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重新利用脑电图监测用于建立脑老化生物标志物的一般麻醉：探索性研究
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
从点过程到量子光学元件和后背
Div> A Institute of Health and Analytics, Petronas Technology University, Silver, Malaysia B Institute of Autonomous Systems, Petronas Universiti Technology, Silver, Malaysia C Department of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Technology Petronas, Silver, Malaysia D Department of Neuroscience Electronique, Informatique et image (LE2I), ERL Vibot CNRS 6000, Universite de Bourgogne, France
静止状态脑电图脑活动在新生儿可以预测年龄，并且表明神经发育结果
目的：脑电图（EEG）可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异，称为脑年龄差距，可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途，用于估计新生儿的脑年龄间隙，因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法：我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展（BSID）结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后，我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果：在两个测试数据集中，仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟，模型生成准确的年龄预测：平均绝对误差= 1.03周（p值= 0.0001）和0.98周（pValue = 0.0001）。在一个测试数据集中，在9个月的随访BSID结局中，严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异：平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周（p-value = 0.04）。结论：这些发现表明，深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性，并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显：新生儿大脑年龄间隙的幅度，仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算，可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
计算机辅助分析常规脑电图以识别癫痫的隐藏生物标志物：系统评价方案
摘要 简介 癫痫的诊断通常依赖于神经科医生对脑电图 (EEG) 的视觉解释。癫痫在脑电图上的标志是发作间期癫痫样放电 (IED)。该标记缺乏敏感性：仅在癫痫患者 30 分钟常规脑电图中的一小部分中可捕获到它。在过去的 30 年里，人们对使用计算方法来分析脑电图而不依赖于 IED 的检测的兴趣日益浓厚，但目前尚无一种方法应用于临床实践。我们旨在回顾应用于动态脑电图分析的定量方法的诊断准确性，以指导癫痫的诊断和治疗。方法与分析该方案符合 Cochrane 对诊断测试准确性系统评价的建议。我们将在 MEDLINE、EMBASE、EBM 评论、IEEE Explore 以及灰色文献中搜索 1961 年以后发表的文章、会议论文和会议摘要。我们将纳入观察性研究，这些研究提出了一种计算方法来分析脑电图以诊断成人或儿童癫痫，而不依赖于 IED 或癫痫发作的识别。参考标准是医生对癫痫的诊断。我们将报告每个标记的估计汇总敏感度和特异性以及接收者操作特征曲线下面积 (ROC AUC)。如果可能，我们将对每个单独的标记的敏感度和特异性以及 ROC AUC 进行荟萃分析。我们将使用改进的 QUADAS-2 工具评估偏倚风险。我们还将描述用于信号处理、特征提取和预测建模的算法，并评论不同研究的可重复性。道德与传播 不需要伦理批准。研究结果将通过同行评审的出版物传播，并在与该领域相关的会议上发表。 PROSPERO 注册号码 CRD42022292261。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
通过脑电信号测量认知好奇心的状态
摘要 — 了解好奇心背后的神经生理机制并因此能够识别一个人的好奇心水平，将为神经科学、心理学和计算机科学等众多领域的研究人员和设计师提供有用信息。揭示好奇心的神经相关性的第一步是在好奇状态下收集神经生理信号，以便开发信号处理和机器学习 (ML) 工具来识别好奇状态和非好奇状态。因此，我们进行了一项实验，其中我们使用脑电图 (EEG) 测量参与者在被诱导进入好奇状态时的大脑活动，使用琐事问答链。我们使用两种 ML 算法，即滤波器组公共空间模式 (FBCSP) 与线性判别算法 (LDA) 相结合，以及滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，以将好奇的 EEG 信号与非好奇的 EEG 信号进行分类。总体结果表明，两种算法在 3 到 5 秒的时间窗口内均获得了更好的性能，表明最佳时间窗口长度为 4 秒（FBTSC 的分类准确率为 63.09%，FBCSP+LDA 的分类准确率为 60.93%）可用于基于 EEG 信号的好奇心状态估计。索引术语 — 好奇心 - 心理状态 - 学习 - 脑电图 - 被动脑机接口
人类颅内脑电图研究，指南和良好实践的进步
以及解决熟练的研究人员遇到的问题。范围是三倍：（i）回顾IEEG研究中的常见实践，（ii）建议使用IEEG数据合作的潜在准则，并根据最广泛的实践回答常见问题，以及（iii）基于当前的神经生理学知识和方法论，为IEEG研究中的良好实践标准奠定了基础。本文的组织遵循IEEG数据处理的步骤。第一部分将IEEG数据收集的上下文化。第二部分着重于颅内电极的定位。第三部分突出显示了主要的预处理步骤。第四部分提出了IEEG信号分析方法。第五部分讨论了统计方法。第六部分对IEEG研究提出了一些独特的观点。最后，为了确保在整个手稿中保持一致的命名法，并与其他指南保持一致，例如脑成像数据结构（BID）和OHBM数据分析和共享最佳实践委员会（COBIDAS），我们为与IEEG研究相关的术语提供了词汇。
利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一项小型综述
在当今的数字信息时代，人类对视觉制品的接触已达到前所未有的几乎无处不在的程度。其中一些文化制品被提升到艺术品的地位，这表明人们对这些物品有着特殊的欣赏。对许多人来说，对此类艺术品的感知与审美体验 (AE) 相吻合，而审美体验可以对健康和幸福产生积极影响。AE 由复杂的认知和情感心理和生理状态组成。对 AE 背后的神经动力学有更深刻的科学理解将允许开发被动脑机接口 (BCI)，该接口提供个性化的艺术呈现，以改善 AE，而无需明确的用户反馈。然而，视觉神经美学领域的先前实证研究主要研究非自然实验室条件下 AE 的功能性磁共振成像和事件相关电位相关性，这可能不是实用神经美学 BCI 的最佳特征。此外，直到最近，AE 在很大程度上被定义为美丽或愉悦的体验。然而，这些概念并未涵盖所有类型的 AE。因此，这些概念的范围太窄，无法实现跨个体和跨文化的个性化和最佳艺术体验。这篇叙述性迷你评论总结了基于振荡脑电图 (EEG) 的视觉神经美学的最新进展，并绘制了开发生态有效的神经美学被动 BCI 系统的路线图，该系统可以优化 AE 及其有益后果。我们详细介绍了已报道的 AE 振荡 EEG 相关性，以及用于对 AE 进行分类的机器学习方法。我们还强调了神经美学的当前局限性，并提出了改进 AE 的 EEG 解码的未来方向。
FastEMD–CCA 算法用于无监督快速去除脑电图中的眨眼伪影
a 马来西亚霹雳州国油工艺大学健康与分析研究所 b 马来西亚霹雳州国油工艺大学自治系统研究所 c 马来西亚霹雳州国油工艺大学电气与电子工程系 d 马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学神经科学系 e 法国勃艮第大学 ERL VIBOT CNRS 6000 电子、信息与图像实验室 (Le2i)