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基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
对文章的回应，``ICA的错误
通过独立组件分析（ICA）的数据分解通常应用于生物物理和神经生理学数据，以删除造影和/或单独的大脑源活性，例如在脑电图（EEG）和fMRI数据中（Makeig等，1995； McKeown等； McKeown等； Makeig等，1995; McKeown et al。，1998）。ICA将数据矩阵作为输入（EEG时间课程或fMRI MAPS）提取组件“激活”（eeg的组件时间课程或fMRI的组件课程），由“ unmixing”矩阵定义。通过取消矩阵的倒数，可以将原始数据矩阵表示为这些组件“激活”的线性组合。但是，ICA作为一种盲源分离方法，不应盲目应用。有几个假设可以证明将独立组件分析（ICA）合理为给定的数据。
评估基于英语音素的想象语音大脑计算机接口，低成本脑电图
沟通困难大大降低了瘫痪和身体受损的人的生活质量。脑电图（EEG）脑 - 计算机界面（BCIS）为这些人提供潜在的通信方法，因为他们不需要侵入性手术或物理装置控制。尽管在EEG BCI范式中有充分的文献记录了虚拟键盘协议，但p300拼写器和稳态视觉诱发电位（SSVEP）在视觉上征税和疲劳。运动图像可以将其硬编码为特定的键或按钮；但是，这需要大量的数据培训和多个特定手势的耗时编码。在机器学习分类器中，秘密或想象的语音BCI范式编码了想象中的特定脑电图模式为离散输出。语言核心成分，音素，已经报道了
与现实世界阅读相关的认知吸收独立皮质活动和连接
在生态有效背景下描述文本阅读背后的大脑活动，并确定这些活动的某些方面是否独立于一个人的认知吸收 (CA) 状态，这是认知神经科学中重要但尚未探索的研究方向。这项研究调查了 25 名人类受试者在观看现场戏剧舞台表演时与文本阅读相关的眼动行为和脑电图 (EEG) 活动，并进一步评估了与自我感知 CA 的关系。从行为上讲，受试者预期文本的出现，并以独立于 CA 的方式看待它。从神经生理学上讲，文本存在/不存在主要通过 EEG θ 活动和视觉空间处理区域内或之间的 β 连接来区分。重要的是，文本存在相关的额叶眼区 θ 活动增加和楔前叶与初级视觉皮层之间的 β 连接与 CA 无关，表明文本阅读行为的自动化中存在潜在作用。
原创研究年轻人夜间大脑活动指纹状模式也出现在老年人身上
目的：定量睡眠脑电图被视为脑电图“指纹”，即它在个体内稳定但个体之间有差异。然而，到目前为止，几乎所有针对这方面的研究都是在年轻男性中进行的。因此，很想知道睡眠脑电图指纹概念是否适用于男女老年人样本。患者和方法：从三个不同子样本（每个子样本 30 名健康个体）获得的数据被重新用于当前的二次分析（年轻男性（YM）= 25.6 ± 2.4 岁，老年男性（EM）= 69.1 ± 5.5 岁，老年女性（EW）= 67.8 ± 5.7 岁）。个体在睡眠实验室中睡了十次，总共进行了 900 个研究夜晚。然而，为了避免因干预相关的睡眠脑电图功率谱变化而导致的误解，仅包括没有任何干预的 3 个假性睡眠夜，将数据集减少到 270 个。为了确定假性睡眠夜对之间 NREM 睡眠脑电图功率谱的稳定性，分别按样本计算受试者内和受试者之间的曼哈顿距离测量值。结果：无论是子样本还是假性睡眠夜对，在受试者内功率谱比较中都观察到最低距离测量值，即最大相似度（EW 的平均距离测量值范围为 3.82 至 4.06，EM 的平均距离测量值范围为 3.55 至 3.63，YM 的平均距离测量值范围为 3.04 至 3.62）。此外，样本之间的个体内相似度没有显着差异。受试者之间的功率谱距离测量值明显较大（EW 的平均距离测量值范围为 12.95 至 13.15，EM 的平均距离测量值范围为 12.21 至 12.57，YM 的平均距离测量值范围为 10.33 至 10.78），且年轻人和老年人之间存在显著差异。结论：本研究结果支持以下观点：睡眠脑电图功率谱是一种类似于个人特征的特征，直到老年仍保持独特性。这一发现可能有助于提高测量干预效果的灵敏度。关键词：睡眠脑电图功率谱、衰老与睡眠、睡眠脑电图的遗传性、脑电图指纹、类似于特征的定量脑电图特征、睡眠脑电图的个体性
在获得和模拟脑电图中的创新信号是对生物医学技术的文献综述和应用的综合研究
在这项研究中，对信息进行了搜索，其中可以知道生物医学在大脑信号中使用的多种应用。主要目的是提供网络数据库中获得的信息，该信息基于逮捕和管理多种项目的创建多种项目，这些信号在包括BCI系统的设备中开发，这些设备控制着由BCI系统控制由人脑产生的信号处理的设备，这些信号可以通过该信息进行多个信息，从而使多个信息启发出来，这些信息可能会导致大脑的分析，并且可以使大脑的分析能够分析，而brice则是eSASS的分析。不同的器官，甚至全部是周围神经系统。通过信息的反馈寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号
在获得和模拟脑电图中的创新信号是对生物医学技术的文献综述和应用的综合研究
在这项研究中，对信息进行了搜索，其中可以知道生物医学在大脑信号中使用的多种应用。主要目的是提供网络数据库中获得的信息，该信息基于逮捕和管理多种项目的创建多种项目，这些信号在包括BCI系统的设备中开发，这些设备控制着由BCI系统控制由人脑产生的信号处理的设备，这些信号可以通过该信息进行多个信息，从而使多个信息启发出来，这些信息可能会导致大脑的分析，并且可以使大脑的分析能够分析，而brice则是eSASS的分析。不同的器官，甚至全部是周围神经系统。通过信息的反馈寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号
在模拟工业环境中使用 EEG 和 EOG 测量来检测认知过载
工业环境的特点将是由机器人技术和人工智能的进步带来的深远的生产自动化。因此，人类装配工人需要快速适应新的和更复杂的装配程序，这些程序很可能会增加认知负荷或可能导致超负荷。需要开发测量和优化协议以便能够监控工人的认知负荷。先前的研究使用了脑电图 (EEG，测量大脑活动) 和眼电图 (EOG，测量眼球运动) 信号，使用基本的基于计算机的静态任务，并且不会产生超负荷体验。在这项研究中，收集了 46 名参与者的 EEG 和 EOG 数据，这些参与者在执行生态有效的装配任务时引入了三个级别的认知负荷（低、高和超负荷）。较低的个体 alpha 频率 (IAF) 被认为是区分不同水平的认知负荷和超负荷的有希望的标记。
M2D2：用于癫痫脑活动时间定位的最大均值差异解码器
摘要 — 近年来，人们对利用基于脑电图 (EEG) 信号的深度学习模型监测癫痫患者的兴趣日益浓厚。然而，这些方法在应用于收集训练数据的环境之外时，往往表现出较差的泛化能力。此外，手动标记 EEG 信号是一个耗时的过程，需要专家分析，这使得将特定于患者的模型微调到新环境成为一项昂贵的任务。在这项工作中，我们提出了最大均值差异解码器 (M2D2)，用于自动时间定位和标记长时间 EEG 记录中的癫痫发作，以协助医疗专家。我们表明，当对不同于训练数据的临床环境中收集的 EEG 数据进行评估时，M2D2 实现了 76.0% 和 70.4% 的时间定位 F1 分数。结果表明，M2D2 的泛化性能明显高于其他最先进的基于深度学习的方法。
中间的机器：通过媒体艺术探索情感人为计算机整合的黑暗模式
随着我们与机器的关系变得更加亲密，我们观察到量化人类情感的努力，这在历史上产生了意想不到的后果。我们通过最新的技术发展来承认这种趋势的扩增，该技术旨在旨在通过“ Machine_in_the_the_middle”探索将情报与机械过程相结合的黑暗模式。Machine_in_the_middle是一个交互式系统，其中参与其中戴着脑电图，分析其神经活动以确定其情绪状态的近似值。使用电肌肉刺激的脸部被动画成与情绪识别系统输出相对应的表达。通过我们的工作，我们贡献了三种可能的黑暗模式的见解，这些模式可能会从情感融合中产生，包括：人类情感的减少主义，代理的破坏和寄生共生。我们希望这些见解的刺激性研究人员和从业人员能够更加谨慎地接触人类计算机的整合。