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在BCI竞赛中为运动障碍用户进行的多个多阶段培训
图4。在训练阶段应用的实验4级范式。用户必须执行每个控制任务（RH，MUS，LAN）5 s。每个任务都与将任务图标与在适当时间瞬间从游戏中提取的图像相结合而制作的图像相关联。对应于无控制任务（NC）的其余间隔的总持续时间为12 s。在此休息间隔的5秒钟后，屏幕上出现了一个绿十字，持续2 s，以提高飞行员的浓度。
HappyFeat-临床应用的互动和高效的BCI框架
大脑计算机接口（BCI）系统允许将大脑信号转录为命令。为此，分类算法用于区分不同的心理状态[1]。可能的应用领域是广泛的，从沟通到假体控制和中风后康复[2]。存在多个BCI范式，例如P300和稳态视觉诱发电位（SSVEP）[3]。我们选择专注于运动图像（MI），因为它在预期的治疗用法中很突出（例如中风后康复[4]），这与我们目前的研究工作相吻合，旨在改善在临床环境中的BCI。在MI中，主题积极想象一个动作而没有实际执行它，以命令虚拟或真实的设备（例如，在屏幕上移动一个物体，控制机器人臂）。因此，MI提供了很高的交互性，需要对主题产生强烈的积极影响。MI协议由多个阶段组成[5] [6]（图1中说明）：训练数据的采集阶段；脱机分析阶段通常包括预处理，提取感兴趣的特征（基于例如功率谱，功能连接性），特征选择和分类算法培训；使用训练有素的分类算法的闭环在线BCI使用。BCI系统的性能，而取决于内部（例如浓度，疲劳[7]和使用BCI轻松）和外部因素（例如电极的蒙太奇），与分类算法的正确训练密切相关。因此，选择捕获用户意图的足够功能至关重要。脱机分析阶段，导致选择这些功能，应尽可能短，有效，原因有两个：
量子BCI全球灵活的资金基金（a）MQWF ...
投资政策量子BCI全球灵活的资金基金是灵活的全球基金。投资目标是最大化长期总回报。它将投资广泛的参与式利益和其他形式的参与计划，涵盖广泛的投资理念，以实现反映投资组合投资目标的投资组合。投资将除了液体形式的资产外，还将仅包括参与式利益和其他形式的本地和全球集体投资计划的参与，或其他类似计划的参与，对股票证券，财产证券，非股权证券，债券，债券，债券，偏好和货币市场工具进行投资。经理应在各个市场，资产类别和国家之间具有最大的灵活性，以反映不断变化的经济和市场状况。投资组合经理正在以最小海上敞口为80％的投资组合管理投资组合。
脑机接口 (BCI) 存储库 - 用例 2
智能环境、医疗健康、教育、工业控制、游戏等，未来该技术将在更多领域带来新的变革和发展，因此，为确保BCI技术能更好地造福人类，需要对该技术开展标准化研究工作，主要针对BCI技术、伦理、安全等标准化工作。b.印度标准局（BIS）技术委员会LITD 37“脑机接口技术”
基于 EEG-EMG 频带功率相关 (BPC) 的 BCI
摘要：自人类历史开始以来，人们就一直着迷于这样一种概念：他们可以通过简单的“思考”的力量来影响周围的环境。由于过去几十年脑机接口 (BCI) 技术的发展，这一目标越来越接近现实。人类大脑内部发生的持续活动可以转化为各种命令，这些命令既可用于通信，也可用于通过使用 BCI 系统来操作外部设备。该过程从捕获脑信号开始，可以以侵入式或非侵入式方式进行。在数据收集之后的下一个阶段是处理信号，以获得与用户执行任务的意图相关的相关元素。基于 BCI 的神经康复模型使用来自大脑的 EEG 信号和来自肌肉的 EMG 信号来开发基于 BCI 的神经康复模型，该模型将任何生物信号与脑信号相结合，从而使机器人辅助系统更好地工作。为此，我们使用了基于试验的频带功率相关 (BPC) 衍生的 EEG-EMG 混合技术，该技术对 BCI 系统中的运动任务进行分类。结合 EEG 和 EMG 信号以及皮质肌肉相互作用来激活手外骨骼装置，并评估其对中风患者的可行性。我们计算用于对右手和左手运动进行分类的 BPC。
SSVEP BCI系统的可解释的模糊转移学习
摘要 - 大脑计算机界面（BCIS）的快速演变显着影响了人类计算机相互作用的领域，具有稳态的视觉诱发电势（SSVEP），作为一种尤其是强大的范式。这项研究探讨了高级分类技术利用可解释的模糊转移学习（IFUzzyTL）来增强基于SSVEP系统的适应性和性能。最近的努力通过创新的转移学习方法加强了减少校准要求，从而通过策略性地应用域适应性和很少的动作学习策略来完善跨主题的生成性并最大程度地减少校准。深度学习中的开创性发展还提供了有希望的增强功能，促进了稳健的领域适应性，并显着提高了SSVEP分类的系统响应能力和准确性。但是，这些方法通常需要复杂的调整和广泛的数据，从而限制了立即适用性。ifuzzytl引入了一个自适应框架，该框架将模糊逻辑原理与神经网络体系结构相结合，重点关注有效的知识传递和域自适应。ifuzzytl通过整合模糊的推理系统和注意机制来完善人类干预格式的输入信号处理和分类。这种方法通过有效管理脑电图数据的固有可变性和不确定性来增强模型的精度，并与现实世界的运营需求保持一致。在三个数据集中证明了该模型的功效：12JFPM（1s的12JFPM（89.70％精度为149.58），基准（ITR为85.81％，ITR的精度为85.81％），ITR的准确性为213.99）和Eldbeta（76.50％的IT and and and and ath and and and and and and and and and and and and and and and aft）and 94.63）和94.63）和94.63） SSVEP BCI性能的基准。
BCI 认知测试屏幕上的空间注意力可视化
摘要：早期诊断对于痴呆症的治疗非常重要，但痴呆症患者往往不愿意去看医生。在我们的实验室中，我们正在使用基于 P300 的拼写脑机接口 (Spelling-BCI) 开发一种廉价且简单的认知功能筛查工具。通过使用辨别分数创建注意力聚焦图并比较结果，我们希望确认痴呆症患者之间的差异以及痴呆症筛查的价值。BCI 使用基于行和列的 P300 成分计算的辨别分数来估计字符。因此，我们根据每个字符的分数开发了一个注意力聚焦图。结果，随着 NC 变成 MCI/AD，它显示得更白和更黑。NC 估计为 83.3%，MCI 估计为 63.0%，AD 估计为总字符数的 33.3%。此外，AD 倾向于在包含目标字符的行和列之外做出反应。这些结果被认为是认知功能下降导致注意力集中度下降所致。因此，有人提出可以从注意力集中度图中确认痴呆症患者之间的差异，这对痴呆症筛查很有用。关键词：痴呆症、BCI、P300、注意力、ERP 1. 引言
语音流分离以控制基于 ERP 的听觉 BCI
目的。研究表明，在听觉脑机接口 (BCI) 中使用自然声音可以改善分类结果和可用性。一些听觉 BCI 基于流分离，其中受试者必须关注一个音频流而忽略其他音频流；这些流包括某种需要检测的刺激。在这项工作中，我们专注于事件相关电位 (ERP)，并研究为每个音频流提供可理解的内容是否有助于用户更好地集中注意力于所需的流，从而更好地关注目标刺激并忽略非目标刺激。方法。除了控制条件外，还使用两个同时和空间化的音频流测试了基于选择性注意和鸡尾酒会效应的两种实验条件：i) 条件 A2 包括听觉刺激（单音节）在由每个流的自然语音组成的背景上的重叠，ii) 在条件 A3 下，使用对每种语音的自然流的短暂改变作为刺激。主要结果。这两个实验方案在校准部分的交叉验证分析和在线测试中都改进了控制条件（单个单词作为刺激，没有语音背景）的结果。ERP 反应的分析也表明，与控制条件相比，这两个方案具有更好的可辨别性。主观问卷的结果支持第一个实验条件具有更好的可用性。意义。使用自然语音作为背景可改善基于 ERP 的听觉 BCI 中的流分离（在性能指标、ERP 波形和主观问卷中的偏好参数中具有显著的结果）。基于 ERP 的流分离领域的未来工作应该研究将自然语音与容易感知但不分散注意力的刺激相结合使用。
使用感觉门控现象朝基于SSEP的BCI
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