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World File Search System脑电图
动态脑电图监测
经过专门培训的 EEG 技术人员将安装所需的电极和 EEG 设备。从开始到结束大约需要 60 分钟。您孩子的头发不需要剪或剃。 您将要求孩子躺在担架或床上。 放置电极时，您孩子的头部和身体需要完全静止。您可能会被要求帮助孩子保持静止，以便尽可能快速轻松地完成该过程。如果您的孩子不超过 4 岁并且仍然活动过多，他们的身体可能会被紧紧包裹，以便完成电极安装。 将使用卷尺测量您孩子的头部。 EEG 技术人员将用油性笔在您孩子的头上标记 30 个位置。 在放置电极之前，EEG 技术人员会在放置电极的地方涂抹沙质清洁剂，这有助于电极固定在原位。 将小圆形电极放置在您孩子的头皮上。
关于脑电图传感器的展望......
本观点简要概述了当前脑机接口神经传感器的最新进展，特别关注脑控机器人。我们首先描述当前的方法、解码模型和相关的常见范例选择，以及它们与神经传感器的位置和要求的关系。虽然植入的皮层内传感器提供了无与伦比的空间、时间和频率分辨率，但与手术和术后并发症相关的风险对严重残疾以外的人群的部署构成了重大障碍。对于不太关键和规模较大的应用，我们强调需要进一步开发干头皮脑电图 (EEG) 传感器作为非侵入式探头，具有高灵敏度、准确性、舒适性和稳健性，可长期重复使用。特别是，由于许多采用的范例需要将 EEG 传感器放置在头皮的毛发区域，因此确保上述要求变得特别具有挑战性。尽管如此，由于微型技术的进步和新型生物相容性纳米材料的工程设计，该领域的神经传感技术正在加速发展。新型多功能纳米材料的开发还有望通过不同的机制探测同一类型的信息来整合冗余，从而提高准确性，以及整合从监测生理状态到结合光学成像等互补和协同功能。
基于脑电图的驾驶员方法...
摘要：困倦不仅是传统驾驶条件下安全驾驶的核心挑战，也是自动驾驶汽车附加服务被广泛接受的严重障碍（因为困倦实际上是自动驾驶晕车最具代表性的早期症状之一）。鉴于检测驾驶员困倦的重要性，本文回顾了基于脑电图 (EEG) 的驾驶员困倦检测 (DDD) 算法。为了方便回顾，基于 EEG 的 DDD 方法被组织成树形结构分类法，分为两个主要类别，即“仅检测（开环）”和“管理（闭环）”，两者均旨在设计更好的 DDD 系统，以确保早期检测、可靠性和实用性。为了实现这一目标，我们解决了七个问题，这些问题的答案有助于开发一种优于现有系统的基于 EEG 的 DDD 系统。本综述文章的一个基本假设是，虽然驾驶员困倦和晕车引起的困倦是由不同的因素引起的，但调节困倦的大脑网络是相同的。
基于心电图和脑电图的应力分析
________________________________________________ Mehmet Kaya，博士 副教授 生物医学和化学工程与科学 专业顾问
虚拟脑电图电极
背景：在临床实践中，EEG 是通过视觉评估的。出于实际原因，记录通常需要使用较少数量的电极，而伪影会使评估变得困难。为了规避这些障碍，可以使用不同的插值技术。这些技术通常在电极密度较高时表现更好，而在远离电极的区域插值的值可能不可靠。使用学习皮质电场的统计分布并预测值的方法可能会产生更好的结果。新方法：基于卷积层的生成网络经过训练，可以从 4 或 14 个通道上采样，或动态恢复单个缺失通道以重新创建 21 通道 EEG。来自坦普尔大学医院 EEG 数据库的 1,385 名受试者的 5,144 小时数据用于训练和评估网络。与现有方法的比较：将结果与球面样条插值进行比较。使用了几种统计测量方法以及由委员会认证的临床神经生理学家进行的视觉评估。总体而言，生成网络的表现明显更好。经验丰富的 EEG 解释人员将真实数据和网络生成的数据评定为人工的示例数量没有差异，而插值生成的数据的数量则明显更高。此外，随着纳入的受试者数量的增加，网络性能得到改善，在 5 – 100 名受试者的范围内效果最佳。结论：使用神经网络恢复或上采样 EEG 信号是球面样条插值的可行替代方案。
脑电图中的计算模型
抽象的计算模型位于基本神经科学和医疗保健应用的交集，因为它们允许研究人员在计算机中检验假设，并预测实验和相互作用的结果，这些实验和相互作用在现实中很难测试。然而，在神经科学和心理学不同领域的研究人员以许多不同的方式理解了“计算模型”的含义，阻碍了交流和协作。在这篇综述中，我们指出了脑电图（EEG）中计算建模的艺术状态，并概述了如何使用这些模型来整合电生理学，网络级模型和行为的发现。一方面，计算模型用于研究产生大脑活动的机制，例如用脑电图测量的，例如在不同频段下振荡的瞬时出现和/或不同的空间地形。另一方面，计算模型用于设计实验和测试硅中的假设。脑电图计算模型的最终目的是获得对脑电图信号基础的机制的综合理解。这对于对脑电图测量的准确解释至关重要，这可能最终用于开发新的临床应用。
听觉诱发电位脑电图-...
这项工作旨在评估使用脑电图 (EEG) 信号作为生物特征认证手段的效果。我们从 20 名参与数据收集的受试者那里收集了超过 240 条记录，每条记录持续 2 分钟。数据包括在静息状态和有听觉刺激的情况下进行的实验的结果。静息状态的 EEG 信号是在睁眼和闭眼的情况下获取的。听觉刺激 EEG 信号由分为两种场景的六个实验组成。第一种场景考虑耳内刺激，而第二种场景考虑骨传导刺激。对于这两种场景中的每一种，实验都包括一首母语歌曲、一首非母语歌曲和一些中性音乐。这些数据可用于开发用于认证或识别的生物特征系统。此外，它们还可用于研究音乐等听觉刺激对 EEG 活动的影响，并将其与静息状态条件进行比较。 © 2024 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
基于脑电图的图像回归
摘要 - 注意力多动障碍（ADHD）是一种神经发育障碍，影响了一定程度的儿童及其生活方式。一种治疗这种疾病的新方法是在整个患者中使用脑部计算机界面（BCI）学会自行自我调节自己的症状。在这种情况下，研究导致了旨在估计对这些界面的关注的工具。同时，虚拟现实（VR）耳机的民主化以及它为多个方面产生有效的环境的事实：安全，灵活和生态上有效，导致其用于BCI应用程序的使用增加。另一点是人工智能（AI）在不同领域的医疗领域越来越发达。在本文中，我们提出了一种创新的方法，目的是从生理信号的测量中估算注意力：脑电图（EEG），凝视方向和头部运动。该框架是为了评估VR环境中的注意力的开发。我们为特征提取和专用的机器学习模型提出了一种新颖的方法。试点研究已应用于一组志愿者，与最先进的方法相比，我们的方法的错误率较低。关键字 - 虚拟现实，机器学习，大脑计算接口，眼睛跟踪