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基于快速脑电图的听觉方向聚焦解码...
摘要 — 目标：当存在多个声源时，当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题，它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成，该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法，其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而，这种方法在短信号段上表现不佳，而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法：我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式，它不需要访问干净的源包络。结果：提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法，在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度（1 秒窗口为 80%，准瞬时决策为 70%），足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据，并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论：提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义：在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
独立审计师关于合并年度...
独立审核员向EDPRENOVáveis，S.A。股东的合并年度帐户报告的报告报告，我们已经审核了EDPRENOVáveis，S.A。（母公司）（母公司）及其子公司（该集团）的综合宣言，该宣言在12月31日，2020年，2020年，收入的宣言，该宣言的宣言，该宣言的综合声明，2020年，2020年，该宣言，现金流量和相关笔记的声明全年结束了。在我们看来，随附的合并年度账目在所有物质方面公平地存在于2020年12月31日截至2020年12月31日的公平和财务状况，以及其财务绩效和现金流量，所有这些都按照欧洲联盟（IFRS-EU的国际财务报告）和其他规定的规定，全年结束了一年，并根据国际财务报告均在国际财务报告中和其他规定。意见的基础，我们根据西班牙审计惯例的立法进行了审计。在审计师的审计责任中，我们的职责在我们报告的合并年度帐户部分的审计中进一步描述。我们根据道德要求（包括与独立的人，与我们对西班牙合并年度帐户审计有关的伦理要求，包括与独立的人的独立要求，都独立于该集团，都独立于该集团。我们认为，我们获得的审计证据足以供我们意见提供基础。在这方面，除了与账目审核有关的服务外，我们还没有提供其他服务，并且没有出现情况或情况，即按照上述立法的规定影响了我们必要的独立性，因此已遭到损害。关键审计事项关键审核事项是根据我们的专业判断，在我们对当前时期合并年度帐户的审计中最重要的问题。这些事项是根据我们对整个合并年度帐户的审核，并在此征不我们的意见的背景下解决的，我们对这些事项没有单独的意见。
热和听觉不愉快刺激对健康个体中运动图像的影响
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2025年3月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.06.25323546 doi：medrxiv preprint
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
研究文章：方法/新工具| Novel Tools and Methods Continuous auditory feedback promotes fine motor skill learning in mice https://doi.org/10.1523/ENEURO.0008-25.2025 Received: 7 January 2025 Revised: 12 February 2025 Accepted: 18 February 2025 Copyright © 2025 Xiao and Balbi This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International许可证，允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是原始工作是正确归因的。
大脑优化提取复杂声音特征以驱动连续听觉感知 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Güçlü, U.; Gerven,
了解人类大脑如何处理听觉输入仍然是一个挑战。传统上，人们会区分低级和高级声音特征，但它们的定义取决于特定的理论框架，可能与声音的神经表征不匹配。在这里，我们假设构建一个数据驱动的听觉感知神经模型，对相关声音特征做出最少的理论假设，可以提供一种替代方法，并可能更好地匹配神经反应。我们收集了六名观看长时间故事片的患者的皮层脑电图记录。原始电影配乐用于训练人工神经网络模型以预测相关的神经反应。该模型实现了高预测准确率，并且很好地推广到第二个数据集，其中新参与者观看了不同的电影。提取的自下而上的特征捕捉了特定于声音类型的声学特性，并与各种响应延迟曲线和不同的皮质分布相关。具体而言，一些特征编码了与语音相关的声学特性，其中一些特征表现出较短的延迟曲线（与后外侧裂皮质中的反应相关），而另一些特征表现出较长的延迟曲线（与前外侧裂皮质中的反应相关）。我们的研究结果支持并扩展了当前对语音感知的看法，证明了外侧裂皮质中存在时间层次，并且在视听语音感知过程中涉及该区域以外的皮质部位。
事件相关的 alpha 节律调制解释了脑电图中的听觉 P300 诱发反应
[1] 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡 04103，德国 [2] 柏林夏里特医学院伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林 10117，德国 [3] 罗氏制药研究与早期开发、神经科学与罕见疾病，罗氏巴塞尔创新中心，F.霍夫曼-罗氏有限公司，巴塞尔，4070，瑞士 [4] 莱比锡大学 LIFE – 文明疾病研究中心，莱比锡，04109，德国 [5] IU 国际应用技术大学心理学系，埃尔福特，53604，德国 [6] 莱比锡大学医学中心精神病学和心理治疗系，莱比锡，04103，德国 [7] 精神病学、心身医学和心理治疗，法兰克福歌德大学，法兰克福，60323，德国 [8] 医学信息学，统计学和流行病学研究所（IMISE），莱比锡大学，莱比锡，04109，德国 [9] 认知神经病学系，莱比锡大学医院，莱比锡，04103，德国 [10] 神经物理学组，神经病学系，夏里特 - 柏林大学医学院，柏林，10117，德国
解码听觉和触觉注意力以用于脑电图......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统为人类与机器交互提供了一种非语言且隐蔽的方式。它们旨在解释用户的大脑状态，并将其转化为行动或用于其他交流目的。本研究调查了基于听觉和触觉注意力开发无需动手和眼睛的 BCI 系统的可行性。向用户呈现多个同时的听觉或触觉刺激流，并指示用户检测某一特定流中的模式。我们应用线性分类器从 EEG 信号中解码流跟踪注意力。结果表明，所提出的 BCI 系统可以使用多感官输入吸引大多数研究参与者的注意力，并显示出在多个会话中进行迁移学习的潜力。
评估佩戴耳机的脑电图系统在记录听觉诱发电位和心理负荷评估方面的作用
便携式神经成像技术的进步为深入了解日常行为背后的神经动力学和认知过程开辟了新的机会。在本研究中，我们评估了耳机式脑电图 (EEG) 系统对监测心理负荷的相关性。参与者 (N=12) 被指示在执行多属性任务电池 (MATB) 时注意偶尔出现的听觉警报，该任务电池的难度分为三种条件来操纵心理负荷。由听觉警报呈现引发的 P300 事件相关电位 (ERP) 被用作可用注意力资源的探测。在实验条件下比较了 P300 ERP 的幅度和延迟。我们的研究结果表明，可以使用耳机式 EEG 系统捕获 P300 ERP 成分。此外，对警报的神经反应可用于在单次试验水平上以高精度 (超过 80%) 对心理负荷进行分类。我们的分析表明，海绵传感器获取的信噪比在整个记录过程中保持稳定。这些结果突出了便携式神经成像技术在神经辅助应用开发中的潜力，同时也强调了目前将 EEG 传感器集成到日常生活可穿戴技术中存在的局限性和挑战。总的来说，我们的研究为越来越多的研究做出了贡献，这些研究探索了可穿戴神经成像技术在人类研究中的可行性和有效性
声学动态范围内的时间变化是基于脑电图的听觉关注
摘要 - 许多研究表明，可以从脑电图数据中解码听觉对自然语音的关注。但是，大多数研究都集中在选择性的听觉注意力解码（SAAD）上，而竞争扬声器则是对单个目标的绝对听觉注意解码（AAAD）的动态。AAAD的目标是衡量对单个演讲者的关注程度，在心理和教育环境中的客观衡量注意力。为了调查这种AAAD范式，我们设计了一个实验，主题在不同的细心条件下听到视频讲座。我们训练了神经解码器，以在基线的细节状态重建脑电图中的语音信封，并使用解码和真实语音信封之间的相关系数作为注意语音的指标。我们的分析表明，1-4 Hz频段中语音包膜的包络标准偏差（SD）与该指标在语音刺激的不同段之间密切相关。然而，这种相关性在0.1-4 Hz频段中削弱，其中专注状态和注意力不集中的状态之间的分离程度变得更加明显。这突出了0.1-1 Hz范围的独特贡献，从而增强了注意状态的区别，并且仍然受到混杂因素的影响，例如语音信封的时变动态范围。