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BCI 学会摘要
参考文献 [1] Abiri, R.、Borhani, S.、Sellers, EW、Jiang, Y.、Zhao, X. 基于 eeg 的脑机接口范式综合综述。神经工程杂志 16(1)，011001 (2019) [2] Burwell, S.、Sample, M.、Racine, E. 脑机接口的伦理方面：范围界定综述。BMC 医学伦理学 18(1)，1–11 (2017) [3] Sample, M.、Sattler, S.、Blain-Moraes, S.、Rodríguez-Arias, D.、Racine, E. 公众是否与专家一样担心脑机接口？一项关于神经技术伦理的三国调查。 Science, Technology, & Human Values 45(6), 1242–1270 (2020) [4] Schmid, J., Friedrich, O., Kessner, S., Jox, R.: 技术解锁的思想——德国关于脑机接口的调查。纳米伦理学 15(3), 303–313 (2021) [5] Yuste, R., Goering, S., Bi, G., Carmena, JM, Carter, A., Fins, JJ, Friesen, P., Gallant, J., Huggins, JE, Illes, J., et al. 神经技术和人工智能的四个伦理优先事项。自然 551(7679), 159–163 (2017)
2024 年脑机接口与医疗保健技术国际会议 (iCon-BCIHT) – 合作者 C-DAC、IEEE、政府医学院
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议，请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系，Binu PJ，组织秘书，科学家 E/联合主任，CDAC Trivandrum 健康技术组，电话：9496236198。
BCI：通过金字塔PIX2PIX
人类表皮生长因子2（HER2）表达的评估对于制定乳腺癌的精确治疗至关重要。HER2的常规评估是通过免疫组织化学技术（IHC）进行的，这非常昂贵。因此，我们首次生产了乳腺癌免疫组织化学（BCI）基准，试图将IHC数据直接与成对的苏木精（HE）染色图像合成。数据集包含4870个注册的图像对，涵盖了各种HER2表达水平。基于BCI，作为较小的贡献，我们进一步构建了一种金字塔PIX2PIX图像生成方法，它比其他当前流行算法更好地实现了IHC翻译结果。BCI的广泛实验对现有的Immig translation Research构成了新的挑战。此外，BCI还基于合成的IHC图像在HER2表达评估中为将来的病理研究打开了大门。BCI数据集可以从https：//bupt-ai-cz.github下载。io/bci。
基于EEG的审判BCI试验遇险与非...
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，通常伴随着情绪调节受损（ER）。越来越强调开发基于证据的方法来改善ASD的ER。脑电图（EEG）在基于神经反馈的干预措施中使用时已经在减少ASD症状方面取得了成功。另外，某些EEG组件与ER相关。我们的总体目标是开发一种技术，该技术将使用脑电图来监控ER的实时更改并根据这些更改执行干预。作为第一步，开发了基于情感Posner任务的基于EEG的大脑计算机接口，以在单个试验的基础上识别与ER相关的模式，而EEG数据从21个ASD的人收集。因此，我们在这项研究中的目的是研究可能区分困境和非配合条件的脑电图特征。具体来说，我们调查了脑电图锁定到视觉反馈演示文稿中是否可以用来在欺骗的游戏中对胜利（非配件）和丢失（遇险）条件进行分类。结果表明，提取的脑电图特征可以区分胜利和损失条件（平均准确性为81％），损失和静止EEG条件（平均准确度为94.8％）以及WIN和REST-EEG条件（平均精度为94.9％）。
仅通过思考（BCI）来移动事物的技术，韩国是国际标准化...
在大会期间，韩国提出了两个新的国际标准。第一个是“ BCI开发人员的设计考虑”，并提供了以用户为中心的设计指南，例如用户年龄组和生物识别技术，可帮助用户更方便地使用BCI产品或服务。第二个是“多功能BCI系统设计的接口指南”标准，该标准自动检测用户的运动，切换到操作模式或REST模式，并防止不必要的故障。如果将来制定和应用这两个标准，则大脑和设备之间的兼容性将增加，并且有望通过在各种环境中稳定使用来促进BCI工业化。
通过减少刺激幅度深度
摘要 - 稳态视觉诱发电位（SSVEP）当前是脑部计算机界面（BCI）中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能，但从用户体验的角度来看，反式刺激的重复表现是不舒服的。的确，SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张，并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度（90％的幅度降低），以设计SSVEP刺激，以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间，系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析（TRCA）分类方法的高（99.8％）和低幅度（80.2％）刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
利用双峰 SSMVEP 提高 BCI 性能
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种广泛使用的脑机接口 (BCI) 范式，因其多目标能力和有限的脑电图电极要求而受到重视。传统的 SSVEP 方法经常因闪烁的光刺激而导致视觉疲劳和识别准确率下降。为了解决这些问题，我们开发了一种创新的稳态运动视觉诱发电位 (SSMVEP) 范式，该范式融合了运动和颜色刺激，专为增强现实 (AR) 眼镜设计。我们的研究旨在增强 SSMVEP 反应强度并减轻视觉疲劳。实验在受控的实验室条件下进行。使用 EEGNet 的深度学习算法和快速傅里叶变换 (FFT) 分析脑电数据，以计算分类准确率并评估反应强度。实验结果表明，双模态运动-颜色融合范式显著优于单模态SSMVEP范式和单色SSVEP范式，在中等亮度（M）和C=0.6的面积比下，准确率最高可达83.81%±6.52%。客观测量和主观报告均证实了双模态运动-颜色融合范式的信噪比（SNR）有所提高，视觉疲劳有所减轻。研究结果验证了双模态运动-颜色融合范式在基于SSVEP的脑机接口（BCI）中的应用前景，能够同时提升脑部反应强度和用户舒适度。
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
纳米技术业务创建计划（NBCI）
Meti：经济，贸易和工业部MEXT：教育，文化，体育，科学和技术教育部：国家高级工业科学技术研究所JST：日本科学技术局NEDO：新能源和工业技术发展组织NIMS NIMS：国家材料科学研究所