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面向基于人工智能的交互式游戏干预监控...
摘要 — 本文介绍了一种用于学习困难儿童的学业参与和注意力水平监测的神经认知训练新方法的初步结果。机器学习 (ML) 技术和脑机接口 (BCI) 用于开发一种交互式人工智能游戏，用于教育治疗，以监测儿童在特定认知任务期间注意力水平的进展。我们的方法利用脑电图 (EEG) 采集儿童脑电波数据，通过模型校准对注意力水平进行分类。实时脑电波模式是我们游戏界面的输入，用于监测注意力水平。当注意力下降时，教育游戏可以通过改变训练的挑战或向用户提供一些新的视觉或听觉刺激来个性化用户，以减少注意力损失。为了了解注意力水平模式，我们收集了巴西各所小学患有智力障碍（如自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍）儿童的脑电波数据。初步结果表明，我们成功地对使用各种经典 ML 技术获得的脑电波模式进行了基准测试（96%）。通过自动分类脑电波获得的结果对于进一步开发我们的完整方法至关重要。问卷调查中对基于人工智能的游戏以及训练期间的参与度和积极性都给出了积极的反馈。
大脑振荡及其对神经康复的影响
神经振荡，也称为脑波，是中枢神经系统（CNS）中的节奏或重复神经活动。振荡活性源自单个神经元或神经间相互作用。在单个神经元水平上，振荡可以作为静息电位的波动或动作电位的节奏而出现，这可以诱导突触后神经元振荡[1-3]。在神经集合的水平上，多个神经元的同步活性唤起了宏观振荡，可以在脑电图上观察到。宏观神经振荡通常是由可能影响多种神经元放电模式的神经内连接引起的。这些神经元之间的相互作用会在各种频带上引起振荡。
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
SaS-BCI：一种预测图像记忆性并使用心理意象作为基于大脑的生物特征认证的新策略
摘要 安全认证是信息安全最重要的层面之一。如今，人体生物特征识别技术是用于认证目的的最安全方法，它涵盖了密码和 PIN 等旧式认证方式存在的问题。最近的生物特征识别技术在安全性方面有很多优势；然而，它们仍然存在一些缺点。技术的进步使得一些特定的设备成为可能，因为它们都是可见和可触摸的，因此可以复制和制作假的人体生物特征识别。因此，需要一种新的生物特征识别技术来解决其他类型的问题。脑电波是人体数据，它将其用作一种新型的安全认证方式，吸引了许多研究人员的关注。有一些研究和实验正在调查和测试脑电图信号以发现人类脑电波的独特性。一些研究人员通过应用不同的信号采集技术、使用脑机接口 (BCI) 进行特征提取和分类，在这一领域取得了很高的准确率。任何 BCI 过程的一个重要部分是获取和记录脑电波的方式。本文针对脑信号的授权和认证过程提出了一种新的信号采集策略。这是通过预测用户大脑中的图像记忆能力，将心理意象用作安全认证的可视化模式。因此，用户可以通过在脑海中可视化特定图片来验证自己的身份。总之，我们可以看到脑电波会根据心理任务而有所不同，这使得将它们用于认证过程变得更加困难。基于大脑的认证有许多信号采集策略和信号处理，通过使用正确的方法，可以实现更高的准确率，适合将脑信号用作另一种生物特征安全认证。
利用脑电信号进行脑控机械臂系统
摘要 - 借助脑电图驱动的机械臂，意念控制假肢的梦想正在成为现实。这些非凡的设备将思维语言转化为身体动作。想象一下戴上舒适的脑电图耳机，它可以检测到运动过程中大脑产生的微妙脑电波。你的想法就像一个秘密代码，头带会拾取这些信号，并通过软件界面进行处理，然后传送到微控制器。这个界面会对大脑活动进行分类，以找到你的命令，这些命令通过充当机械臂大脑的微型电极发送到计算机。这会将你的想法转化为手臂电机的指令，电机根据收到的脑电图命令执行运动。考虑到预算和机械部件的可用性，机械臂应尽可能接近自然手臂的动作。但最终目标仍然很明确：创造一个感觉像额外肢体一样自然且易于使用的机械臂。关键词 - 机械臂、Raspberry Pi、机器学习、脑电图传感器
有关E.E.G.的信息
•脑电图显示了孩子大脑中的电活动（脑波）。•脑电图是为了寻找这些脑波的异常，这些脑波有时可以在癫痫患者的癫痫发作之间看到。•其中一些异常仅在睡眠中看到，而另一些则在清醒和昏昏欲睡的状态下看到。因此，最好在孩子醒着和睡着时记录他们的脑波。•脑电图记录脑波20至45分钟，这只是少量时间。并非总是发生异常，但是可以做的事情可以增加我们在录制时间内将异常的机会。这些称为激活程序，包括睡眠剥夺，深呼吸（过度换气），闪光灯（光刺激）和闭合眼睛。•常规视频脑电图。这有助于解释脑电图。一旦报告了脑电图，除非记录了兴趣的事件，否则大多数视频就无法保存。
基于脑电图的神经网络模型情绪预测
摘要：“情绪”一词指的是个人对事件、人或条件的反应。近年来，研究情绪估计的论文数量有所增加。在本研究中，分析了一个基于三种不同情绪的数据集，该数据集用于使用脑电波对感觉进行分类。在数据集中，六个电影剪辑被用来引出男性和女性的积极和消极情绪。然而，没有触发引发中性情绪的触发器。已经使用各种分类方法来对数据集进行分类，包括 MLP、SVM、PNN、KNN 和决策树方法。研究人员表示，首次使用的 Bagged Tree 技术在本研究中取得了 98.60% 的成功率。此外，使用 PNN 方法对数据集进行了分类，成功率达到 94.32%。关键词：AdaBoost；袋装树；EEG 信号；情绪预测；多层感知器；概率神经网络 1 引言
基于脑电图的功能连接方法在健康和疾病中枢神经系统研究中的进展
自从 1920 年德国精神病学家汉斯·伯杰 (Hans Berger) 发现人类脑电波以来，脑电图 (EEG) 一直是评估与认知过程和行为以及脑部疾病相关的病理生理学和脑功能的重要工具。EEG 是神经科学、神经病学和精神病学等不同但趋同的科学领域中最常用的高时间分辨率技术之一。1 事实上，EEG 系统成本低、无创，可以在患者床边实施，并且已被证明具有较高的重测信度、灵敏度和特异性。2–6 因此，EEG 被认为是研究健康和疾病中神经认知过程和中枢神经系统的时间层次和动态的宝贵方法。7–11 特别是，基于 EEG 的测量可以捕捉快速认知动态和认知发生时间范围内认知事件的时间进展。12–19
现有神经隐私控制清单 - Beadle Scholar
达科他州立大学，美国南达科他州麦迪逊 dustin.steinhagen@trojans.dsu.edu；houssain.kettani@dsu.edu 摘要 脑机接口 (BCI) 促进了大脑和计算机之间的通信。随着这些设备在医疗领域之外越来越受欢迎，人们对大脑隐私风险和对策的研究兴趣也日益浓厚。文献中已经发现了几种神经隐私威胁，包括大脑恶意软件、收集的脑电波中包含的个人数据以及神经数据保护方面法律制度的不足。已经提出或实施了数十种控制措施来保护神经隐私，尽管目前还不清楚神经隐私控制的概况。本文列举了来自开源存储库、BCI 提供商和学术文献的已实施和拟议的神经隐私风险缓解技术。这些控制措施被映射到 Hoepman 隐私策略，并描述了它们的实施状态。确定了确保神经隐私保护的几个研究方向。