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emgs 2024 计划
1:00 - 4:00pm 普埃布洛研讨会 1 未来测序：理解错误校正测序（需要单独注册） 4:15 - 5:45pm 奇诺 EMGS 理事会会议 6:00 - 7:30pm 帕萨迪纳学生和早期职业研究员欢迎招待会 由 ESNIA 主办 7:30 - 8:40pm CATALINA 日落讲座“与菲尔一起在棕榈树下” DNA 为什么是双链的？：基因组维护领域的兴起 菲尔·哈纳沃特，斯坦福大学 - 名誉教授 9 月 8 日星期日 8:00 - 9:00am CATALINA 主旨发言人 2 核苷酸切除修复对抗癌症和过早衰老 杨伟，国立卫生研究院 9:20 - 11:20am CATALINA 研讨会 1 将表观遗传学研究的新方法应用于环境健康和毒理学 9:20 - 11:20am MOJAVE 研讨会 2 面向全球遗传毒性 AOP 网络的发展 11:30am - 12:30pm CATALINA DNA 修复 SIG 会议（欢迎所有人参加） 11:30am - 12:30pm MOJAVE 生殖细胞和遗传效应 SIG 会议（欢迎所有人参加）
用于现实生活中用餐的混合脑机接口......
摘要：辅助设备（例如用餐辅助机器人）可帮助残障人士并支持老年人进行日常活动。然而，现有的用餐辅助机器人由于用户界面不直观，操作不便，需要额外的时间和精力。因此，我们开发了一种基于混合脑机接口的用餐辅助机器人系统，该系统具有三个特点，可以使用头皮电极进行脑电图测量。以下三个过程构成一个用餐周期。（1）来自前额叶通道的三次眨眼（EB）被视为启动周期的激活。（2）来自枕骨通道的稳态视觉诱发电位（SSVEP）用于根据用户的意图选择食物。（3）当用户咀嚼食物时，从颞通道记录肌电图（EMG），以标记一个周期的结束并指示准备开始下一餐。在五名受试者的实验中，准确率、信息传递率和假阳性率如下：准确率（EBs/SSVEPs/EMGs）（％）：（94.67/83.33/97.33）；FPR（EBs/EMGs）（次/分钟）：（0.11/0.08）；ITR（SSVEPs）（比特/分钟）：20.41。这些结果揭示了该辅助系统的可行性。所提出的系统使用户可以更自然地自行进食。此外，它可以提高残疾人和老年人的自尊心并提高他们的生活质量。
爱沙尼亚卵巢癌患者的基因检测和治疗选择
13：00-13：05会议开幕式主席13：05-14：00人力资源管理在Illumina Inc辅助教授Domenica Lorusso-Rccs基金会POLYCLINIC University Polyclinic University A. Gemelli A. Gemelli 14：00-14：45午餐 45午餐
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) - 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影 - 第 1 部分
摘要。脑电图 (EEG) 记录经常受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动过程中记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效地去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，将来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）作为 ICA 的输入添加，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。仿真结果表明，ERASE 从 EEG 中去除 EMG 伪影的效果显著优于传统 ICA。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，研究人员收集了 8 名健康参与者移动双手时的 EEG 数据，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（使用真实 EMG 作为参考伪影时，平均可去除约 75% 的 EMG 伪影），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以显著分离 EEG 信号和 EMG 伪影，而不会丢失底层 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 在去除 EMG 伪影方面的有效性。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) — 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影
脑电图 (EEG) 记录经常会受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动期间记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，这称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）被添加作为 ICA 的输入，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。模拟结果表明，ERASE 比传统 ICA 更有效地从 EEG 中去除 EMG 伪影。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，在 8 名健康参与者移动双手时收集了他们的 EEG，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（平均而言，当使用真实 EMG 作为参考伪影时，大约 75% 的 EMG 伪影被去除），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（大约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以实现 EEG 信号和 EMG 伪影的显著分离，而不会丢失底层的 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 从 EEG 中去除 EMG 伪影的有效性。结合自动化 IC 伪影剔除，ERASE 还可最大程度地减少潜在的用户偏差。未来的工作将侧重于改进 ERASE，使其也可用于实时应用。
残留耳廓运动活动指示人类听觉注意力的方向
摘要 与狗和猫不同，人类在将注意力集中在新颖、突出或与任务相关的刺激上时不会将耳朵指向前方。然而，人类可能保留了退化的耳廓定向系统，该系统作为大脑中的“神经化石”存在了大约 2500 万年。与这一假设一致，我们证明了听觉注意力的方向反映在退化耳廓运动系统内肌肉的持续电活动中。表面肌电图 (EMG) 取自移动耳廓或改变其形状的肌肉。为了评估反射性、刺激驱动的注意力，我们在四个不同的侧面位置呈现来自扬声器的新声音，同时参与者默默阅读他们面前的无聊文本。为了测试自愿的、目标导向的注意力，我们指示参与者听其中一个扬声器发出的短篇故事，同时忽略另一侧相应扬声器发出的竞争故事。在这两个实验中，EMG 记录都显示，在关注刺激的一侧的耳朵上活动较大，但模式略有不同。向上运动（竖起）仅在自愿定向时根据侧向注意力焦点而有所不同；耳廓上侧边缘向后折叠仅在反射定向时表现出这种差异。人类存在耳廓定向系统，并且可以通过实验获得，这为基础科学和应用科学提供了机会。
社论：认知人类机器人互动与协作的神经界面
人类机器人相互作用（HRI）和协作是人耦合机器人系统的主要主题。随着神经技术的发展，已经实施了称为认知人类机器人相互作用的神经界面来实现自然的人类机器人互动和协作。该特刊将致力于认知人类机器人的相互作用，包括与脑电图（EEG）（EEG），带肌电图（EMG）的肌肉信号等等的脑部计算机界面（BCI）等。特刊的重点是与人耦合机器人系统的认知人类机器人相互作用与神经界面的基础和技术。本期特刊所接受了十篇文章，这些文章的内容被描述为如下。随着用于商业应用的脑电图技术的发展，它们的变革潜力需要同样重要的伦理查询。Lopez等。咨询不同的数据库，该数据库介绍了概念性和经验讨论以及有关脑电图的各种商业和道德方面的发现。随后，内容是从文章中提取的，并提供了主要结论。最后，与某些主题领域的专家小组协商进行了对结果的外部评估，例如生物医学工程，生物技术和神经科学。基于bcis的感觉运动节奏（SMR）可以帮助用户使用运动图像执行电动机控制。但是，SMR BCI的控制范式在用户的亚群中可能无法很好地工作。Jiang等。 Wang Z等。Jiang等。Wang Z等。Wang Z等。研究经验丰富的冥想者和冥想的受试者在一维和二维光标控制任务中的行为和电生理差异。证据表明，冥想者在这两个任务中的表现都优于控制对象。此外，冥想者的静息SMR预测因子更高，静息MU节奏更稳定，并且在任务过程中具有更大的控制信号对比度。在动态制造和仓储环境中，工人不受长时间站立或蹲的下肢肌肉疲劳的肌肉疲劳。设计和评估半活性下LIMB外骨骼以减轻肌肉疲劳。外骨骼可以根据臀大肌的EMG和Quadrieceps切换三个不同的模式。进行了三组实验以评估外骨骼的影响，结果表明，外骨骼不仅有效地减少了肌肉疲劳，而且还避免了干扰佩戴者的自由运动。