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脑电图的动态概率积分...
脑机接口 (BCI) 分析个体与设备或外部环境直接交互的意图 (Wolpaw 等，2000)。个体的意图可以通过脑电图 (EEG) 来解码，脑电图由于其高时间分辨率、可靠性、可负担性和便携性而成为一种成熟的非侵入式技术。目前，由于机器学习和深度学习方法的发展，BCI 已经在辅助和临床领域得到应用。快速串行视觉呈现 (RSVP) 是在同一空间位置以每秒多张图像的高呈现速率顺序显示图像的过程。基于 RSVP 的脑机接口 (BCI) 是一种特殊类型的 BCI 系统 (Marathe 等，2016；Wu 等，2018)。它被证明是一种增强人机共生和人类潜能的可实现方法 (Manor 等，2016)。基于RSVP的BCI是基于人类视觉进行目标检测最常用的技术，其中使用的事件相关电位（ERP）是P300和N200（Wei等，2022）。人类视觉系统是一种非常复杂的信息处理机器。人类具有很强的学习、认知能力和敏感性，可以一眼就识别物体（Sajda等，2010）。因此，基于RSVP的BCI可以利用人类视觉的灵活性获得对环境的快速感知。当前的研究主要集中在提出适用于基于RSVP的BCI的更可靠、更有效的特征提取算法。由于其非平稳性和低信噪比（SNR），在RSVP任务中很难区分目标和非目标刺激。Sajda等人。 （2010 年）开发了一种分层判别成分分析（HDCA）算法，该算法采用 Fisher 线性判别（FLD）来计算空间域中的权重
新再生能源部
人民院 Rajiv Ranjan Singh 先生（别名 Lalan Singh）- 主席 2 Gurjeet Singh Aujla 先生 3 Devendra Singh Bhole 先生 4 Harish Dwivedi 先生 5 Sanjay Haribhau Jadhav 先生 6 Kishan Kapoor 先生 7 Ramesh Chander Kaushik 先生 8 Dr. 13 什里·拉姆·沙兰 14 什里·尼甘·沙尔马 15 什里·拉姆·沙兰 16 什里·拉姆·沙兰 17 什里·拉姆·沙兰 18 什里·拉姆·沙兰 19 什里·拉姆·沙兰 20 什里·拉姆·沙兰 21 什里·拉姆·沙兰 22 什里·拉姆·沙兰 23 什里·拉姆·沙兰 24 什里·拉姆·沙兰 25 什里·拉姆·沙兰 26 什里·拉姆·沙兰 27 什里·拉姆·沙兰 28 什里·拉姆·沙兰 29 什里·拉姆·沙兰 30 什里·拉姆·沙兰 31. 1 Shri RC Tiwari 附加秘书 2 Shri RK Suryanarayanan 主任 3 Shri Kulmohan Singh Arora 附加主任 4 Ms. Deepika 委员会官员 ^ 自 2021 年 12 月 1 日起被提名为委员会成员。自 2021 年 12 月 1 日起，Sajda Ahmed 不再担任委员会成员#自委员会成立以来一直空缺。 * 被提名为委员会成员，自 2021 年 11 月 11 日起生效 $ 空缺副主席 Shri Jugalsinh Lokhandwala 辞去委员会成员职务，自 2021 年 12 月 2 日起生效
分散注意力的运动图像 - 开放访问BCI数据集
在脑部计算机界面（BCI）领域的研究主要是在受控的实验室环境中进行的。要将BCIS转移到现实世界和日常生活情况下，将研究从这些受控环境中带出来并进入更现实的情景至关重要。最近，在教室，汽车或逼真的拖船模拟器中记录了各种研究（Blankertz等，2010； Brouwer等，2017; Ko等，2017; Miklody等，2017）。移动BCIS甚至允许参与者在录制期间自由移动（Lotte等，2009; Castermans等，2011; De Vos等，2014; Wriessnegger等，2017;VonLühmann等，2017，2019）。其他研究是通过瘫痪，锁定或完全锁定的使用者或参与者从中风中恢复的（Neuper等，2003; Ang等，2011; Leeb等，2013;Höhne等，2014; Hwang等，2017; Han等，2019; Han。，2019; Lugo等。但是，到目前为止，还没有进行BCI研究，该研究系统地研究了分心。，我们在五种类型的干扰下记录了基于运动图像的BCI研究（n = 16），该研究模仿了极光外环境，并且没有添加分心的控制任务。次要任务包括观看一段闪烁的视频，搜索特定号码的房间，听新闻，闭上眼睛和氛围刺激。我们希望通过以多种干扰条件发布此BCI数据集来进一步做出贡献。本报告提供了研究的设计和实验设置的摘要。（2016）。已经发布了许多BCI数据集，例如，在BNCI Horizon 2020 Initiative 1，4 BCI竞赛对研究社区的影响很大（Sajda等，2003; Blankertz等，2004，2006; Blankertz et al。 2018）。我们还在所有次级任务的标准分类管道和功率谱上显示了与事件相关的同步和对异步的结果组级别的结果。除了数据集2外，用于分析的代码也可以公开可用3，并且可以在Brandl等人中找到更高级的分析。
编辑：用于脑计算机接口应用程序的数据集
非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术，为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备（Chaudhary等，2016; Brumberg et al。，2018），康复系统（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他广泛的应用程序（Finke等，2009，2009; Makeig et al。，2011）。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展，并且是一个高度多学科的领域，其中包括神经科学家，工程师，心理学家，计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步，它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是，只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统，工具和技术的评估和比较。例如，公开可用的BCI竞争数据集（Sajda等，2003; Blankertz等，2004，2006）为BCI研究人员提供了一套出色的资源，并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法（Arvaneh等人，2013年，2013年； Ghaemi等，2017年； Sakhavi等人，2018年； Zanini等人，2018年；换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而，相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险，以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成，包括但不限于脑电图（EEG），功能近近红外光谱（FNIRS），肌电图（EMG），心电图学（ECG）（ECG）（ECG），钙含量皮肤反应（GSR），皮肤温度测量率和体内的数据，次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）BCIS