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基于索赔的机器学习算法预测ECOG性能状态（ECOG）
图3a。Precision-Recall曲线，最佳F2分数为0.128的最佳阈值，灵敏度= 0.73，特异性= 0.59;图3b。ROC曲线，最佳阈值在0.157处为最大F1分数，灵敏度= 0.62，特异性= 0.72;图3C，D。乳腺癌，结直肠癌和NSCLC的精确曲线曲线和ROC曲线。NSCLC的性能最佳，这可能是由于其样本量与其他癌症类型相比大。基于F2分数的最佳截止点范围为0.06至0.14
ECOG电极阵列 - 手术指南和...
这份全面的技术文档提供了有关生物医学研究环境中动物外科手术的重要信息。它包括关键主题，包括术前程序，麻醉管理，镇痛方案，无菌/无菌技术，外科手术程序，切口闭合方法和术后护理。必须遵守根据标准程序制度动物护理和使用委员会（IACUC）制定的准则。有关更多详细信息，请咨询您的大学的IACCARPRECRED政策。
深度学习用于 ECoG 脑机接口
Maciej Śliwowski、Matthieu Martin、Antoine Souloumiac、Pierre Blanchart、Tetiana Aksenova。深度学习用于 ECoG 脑机接口：端到端与手工制作的特征。计算机科学讲义，2023 年，13796，第 358-373 页。�10.1007/978-3-031-27181-6_25�。�cea-04574322�
3072 电极多路复用 μECoG 阵列，用于高... - Lirias
Paoline.Coulson@nerf.be 脑皮层电图能够记录来自大脑表面的高质量信号。该技术可覆盖广泛的大脑，这对于临床应用至关重要，例如癫痫发作区的划定、皮层功能的映射或脑机接口神经信号的解码。提高这些记录的分辨率有望提高性能，但需要增加电极密度。1 在被动方案中，每个电极都单独连接到读出系统，从而产生笨重而复杂的连接器。在这里，我们引入了一种主动连接方案，其中使用薄膜晶体管来互连多路复用电极，从而使电极与导线的比率呈指数增加。此前，我们已经开发了一种概念验证设备，其中集成了 256 个电极和氧化铟镓锌 (IGZO) 晶体管，仅使用 32 条导线即可寻址。增量 ΔΣ CMOS 读出集成电路是定制设计的，复用率为 16:1。该系统通过记录小鼠体感皮层的信号在体内进行了验证，其噪声水平低于类似的多路复用设备。2 在这里，我们的技术已适应柔性半导体代工厂建立的外部生产流程。借助此流程，该设备将工业制造的晶体管整合到柔性聚酰亚胺基板上，从而实现低成本、可扩展且快速生产的技术。我们设备的新版本目前正在开发中，它整合了 3,072 个电极，仅用 128 根电线即可寻址，多路复用率为 32:1。电极间距减小到 200 µm，电极直径从 100 到 30 µm。整个阵列覆盖 2×1 cm² 的面积，厚度为 30µm，这使其能够符合人脑曲率。我们的设备展示了多路复用的潜力，可以通过简化的连接方案实现高密度和大面积记录，而这是传统无源电极技术无法实现的。该设备为改进诊断和治疗铺平了道路，例如升级的神经假体，具有增强的解码性能。改进的制造流程实现了可扩展性，从而促进了该技术的使用，并使其更接近临床转化。
皮层电图 (ECoG) 在灵长类动物视觉皮层中提供大量信息
这篇早期发布的文章已经过同行评审并被接受，但尚未经过撰写和编辑过程。最终版本在风格或格式上可能略有不同，并将包含指向任何扩展数据的链接。
用于高性能神经记录和接口的光滑硬膜外 ECoG 电极
摘要：长期植入硬膜外脑电图 (ECoG) 电极会导致硬脑膜增厚和界面部位周围纤维化增生，这对于用于监测各种神经退行性疾病的慢性神经 ECoG 记录应用是一个重大问题。本研究介绍了一种在柔性 ECoG 电极上开发光滑液体注入多孔表面 (SLIPS) 的新方法，用于慢性神经界面，具有增加细胞粘附性的优势。在演示中，电极是在聚酰亚胺 (PI) 基板上制造的，并使用铂 (Pt) 灰来创建多孔纳米锥结构以注入硅油。纳米锥和注入的光滑油层的组合产生了 SLIPS 涂层，该涂层具有低阻抗 (4.68 k Ω ) 水平，有利于神经记录应用。电化学阻抗谱和等效电路模型也显示了涂层对记录部位的影响。细胞毒性研究表明，该涂层不具有任何细胞毒性潜力；因此，它对人体植入具有生物相容性。大鼠模型的体内（急性记录）神经记录也证实，噪音水平可以显著降低（近 50%），并且有助于慢性 ECoG 记录，以实现更广泛的神经信号记录应用。
使用深度学习将 ECoG 信号解码为 3D 手势翻译
摘要。目的。运动脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可以使运动障碍者与周围环境互动。BCI 可能会弥补手臂和手部功能的丧失，这是四肢瘫痪患者的首要任务。设计实时准确的 BCI 对于使此类设备在现实环境中有用、安全且易于患者使用至关重要。基于皮层脑电图 (ECoG) 的 BCI 是记录设备的侵入性和记录信号的良好空间和时间分辨率之间的良好折衷。然而，用于预测连续手部运动的大多数 ECoG 信号解码器都是线性模型。这些模型的表示能力有限，可能无法捕捉 ECoG 信号特征与连续手部运动之间的关系。深度学习 (DL) 模型在许多问题中都是最先进的，可以成为更好地捕捉这种关系的解决方案。方法。在本研究中，我们测试了几种基于 DL 的架构，以使用从 ECoG 信号中提取的时频特征来预测想象的 3D 连续手部平移。分析中使用的数据集是长期临床试验 (ClinicalTrials.gov 标识符：NCT02550522) 的一部分，是在对四肢瘫痪受试者的闭环实验中获得的。所提出的架构包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)。使用余弦相似度离线比较了基于 DL 和多线性模型的准确性。主要结果。我们的结果表明，基于 CNN 的架构优于当前最先进的多线性模型。最佳架构利用 CNN 来利用相邻电极之间的空间相关性，并通过使用 LSTM 来受益于所需手部轨迹的顺序特性。总体而言，与多线性模型相比，DL 将平均余弦相似度提高了 60%，左手和右手分别从 0.189 提高到 0.302 和从 0.157 提高到 0.249。意义。这项研究表明，基于 DL 的模型可以提高 BCI 系统在四肢瘫痪受试者的 3D 手部翻译预测中的准确性。
弯曲以近似脑皮层电图 (ECoG) 阵列施加的皮质力
摘要 目的。脑皮层电图 (ECoG) 阵列对大脑施加的力在弯曲以匹配颅骨和大脑皮层的曲率时表现出来。这种力量会对患者的短期和长期结果产生负面影响。在这里，我们提供了一种新型液晶聚合物 (LCP) ECoG 阵列原型的机械特性，以证明其更薄的几何形状可以减少可能施加到大脑皮层的力。方法。我们构建了一台低力弯曲试验机来测量 ECoG 阵列弯曲力，计算其有效弯曲模量，并近似计算它们可以对人脑施加的最大力。主要结果。经测试，LCP ECoG 原型的最大力比任何市售 ECoG 阵列的最大力小 20%。然而，作为一种材料，LCP 的刚性比传统上用于 ECoG 阵列的硅胶高出 24 倍。这表明较低的最大力是由于原型的轮廓较薄（2.9 × –3.25 ×）。重要性。虽然降低材料刚度可以降低 ECoG 阵列表现出的力，但我们的 LCP ECoG 阵列原型表明，柔性电路制造技术也可以通过减小 ECoG 阵列厚度来降低这些力。必须对 ECoG 阵列进行弯曲测试才能准确评估这些力，因为聚合物和层压板的材料特性通常与尺度有关。由于所用的聚合物是各向异性的，因此弹性模量不能用于预测 ECoG 弯曲行为。考虑到这些因素，我们使用了四点弯曲测试程序来量化 ECoG 阵列弯曲对大脑施加的力。通过这种实验方法，可以设计 ECoG 阵列以最大限度地减少对大脑施加的力，从而可能改善急性和慢性临床效用。
使用 RNA 的 DNA 修复途径解码 ECoG 中的隐性语音的可行性经过公开语音训练的 Transformer
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如脑电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。16 名颅内植入电极的癫痫患者参与了这项研究，在八个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每个句子由三个标记组成。具体来说，Transformer 神经网络模型被用于从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务进行解码隐性语音训练时的性能。在隐蔽语音上训练的 Transformer 模型在解码隐蔽语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0 .05; d = 0 .07 )。因此，可以使用显性语音来解决收集隐蔽语音训练数据的挑战。通过使用几种显性语音可以提高隐蔽语音的性能。
通过 ECoG 信号进行运动相关解码的特征工程基准
摘要 — 通过皮层脑电图 (ECoG) 信号的侵入式脑机接口 (BCI) 系统需要有效识别来自多电极传感器阵列的时空模式。此类信号是通过机器学习算法进行自动模式识别的绝佳候选。然而，由于创建此类数据集所需的操作程序，可用数据有限。可以通过特征提取技术分析不同时间特征和单个电极的重要性。但是，在提取特征时会忽略由于非平稳性导致的信号变化，而使用哪些特征可能很难通过目视检查来确定。在本研究中，我们引入了信号分割参数来解释信号的可变性，并使用遗传选择，这允许从 8 个不同特征集池中选择最佳特征组合。索引术语 — 特征提取、特征选择、遗传搜索、ECoG、BCI、机器学习