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移动的脑电图记录 -
与运动相关的皮质电势（MRCP）是一种脑信号，可以使用表面脑电图（EEG）记录，代表与运动制备有关的皮质过程。MRCP已通过简单的单关节运动进行了广泛的研究，但是，这些运动通常缺乏生态有效性。生态有效性是指发现对现实情况的普遍性，例如神经系统康复。此范围审查旨在综合研究MRCP在生态有效的运动任务中的研究证据。搜索六个电子数据库识别的102项研究，该研究在多关节运动过程中研究了MRCP；这些研究中有59项研究了生态有效的运动任务，并被包括在审查中。纳入的研究调查了适用于日常情况的15项不同运动任务，但这些任务在很大程度上是在健康人群中进行的。合成的发现表明，在生态上有效的运动中，MRCP信号的记录和分析是可能的，但是信号的特征似乎在不同的运动任务（即具有更复杂性，认知负荷增加的人，或次要运动任务）和不同种群（即专业表演者，帕克森氏病人和老年人）中有所不同。临床人群中研究的稀缺性强调了对具有神经系统和年龄相关疾病患者进行进一步研究的必要性，以取得我们对MRCPS特征的理解，并确定其潜力作为衡量神经恢复和干预效率的潜力。基于生态有效运动期间采用的基于MRCP的神经调节干预措施仅在一项研究中代表，因为这些综述在简单的关节运动中已大部分提供了这些干预措施。尚未确定使用生态有效运动来控制BCI驱动的外部设备的研究；这可能反映了与从MRCPS准确分类功能运动相关的技术挑战。未来研究基于MRCP的干预措施的研究应使用与日常情况有关的运动任务。这将有助于将此知识应用于康复环境。
用于滤波脑电图的单通道方法...
Queiroz，Carlos Magno Medeiros，1971 - 单通道方法过滤受面部肌电图严重污染的脑电信号 [电子资源] / Carlos Magno Medeiros Queiroz。 - 2022 年。主管：Adriano de Oliveira Andrade。论文（博士） - 乌贝兰迪亚联邦大学，电气工程研究生课程。访问方式：互联网。可从以下网址获取：http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.8032 包括参考书目。包括插图。 1. 电气工程。 I. 安德拉德，阿德里亚诺·德奥利维拉，1975-，（东方）。二.乌贝兰迪亚联邦大学。电气工程研究生课程。三标题。 CDU：621.3 André Carlos Francisco 图书管理员 - CRB-6/3408
分布式无线脑电图采样中的弹性方面
A.动机根据美国国家标准与技术研究所（NIST）的定义，信息物理系统（CPS）的弹性是指预测不同不利和/或危险情况的能力[1]。根据这个定义，弹性系统必须能够抵抗不同的条件，同时提供可接受的运行和服务质量水平。系统弹性对于电信、物流、运输等不同领域的应用都很重要。因此，有大量关于弹性问题的研究[2]，[3]。弹性技术系统必须至少具有自我意识、自适应和自我重构能力，才能自我修复。实现这些功能是一项复杂的任务，可能需要使用人工智能（AI）算法。要具有自适应和自我重构能力，CPS 必须能够“思考”和决策。我们认为，弹性不仅仅是安全性和可靠性的总和，也就是说，认知才是关键[4]。
脑电图特征可预测重度抑郁症的抗抑郁反应
1 华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州，中国。2 斯坦福大学精神病学和行为科学系，美国加利福尼亚州斯坦福。3 斯坦福大学吴仔神经科学研究所，美国加利福尼亚州斯坦福。4 美国退伍军人事务帕洛阿尔托医疗保健系统和塞拉太平洋精神疾病研究、教育和临床中心 (MIRECC)，美国加利福尼亚州帕洛阿尔托。5 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心精神病学系。6 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心奥唐奈脑研究所。7 脑诊所基金会脑诊所研究所，荷兰奈梅亨。8 荷兰马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院认知神经科学系。9 美国马萨诸塞州贝尔蒙特哈佛医学院和麦克莱恩医院精神病学系。 10 纽约州精神病研究所和哥伦比亚大学医学院精神病学系，纽约州纽约市，美国。11 乌得勒支大学实验心理学系，荷兰乌得勒支。12 荷兰神经护理集团，荷兰奈梅亨。13 以下作者贡献相同：Madhukar H. Trivedi、Amit Etkin。✉ 电子邮件：amitetkin@stanford.edu
脑电图特征可预测重度抑郁症的抗抑郁反应
δ 通讯地址：Amit Etkin，amitetkin@stanford.edu。贡献：WW 参与了数据的分析和解释以及手稿的起草和修改。YZ 和 JJ 参与了数据的分析和手稿的起草。MVL 和 GAF 参与了手稿的起草和修改。CER、CC、CCF、NK、CAC、RW、RT、HMT、KM、TLC、KS、MKJ 和 JMT 参与了研究的实施、数据的分析和解释以及手稿的修改。TD、PA、PJM、MMW 和 MF 参与了研究的设计和实施。DAP、MA 和 MHT 参与了研究的设计和实施以及手稿的起草和修改。AE 参与了研究的设计和实施、数据的分析和解释以及手稿的起草和修改。*博士Etkin 和 Trivedi 作为资深作者做出了同等贡献
脑电图变化作为基于神经科学的认知技能训练计划
背景：大脑是一个容易受到身体变化影响的器官。由于大脑是一个容易受到身体变化影响的器官，因此已知大脑在记忆、视力、智力和平衡方面会出现异常。执行功能已被证明与学业成绩和学习能力以及一系列神经发育障碍有关。许多传统的教育干预措施对有特殊学习障碍的学生的失败可能归因于执行功能的巨大缺陷，包括工作记忆和抑制。目的和目标：本研究考察了 BrainWare SAFARI（一种基于计算机的培训）如何帮助有特殊学习障碍的学生提高他们的执行功能和以注意力和冥想水平为指标的特定学习障碍。材料和方法：本实验研究了一项特定的 12 周神经科学认知技能计算机培训计划 BrainWare SAFARI 对有特殊学习障碍的小学生认知处理的有效性。结果：本研究结果表明，所有参与者都能够完成 BrainWare SAFARI 中的部分课程，并在认知处理的多个领域获得显著改善。结果还表明，注意力水平的变化具有统计学意义，而冥想水平的变化则没有统计学意义。结论：因此，这项基于神经科学的认知技能计算机培训计划 BrainWare SAFARI 可以提高学业成绩。
精神障碍患者的脑电图障碍的特征
在国内和外国特殊文献中，有关于精神分裂症的数据，癫痫患者的左侧标志数量增加。具体而言，已证明大脑的功能性间歇性不对称性可调节癫痫病[30-32]中抑郁状态的严重程度，局灶性癫痫中横向化的各种迹象以及更大的左半球易受癫痫生成的脆弱性[33-36]。同时，关于功能性感觉运动不对称性与癫痫中特定的心理病理学符号的谱连接的连接有关的数据仍然没有清晰且统计确认的数据。根据大脑半球之间的相互关系来解释许多临床数据，但它们被各种研究人员含糊不清，因此很难整合文献数据[37-41]。
通过脑电图 (EEG) 频谱对织物触觉刺激进行神经感知辨别
在神经科学领域，对织物与皮肤相互作用过程中的感觉知觉的精确评估仍然知之甚少。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 光谱强度研究不同纺织品对织物刺激的皮质感觉反应，并评估 EEG 频带、传统主观问卷和材料物理性质之间的关系。招募了 12 名健康成年参与者来测试三种不同纺织品成分的织物，这三种织物分别为 1) 棉、2) 尼龙和 3) 涤纶和羊毛。通过织物触感测试仪 (FTT) 定量评估织物的物理性质。邀请受试者通过主观问卷和客观 EEG 记录对织物样品的感觉知觉进行评分。对于不同的织物刺激，EEG 的 Theta 和 Gamma 波段相对光谱功率存在显著差异（P < 0.05）。 Theta 和 Gamma 能量与问卷调查的大多数主观感觉以及 FTT 测量的织物物理特性具有显著相关性（P < 0.05）。EEG 频谱分析可用于区分不同纺织成分的织物刺激，并进一步指示织物刺激过程中的感觉知觉。这一发现可为进一步通过 EEG 频谱分析探索性研究感觉知觉提供依据，可应用于未来假肢中皮肤触觉的大脑发生器的研究以及工业中感觉知觉的自动检测。
基于机器学习的精神分裂症和主要抑郁症的脑电图表型
尽管精神诊断是基于公开特征（例如行为，情绪和思想）的现象学区别，但具有脑电图（EEG）神经病理学机制（EEG）的确定仍然具有挑战性。在使用脑电图确定的神经生理表型中，精神分裂症（SZ）和主要抑郁症（MDD）始终没有推荐的脑模型。以前的EEG研究集中在病理生理学的区别和症状关系上（1-3）。SZ和MDD的临床变化非常异质（4-6）。除了基于SZ和MDD之间的现象学区别的临床诊断之外，使用机器学习的脑电图定义可以提供促进治疗突破的见解（7-10）。，通过应用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）（11）来确保精神疾病中的分类表现。听觉P300（AP300）是SZ和抑郁症患者的代表性神经生理指标（12-15）；但是，一些研究为抑郁症指标提供了不一致的发现（16）。ap300包括N1和P3组件，它们在100毫秒左右的最大电位和最正的电位分别是听觉刺激发作后300毫秒左右的最积极电位。通常观察到中线电极中P3和N1振幅的变化（17，18）。另外，定义时间范围内振幅的宽度也可以表明病理状态（21）。此外，每个组件定义时间范围内的最高峰电势在各个个体之间显示出较大的变化，因为每个成分都包含几种神经生物学属性（19，20）。AP300在听觉响应以及工作记忆和注意力过程中反映了认知过程（22，23）。n1已被定义为目标刺激的早期感觉输入的神经分配（24、25），而N1减少可以反映SZ和情绪障碍中的异常选择性注意（26 - 29）。p3是AP300的主要组成部分，它是由信息处理的晚期积极潜力产生的，例如在普通情况下的输入罕见事件（30，31）。n1和p3降低（32，33）。几项研究还报道了MDD患者的N1和P3的延迟延迟和幅度降低（13、34-36）。在这里，我们比较了健康对照组（HCS）与SZ和MDD患者之间的AP300。为了鉴定SZ和抑郁症的大脑表型，N1和P3成分的变化在三个维度上表达，即通过使用雷达图表，峰值，潜伏期，振幅和皮质来源的峰值。此外，我们使用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）分类器应用机器学习技术，以适用于每个两组分类。
使用 Arduino 和
摘要 — 本文介绍了使用 Arduino 和 Mindflex 技术开发脑控假手的过程。本研究的目的是设计一个系统，使残疾人士能够通过他们的脑信号控制假手。脑电图 (EEG) 信号用于捕获和解释用户执行特定手部动作的意图。Neurosky 芯片与 Arduino 集成以获取实时 EEG 信号，而 Mindflex 技术采用 EEG 耳机，可作为捕获脑信号的非侵入式用户友好界面。通过分析这些信号，生成命令来控制假手的运动。原型实现包括集成伺服电机等机电元件以激活假肢。进行了广泛的测试和模拟，以评估系统性能和效率。分析并比较了来自 openbci 设备和 Mindflex 的验证数据，以评估大脑命令的准确性和可靠性。结果显示用户和伺服电机之间的交互成功，表明使用 EEG 信号控制手假肢的可行性。生成大脑命令所实现的准确性验证了所开发系统的有效性。这项研究有助于假肢技术的进步，为提高残疾人的生活质量提供了新的可能性。