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用于意识检测的脑机接口，...
摘要 近年来神经影像学研究明显证实了意识障碍（DoC）患者存在认知运动分离，这些发现加速了脑机接口（BCI）作为行为无反应患者的临床工具的发展。本文综述了BCI在DoC患者中的研究进展，并讨论了尚待解决的挑战。针对BCI在DoC患者中的实际应用，介绍了相关文献的四个方面：意识检测、辅助诊断、预后和康复。针对每个方面，分析了具有代表性的BCI系统的范式设计、脑信号处理方法和实验结果。此外，本文为DoC患者的BCI设计提供了指导，并讨论了未来研究的实际挑战。
基于心理状态的自适应界面的案例
跨多个领域（例如航空、汽车和核电行业）的复杂系统操作员需要长时间连续地执行任务。长时间连续使用会导致精神疲劳以及认知灵活性、注意力和情境意识的下降，从而危及复杂操作的安全性和效率。基于心理状态的自适应系统可能是解决此问题的方法。这些系统根据一系列指标推断操作员的当前心理状态，这些指标包括操作员独立测量（例如天气和一天中的时间）、行为（例如反应时间和车道偏差）以及生理标记（例如脑电图和心脏活动）。然后可以以多种方式之一调整操作员与系统之间的交互，以减轻任何检测到的认知状态下降，从而确保持续的安全性和效率。根据手头的任务及其具体问题，可能的调整（通常基于机器学习估计）例如包括修改信息、呈现方式或刺激显着性以及任务调度。自适应系统研究涉及多个领域，包括神经工效学、人为因素以及应用和生态背景下的人机交互，因此需要仔细考虑上述每个方面。本文概述了研究人员在设计基于心理状态的自适应系统时需要考虑的一些关键问题和方面，同时也促进了它们在长期连续使用过程中的应用，为更安全、更高效的人机交互铺平了道路。
从打孔卡到大脑计算机界面：
尽管由于其价格很高和业务重点，它在市场上从未成功，但施乐中的Alto影响了未来几年的个人计算机的开发：它具有图形的用户界面和鼠标最早内置的鼠标。苹果工程师在其产品中使用了其概念：丽莎和麦金托什（Macintosh）于1983年和1984年推出，灵感来自中音，使用的图标，下拉菜单和窗户代表文件和应用程序，并由鼠标控制。Guis被设计为比以前的界面更直观和用户友好：依靠视觉元素使它们更易于使用。它们通常也被视为WIMP界面，WIMP代表窗户，图标，菜单和点。另外，WIMP是Windos，图标，老鼠和下拉菜单的首字母缩写。
社区对脑机接口的看法
受邀回答问题的 950 人中，有 846 人参与，其中 806 人完成了调查。调查对象的人口结构多种多样，大多数受访者年龄在 36-45 岁之间（26%），性别均衡（52% 为女性），主要为白种人（86%）。大多数受访者（98%）从未使用过 BCI，65% 的人在调查前并不知道 BCI 的存在。人们对 BCI 类型的偏好因情况而异。伦理问题很普遍，尤其是植入风险（98%）和成本（92%）。在人口统计变量和对 BCI 的不平等、监管及其在医疗保健中的应用的看法之间存在显著关联。结论：尽管人们对 BCI 有着浓厚的兴趣，尤其是用于医疗应用的 BCI，但伦理问题、安全和隐私问题仍然十分重要，这凸显了需要明确的监管框架和伦理准则，以及教育举措来提高公众的理解和信任。通过共同设计原则促进公众讨论并让潜在用户、伦理学家和技术专家等利益相关者参与设计过程，有助于使技术发展与公众关注保持一致，同时也帮助开发人员积极解决道德困境。
走向直接的脑机音乐接口
至少 40 年来，音乐家和作曲家一直使用脑电波作为音乐的生成源，而脑机接口用于直接通信和控制的可能性在 20 世纪 70 年代初首次被认真研究。此后的几年中，许多艺术家和技术专家一直在努力尝试用脑电波和许多其他生物信号来控制音乐系统。尽管可以从人脑中读取丰富的 EEG、fMRI 和其他数据，但到目前为止，将复杂的脑电图数据转化为令人满意的音乐效果的成功率仍然有限。我们目前正在进行一项研究，我们相信这项研究将带来直接脑机接口用于丰富而富有表现力的音乐控制的可能性。本报告将概述我们当前研究和成果的方向。
基于 EEG 的脑机接口利用 Steady-...
摘要。脑机接口旨在从用户的大脑活动中获取命令，以便将其传递到外部设备。为此，它可以检测到所谓的“主动”BCI 中的心理状态的自发变化，或“反应性”BCI 中大脑对外部刺激的反应的瞬时或持续变化。在后者中，用户通过感官通道（通常是视觉或听觉）感知外部刺激。当刺激持续且周期性时，大脑反应会达到可以相当容易检测到的振荡稳定状态。我们关注基于 EEG 的 BCI，其中周期性信号（机械或电）刺激用户皮肤。这种类型的刺激会引起体感系统的稳态响应，可以在记录的 EEG 中检测到。表征这种反应的振荡和锁相电压分量称为稳态体感诱发电位 (SSSEP)。研究表明，SSSEP 的幅度会受到特定心理任务的调节，例如当用户将注意力集中在或不集中在体感刺激上时，从而允许将这种变化转化为命令。实际上，基于 SSSEP 的 BCI 可以从直接的 EEG 信号分析技术中受益，就像反应式 BCI 一样，同时允许自定节奏的交互，就像主动式 BCI 一样。在本文中，我们对与利用 SSSEP 的基于 EEG 的 BCI 相关的科学文献进行了调查。首先，我们努力描述 SSSEP 的主要特征和允许调整刺激以最大化其幅度的校准技术。其次，我们介绍了作者实施的信号处理和数据分类算法，以便在基于 SSSEP 的 BCI 中详细说明命令，以及他们在用户实验中评估的分类性能。
甲基杆菌AJMALII sp。 11月，与国际空间站隔离
纳米尺度的材料表面和界面已成为跨学科研究的引人入胜的主题，因为过去20年中许多有希望的应用。高度复杂的技术和新颖的材料家族已经出现了爆炸性的增长和令人信服的催化功能（Jiang等，2021），能源（Janek and Zeier，2016年），环境科学，环境科学（Kartal，2010年），生物医学，生物医学（Zhang et al。。在观察到的材料表演背后发展理论对于该跨学科领域的可持续成功以及成功实施新材料和过程中的下一代高级材料也至关重要。在本期特刊中，我们介绍了纳米级内材料表面和接口的结构，属性和技术应用的研究。该集合专用于跨学科的研究论文，将材料科学，生物学科学和化学的知识和实践整合到关键应用中。本期特刊中包含了两篇研究论文和三个评论，该论文为读者提供了纳米级材料表面和接口的理论和技术的选定案例，可以在各个方面有助于材料化学的进步。第一本研究文章由捷克共和国Palacký大学Olomouc的Michal Otyepka小组撰写，重点介绍了材料表面和界面的纳米结构。合成的石墨烯铁碳化物杂种具有纳米级孔径的分层结构。Chenxuan Wang的小组，来自这种新颖的结构导致令人着迷的性能，并在抗坏血酸内检测多巴胺时具有令人满意的检测极限。这表明材料表面和接口上的纳米结构对于高级材料的出色性能至关重要。第二篇研究文章由北京化学技术大学的成本HE组撰写，专注于材料表面和界面的技术应用。通过尖端的单分子力光谱观察到二氧化硅结合肽SB7和玻璃表面之间的相互作用力，并且通过分子动力学模拟揭示了以下理论。本研究表明，适当的技术的选择是揭示纳米级材料表面和界面的奥秘，从而区分新材料的性能。三篇评论文章强调了材料科学，与生物相关的科学和化学的结合，并在表面和生物医学应用的界面上结合在一起。
设计用于声音表达的脑机接口
脑机接口 (BCI) 对患有运动障碍的患者有益，因为它为他们提供了一种创造性表达的方式，从而改善心理健康。BCI 旨在建立大脑和计算机之间的直接通信媒介。因此，与传统的音乐接口不同，它不需要肌肉力量。本文探讨了使用基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 构建声音合成器的潜力。它研究了使运动障碍患者能够表达自己的新方法。它提出了一个称为声音表达的新概念，即纯粹通过声音合成来表达自己。它介绍了基于 BCI 的声音合成器的新布局和设计，并讨论了这些接口的局限性。对不同的声音合成技术进行了评估，以找到适合此类系统的技术。基于声音表达所支配的框架来评估和比较合成技术。