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World File Search System脑磁图
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
脑机接口研究综述Review of Brain-Computer Interface ...
21世纪被称为“脑研究世纪”，随着脑科学和认知科学的发展，人脑与计算机之间的界限逐渐被打破，出现了一种新型的智能设备——脑机接口。这是一种基于大脑神经活动的新型通信方式，可以实现人脑与计算机之间的直接通信。本文综述了脑机接口的发展历程、目前的技术研究进展以及未来的发展预测。
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：
深部脑刺激的概率图
背景：对接受深部脑刺激 (DBS) 的患者进行组分析有助于理解和优化运动障碍患者的治疗。概率刺激图 (PSM) 通常用于分析组织刺激与症状效果之间的相关性，但应用的方法不同。目的：计算特定于组的 MRI 模板和 PSM，以研究 PSM 模型参数的影响。方法：分析了 68 名植入尾部未定带的特发性震颤患者的头晕改善和发生情况。输入数据包括每个电极接触的最佳参数（筛选）和临床使用的设置。针对所有 DBS 设置计算了特定于患者的电场模拟（n = 488）。将电场转换为特定于组的 MRI 模板以进行分析和可视化。不同的比较基于表示发生率 (N-map)、平均改善 (M-map)、加权平均改善 (wM-map) 和体素 t 统计量 (p-map) 的 PSM。这些图用于研究输入数据 (临床/筛查设置)、聚类方法、采样分辨率和加权函数的影响。结果：筛查或临床环境对 PSM 的影响最大。wM-map 的平均差异分别为左侧和右侧的 12.4 和 18.2%。基于 wM-map 或 p-map 提取的簇显示体积有显著变化，而定位相似。加权函数对 PSM 的影响很小，除了 wM-map 簇的定位明显发生变化。结论：在创建 PSM 以研究解剖学和 DBS 结果之间的关系时，输入数据的分布和聚类方法是最重要的考虑因素。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
大鼠脑的Waxholm空间大图
将许多核分开并封装为描述的鲁棒和可再现的起点。在划定4版的灰质区域中，SMRI/DTI数据提供的信号强度差异不足以识别神经结构的变化。在这些区域中，通过从组织学部分图像中注册到地图集的信息来确定边界的位置，例如，从其他参考地图集中显示了细胞结构组织，或从包含立体坐标的已发表的地图中显示。以这种方式，WHS大脑大脑Atlas V4的描述建立在几种解剖信息的来源上。基于对比的地标通常是可重现的，并被认为是定义大脑区域的有意义的标准，其他标准，如示例
转化脑图的六个基石
转化脑图的六大基石 为人类大脑的生命周期发展制定一个规范参考，以精确量化个体差异，具有重大的科学和转化前景。通过汇总全球超过 120,000 次脑成像扫描，生命周期脑图联盟 (LBCC) 最近在《自然》杂志上发表了人类生命周期的脑图。这些图表揭示了以前未记录的神经发育里程碑，标志着神经影像学界朝着群体神经科学迈进的团队合作研究模式。LBCC 团队表明，经过数十年的技术、方法和资源的进步和积累，我们现在有切实的机会实现脑健康的转化科学。因此，世界卫生组织在其最近的立场文件中阐述了生命周期脑图对临床和公共卫生的重大意义。尽管取得了令人瞩目的进展，但这一脑图基础研究的开创性范式与其转化应用之间仍然存在不可忽视的差距，需要社区做出巨大努力来解决转化障碍。为了指导转化脑图 (TBC) 的填补空白研究，我们在此概述了 6E（利用、评估、探索、消除、估计和建立）工作，我们将其视为 TBC 研究的“基石”。在多学科努力中，前三个基石剖析了需要深入评估的方面。接下来的两个基石指出需要使用获取的数据进行仔细建模，最后一个基石建议与开放平台进行广泛合作（以促进跨学科研究）。
脑图11用户指南
捕获并插入笔记中的图像................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................... 7
案例研究：通过脑磁图绘制四肢瘫痪患者初级运动和感觉区域的诱发场
通过植入皮层或皮层下结构与大脑交互的设备对于感觉或运动功能障碍患者的恢复和康复具有巨大潜力。典型的植入手术是根据完整功能生成的大脑活动图来规划的。然而，由于目标人群的残留功能异常，以及越来越多的植入硬件与 MRI 不兼容，因此绘制大脑活动图以规划植入手术具有挑战性。在这里，我们介绍了在瘫痪患者和现有脑机接口 (BCI) 设备中绘制受损体感和运动功能的方法和结果。脑磁图 (MEG) 用于直接绘制经皮电刺激和受损手部尝试运动期间引起的神经活动。发现诱发场与预期的解剖学和躯体组织相符。这种方法可能对引导植入物在其他应用中很有价值，例如用于疼痛的皮层刺激以及改善植入物定位以帮助减小开颅尺寸。
脑机接口教育应用: 原理、潜能与障碍
摘要：终身学习、个性化学习理念的日益深入人心，以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求，推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表，BCI的应用仍处于非主流，在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会，但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充，将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益，成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。