量，第三作者将处理任何分歧。评论经理V.5.3.3和Stata V.15.1将用于执行数据综合和子组分析。伦理和传播这项系统评价将评估脑部计算机界面技术的功效和安全性，并结合常规的康复治疗，用于治疗中风后运动障碍。由于所有包含的数据将从已发表的文章中获得，因此该审查不需要道德批准。该评论将在同行评审期刊上发表。
设计基于脑部计算机界面的分类模型，用于挖掘Covid-19的精神状态，折磨了Mariner的
Corona-Virus（Covid-19）极大地削弱了整个世界，最终摇摆了人们的生活方式，人民的认知健康[1]。为了限制Covid-19的传播，大多数国家都施加了部分或完全的封锁。但是，nowa-days，大多数国家已经开始了解锁的阶段。大多数服务已经重新启动，并且个人可以按照政府的咨询和预防措施自由移动。完整的世界贸易业务和全球基于海事行业和海员的重要性。运输被公认为是全球性和外汇的支柱。超过200万海员正在全球工作，并支持所有海上交易[2]。与其他专业人员一样，极端的工作条件，工作责任，不稳定的时间表，化学危害，打捞潜水，石棉病和心理社会因素正在引起海员和水手们的高度压力（心理障碍）。不幸的是，Covid-19的影响也对航运和海洋产业的影响也被看到。该研究表明，在这种大流行期间（共同19）（样本研究的50％）（在样本研究中）并不感到安全，并且超过50％的员工对处理这种全球流行病采取的预防措施不满意[3]。所有这些担忧都在毁灭他们的心理和身体状态。毫无疑问，人民已经开始工作。然而，仍然非常害怕患有19 covid-19的感染。个体的精神状态受到了极大的影响，因此，大多数人都患有不同的精神病和神经精神疾病。单个Covid-19受害者可以在船上造成混乱。这种混乱会引发不同旅行的人的压力以及其他人类心理障碍
基于脑部计算机界面的EEG解码中转移学习的应用：评论
摘要：脑电图（EEG）解码的算法主要基于当前研究中的机器学习。机器学习的主要假设之一是训练和测试数据属于同一特征空间，并且要遵守相同的概率分布。但是，这可能在脑电图处理中违反。跨会话 /受试者的变化导致在同一任务中EEG信号的特征分布偏离，这降低了对心理任务的解码模型的准确性。最近，转移学习（TL）在处理会议 /受试者的脑电图信号方面表现出巨大的潜力。在这项工作中，我们回顾了2010年至2020年有关TL eeg解码申请的80项相关已发表的研究。在此，我们报告使用了哪种TL方法（例如，实例知识，特征表示知识和模型参数知识），描述已经分析了哪些EEG范式的类型，并总结了用于评估性能的数据集。此外，我们讨论了脑电图解码的TL的最新和未来开发。结果表明，TL可以显着提高主题 /会话中解码模型的性能，并可以减少大脑 - 计算机界面（BCI）系统的校准时间。本评论总结了当前的实用建议和绩效成果，希望它将在将来为脑电图研究提供指导和帮助。
基于深度学习的基于脑部计算机界面的运动图像的连续解码
受试者间转移学习是脑部计算机界面（BCIS）中的长期问题，并且由于与运动成像（MI）相关的大脑信号的高主体间可变性，尚未完全实现。最近基于深度学习的算法在分类不同的大脑信号中的最新成功值得进一步探索，以确定MI信号间的连续解码是否可行，以提供随机的神经反馈，这对于神经habilehabilitation BCI设计很重要。在本文中，我们已经展示了如何使用MEGA块的新概念将基于MI相关的脑电图（EEG）信号的卷积神经网络（CNN）的深度学习框架连续解码，以使网络的新概念适应网络，以防止对象互可能的变化。这些巨型块有能力多次重复一个特定的建筑块，例如一个或多个巨型块中的一个或多个卷积层。可以使用贝叶斯高参数优化来优化此类巨型块的参数。在公开可用的BCI竞争IV-2B数据集中获得的结果平均受试者间的连续解码精度为71.49％（κ= 0.42）和70.84％（κ= 0.42），对于两种不同的训练方法，例如适应性力矩估计（ADAM）和STOCHASTIC DESCENT（S），在7个不同的训练方法中（s s s sgcentient）（s s g extient of Sgentient）（s sgeentient in 7）。我们的结果首次表明，使用基于CNN的架构进行对象间的连续解码是可行的，具有足够的准确性，以开发无校准的MI-BCIS用于实际目的。
评论文章增强现实界面的复杂性...
随着医疗信息系统、电子记录、智能、可穿戴设备和手持设备的使用不断增强，医疗系统正面临着变革。中枢神经系统的功能是控制思维和人体的活动。现代医学和中枢神经系统领域计算能力的快速发展使从业者和研究人员能够从这些系统中提取和可视化洞察力。增强现实的功能是将虚拟和现实对象结合起来，在实时和真实环境中交互运行。增强现实在中枢神经系统中的作用成为一项发人深省的任务。基于手势交互方法的中枢神经系统中的增强现实对于降低护理成本、改善护理质量、减少浪费和错误有着巨大的潜力。为了使这个过程顺利进行，提供一份关于现有最先进工作的综合研究报告将是有效的，以便医生和从业者能够在决策过程中轻松地使用它。这项综合研究最终将总结与中枢神经系统中基于手势交互的增强现实方法相关的已发表材料的输出。这项研究采用了系统文献的协议，系统地收集、分析和从收集的论文中得出事实。收集的数据范围来自 10 年来已发表的材料。78 篇论文
使用皮秒 X 射线可视化层状材料中埋藏界面的能量转移
了解纳米级热传播的基本原理对于下一代电子产品至关重要。例如，已知层状材料的弱范德华键会限制其热边界导率 (TBC)，从而成为散热瓶颈。本文提出了一种新的非破坏性方法，使用时间分辨的光致热应变 X 射线测量来探测纳米级晶体材料中的热传输。该技术通过测量光激发后 c 轴晶格间距的变化，直接监测晶体中随时间的温度变化以及随后跨埋层界面的弛豫。研究了五种不同的层状过渡金属二硫属化物 MoX 2 [X = S、Se 和 Te] 和 WX 2 [X = S 和 Se] 的薄膜以及石墨和 W 掺杂的 MoTe 2 合金。在室温下，在 c 平面蓝宝石衬底上发现 TBC 值在 10–30 MW m − 2 K − 1 范围内。结合分子动力学模拟，结果表明高热阻是界面范德华键合较弱和声子辐射度较低造成的。这项研究为更好地理解新兴 3D 异质集成技术中的热瓶颈问题奠定了基础。
固体氖和超流体氦界面的量子电子学和光学
我们预测在两种惰性气体元素凝聚相（固态氖和超流体氦）界面处将出现一种新的量子电子结构。注入该界面的过量电子将其波函数自限制在纳米圆顶结构中。其尺寸随压力而变化，光学跃迁覆盖宽广的中红外光谱。这些电子的集合可以形成经典的维格纳晶体，类似于三角晶格上的量子点阵列。在超快激光照射下，这种维格纳晶体可以在皮秒时间尺度上表现出超辐射的量子光学现象。超长的自旋相干时间和微米级确定性可配置性使该系统中的电子可以充当量子信息载体。它们的自旋状态可以由片上单电子器件控制和读出。
使用有机界面的 MIL-STD-1553 设备特性
车辆、飞机和卫星通常使用控制总线来实现设备和微控制器之间的有效通信。例如汽车中的控制器局域网 (CAN) 总线、商用飞机中使用的航空无线电公司 429 (ARINC 429) 标准以及军用飞机中使用的 MIL-STD-1553。这些总线标准是在大约 40 年前开发和实施的，当时人们认为系统固有的气隙特性可以提供足够的安全性。随着时间的推移，这一假设已被证明是错误的，气隙系统 (例如 Stuxnet) 中发生了大量漏洞。车辆和飞机的一个问题可能是安装恶意设备的可能性 (可能是通过维修技术人员)，这反过来可能会破坏车辆数据总线的正常运行。先前的研究已经调查了通过 MIL-STD-1553 总线模拟波形的细微变化来使用设备指纹识别，但需要额外的硬件和软件来收集和处理传输的消息。在本文中，我们探讨了利用商用现成航空电子数据总线接口卡的有机功能来确定新设备是否已安装或是否伪装成其他设备的可行性。由于飞机上已有的设备正在使用，因此可以轻松实现此附加安全功能，而不会影响尺寸、重量或功率要求。
驾驶员-车辆界面的人为因素设计指南
免责声明 本出版物由美国运输部国家公路交通安全管理局分发，以方便信息交流。本出版物中表达的观点、发现和结论均为作者的观点，并不一定代表运输部或国家公路交通安全管理局的观点。美国政府对其内容或使用不承担任何责任。如果提及贸易或制造商的名称或产品，则因为它们被视为出版物内容所必需的，不应被视为认可。美国政府不认可产品或制造商。建议的 APA 格式引用：Campbell, J. L., Brown. J. L., Graving, J. S., Richard, C. M., Lichty, M. G., Sanquist, T., … & Morgan, J. L.. (2016 年 12 月)。人为因素设计指南，用于驾驶员-车辆界面 (报告编号 DOT HS 812 360)。华盛顿特区：国家公路交通安全管理局。