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基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
脑小血管病相关性研究进展
脑小血管疾病本质上是阴险的，随着年龄的增长逐渐发展，最终导致患者独立性丧失。先前的研究始终证明了步态障碍与影响认知功能的神经退行性疾病之间的协会。随着成像技术的发展，近年来脑部小血管疾病对步态功能的影响（近年来被忽略的话题）引起了公众的关注。这项艺术对成像检查，发病机理，治疗以及不同类型的脑小血管疾病与步态疾病之间的相关性进行了全面综述。
《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
脑机接口赋能医疗大健康 - myqcloud.com
脑机接口（ brain-computer interface ， BCI ）是在大脑与外部设备之间建立直 接交互的通信和控制通道。行业起步最早可追溯至 1924 年，经历了前期 的理论探索期、科学论证期，目前已进入成果落地时期。脑机接口最早在 20 世纪未提出，目的是帮助残疾人重新行走或支配上肢，技术发展至今已 更能应用于正常人的生活和生产。随着脑机接口、人工智能、生物医学工 程、神经工程与康复工程、认知神经科学与心理科学等的发展， BCI 的内 涵和外延在不断丰富。近年来，脑机接口技术在医疗领域不断取得新成果， 尤其在临床康复领域，目前以脑功能评估为目的的脑机交互检测，以解码 交流与设备控制为目的的脑机接口应用，以功能重塑康复为目的的脑机训 练反馈等领域的探索及应用越来越深入。随着技术的应用领域不断拓宽， 未来将逐步应用于游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事领域。
2022年脑科学与类脑智能发展态势
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