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通过脑电图检测微睡眠状态
摘要 微睡眠是指意识短暂丧失，完全停止工作。它们是许多需要持续注意力的交通领域（尤其是驾驶）发生致命事故的原因。使用无线 EEG 电极的微睡眠警告装置可用于将用户从即将发生的微睡眠中唤醒。高维数据集（尤其是在基于 EEG 的分类中）带来了挑战，因为通常存在大量潜在有用的特征来检测感兴趣的现象。因此，在训练分类器之前降低原始数据的维度通常很重要。在本研究中，将线性降维方法——主成分分析 (PCA) 和概率 PCA (PPCA)——与八种非线性降维方法（核 PCA、经典多维缩放、等距映射、最近邻估计、随机邻域嵌入、自动编码器、随机邻近嵌入和拉普拉斯特征图）进行了比较，这些数据来自八名健康、未睡眠不足的志愿者，他们执行了 1 小时的 1D 视觉运动跟踪任务。通过目视检查 3D 散点图上的类别分离、可信度得分以及基于堆叠泛化的线性判别分析 (LDA) 系统上的微睡眠检测性能来评估特征减少算法的有效性，该系统基于减少的特征估计 1 Hz 下的微睡眠/响应状态。在可信度方面，PPCA 优于 PCA，但 PCA 优于所有非线性技术。每种特征减少方法的可信度得分也与微睡眠状态检测性能密切相关，有力地验证了可信度在预测性能方面估计特征减少方法的相对有效性的能力，以及独立于黄金标准的能力。
脑电图振荡相位的实时实现......
摘要：在实时闭环设置中使用脑电图 (EEG) 评估瞬时大脑状态是一个技术难题，因为需要预测未来信号来定义当前状态，例如瞬时相位和幅度。为了实时实现这一点，人们使用了传统的基于 Yule-Walker (YW) 的自回归 (AR) 模型。然而，采用自适应方法的闭环系统实时实现大脑状态相关的方法尚未被探索。我们的主要目的是研究使用基于自适应最小均方 (LMS) 的 AR 模型进行时间序列前向预测是否可以在实时闭环系统中实现。EEG 状态相关触发器与睁眼静息状态和视觉任务中的 EEG α 振荡峰值和谷值同步。对于静息和视觉条件，统计结果表明，所提出的方法成功地为所有参与者在 EEG 振荡的特定阶段提供触发器。这些单独的结果表明，基于 LMS 的 AR 模型已成功应用于针对特定 alpha 振荡阶段的实时闭环系统，并且可以用作传统和机器学习方法的自适应替代方案，且计算负荷较低。
为您的家庭脑电图研究做准备
您的脑电图技术将仔细测量您的头部，并在头皮上涂上带有粘性糊的小电极杯。这些电极在电脑活动（EEG）中拾取了很小的变化。记录了脑电图长时间的记录，并存储在家庭学习期间将要佩戴的电池驱动录音机上。您将提供一份日记，供您在研究期间做笔记。腰部的EEG记录器将具有一个按钮，当您患有症状或癫痫发作时，需要按下。
多功能V型CRISPR效应器及其应用前景
基于共同脑电图（EEG）的非侵入性大脑 - 计算机界面（BCI）仅限于特定的仪器位点和频带。这些BCI诱导认知任务的某些目标脑电图特征，识别它们并确定BCI的性能，并使用机器学习来提取这些脑电图特征，从而使它们非常耗时。此外，存在使用BCI的神经居住的问题，无法接受卧床和立即的康复培训。因此，我们提出了一个探索性BCI，该BCI并未限制目标脑电图特征。This system did not determine the electroencephalographic features in advance, determined the frequency bands and measurement sites appropriate for detecting electroencephalographic features based on their target movements, measured the electroencephalogram, created each rule (template) with only large “High” or small “Low” electroencephalograms for arbitrarily determined thresholds (classification of cognitive tasks in the imaginary state of moving the feet by the size of由每个频段中EEG的功率谱构成的区域），并通过使用基于模糊的推理基于基于推理的模板匹配方法（FTM）来检测与在电机任务期间的规则一致的脑电图来成功检测到运动意图。但是，该BCI获得的脑电图特征尚不清楚，并且尚不清楚它们对实际脑梗塞患者的有用性。因此，这项研究清楚地表明了启发式BCI捕获的脑电图特征，并通过将其应用于脑梗塞患者的应用来确定该系统的有效性和挑战。
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
设计基于 EEG 的通信系统用于……
频带 频率范围 [Hz] 与以下相关 Delta 0.5 - 4 稳态睡眠驱动 Theta 4 - 8 与稳态睡眠驱动相关 Alpha 8 - 12 放松的清醒和困倦 Beta 13 - 30 积极思考 Gamma > 30 认知状态
实用医学物理学脑电图（EEG）
脑电图使用连接到头皮的几个电极来测量大脑中的电脉冲。电极是电流进入或离开的导体。电极将信息从大脑传输到测量和记录数据的机器。专业技术人员在医院、医生办公室和实验室管理脑电图。在测试过程中，电极和皮肤之间几乎没有电流通过，因此您几乎不会感到不适。测试通常需要大约 30 到 60 分钟才能完成，包括以下步骤：
EEG 迁移学习竞赛基准
构建用于 EEG 解码的独立于受试者的深度学习模型面临着跨不同数据集、受试者和记录会话的强协变量转移的挑战。我们解决这一困难的方法是使用简单的统计技术以及具有更多表示能力的可训练方法明确对齐深度学习模型各个层的特征分布。这与基于协方差的对齐方法 [1] 类似，后者通常用于黎曼流形上下文 [2]。本文提出的方法在 NeurIPS 会议 2 举办的 2021 年 EEG 迁移学习基准 (BEETL) 竞赛 1 中荣获第一名。竞赛的第一项任务是睡眠阶段分类，这需要将在年轻受试者身上训练的模型转移到对多名年龄较大的受试者进行推理，而无需个性化的校准数据，因此需要独立于受试者的模型。第二项任务需要将在一个或多个源运动想象数据集的受试者上训练的模型转移到两个目标数据集上进行推理，为多个测试对象提供一小组个性化校准数据。
TruScan LT-RS EEG 修订版 TSLTRS-BD211
脑电图 (EEG) 是一种记录大脑电活动的非侵入性方法。电极沿着头皮放置，通常按照标准放置 10/20 或 10/10。EEG 测量由大脑神经元内的离子电流引起的电压波动。临床上，EEG 是指记录一段时间内的大脑自发电活动，由放置在头皮上的多个电极记录。
机器人引导的冥想对脑内脑电图的影响......
在本研究中，我们研究了人机交互 (HRI) 促进的正念冥想对大脑活动的影响。我们从两组参与者那里收集了脑电图信号：冥想组与社交机器人一起进行正念冥想，对照组只听机器人讲课。我们通过计算 HRI 会话期间的脑电图相位同步来比较两组之间的大脑功能连接。结果显示，冥想组的 beta 频带整体相位同步明显较低，这之前曾被报道为有经验的冥想者的认知处理减少和达到正念状态的迹象。我们的研究结果证明了社交辅助机器人 (SAR) 在心理健康护理和优化干预效果方面的潜力。此外，我们的研究提出了客观监测 HRI 对用户神经生理反应影响的新方法。