XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCVEP
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要。本研究的目的是基于关于视觉系统对编码视觉刺激的实际脑电图反应的行为和特性的实验研究，开发一种设计 cVEP BCI 刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以每通道 2000 个样本/秒的速度记录来自 8 个枕骨部位的脑电图，以响应以 60Hz 刷新率呈现在计算机显示器上的视觉刺激。通过 160 次试验信号平均获得对长视觉刺激脉冲的起始和终止脑电图反应。这些边缘响应用于使用叠加原理预测对任意刺激序列的脑电图反应。还实现并测试了利用该原理生成的目标模板的 BCI 拼写器。发现，某些短刺激模式可以通过叠加原理准确预测。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，由这些最佳模式组合构建的 BCI 序列可实现更高的准确度 (95.9%) 和 ITR (57.2 bpm)。BCI 应用的训练时间仅涉及边缘响应的采集，不到 4 分钟，并且可以生成大量序列。这是首次根据通过观察大脑对几种刺激模式的实际反应而获得的约束来设计 cVEP BCI 序列的研究。
视觉脑机接口作为肌萎缩侧索硬化症患者的沟通辅助工具 Verbaarschot，CS；Tump，D.；Lutu，A.；Borhana
目的：对于患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的患者，利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器可能为现有的视觉 BCI 拼写器提供一种快速且更准确的替代方案。但到目前为止，cVEP 拼写器仅在健康参与者身上进行过测试。方法：我们评估了 20 名健康参与者和 10 名 ALS 患者的大脑反应、BCI 性能和 cVEP 拼写器的用户体验。所有参与者都执行了提示和自由拼写任务，以及自由选择是/否答案。结果：30 名参与者中有 27 名可以完成提示拼写任务，ALS 患者的平均准确率为 79%，健康老年参与者的平均准确率为 88%，健康年轻参与者的平均准确率为 94%。所有 30 名参与者都可以自由回答是/否问题，平均准确率约为 90%。结论：对于平均每分钟输入 10 个字符的 ALS 患者，本文介绍的 cVEP 拼写器的表现优于其他视觉 BCI 拼写器。意义：这些结果支持 cVEP 信号对 ALS 患者的普遍可用性，这可能远远超出测试的拼写器，例如控制智能家居中的警报、自动门或电视。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
用于突发 cVEP 脑机接口领域自适应的深度黎曼神经架构
代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 在脑机接口 (BCI) 社区中越来越受欢迎 [1]。这种方法采用伪随机视觉闪烁，具有校准时间短等优势，因为只需要学习一个代码。其他解码方法，如按位解码 [2]，已经实现了具有灵活解码周期的自定节奏 BCI。尽管取得了这些进步，但基于 cVEP 的 BCI 仍然主要在实验室环境中进行研究，因为每次使用前都需要重新校准。这一限制与所有 BCI 范式共有的跨会话和跨受试者差异有关。BCI 的这些差异源多种多样 [3]，包括解剖学差异（例如灰质数量变化）、人为因素（例如教育水平和生活习惯差异）或生理因素（例如疲劳、注意力水平和压力水平）。此外，神经生理学差异（例如特定频率范围内频谱功率调制的变化）也会导致这些变化。为了解决这些变化源，人们进行了广泛的研究 [4, 3] 以提出新方法。评估迁移学习方法有两种主要设置，具体取决于目标对象可用的信息量。在最独立的设置中，称为领域泛化，没有来自目标对象的信息，因此模型是在数据上进行训练的
审查的一周2025年1月25日
2025年1月25日::发行783疫苗道德与政策中心（CVEP）本周摘要目标是疫苗，全球健康伦理和政策空间中的新闻，事件，公告，文章和研究，并从关键的政府，NGO，NGO，国际组织和行业来源，关键的Peer-Peer-Peer-Peer-Peer-Review-Review Ever-Review Eviewed Joolners和其他媒体渠道汇总。此摘要从主题的广泛基础和疫苗伦理和政策中心监测的问题中进行的收益：它的覆盖范围并不详尽。疫苗和全球健康：审查的一周作为PDF出版，并计划在每个星期六[美国]午夜[0000 GMT-5]发布。PDF发布在https://centerforvaccineeticsandpolicy.net上。此博客允许全文搜索27,000多个条目。评论和建议应针对
审查的一周2025年1月18日
2025年1月18日::第782次疫苗道德与政策中心（CVEP）本周摘要针对疫苗，全球健康伦理和政策空间的新闻，事件，公告，文章和研究，并从关键的政府，NGO，NGO，国际组织和行业来源，关键的Peer-Peer-Peer-Peer-Review-Review Exece-Review Eviewed Journals和其他媒体渠道汇总。此摘要从主题的广泛基础和疫苗伦理和政策中心监测的问题中进行的收益：它的覆盖范围并不详尽。疫苗和全球健康：审查的一周作为PDF出版，并计划在每个星期六[美国]午夜[0000 GMT-5]发布。PDF发布在https://centerforvaccineeticsandpolicy.net上。此博客允许全文搜索27,000多个条目。评论和建议应针对
本周回顾 2025 年 2 月 8 日
2025 年 2 月 8 日 :: 第 785 期 疫苗伦理与政策中心 (CVEP) 每周文摘针对疫苗和全球健康伦理与政策领域的新闻、事件、公告、文章和研究，汇总自主要政府、非政府组织、国际组织和行业来源、主要同行评审期刊和其他媒体渠道。本摘要来自疫苗伦理与政策中心在其工作中监测的广泛主题和问题：它并不打算详尽无遗。疫苗和全球健康：本周回顾以 PDF 格式发布，计划于每周六 [美国] 午夜 [0000 GMT-5] 发布。PDF 格式发布于 https://centerforvaccineethicsandpolicy.net。此博客允许全文搜索超过 27,000 个条目。意见和建议应发送至
疫苗：本周回顾
2025 年 1 月 11 日 :: 第 781 期 疫苗伦理与政策中心 (CVEP) 每周文摘针对疫苗和全球健康伦理与政策领域的新闻、事件、公告、文章和研究，汇总自主要政府、非政府组织、国际组织和行业来源、主要同行评审期刊和其他媒体渠道。本摘要来自疫苗伦理与政策中心在其工作中监测的广泛主题和问题：它并不打算详尽无遗。《疫苗与全球健康：本周回顾》以 PDF 格式出版，计划于每周六 [美国] 午夜 [0000 GMT-5] 发布。PDF 格式发布于 https://centerforvaccineethicsandpolicy.net。此博客允许全文搜索超过 27,000 个条目。意见和建议应发送至