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Shekhar Narayanan-朝着独立于目光的C-VEP BCI
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BCI 学会会议 - 摘要 MI 性别_V3
[1] Alimardani, M. 和 Gherman, DE (2022 年 2 月)。运动意象 BCI 中的个体差异：性别、心理状态和 Mu 抑制的研究。2022 年第 10 届国际冬季脑机接口 (BCI) 会议（第 1-7 页）。IEEE。[2] Leeuwis, N.、Paas, A. 和 Alimardani, M. (2021)。视觉意象的生动性和个性影响运动意象脑机接口。人类神经科学前沿，15，634748。[3] Pillette, L.、Roc, A.、N'Kaoua, B. 和 Lotte, F. (2021)。实验者对基于心理意象的脑机接口用户训练的影响。国际人机研究杂志，149，102603。[4] Dreyer Pauline、Roc Aline、Rimbert Sébastien、Pillette Léa 和 Lotte Fabien。（2023 年）。用于脑机接口研究的运动想象脑电图信号和用户人口统计、性格和认知概况信息的大型数据库（第 1 版）[数据集]。Zenodo。https://doi.org/10.5281/zenodo.7516451。[5] Cho, H.、Ahn, M.、Ahn, S.、Kwon, M. 和 Jun, SC (2017)。用于运动想象脑机接口的脑电图数据集。GigaScience，6 (7)，gix034。[6] Randolph, AB（2012 年 1 月）。并非所有人都是平等的：脑机接口的个体技术契合度。 2012 年第 45 届夏威夷系统科学国际会议（第 572-578 页）。IEEE。[7] Cantillo-Negrete, J.、Gutierrez-Martinez, J.、Carino-Escobar, RI、Carrillo-Mora, P. 和 Elias-Vinas, D.（2014 年）。一种基于运动想象按性别分配受试者的改进独立于受试者的 BCI 性能的方法。生物医学工程在线，13（1），1-15。
基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中闪烁刺激会引发周期性信号，即稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。它们通常通过回归技术检测，这种技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验，以便在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以牺牲速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，基于无校准回归的方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。对于只有少量校准试验可用的小样本量设置，所提出的方法非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，使用短至一秒的试验。在不同的实验环境下，包括具有认知障碍的实验环境（即具有控制、听力、说话和思考条件的四个数据集），OSTDA 的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好。总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究的管道中唯一可以在所有分析条件下实现最佳结果的管道。2021 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。
BCI 协会 2023 媒体政策和资格证书
I. 宗旨 脑机接口 (BCI) 协会的政策标准化了媒体认证流程。所有媒体代表都必须申请认证才能参加协会赞助的活动。申请应按照以下概述的准则提交。 注意：为确保有效沟通和信息传播，同时尊重参与者的隐私和知识产权，BCI 会议制定了以下媒体政策： II. 一般媒体政策 BCI 协会是一个独立的个人协会，致力于实现一个共同目标：促进研究，从而开发出使人们能够通过脑信号与世界互动的技术。主要目标是开发可以恢复或替代残疾人功能的 BCI 设备。此外，该协会致力于以合乎道德和负责任的方式指导神经自适应技术的技术开发，以便在一般用户群体中更广泛地使用。 如果没有外部资金，这些合作会议将很难计划和促进。正是通过赠款和其他资金，这些会议才得以实现。我们要感谢世界各地的大学、企业和政府机构，他们鼓励员工继续这项重要工作，也感谢所有将时间和专业知识投入到这一重要学科的协会成员。因此，BCI 协会致力于尽可能公开其流程。因此，协会的政策是在协会可用资源范围内向媒体和新闻界成员提供认证和信息访问权限。III. 媒体代表指南
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。
基于EEG的BCI疗法中的伪影：朋友还是敌人？
摘要：基于脑电图的脑机接口 (BCI) 具有超越传统神经反馈训练的广阔治疗潜力，例如实现个性化和优化的虚拟现实 (VR) 神经康复范例，其中视觉体验的时间和参数与特定大脑状态同步。虽然 BCI 算法通常被设计为专注于信号中信息量最大的部分，但在这些大脑状态同步的应用中，至关重要的是，最终的解码器对代表各种心理状态的生理大脑活动敏感，而不是对诸如自然运动产生的伪影敏感。在本研究中，我们比较了从提取的大脑活动和 EEG 信号中包含的伪影中解码不同运动任务的相对分类准确度。在基于 VR 的逼真神经康复范例中，从 17 名慢性中风患者身上收集了 EEG 数据，同时执行六种不同的头部、手部和手臂运动。结果表明，在分类准确度方面，EEG 信号的伪像成分比大脑活动的信息量大得多。这一发现在不同的特征提取方法和分类流程中是一致的。虽然可以通过适当的清理程序恢复信息性脑信号，但我们建议不要仅将特征设计为最大化分类准确度，因为这可能会选择剩余的伪像成分。我们还建议使用可解释的机器学习方法来验证分类是否由生理脑状态驱动。总之，虽然信息性伪像在基于 BCI 的通信应用中是一个有用的朋友，但它们在估计生理 32 脑状态时可能是一个麻烦的敌人。33
基于EEG的BCI疗法中的工件：朋友还是敌人？
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2021年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2021.10.27.466131 doi：Biorxiv Preprint
基于EEG的BCI应用程序4.0
在过去的几十年中，脑部计算机界面（BCI）的研究主要集中在临床应用上，特别是使严重残疾的人与环境互动。但是，最近的研究主要依赖于非侵入性脑电图（EEG）设备的使用，这表明BCI可能准备好在实验室外使用。尤其是行业4.0是一个快速发展的部门，旨在通过部署数字工具和网络物理系统来重组传统方法。基于BCI的解决方案通过优化工业运营商的认知负荷，促进人类机器人的相互作用并使在关键条件更安全的操作中吸引了越来越多的关注，以支持工业绩效。尽管这些进步似乎很有希望，但是在开发任何操作解决方案之前，必须考虑许多方面。的确，在最佳实验室条件之外的新型应用的开发带来了许多挑战。在当前的研究中，我们进行了详细的文献综述，以调查与未来在行业4.0的BCI应用程序部署有关的主要挑战和标准。
基于最大值的EEG电动机构成BCI系统...
通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系，伊拉克巴格达大学。电子邮件：316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面（BCI）的机制已成为现实。脑电图（EEG）已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上，这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是，随着技术的进步，Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本，易于便携的基于EEG的消费级设备，这些设备可用于游戏，教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分，以及它如何证明对患有严重运动障碍，康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM，K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性，最大重叠离散小波变换（MODWT）用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机（SVM），K-Nearest邻居，并优化决策树加载特征向量。关键字：EEG，BCI，运动图像，MODWT，SVM，K-NN，决策树，Emotiv Epoc+