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基于EEG的BCI疗法中的工件：朋友还是敌人？
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2021年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2021.10.27.466131 doi：Biorxiv Preprint
脑电信号伪差自动检测与滤波的初步研究*
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染，因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此，在研究 EEG 之前，在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题，本文提出了一个两阶段程序：前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域，而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明，两种检测方法相当，但动态阈值检测略优于 MLP。此外，组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除
从传感神经刺激器记录的局部场电位中去除心电图伪影
传感神经刺激器是一种用于长期观察大脑活动的先进技术，在闭环神经调节和植入式脑机接口方面表现出巨大潜力。然而，由于记录条件复杂且共模抑制比 (CMRR) 有限，传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 可能会受到心电图 (ECG) 信号的污染。在本研究中，我们提出了一种解决方案，用于从传感神经刺激器记录的局部场电位 (LFP) 中去除此类 ECG 伪影。添加同步单极通道作为 ECG 参考，然后应用两种预先存在的方法，即模板减法和自适应滤波。成功去除了 ECG 伪影，并且该方法的性能对残留刺激伪影不敏感。这种去除 ECG 伪影的方法拓宽了传感神经刺激器的应用范围。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) — 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影
脑电图 (EEG) 记录经常会受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动期间记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，这称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）被添加作为 ICA 的输入，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。模拟结果表明，ERASE 比传统 ICA 更有效地从 EEG 中去除 EMG 伪影。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，在 8 名健康参与者移动双手时收集了他们的 EEG，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（平均而言，当使用真实 EMG 作为参考伪影时，大约 75% 的 EMG 伪影被去除），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（大约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以实现 EEG 信号和 EMG 伪影的显著分离，而不会丢失底层的 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 从 EEG 中去除 EMG 伪影的有效性。结合自动化 IC 伪影剔除，ERASE 还可最大程度地减少潜在的用户偏差。未来的工作将侧重于改进 ERASE，使其也可用于实时应用。
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
带注释的 EEG 人工资料语料库 - NSF-PAR
此版本是 TUAR v1.0.0 的更新，后者是一个部分注释的数据库。在 v1.0.0 中，使用了类似的五路系统以及额外的“空”标签。“空”标签涵盖未注释的任何内容，包括工件实例。在 v1.0.0 中，只有有限数量的工件被注释。在此更新版本中，工件的每个实例都经过注释；最终，这为用户提供了信心，即记录中未使用五个类别之一注释的任何部分都不包含工件。v2.0.0 中没有添加新文件、患者或会话。但是，数据已使用这些标准重新注释。文件总数保持不变，但工件事件的数量显着增加。注释完成并发布数据后，将提供有关语料库的完整统计数据。预计这将在 7 月初发生 - 就在 IEEE SPMB 提交截止日期之后。
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。
文物有政治吗？
美国也采用了类似的概念作为其论点的核心。因此，环保主义者丹尼斯·海耶斯得出结论：“核电设施的增加必然导致社会走向独裁主义。事实上，只有在极权主义国家，才有可能安全地依赖核电作为主要能源。”海耶斯呼应了许多适当技术和软能源路线支持者的观点，他认为“分散的太阳能比集中式技术更符合社会公平、自由和文化多元化。”3 热衷于用政治语言解释技术产物绝不是大型高科技系统的批评者的专利。长期以来，支持者一直坚持认为，科学和工业提供的“最大和最好”是民主、自由和社会正义的最佳保障。工厂制度、汽车、电话、广播、电视、太空计划，当然还有核能本身，都曾被描述为民主化、解放的力量。例如，大卫·利林塔尔 (David Lilienthal) 在 TVA：民主在前进 (Democracy on the March) 一书中，在 phos 121 中发现了这一承诺