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pybci：用于脑部计算机接口的Python软件包（BCI ...
PYBCI设计为轻巧且用户友好，强调快速自定义，并与实验室流层（LSL）无缝集成以进行数据采集和标签（Kothe等，2023）。该平台包括Pytorch（Paszke等，2019），Tensorflow（Abadi等，2015）和Scikit-Learn（Pedregosa等，2011），以及特征提取工具，以及诸如Antropy（Vallat，2023），Numpy（Olippy（Olipean），AlipeN（Quirane），以及2006年，2006年，。 ）。 这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。 尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。。 ）。这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。
基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中周期性信号称为稳态视觉诱发电位 (SSVEP)，由闪烁刺激引起。它们通常通过回归技术检测，该技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验才能在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于使用 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，无校准回归方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。所提出的方法对于只有少量校准试验可用的小样本量设置非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，试验时间短至一秒。 OSTDA 在不同实验设置（包括具有认知障碍的实验设置）下的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好（即具有控制、听力、口语和思考条件的四个数据集）。 总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究管道中唯一能够在所有分析条件下实现最佳结果的管道。 2021 由 Elsevier BV 出版
实用SSVEP BCI
摘要：与替代方法相比，由于较高的信息传输速率和最少的训练设置更容易设置，大脑计算机界面（BCI）的稳态视觉诱发电位（SSVEP）方法很受欢迎。具有精确生成的视觉刺激频率，可以将大脑信号转换为外部动作或信号。传统上，使用或不带有凝胶的电极从枕骨区域收集SSVEP数据，通常安装在头顶上。在这项实验研究中，我们开发了一个入耳式电极来收集四个不同频率的SSVEP数据，并将其与枕头皮电极数据进行比较。来自五个参与者的数据证明了基于耳电极的SSVEP的可行性，显着增强了可穿戴BCI应用的可实用性。
P2731 工作组的功能性 BCI 模型
摘要 脑机接口 (BCI) 可被视为一种利用思想和意图在人类和周围环境之间进行替代性交流的技术。该接口的结构由多个阶段组成，从获取脑信号开始，然后是几个处理阶段，最后产生反馈信号。BCI 系统的开发涉及多种专业知识，以便为持续创新创造独特的环境。然而，技术背景和专业知识的这种多样性可能会导致社区使用的术语混淆。因此，IEEE P2731 WG 的任务是开发一个功能模型，以便于理解 BCI 系统。在本文中，我们重点介绍属于 BCI 换能器级的功能元素的描述。
P2731工作组的功能性BCI模型
摘要大脑 - 计算机界面（BCIS）的开发需要各个领域的专家，包括工程，计算机科学，医学和神经科学。这些学科中的每个学科都构成了一种特定的，有时不同的术语，这为相互理解和研究合作带来了障碍。IEEE P2731工作组旨在通过开发可在所有相关领域中使用的功能模型和标准词汇表，以改善BCI研究人员的COM通行。本文介绍了BCI应用程序常用的大脑的解剖区域和生理过程。它是工程师和其他非专家的神经生理学的介绍，它为本期特刊中其他地方提供的IEEE P2731功能模型和词汇表提供了背景。
BCI -Obotics的新兴趋势用于运动控制和...
神经工程研究表明，有希望使用大脑计算机界面（BCI）来增强运动障碍患者的功能恢复和独立性。通过转移大脑活动，BCI绕过受损的神经运动系统，以控制计算机/机器。BCI控制的机器人设计用于运动援助，以帮助瘫痪的患者以及康复以增强运动恢复。在本文中，我们回顾了BCI和大脑控制的机器人技术在过去五年中康复和下肢运动功能的康复和协助。文章强调了BCI控制的机器人技术的新兴趋势，以扩大其干预能力以及解决现有的挑战，阻碍了其广泛的临床使用。
BCI学习在M/ ... div>中诱导核心 - 周期重组
图2：单层和多层提供的信息（a）在MI条件下BCI训练中单层和多重疗法值的演变。对于与单个脑叶相关的给定轴，我们绘制了分别在EEG，MEG和Multiplex（Mux）中分别在受试者和属于叶的ROI中获得的中位裂缝值。第一线对应于α2频带内的演变，第二线对应于β1频带中的演化。（b）相对度（∆ c）在会话中的演变。表示用脑电图层获得的ΔC值，平均在受试者上。在Y轴上显示了用MEG层获得的值。标记的颜色与用多路复用获得的值相关联。每个标记对应于给定的ROI。
基于拼写的语言神经解码 BCI 系统
摘要 — 脑机接口 (BCI) 通过将神经活动直接转换成文本，消除了身体动作的需要，从而提供了一种有前途的途径。然而，现有的非侵入式 BCI 系统尚未成功覆盖整个字母表，限制了它们的实用性。在本文中，我们提出了一种新型的非侵入式基于 EEG 的 BCI 系统，该系统具有基于课程的神经拼写框架，它首先通过解码与手写相关的神经信号来识别所有 26 个字母，然后应用生成式 AI (GenAI) 来增强基于拼写的神经语言解码任务。我们的方法结合了手写的便利性和 EEG 技术的可访问性，利用先进的神经解码算法和预训练的大型语言模型 (LLM) 将 EEG 模式高精度地转换为文本。该系统展示了 GenAI 如何提高典型的基于拼写的神经语言解码任务的性能，并解决了以前方法的局限性，为有沟通障碍的个人提供了可扩展且用户友好的解决方案，从而增强了包容性的沟通选择。
量子 BCI 收入基金 (C) QUAFDC
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starfunds.ai BCI平衡基金（C）
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