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AAC 专业人员对支持脑机接口技术临床转化的看法
对于因肌萎缩侧索硬化症和脑瘫等疾病而导致严重身体障碍的人，脑机接口可以支持增强和替代通信设备访问 (BCI-AAC)。BCI-AAC 技术不需要个人拥有可靠的物理运动控制形式来访问 AAC。因此，BCI 技术可以为那些认为现有访问方法（例如开关扫描、眼球注视）效率低下、无效或令人疲劳的人提供替代访问 (Brumberg et al., 2018)。BCI-AAC 技术通过将目标神经信号转换为通信设备控制来克服与现有 AAC 访问方法相关的物理障碍。具体而言，BCI 技术针对与用于控制通信设备的感觉和运动过程相关的各种脑信号（有关综述，请参阅 Brumberg et al., 2018）。例如，P300 事件相关电位被用作已建立的 BCI 信号（Donchin et al., 2000）。要使用 P300-BCI 进行通信选择，个人需要关注他们希望选择的目标通信项目（例如字母或符号），同时随机突出显示 BCI-AAC 显示中的所有其他非目标项目。在个人所需的项目（目标刺激）突出显示后约 300 毫秒 (ms)，与其他非目标刺激相比，可以在目标刺激的 EEG 记录中检测到正电压（Donchin 等人，2000 年）。然后，BCI 算法选择与此 P300 事件相关的项目（Pitt 等人，2019 年）。
评估与大脑相关的以人为中心的因素...
非侵入性大脑 - 计算机界面（BCIS）通常使用电脑造影术（EEG）为单独使用个人的NEU Rodication Active访问增强和替代（AAC）通信设备提供手段，而无需进行身体互动（BCI-AAC；例如，J。S。S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S. S.，J。S。S. Brumberg等人，2018年）。通过脑电图的这种联系规定了个人拥有可靠的身体移动形式来访问交流的要求。目前，尚无临床路径方式（评估，选择，提供和保险资金）用于BCI-AAC设备的临床使用，尽管有些设备有些人开始逐渐获得COM（例如，Intendix Speller，G.TEC Medical Engineering），突显了涉及BCI-AAC涉及临床临床实践的需求。然而，尽管正在进行的研究重点是改善BCI-AAC对辅助技术设备的访问（例如，Gosmanova等人，2017年； Thompson等，2014； Zickler等，2011），BCI-AAC Paradigms仍然很大程度上利用了定制的软件和显示用于ET范围的靶向靶向神经系统识别。定制的BCI-AAC软件与现有的AAC设备和范例之间缺乏一致性可能会阻碍AAC干预在整个疾病过程中的联系，从而增加了Indi Vidual的情感斗争和学习需求，并要求通过学习多种形式的AAC（Blain-Moraes et al。 2006）。例如，随着运动障碍的进度，可能需要一个人在过渡到BCI-AAC之前使用眼睛凝视或开关访问在市售的AAC系统中进行束缚和导航（Pitt，Brumberg，Pitt等，2019）。
交流难以捉摸的双重钙钛矿碘
[[A] G. T. Kent博士，E。Morgan，K。R。Albanese，A。Kallistova博士，A。Brumberg博士，L。Kautzsch博士，R。Seshadri教授，A。K。K. Cheetham材料系和材料研究所研究实验室研究实验室研究实验室，加利福尼亚州Santa Barbara，CA 93106（USA）（USA）（USA）（美国）： akc30@cam.ac.uk [B] G. Wu博士，K。R。Albanese化学与生物化学系加利福尼亚州圣塔芭芭拉大学，加利福尼亚州圣塔芭芭拉，加利福尼亚州93106（美国）[C] Cheetham材料科学与工程系新加坡国立大学117576新加坡（新加坡）支持本文的信息，通过文档末尾的链接给出。
用于脑计算机接口应用程序的数据集，卷II
非侵入性脑部计算机界面（BCIS）是一种令人兴奋的技术，它为大脑与计算机之间的通信提供了通道。bcis可用于交流（Brumberg等，2018; Chaudhary等，2016），康复（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他应用程序（Finke等，2009; Makeig et e e e ectig et al。，2011）。在本研究主题的第一卷（Daly等，2021）中，我们发布了包括通过多种模式和BCI范式记录的信号的数据集，包括新型事件相关电位（ERP）（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCIS的bcis，Motor bcis，Motory bcis，BCIS，BCIS，BCIS，a bciiss a a，a bcis，a bciS a效率，效果，尼古丁成瘾的BCIS以及静止状态数据。但是，BCI的研究正在不断发展，对新的公开数据集的需求越来越不断发展。的确，BCI技术的持续发展取决于许多不同的研究领域的进步，这些研究领域可以单独和集体地改善BCI系统的各个方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。尽管如此，只有少数高质量的公共可用数据集可以在这些数据集上开发，评估和比较新的系统，工具和技术。此外，这些数据集的大小和数量相对较小，将过度拟合的风险引入了使用这些数据集开发和评估的方法。为了继续应对这一挑战，该研究主题提供了第二个出版物和相应数据集的集合。换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性可能会因缺乏和稀疏性数据集而阻止。他们报告了在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估过程中记录的生理数据集。用脑电图（EEG）和附近的红外光谱（FNIRS）收集数据。刺激范围内的刺激表现涵盖了不同的感觉方式。Botrel等人的文章。描述了一项关于神经反馈范式中关于α下调和
编辑：用于脑计算机接口应用程序的数据集
非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术，为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备（Chaudhary等，2016; Brumberg et al。，2018），康复系统（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他广泛的应用程序（Finke等，2009，2009; Makeig et al。，2011）。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展，并且是一个高度多学科的领域，其中包括神经科学家，工程师，心理学家，计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步，它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是，只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统，工具和技术的评估和比较。例如，公开可用的BCI竞争数据集（Sajda等，2003; Blankertz等，2004，2006）为BCI研究人员提供了一套出色的资源，并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法（Arvaneh等人，2013年，2013年； Ghaemi等，2017年； Sakhavi等人，2018年； Zanini等人，2018年；换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而，相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险，以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成，包括但不限于脑电图（EEG），功能近近红外光谱（FNIRS），肌电图（EMG），心电图学（ECG）（ECG）（ECG），钙含量皮肤反应（GSR），皮肤温度测量率和体内的数据，次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）BCIS