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Open-Q™5430CS FP1 SIP（包装中的系统）
©2024 Lantronix，Inc。保留所有权利。lantronix是美国和其他国家的Lantronix，Inc。的注册商标。Qualcomm QCS5430，Qualcomm Adreno，Qualcomm Hexagon，Qualcomm Kryo，Qualcomm Spectra和Qualcomm AI Engine是高通技术，Inc。和/或其子公司的产品。Qualcomm，Adreno，Hexagon，Kryo和Spectra是高通公司的商标，在美国和其他国家注册。所有其他商标都是其各自所有者的财产。规格如有更改，恕不另行通知。并非列出的所有功能都可以在软件中支持。MPB-00240 REV AMPB-00240 REV A
基于脑电图的视觉诱发晕动症评估初步研究
摘要：虚拟现实（VR）技术最突出的问题是用户在沉浸于VR环境时可能会出现类似晕动症的症状，这些症状被称为视觉诱发晕动症（VIMS）或虚拟现实晕动症。本研究的目的是探讨脑电图（EEG）与主观评定的VIMS水平（VIMSL）之间的关联，并寻找用于评估VIMS的EEG标记物。使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状，并使用带有四个电极的可穿戴EEG设备（Muse）收集EEG数据。结果表明，个体对VIMS的耐受性、易感性和可恢复性在受试者中差异很大；以下标记与非 VIMS 和 VIMS 状态有显著差异（P < 0.05）：（1）theta@FP1、alpha@TP9、alpha@FP2、alpha@TP10 和 beta@FP1 的重力频率（GF）平均值；（2）alpha@TP9、alpha@FP1、alpha@FP2、alpha@TP10 和 alpha@(FP2–FP1) 的 GF 标准差；（3）FP1 的功率谱熵标准差；（4）TP9、FP1 和 FP2 的 Kolmogorov 复杂度（KC）平均值。这些结果还表明，使用具有少量电极的 EEG 设备进行 VIMS 评估是可行的。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
附件 1——有关罗马科技城项目的信息（...
存储解决方案和开发突破性能源技术，如磁聚变。FP1 涉及的活动从基础研究和应用研究开始，直至开发：通过与 ENI Joule 合作，专注于可持续创业主题的培训计划；能够垂直专业化最优秀人才和通过创新培训机会开发资源的培训计划，重点关注绿色工作所需的新技能；虚拟现实工具，其最终目标是支持能源转型；具体计划，其活动涉及合作公司和/或选定公司的员工，这些公司符合 Technopole 在内部创业问题上的使命，有利于来自不同公司的相同参与者之间的经验“融合”。Eni Gazometro Ostiense 区域已被确定为在专门的 Join Lab 内开发该计划的潜在空间。
使用经颅磁刺激（TMS）优化额叶 - 杏仁核网络的个体靶向：甲基苯丙胺使用障碍患者的生物物理，生理和行为变化
方法：MRI数据包括结构，静止状态和基于任务的fMRI数据，从60名患有甲基苯丙胺使用障碍的参与者（MUD）收集。基于视觉模拟量表的渴望得分是在MRI疗程之前和之后收集的。我们根据左侧内侧杏仁核之间的最大基于任务的连通性（在药物提示暴露期间的皮层下区域之间的功能最高）和额极皮层使用心理生理学相互作用（PPI）分析分析了TMS目标的受试者间变异性。计算头模型，并计算了EF模拟的固定与优化线圈位置（FP1/FP2与个性化最大PPI位置），方向（AF7/AF8与方向优化算法），以及刺激强度（恒定VS.调整强度与跨种群的强度）。
设计和实施基于大脑的家庭自动化系统
摘要本文支持使用EEG信号来控制智能家庭自动化系统。该研究涉及计算脑电图数据的人脑注意力水平，并随后使用此信息根据获得的注意值来操作各种设备。该过程以多通道EEG记录开始，然后使用MATLAB软件处理。第一个通道（FP1）是从多通道EEG数据中分离出来的，随后的步骤涉及噪声和通过0.3至100 Hz的带通滤波器进行噪声和货物去除。计算了脑电图数据的α和β子频段，并且功率谱密度源自α和β波。通过分析Alpha和Beta PSD信号的强度，对受试者的注意水平进行计算和分类。然后使用此注意水平指示器来控制智能家居电气设备的操作。该研究揭示了拟议的基于脑电图的系统控制家用电器的可行性和有效性，并确定了其成功的功能。
试图验证电子竞技的积极影响：专注于集中和认知技能
摘要这项研究的目的是根据在电子竞技活动之前和之后测得的脑波阐明认知技能和浓度之间的关系。参与者是属于电子竞技俱乐部的二十名男性大学学生（平均年龄±21.40，SD = 1.65）。起初，参与者被放置在简单的脑电图（EEG）上，并测量了他们在基线时的心理状态两分钟。之后，进行了Stroop颜色Word测试（SCWT），以在电子竞技任务之前测量其认知技能（执行功能）。此外，在电子竞技任务之后，再次进行了SCWT。为了检查电子竞技任务期间的浓度程度，这项研究采用了一个简单的带型脑电图，该脑电图仅测量国际10-20系统定义的FP1点。因此，这项研究表明，在电子竞技任务之前和之后，认知技能（执行功能）可能会得到改善，并且在电子竞技比赛中可能会出现集中度。
使用增强现实和脑电图检测中风引起的视觉忽略并预测目标反应
摘要 —我们旨在构建一个结合脑电图 (EEG) 和增强现实 (AR) 的系统，该系统能够识别视觉空间忽视 (SN) 的存在并映射估计的忽视视野。基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 用于识别那些最能通过脑电图反应在卒中幸存者中检测出 SN 的空间频谱特征，这些反应来自患者对同侧和对侧视觉刺激的 EEG 反应。发现额叶中央 delta 和 alpha、额叶顶叶 θ、Fp1 beta 和左额叶 gamma 是忽视检测的重要特征。此外，对响应的时间分析表明，所提出的模型在检测潜在被忽视的目标方面是准确的。使用常见的空间模式作为特征提取算法来预测这些目标，并使用正则化判别分析结合核密度估计进行分类。根据我们的初步结果，我们的系统有望可靠地检测 SN 的存在并预测患有 SN 的卒中患者的视觉目标反应。
脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号
MINDBIGDATA 2023 MNIST-8B
因此，所使用的128个EEG频道是：FP1，FPZ，FP2，AFP1，AFPZ，AFP2，AFP2，AF7，AF3，AF3，AF4，AF4，AF4，AF8，AF5H，AFF1H，AFF1H，AFF2H，AFF2H，AFF6H，F7，F7，F7，F7，F5，F5，F3，F3，F3，F1 FFC3H，FFC1H，FFC2H，FFC4H，FFC6H，FFT8H，FFT10H，FT9，FT9，FT7，FC5，FC3，FC3，FC1，FCZ，FC2，FC2，FC4，FC4，FC6，FC6，FC6，FC6，FT8，FT10，FT10，FT10，FT10，FTT9H，FTT9H，FCC2 FCC4h, FCC6h, FTT8h, FTT10h, T7, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, T8, TTP7h, CCP5h, CCP3h, CCP1h, CCP2h, CCP4h, CCP6h, TTP8h, TP9, TP7, CP5, CP3, Cpz, CP4, CP6, TP8, TP10, TPP9h, TPP7h, CPP5h, CPP3h, CPP1h, CPP2h, CPP4h, CPP6h, TPP8h, TPP10h, P9, P7, P5, P3, P1, Pz, P2, P4, P6, P8, P10, PPO9h, PPO5h, PPO1h, PPO2H，PPO6H，PPO10H，PO9，PO7，PO3，POZ，PO4，PO4，PO8，PO8，PO10，Poo9H，Poo1，Poo1，Poo2，Poo10H，Poo10H，O1，O2，O2，O2，OI1H，OI1H，OI1H，OI2H，OI2H，I1，IZ和I2和I2。