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测量脑电图的服装：用智能纺织品完全实现的脑电图传感器层的评估
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年1月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.12.12.31.522227 doi：biorxiv Preprint
时空脑电图数据分析调查
近年来，在机器学习和人工智能的融合推动下，脑电图 (EEG) 分析领域取得了显著进步。本综述旨在概括最新发展，重点介绍有望改变我们对大脑活动的理解和解释的新兴方法和技术。我们深入研究了能够稳健地表示大脑信号的自监督学习方法，这对于各种下游应用至关重要。我们还探索了新兴的判别方法，包括图神经网络 (GNN)、基础模型和基于大型语言模型 (LLM) 的方法。此外，我们还研究了利用 EEG 数据生成图像或文本的生成技术，为大脑活动可视化和解释提供了新的视角。本调查对这些前沿技术、其当前应用以及它们对未来研究和临床实践的深远影响进行了广泛的概述。相关文献和开源材料已汇编并不断更新，网址为 https://github.com/wpf535236337/LLMs4TS
评估运动心理学中的脑电图神经反馈
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研究有影响力的脑电图实验的可重复性
推荐引用 推荐引用 Pavlov, Y., Mushtaq, F., Adamian, N., Appelhoff, S., Arvaneh, M., Benwell, C., Beste, C., Bland, A., Bradford, D., Bublatzky, F., Busch, N., Clayson, P., Cruse, D., Czeszumski, A., Dreber, A., Dumas, G., Ehinger, B., Ganis, G., He, X., Hinojosa, J., Huber-Huber, C., Inzlicht, M., Jack, B., Johannesson, M., Jones, R., Kalenkovich, E., Kaltwasser, L., Karimi-Rouzbahani, H., Keil, A., & König, P. (2021) '#EEGManyLabs: Investigating the replicaability of influence EEG 实验”，Cortex，。可从以下网址获取：10.1016/j.cortex.2021.03.013 本文由 PEARL 健康学院免费开放获取。它已被 PEARL 授权管理员接受纳入心理学学院。如需更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
基于颜色对脑电图信号进行分类，适用于患有...的人
摘要 — 大脑中的神经元会产生电信号，这些电信号的集体发射会产生脑电波。这些脑电波信号是使用 EEG（脑电图）设备以微电压形式捕获的。EEG 传感器捕获的这些信号序列具有可用于分类的嵌入特征。这些信号可作为严重运动障碍患者的替代输入。不同颜色的分类可以映射到许多功能，例如定向运动。在本文中，使用基于注意力的深度学习网络对来自 NeuroSky Mindwave 耳机（单电极 EEG 传感器）的原始 EEG 信号进行分类。基于注意力的 LSTM 网络已经用于对两种不同颜色和四种不同颜色进行分类。使用上述基于注意力的 LSTM 网络，两种颜色的分类准确率为 93.5%，四种信号的分类准确率为 65.75%。
EEG（脑电图）测试说明•请...
喂食说明：您的孩子已被安排在镇静时段。应遵循以下说明。• 预约当天早上，请勿让孩子进食或饮水。• 测试前 3 小时前可以停止母乳喂养。• 孩子已经感到疲倦时，药物效果最佳。测试前一晚，孩子的睡眠时间不应超过 5 小时。一般说明：• 携带任何有助于孩子放松的物品，例如孩子最喜欢的毛绒玩具、毯子、CD、奶嘴等。• 如果您的孩子有哮喘病史，请携带吸入器。• 如果您的孩子早上服用药物，请给孩子服用药物。请让孩子的头发保持干净和干燥。不要在头发上使用护发素、凝胶等。如果孩子没有得到睡眠，可能需要重复此测试。因此，这样做会剥夺孩子的睡眠！如果您需要取消预约，请致电我们的预约台 (860) 545-9470。EEG 测试
基于 脑电信号 身份 认证 系统
摘要：在当今的信息时代，我们通常以远程信息处理的方式访问个人和专业信息，例如银行帐户数据或私人文件。为了确保这些信息的隐私，应准确开发用户身份验证系统。在这项工作中，我们专注于生物特征认证，因为它取决于用户的固有特征，因此可以提供个性化的身份验证系统。具体而言，我们提出了一种基于心电图 (EEG) 的用户身份验证系统，该系统采用单类和多类机器学习分类器。从这个意义上讲，本文的主要创新之处在于引入了孤立森林和局部异常因子分类器作为用户身份验证的新工具，并研究了它们与 EEG 数据的适用性。此外，我们确定了对身份验证贡献较大的 EEG 通道和脑电波，并将它们与传统的降维技术、主成分分析和 χ 2 统计检验进行了比较。在我们的最终提案中，我们详细阐述了一种使用孤立森林和随机森林分类器的抵抗随机伪造攻击的混合系统，最终获得 82.3% 的准确率、91.1% 的精确率和 75.3% 的召回率。
无线脑电图：系统与研究的调查
近年来，流行的脑电图 (EEG) 监测方法引起了商业界的广泛关注，主要集中在硬件小型化方面。这导致了具有无线功能的便携式 EEG 设备的多样化发展，允许相对不受限制的用户在实验室外的现实生活中使用它们。这些设备的广泛可用性和相对可负担性为 EEG 研究领域的新手提供了较低的入门门槛。然而，设备种类繁多，制造商有时沟通不透明，使得很难获得对这一硬件领域的概述。同样，鉴于现有 (无线) EEG 知识和研究的广度，开始提出新想法可能具有挑战性。因此，本文首先列出了 48 种无线 EEG 设备，以及一些重要的（有时很难获得的）功能和特性，以便进行并排比较，同时简要介绍了每个方面以及它们如何影响人们的决策。其次，我们调查了以前的文献，并重点研究了 110 篇使用无线 EEG 的高影响力期刊出版物，我们按应用对其进行了分类，并分析了所用设备、通道数、样本量和参与者移动性。总之，在考虑新的无线 EEG 设备和研究时，这些为在硬件和实验先例方面做出明智的决策提供了基础。同时，本文提供了背景材料和关于这一越来越容易获得的研究领域的陷阱和注意事项的评论。
基于可穿戴脑电图的诊断
早期检测对于控制阿尔茨海默病 (AD) 进展和延缓认知衰退至关重要。磁共振成像等传统医疗程序成本高昂，需要长时间等待，并且需要复杂的分析。或者，在过去几年中，研究人员已经成功评估了基于机器学习和脑电图 (EEG) 的 AD 检测方法。尽管如此，这些方法通常依赖于手动处理或涉及非便携式 EEG 硬件。这些方面对于自动诊断而言并不理想，因为它们需要额外的人员并妨碍便携性。在这项工作中，我们报告了基于使用 16 个通道的商业 EEG 采集系统的自驱动 AD 多类判别方法的初步评估。为此，我们记录了三组参与者的 EEG：轻度 AD、轻度认知障碍 (MCI) 非 AD 和对照组，并实施了自驱动分析流程来区分这三组。首先，我们将自动伪影剔除算法应用于 EEG 记录。然后，我们从预处理的时期中提取了功率、熵和复杂性特征。最后，我们通过留一交叉验证使用多层感知器评估了多类分类问题。我们获得的初步结果与文献中的最佳结果（0.88 F1 分数）相当，这表明可以通过基于商业 EEG 和机器学习的自驱动方法检测 AD。我们相信这项工作和进一步的研究可能有助于在一次咨询会话中检测 AD，从而降低与 AD 筛查相关的成本并可能推进医疗治疗。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）
跨任务导向的脑电信号分析方法
跨任务脑电信号分析方法研究已成为一个快速发展的研究热点。近年来，越来越多的研究者将脑电信号分析中广泛使用的特征应用到跨任务脑电信号分析研究中，包括功率谱密度（PSD）特征（Touryan et al.，2016；Adewale and Panoutsos，2019）、融合特征（Kakkos et al.，2021）等，旨在找到有效处理任务间差异的方法。同时，一些研究者通过与传统特征分类方法进行比较，探索出对不同任务之间的差异更加友好的分类器，包括多层感知器神经网络（MLPNN）（Kamrud et al.，2021）、领域自适应方法（Zhou et al.，2022）、滑动窗口支持向量机（SVM）（Boring et al.，2020）等。另一方面，为了缩小任务间的差异，提出了一些基于深度学习模型的新型跨任务模型，如卷积神经网络（CNN）（Mota et al.，2021）、循环神经网络（RNN）（Gupta et al.，2021）、基于度量的方法（Jia et al.，2023）、CNN 与 RNN 的组合（Zhang et al.，2019；Zhou et al.， 2019；Taori等，2022）等。但跨任务脑电信号分析方法领域仍有许多未探索的领域，例如：任务分割与复杂度设计（Kamrud等，2021）、多源域自适应应用（Zhou等，2022）、多尺度多方向滤波器研究（Taori等，2022）、同时考虑特征提取和特征分类、增加数据量等。另外，跨任务分析与比较常见的跨学科研究也存在一些相互联系。本研究将从特征提取和特征分类的角度对跨任务脑电信号分析相关的文献进行综述，并讨论跨任务研究与跨学科研究对于脑电信号分析的关系，最后提出我们原创的观点，以期为跨任务脑电信号分析研究领域提供有益的建议。