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计算机接口 (BCI)
近年来，神经科学领域的科学发现与人工智能领域的发展相结合，导致了一系列神经技术的发展。神经成像系统、神经刺激器和脑机接口 (BCI) 的进步正在带来增强、控制和“阅读”大脑的新方法。此外，尽管 BCI 最初是在医学领域开发和使用的，但现在它们越来越多地应用于其他领域（娱乐、营销、教育、国防工业）。我们按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行了文献综述，以提供有关使用 BCI 的伦理问题的背景信息。从所审查研究的主题数据分析中得出的伦理问题包括围绕人类尊严、人格和自主权、用户安全、耻辱和歧视、隐私和安全、责任、研究伦理和社会正义（包括获得这项技术）的问题。本文试图解决这些问题的各个方面。我们发现了许多不同的伦理问题，这些问题大部分与先前研究的结果一致。然而，我们发现了两个细微差别，它们与 BCI 相关的伦理问题实证研究以及 BCI 对国际关系的影响有关。本文还强调了所有利益相关者合作的必要性，以确保这项技术的伦理开发和使用，并提出了几项建议。生物伦理学原则提供了一个初步的指导框架，但在当前的人工智能领域，该框架应该进行修订，以应对 BCI 开发和使用带来的挑战。
BCI、关系伦理和健全主义习性
1 David Kinney 和 Liam Kofi Bright (2023) 认为，特权群体应该忽略告知他们特权的信息，这是 Buchak 的风险规避理性模型 (2010, 2013) 所期望的。也就是说，那些拥有特权社会地位的人应该忽略那些告知他们有利于他们的实际社会不平等的信息。这甚至适用于那些已经努力让自己接受了解特权的潜在情感成本的人，因为在他们的模型中，无知不是源于意图或主动偏见，而是源于风险规避者的行为方式。如果有人预计警察和其他权威人士的审查较少，他们可能会从事风险更大的行为，否则这些行为的预期收益会更高。为了避免这种风险，精英代理人只是“不予理睬”，以免了解可能理性地激励他们承担更大社会风险的社会优势。由此他们认为，信息 DEI 培训成本高昂且无效。
AXON-R 沉浸式 BCI
Axon-R™ 可通过视觉刺激和神经反馈精确测量和调节大脑活动。这款可穿戴设备提供多达 16 个研究级生理数据通道和集成的稳态视觉诱发电位分类器。配备 Axon-R 的研究人员可以超越标准实验室的范围，参与沉浸式和交互式研究，
在运动试图神经居住期间，开发和评估具有实时脑电图检测和电刺激辅助的BCI NEUROFEACKACK SYSTEM，以进行脑瘫儿童的神经康复
在运动康复领域，脑部计算机界面神经反馈训练（BCI-NFT）是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动，从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学，BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能，而在脑瘫（CP）中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图（EEG）的BCI-NFT系统，采用关联学习范式，以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先，在八名健康志愿者组成的队列中，我们成功地实施了一个BCI-NFT系统，基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位（MRCP）的检测，而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激，从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex，从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示，该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈，并显示了一个个性化的目标区域，以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后，我们采用了长期的短期记忆（LSTM）神经网络，一种深度学习算法，在运动开始前检测电动机意图。然后，我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习，我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20，而不会损害检测准确性，平均为80.8％。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验，训练后表明踝关节背屈速度，步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能，可行性和初步效果，我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。
Navaneeth Narayanan，PharmD，MPH，BCIDP
初级职位和职务临床副教授专业：传染病系药学实践和行政部门罗格斯大学，欧内斯特·马里奥·马里奥（Ernest Mario）药学院Piscataway，新泽西州的二级职位和头衔感染性疾病感染疾病临床药剂师临床药剂师罗伯特·约翰逊大学医院 - 纽约市纽约市纽约州新闻社免疫学和传染病医学系罗格斯罗伯特·伍德·约翰逊医学院新不伦瑞克省，新泽西州兼职教师和结核病顾问全球结核病研究所医学院新泽西州新泽西州新泽西州新泽西州新泽西州新泽西州新泽西州新泽西州新泽西州，新泽西（Rutgers课程：16：682：576） - 2024年春季 - 哥伦比亚大学微生物训练营 - 2024年6月（预期）
通过联邦学习聚合内在信息以增强 BCI 性能
数据不足是脑机接口 (BCI) 构建高性能深度学习模型的长期挑战。尽管许多研究小组和机构为同一 BCI 任务收集了大量 EEG 数据集，但由于设备的异构性，共享来自多个站点的 EEG 数据仍然具有挑战性。鉴于数据多样性在促进模型稳健性方面起着至关重要的作用，这一挑战的重要性怎么强调也不为过。然而，现有的研究很少讨论这个问题，主要将注意力集中在单个数据集内的模型训练上，通常是在跨受试者或跨会话设置的背景下。在这项工作中，我们提出了一个分层个性化联邦学习 EEG 解码 (FLEEG) 框架来克服这一挑战。这个创新框架预示着 BCI 的一种新的学习范式，使具有不同数据格式的数据集能够在模型训练过程中进行协作。每个客户端都被分配一个特定的数据集并训练一个分层的个性化模型来管理不同的数据格式并促进信息交换。同时，服务器协调训练过程以利用从所有数据集中收集的知识，从而提高整体性能。该框架已在运动想象 (MI) 分类中进行了评估，其中九个 EEG 数据集由不同的设备收集但执行相同的 MI 任务。结果表明，通过实现多个数据集之间的知识共享，特别是对于较小的数据集，所提出的框架可以将分类性能提高高达 8.4%。可视化结果还表明，所提出的框架可以使本地模型将注意力稳定地放在与任务相关的领域，从而获得更好的性能。据我们所知，这是第一个解决这一重要挑战的端到端解决方案。
电池通信接口（BCI）-Solarkontor
6。BCI使用32 6.1。一般信息32 6.2。配置BCI和电池组32 6.3。电池ID的32 6.3.1。电池ID重新编号过程33 6.3.2。电池布局36 6.3.3。输入级别配置37 6.3.4。BCI模块39 6.3.5。预电气调整40 6.3.6。一般设置：自动控制41 6.3.7。一般设置：总收费开关级别42 6.3.8。i-Request充电器合规性42 6.3.9。一般设置：最小I-Request 43 6.3.10。i-Request Control Loop 43 6.3.11。 保存配置43 6.4。 状态和控制44 6.5。 电池组的状态45 6.6。 电池加热48 6.6.1。 加热策略：手册49 6.6.2。 加热策略：On-Charger-ovailability 49 6.6.3。 加热策略：最小。 SOC 49 6.6.4。 加热器控制按钮49 6.6.5。 加热器模块错误50 6.6.6。 使用并减少加热时间51 来节省能源i-Request Control Loop 43 6.3.11。保存配置43 6.4。状态和控制44 6.5。电池组的状态45 6.6。 电池加热48 6.6.1。 加热策略：手册49 6.6.2。 加热策略：On-Charger-ovailability 49 6.6.3。 加热策略：最小。 SOC 49 6.6.4。 加热器控制按钮49 6.6.5。 加热器模块错误50 6.6.6。 使用并减少加热时间51 来节省能源电池组的状态45 6.6。电池加热48 6.6.1。加热策略：手册49 6.6.2。加热策略：On-Charger-ovailability 49 6.6.3。加热策略：最小。SOC 49 6.6.4。加热器控制按钮49 6.6.5。加热器模块错误50 6.6.6。使用并减少加热时间51
基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）是一种通过输入提供大脑与外部设备之间通路的系统。
基于EEG的BCI开发和研究面临诸多挑战，例如运动图像数据的跨受试者分类。由于EEG信号的高度个性化，开发一种在预测受试者意图时达到足够高准确率的跨受试者分类方法一直很困难。2020年，我们提出了一种多分支二维卷积神经网络（CNN），每个分支使用不同的超参数值，对不同受试者的数据更加灵活。我们的模型EEGNet Fusion在103名受试者的eegmmidb数据集上针对执行和想象的运动动作分别实现了84.1%和83.8%的准确率。与三种最先进的CNN分类器EEGNet、ShallowConvNet和DeepConvNet相比，该模型取得了统计学上显著更高的结果。然而，所提模型的计算成本比用于比较的计算成本最低的模型高出四倍。
使用基于ERP的BCI的全面的家庭设备控制数据集，并应用了受试者间转移学习
大脑计算机界面（BCIS）有可能通过在大脑和计算机系统之间建立直接联系来彻底改变人类计算机的互动。最近的研究越来越关注BCIS的实际应用 - 例如，仅通过思想控制家庭设备。使用脑电图（EEG）的非侵入性BCI之一利用事件相关电位（ERP）来响应目标刺激，并在控制家庭设备方面表现出了希望。在本文中，我们提供了一个基于在线ERP的BCI的全面数据集，用于控制各种刺激呈现环境中的各种家用设备。我们从总共84位受试者中收集了在线BCI数据，其中60名受试者控制了三种类型的设备（电视：30，门锁：15和电灯：15），每个设备4个功能，14位受试者通过LCD监控器控制了6个功能的蓝牙扬声器，并通过LCD监控器进行4个功能，并通过4个受试者控制空调的空调，并通过4个功能通过4个功能。使用数据集，我们旨在通过采用两种不同方法的转移学习来解决ERP中受试者间可变性的问题。第一种方法是“范式转移学习”，旨在将模型推广到相同的刺激呈现范式内。第二种方法是“交叉范式转移学习”，涉及将模型从4级LCD环境扩展到不同的范式。结果表明，转移学习可以有效地增强基于ERP的跨不同受试者和环境的ERP的普遍性。
ODL-BCI：通过超参数调整对学生困惑进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 31 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.10.30.564829 doi：bioRxiv preprint