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World File Search System麦戈文脑
稳态视觉诱发电位识别与便携式脑机接口系统实现
致谢 ............................................................................................................................. 67
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
基于P300 SSVEP的双人协同脑控机械臂汉字书写系统
ISSN 1004‑9037，代码元SCYCE4数据采集与处理杂志卷。37，编号6，2022年11月，第pp。1401-1411 doi：10。16337/j。1004-9037。2022。06。020ⓒ2022撰写的数据采集与处理杂志
自闭症相关的 CHD8 通过重塑星形胶质细胞中的染色质来控制反应性神经胶质增生和神经炎症
Platon Megagiannis, 1,11 Yuan Mei, 2,3,11 Rachel E. Yan, 4,5 Lin Yuan, 1 Jonathan J. Wilde, 6,7 Hailey Eckersberg, 1 Rahul Suresh, 1 Xinzhu Tan, 1 Hong Chen, 1 W. Todd Farmer, 8 Kuwook Cha, 9 Phuong Uyen Le, 1 Helene Catoire, 1 Daniel Rochefort, 1 Tony Kwan, 10 Brian A. Yee, 3 Patrick Dion, 1 Arjun Krishnaswamy, 9 Jean-Francois Cloutier, 1 Stefano Stifani, 1 Kevin Petrecca, 1 Gene W. Yeo, 3 Keith K. Murai, 8 冯国平, 6,7 Guy A. Rouleau, 1 Trey Ideker, 2, * Neville E. Sanjana, 4,5 和扬州1，12，*1加拿大魁北克省蒙特利尔市麦吉尔大学医学与健康科学学院蒙特利尔神经病学研究所医院神经内科和神经外科系 2 美国加利福尼亚州圣地亚哥市加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学系遗传学分部 3 美国加利福尼亚州拉霍亚市加利福尼亚大学圣地亚哥分校基因组医学研究所干细胞项目细胞和分子医学系 4 美国纽约州纽约纽约基因组中心 5 美国纽约州纽约大学生物系 6 美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院 (MIT) 麦戈文脑研究所脑与认知科学系 7 美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所斯坦利精神病学研究中心 8 加拿大魁北克省蒙特利尔市蒙特利尔综合医院麦吉尔大学健康中心研究所脑修复和综合神经科学项目神经科学研究中心加拿大魁北克省蒙特利尔市麦吉尔大学医学与健康科学学院生理学系 10 加拿大魁北克省蒙特利尔市麦吉尔大学麦吉尔基因组中心和人类遗传学系 11 这些作者贡献相同 12 主要联系人 *通信地址：tideker@ucsd.edu (TI)、yang.zhou7@mcgill.ca (YZ) https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114637
低成本移动脑电图脑机接口的设计与验证
1 休斯顿大学电气与计算机工程系，休斯顿，TX 77004，美国 2 休斯顿大学非侵入性脑机接口系统实验室，美国国家科学基金会产学研合作研究中心，神经技术可靠进步与创新中心（IUCRC BRAIN），休斯顿大学，休斯顿，TX 77004，美国 3 休斯顿大学生物医学工程系，休斯顿，TX 77004，美国 4 吉赞大学电气工程系，吉赞 45142，沙特阿拉伯 5 休斯顿大学工业设计系，休斯顿，TX 77004，美国 6 德克萨斯大学麦戈文健康医学院物理医学与康复系，休斯顿，TX 77030，美国 7 康复与研究研究所（TIRR）纪念赫尔曼医院，休斯顿，TX 77030，美国jlcontreras-vidal@uh.edu (JLC-V.)
实时 fMRI 反馈影响大脑激活，导致幻听减少_第 1 部分_颞上回 -初步证据-
a 麻省理工学院脑与认知科学系和麦戈文脑研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02139 b 哈佛医学院耳鼻咽喉头颈外科系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 c 马萨诸塞大学波士顿分校，美国马萨诸塞州波士顿 02215 d 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 02115 e 波士顿 VA 医疗保健系统，美国马萨诸塞州波士顿 02130 f 贝斯以色列女执事医疗中心，美国马萨诸塞州波士顿 02215 g 精神病学神经影像实验室，布莱根妇女医院和哈佛医学院精神病学系，美国马萨诸塞州波士顿 h 东北大学，美国马萨诸塞州波士顿 02139 i 渥太华大学皇家精神健康研究所心智、脑成像和神经伦理研究部，加拿大安大略省渥太华 j 雷伊胡安医学图像分析实验室（LAIMBIO）西班牙马德里卡洛斯大学
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。