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使用基于两个SEMG电极信号的机器学习评估手动分类性能
摘要：近年来，基于分类的肌电控制引起了极大的兴趣，导致具有先进功能的假肢手，例如多围手。到目前为止，通过增加表面肌电图（SEMG）电极的数量或添加其他感应机制来实现高分类精度。尽管许多规定的肌电手仍然采用两电极SEMG系统，但仍缺乏有关信号处理和分类性能的详细研究。在这项研究中，招募了九名健全的参与者执行六种典型的手动动作，使用Delsys Trigno Research+ Acquisition System从两个电极中获取了来自两个电极的SEMG信号。信号处理和机器学习算法，特别是线性判别分析（LDA），K-Nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM），用于研究分类精度。总体分类精度为93±2％，动作特异性精度为97±2％，F1得分为87±7％，与多电极系统报道的总体精度为87±7％。与LDA和KNN算法相比，使用SVM算法实现了最高精度。揭示了分类精度与特征数量之间的对数关系，这在五个特征上平稳。这些全面的发现可能有可能有助于具有两个SEMG电极的通常开处方的肌电手部系统的信号处理和机器学习策略，以进一步提高功能。
基于脑电信号的情绪识别中时间窗长度的研究
摘要 本研究旨在利用机器学习技术和便携式无线传感设备 EPOC+，对情绪识别中使用不同长度的时间窗口 (TW) 进行比较分析。本研究以个体在情绪刺激过程中提取的脑电信号数据集为基础，以熵为特征，评估不同分类器模型在不同 TW 长度下的性能。进行了两种类型的分析：被试间和被试内。在五种监督分类器模型中比较了准确率、曲线下面积和 Cohen's Kappa 系数等性能指标：K最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和决策树 (DT)。结果表明，在两种分析中，所有五种模型在 2 至 15 秒的 TW 中均表现出较高的性能，其中 10 秒 TW 在被试间分析中尤为突出，5 秒 TW 在被试内分析中尤为突出；此外，不建议使用超过20秒的TW。这些结果为研究情绪时EEG信号分析中选择TW提供了有价值的指导。
自闭症诊断从脑电图信号到机器学习算法
abtract。通过社会沟通和重复行为不足而认识到的一种神经发育障碍，被缩写为自闭症谱系障碍（ASD）。诊断自闭症的最实际设备之一是脑电图（EEG）信号，它准确地代表了大脑的功能。每个个体的记录的脑电图都包含大量数据，这些数据很难在视觉上学习和检查。机器学习算法的主要目标是以最终接近人脑的诊断方式训练机器。在本文中评估了在自闭症诊断的特征提取块中进一步开发深度学习能力的适当策略。为此，卷积神经网络（CNN）结构参与检查可用数据以提取功能。涉及支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），决策树（DT），简单贝叶斯分类（GNB）和随机森林（RF）的五个机器学习分类器（SVM）。通过SVM，LDA，DT，GNB和RF分类器获得的精度百分比分别为100、82、80.5、100和100％。通过应用不同的机器学习方法，这种提出的用于特征提取和分类的卷积神经网络的方法可以产生高临界性，即使不是比其自闭症诊断的同类方法相似。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能使用 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以与任意定位的电极一起工作，通过利用它们在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，以及利用来自多个参与者的数据的多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
揭示了脑电图信号的力量：通过另一个移动网络（yamnet）
摘要：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，就认知和运动方面而言，对患者运动的影响逐渐使人衰弱。早期检测对于有效的疾病管理和更好的患者预后至关重要。有许多检测这种疾病的技术，但是帕金森氏病早期发现的最有趣的方法之一是脑电图，这是一种无创且具有成本效益的诊断工具来测量大脑活动。最近的研究表明，深度学习网络可以处理复杂的数据来分析并提取特征。这些神经网络之一称为另一个移动网络（YAMNET），该网络最初是为使用时间频率信息分析语音信号的。在这项研究中，提出了一种使用Yamnet的新方法，用于使用脑电图脑信号检测帕金森氏病患者，因为频率信息似乎与帕金森氏病检测非常相关。使用Internet上可用的开放访问数据集评估了该方法，该数据集由帕金森氏病患者和健康对照人员的脑电图记录组成，获得的准确率为98.9％。结果表明，Yamnet可能是对帕金森氏病初始检测的令人鼓舞的工具。这可以改善患者治疗并刺激该领域的未来研究。
情感识别机器使用来自可穿戴设备的ECG信号
摘要：随着心理健康问题速度飙升，情绪识别在现代医疗保健中变得越来越重要。这项研究的重点是通过分析心电图（ECG）信号的特征来检测情绪状态，因为先前的研究表明，情绪刺激会导致个人生理信号的变化。在这项研究中，我们使用了一个数据集，该数据集包含从观察情绪刺激的受试者中获取的154个单模式ECG信号；每个标记都有不同情绪状态的价值。我们在每个信号中进行预处理，然后提取心率变异性特征，我们使用两个机器学习模型，逻辑回归和支持向量机进行了分析。总体而言，我们在支持向量机上进行了两项分类任务（快乐与高唤醒与低唤醒），每个任务的准确性约为75％。这项研究提供了进一步的证据，证明了心电图信号与情绪之间的相关性以及对可能受益于医学领域心理健康治疗的技术的洞察力。
网络信号
方法：1。快照数据代表一个随机对照试验（RCT），我们测试了149人，以测量使用Microsoft Copilot进行安全性的生产力影响。在此RCT中，我们随机将副副总片交给了某些分析师，而不是其他分析师，然后减去其表现和情感以获得副副总片的效果，与任何基本效应分开。测试对象具有基本的IT技能，但是安全新手，因此我们可以测试Copilot如何帮助“职业中新的”分析师。Microsoft Copilot for Security RCT由2023年11月的首席经济学家Microsoft办公室进行。此外，Azure Active Directory还提供了有关威胁活动的匿名数据，例如恶意电子邮件帐户，网络钓鱼电子邮件和网络中的攻击者运动。其他见解来自Microsoft的每日65万亿个安全信号，包括云，端点，智能边缘，我们的损害安全恢复实践和检测和响应团队，来自Microsoft Platforms and Services的遥测团队，包括Microsoft Defender，以及2023 Microsoft Digital Digital Digital Defense Defense Report。
声音和电气信号
对生物医学信号的记录，处理和分析及其显示和解释是现代医学实践中的标准诊断程序。了解代表这些症状的病理症状与信号参数之间的联系有助于医生更容易地研究和理解它们，这对于诊断非常重要，也对治疗和治疗该疾病非常重要。声学和电气心脏信号是心脏活动的反映，因此通过解释那些信号，我们可以解释心脏的工作。信号在时间和频率上显示和解释。心脏的生物活性引发了通过心脏的电流（心脏的电活动）。通过通过经过的时间显示此活动，我们获得了一个电信号，该信号显示了心脏的电活动。通过心脏电的电流引发了产生声音的心脏的机械活动，即心脏的声活动。通过将心脏的声音转换为电信号并通过经过的时间显示出来，我们可以录制心脏的声音活动。
脑信号相关反馈 - THUIR
最近，便携式和高精度脑机接口 (BCI) 设备的进步为监测用户在搜索过程中的大脑活动提供了可能性。脑信号可以直接反映用户对搜索结果的心理反应，因此它可以充当额外的、无偏的 RF 信号。为了探索脑信号在 RF 背景下的有效性，我们提出了一种新颖的 RF 框架，该框架将基于 BCI 的 RF 与伪相关信号和隐式信号相结合，以提高文档重新排名的性能。在用户研究数据集上的实验结果表明，结合脑信号可以显著提高我们的 RF 框架的性能。此外，我们观察到脑信号在几种困难的搜索场景中表现得特别好，尤其是当作为反馈的隐式信号缺失或有噪声时。这揭示了何时以及如何在 RF 背景下利用脑信号。