XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBCI
BCI评估的伪在线框架：MOABB透视
目的：BCI（脑部计算机界面）技术以三种模式运行：在线，OfflINE和伪内线。在在线模式下，经常分析实时脑电图数据。在offl ine模式下，后来获取并处理信号。伪在线模式处理收集的数据，就像实时接收一样。主要的区分是OfflINE模式经常分析整个数据，而在线和伪在线模式仅在短时间窗口中分析数据。offlINE分析通常是使用异步BCI进行的，该分析将分析限制为预先确定的时间窗口。异步BCI与在线和伪在线模式相吻合，允许灵活的心理活动持续时间。offlINE处理往往更准确，而在线分析对治疗应用更好。伪在线实现近似于在线处理而无需实时限制。与现实生活相比，许多BCI研究都引入了偏见，从而影响了分类算法的性能。方法：因此，本研究论文的目的是扩展以O fflINE模式运行的当前MOABB框架，以便允许在伪内部设置中使用不同的算法与基于重叠滑动窗口的技术的使用进行比较。这样做将需要在数据集中引入空闲状态事件，该事件考虑了所有不是任务思维的不同可能性。为了验证算法的性能，我们将使用归一化的Matthews相关系数（NMCC）和信息传输率（ITR）。主要结果：我们分析了过去15年的最新算法，该算法是由几个受试者组成的几个运动图像（MI）数据集，显示了从统计学的角度来看两种方法之间的差异。引人注目的能力：分析在OfflINE和伪在线模式中不同算法的性能的能力将使BCI社区获得有关分类算法性能的更准确和全面的报告。
une接口cerveau-machine（bci）permetàune ...
“我们使用大脑和尖峰骨髓之间的无线数字桥梁使用了将思想转化为行动的脑部 - 科姆科compass界面（BCI）技术”，GrégoireCourtine，Chuv的EPFL，Chuv和Unil的神经科学教授GrégoireCourtine总结。发表在《自然》杂志上的文章中，“脊髓后的纳图拉力赛插入了脑脊柱界面”，介绍了40岁的gert-jan的状况，该状态患有脊髓损伤，在颈椎椎骨的层次上，自行车事故后，这使其组成了。多亏了数字桥，他发现了对瘫痪的腿运动的自然控制，这使他可以站立，走路甚至爬上楼梯。gert-jan解释说，他发现能够分享啤酒的乐趣，与朋友靠在酒吧的院子上：“这种简单的乐趣代表了我生活中的重要变化”。
BCI 简介及其在视频游戏中的应用：评论
诺亚·托马森 诺克斯维尔韦伯学校 摘要 视频游戏的输入方式多种多样，包括键盘、鼠标、控制器和许多其他方法。脑电图 (EEG) 是一种戴在头上的帽子，可以检测大脑中的电信号。这种设备正被视为传统控制器的替代品或补充。EEG 可以与计算机一起使用，成为脑机接口 (BCI)，在游戏和来自大脑的直接信号之间建立反馈回路。BCI 越来越多地用于视频游戏，无论是用于娱乐还是严肃目的。在本文中，我们回顾了 BCI 的组成部分，并评估了其在视频游戏中的总体使用状态。我们描述了 EEG、要测量的输入、常见的预处理技术和不同的机器学习算法。我们评估了游戏制作方面，讨论了制作的各种游戏。我们在论文的最后列出了当前不同学科的局限性，并指出了可能需要进一步创新才能使该技术普及的领域。简介 传统视频游戏通常使用键盘和鼠标输入来控制游戏中的特定动作。其他输入包括游戏手柄和手持控制器，甚至可能是方向盘。所有这些都需要用手来移动或按下组件。过去几十年来，人们一直在尝试一种新颖的输入方法，即使用来自用户大脑的原始电信号。该过程包括使用特定方法解码这些信号，以完全绕过身体的附属物。这实际上使用户能够用他们的思想来控制游戏。由于输入方法不需要用户移动，因此它也可以用作传统方法的补充，而不是替代。虽然这项技术有点新，并且有许多局限性，但这是一个很有前途的领域，能够展示大脑信息传输和解码的状态。本文介绍了该领域的现状和术语，以及可以进一步研究的内容。测量方法该过程的很大一部分是首先选择用于测量的仪器。脑机接口 (BCI) 的正式定义是一种试图建立从大脑到外部计算机的直接通信渠道的系统，绕过诸如周围神经系统之类的自然通信渠道 (Blankertz 等人，2007)。它在大脑和外界之间创建实时循环交互。BCI 的输出会影响用户的意图，进而影响构成输出的大脑信号的解码 (Wolpaw，2013)。该系统的一部分是一种通过检测神经动作电位的极小电脉冲来捕捉神经活动的设备。其中大部分都包含在大脑周围的直接区域内，但一小部分可以穿透到头皮（Kuzovkin，2011）。这带来了检测这些微小电脉冲的不同方式，通过可以戴在头上或通过手术植入的设备，产生了不同类型的 BCI，具有不同程度的优点和缺点。皮层下或皮层
使用黎曼迁移学习最小化 BCI 的主体相关校准
摘要 — 校准仍然是脑机接口 (BCI) 用户体验的重要问题。常见的实验设计通常涉及较长的训练期，这会增加认知疲劳，甚至在开始使用 BCI 之前。依靠先进的机器学习技术（例如迁移学习），可以减少或抑制这种依赖于受试者的校准。基于黎曼 BCI，我们提出了一种简单有效的方案，根据从不同受试者记录的数据训练分类器，以减少校准同时保持良好的性能。本文的主要新颖之处在于提出了一种可应用于非常不同范式的独特方法。为了证明这种方法的稳健性，我们对三个 BCI 范式的多个数据集进行了荟萃分析：事件相关电位 (P300)、运动意象和 SSVEP。依靠 MOABB 开源框架来确保实验和统计分析的可重复性，结果清楚地表明，所提出的方法可以应用于任何类型的 BCI 范式，并且在大多数情况下可以显著提高分类器的可靠性。我们指出了一些进一步改进迁移学习方法的关键特征。
构建基于 EEG 的 BCI 系统用于远程设备控制
在我们的生活中，有许多人由于先天缺陷或中风、事故后，完全失去了肢体活动能力，失去了交流能力。他们的一切活动包括个人卫生都完全依赖于家人或医生的照顾。然而，无法活动和使用语言为护理人员理解和照顾患者造成了难以逾越的障碍。这个过程可能需要很多年，给护理人员带来很多不便和疲劳。因此，通过脑电图（EEG）等“内在”信号了解“患者的想法”成为帮助他们重新融入社会的必要和重要因素。这种需求导致了脑机接口（BCI）应用的稳步增长[1]。
审查Riemannian距离和分歧，应用于基于SSVEP的BCI
背景是大脑计算机界面（BCI）分类的第一代多通道脑电图（EEG）信号，通过优化的空间滤波器增强。第二代基于直接向前算法（例如最小距离至riemannian-mean）（MDRM）的直接算法，直接根据EEG信号估算了Covari-Ance矩阵。分类结果差异很大，具体取决于所选的riemannian距离或分歧，其定义和参考文献分布在广泛的数学上。方法本文审查了所有Riemannian距离和分歧，以处理协方差，并具有与BCI约束兼容的实现。使用不同指标的影响对稳态的视觉诱发电势（SSVEP）数据集进行了评估，从而评估了类别和clasifitation精度的中心。结果和结论Riemannian方法具有嵌入至关重要的特性来处理脑电图数据。Riemannian课程中心的表现要优于OfflINE和在线设置的欧几里得。一些Riemannian
心理意象 BCI 用户培训的物理学习伴侣
基于心理意象的脑机接口 (MI-BCI) 提供了与数字技术（如轮椅或神经假体）交互的新机会，只需执行心理意象任务（例如，想象物体旋转或想象手部运动）。MI-BCI 还可用于多种应用，如通信或中风后康复。不过，它们缺乏可靠性仍然是该技术大规模发展的障碍。例如，平均 75% 的时间可以识别两个任务之间的一项任务。研究表明，如果用户不自主或紧张，他们更有可能在使用 MI-BCI 时遇到困难。这可能至少部分是由于缺乏社交存在和情感支持，尽管教育文献中有建议，但这些在 MI-BCI 中还很少得到测试。提供这种社交和情感背景的一种方法是使用学习伴侣。因此，我们设计、实施和评估了第一个致力于改进 MI-BCI 用户培训的学习伴侣。我们将这个伴侣命名为 PEANUT，即用于神经技术用户培训的个性化情感代理。PEANUT 通过结合发音句子和面部表情的干预，根据用户的表现和进度提供社交临场感和情感支持。它是基于文献、数据分析和用户研究而设计的。我们特别进行了各种在线用户调查，以确定我们的学习伴侣在外观和支持性语音内容方面的理想特征。从这些调查的结果中，我们特别推断出根据学习者的表现和进步，应该使用哪些句子的特征（个人/非个人、感叹/陈述）。我们还发现眉毛可以增加卡通脸的表现力。然后，一旦这个伴侣
利用物联网获取脑电图数据的低成本 BCI 框架
人类神经系统的。脑机接口 (BCI) 使用脑电图 (EEG) 信号作为大脑活动的信息。医院通常使用 EEG 作为脑部疾病的诊断。将 EEG 作为 IoT (物联网) 的一部分与高移动性相结合是一项具有挑战性的研究。这项研究试图为摩托车骑手打造一个低成本的 BCI 框架。从 EEG 数据分析摩托车骑手左转或右转时的大脑活动。因此，进一步安装的方法必须产生正确的特征，以从 EEG 信号中获得精确的脑电波特征。这项研究将物联网的概念与软件工程结合起来记录人类的脑电波，使其成为佩戴者的实用设备。本研究的目的是创建一个用于获取 EEG 数据的低成本 BCI 框架。
Quantum BCI Factor Equity Fund (B) QUANB
FAIS 利益冲突披露 请注意，您的财务顾问可能是联名合伙人和/或 BCI 的关联方。您的财务顾问有责任披露他/她从任何关联方收到的所有费用。投资组合的 TER 包括投资组合向 BCI、受托人、审计师、银行、联名合伙人、基础投资组合和任何其他投资顾问/经理支付的所有费用以及分销费和 LISP 回扣（如适用）。投资组合的业绩数字是扣除 TER 费用后计算得出的。投资经理在适用的情况下赚取部分服务费和业绩费。在某些情况下，投资组合会投资于构成 BCI 计划一部分的其他投资组合。这些投资将在本文件中详细说明（如适用）。
多任务超扫描 BCI 的常见空间模式制定
摘要 — 本研究提出了一种新的公共空间模式 (CSP) 公式，该公式通常用作脑机接口 (BCI) 和其他神经学研究中的强大特征提取技术。在这种方法中，应用于多个受试者的数据并命名为超 CSP，CSP 公式利用了多个同时记录的受试者脑电图之间的个体协方差和互相关矩阵。该方法旨在有效地隔离多个头部之间的共同运动任务，并减轻受试者固有或故意执行的其他虚假或不受欢迎的任务的影响。该技术可以在使用小数据量和低计算复杂度的情况下提供令人满意的分类性能。通过使用提出的超 CSP 和支持向量机分类器，在存在强烈不良任务的情况下，我们在 8 次试验中获得了 81.82% 的分类准确率。我们希望这种方法可以减少多任务 BCI 场景中的训练误差。记录的有价值的与运动相关的超扫描数据集将提供给公众使用，以促进该领域的研究。