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QEEGNet：用于增强脑电图编码的量子机器学习
摘要 — 脑电图 (EEG) 是神经科学和临床实践中监测和分析大脑活动的重要工具。传统的神经网络模型（例如 EEG-Net）在解码 EEG 信号方面取得了相当大的成功，但经常难以应对数据的复杂性和高维性。量子计算的最新进展为通过量子机器学习 (QML) 技术增强机器学习模型提供了新的机会。在本文中，我们介绍了 Quantum-EEGNet (QEEGNet)，这是一种新型混合神经网络，它将量子计算与经典 EEGNet 架构相结合，以改进 EEG 编码和分析，作为一种前瞻性方法，承认结果可能并不总是超越传统方法，但它显示了其潜力。QEEGNet 在神经网络中整合了量子层，使其能够捕获 EEG 数据中更复杂的模式并可能提供计算优势。我们在基准 EEG 数据集 BCI Competition IV 2a 上评估了 QEEGNet，表明它在大多数受试者和其他抗噪性方面始终优于传统 EEG-Net。我们的研究结果凸显了量子增强神经网络在脑电图分析中的巨大潜力，为该领域的研究和实际应用指明了新的方向。索引词——脑电图、脑电图分类、量子机器学习、量子算法、深度学习、脑机接口
通过图像到脑电图编码模型探测人类视觉
理解视觉刺激和大脑活动之间的复杂相互作用一直是认知神经科学的焦点。人工智能 (AI) 的出现为实验和计算神经科学研究提供了新的见解。在这项研究中，我们开发了一个开创性的编码框架，称为“Img2EEG”，作为研究视觉机制的创新工具。在个体受试者层面的大规模自然图像 EEG 数据集上训练后，Img2EEG 可以有效地学习个性化的大脑优化特征，并在给定任何图像输入的情况下生成高度逼真的 EEG 信号。使用 Img2EEG，我们可以跟踪视觉过程背后的时间动态，并揭示视觉感知个体差异的可能机制。此外，向 Img2EEG 输入与其原始训练数据集截然不同的新图像集，人工生成的 EEG 信号重现了经典的面部特定“N170”ERP 和对象特征多元模式分析结果。此外，我们的 Img2EEG 编码模型还可以执行 EEG 到图像的零样本检索任务，其表现优于当前最先进的 EEG 解码模型。总体而言，从视觉输入到高时间分辨率脑信号的 Img2EEG 映射为探索人类视觉表征提供了新颖而强大的方法。
脉冲方法中的光学相编码储存库计算
储层计算是一种植根于经常性神经网络的时间序列处理的监督机器学习方法[1，2]。受到大脑机制的启发，许多相互连接的人工神经元过程输入输入并显示内部记忆。反复的神经网络随后适合于语音识别等时间任务[3，4]，但以难以训练的代价。网络的所有权重需要在时间[5]中使用反向传播进行训练，这是一种耗时的，并非总是在融合[6]。不同，在储层计算（RC）中，仅训练输出层的权重以处理信息[7，8]。这些结构是由三个元素组成的：将数据注入系统中的输入层，由随机连接的大量神经元（或节点）组成的储层，以及一个外部（或读取）层以从储层中提取信息。在储层上的某些条件下，用简单的线性回归训练输出层就足够了[1，8]。在本文中，我们使用单个非线性节点（如[9]中）提供了储层协议的设计。尽管最近的作品已通过光学频率梳子的频率组件成功实现了储层和神经形态的组合[10-12]，但我们在这里利用了时间特征，即脉冲基础，光频率梳子作为储层的节点。此外，使用相干性同伴检测，因此可以在场的相分量中编码信息，而不是其强度或弹性。我们表明，尽管有少量的节点和低可线性的节点，但我们的协议具有良好的性能，同时显示非线性记忆和预测可供使。我们的系统建立在可以使用光脉冲来构建尖峰储层的概念上[13，14]，并且信息注入的相位编码可以在光子储层计算机中获得更好的性能[15，16]。基于光学的计算[17]可能能够给予对电子设备的速度或能源效率。
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
编码多音节：长 a 拼写为 ay、a_e、ai 状态...
提供独立练习。轮到你了。仔细考虑单词 explain 的拼写。这个单词是什么？仅限学生：explain 第一步是什么？学生：点击音节。开始吧。学生：ex（tap）plain（tap）第二步是什么？学生：扩展并拼写每个音节。扩展并拼写 ex 。你是怎么拼写 /ĕĕĕ/ 的？学生：e 写下来。你是怎么拼写 /ks/ 的？学生：x 写下来。再次点击 explain 中的音节。学生：ex（tap）plain（tap）第二个音节是什么？学生：plain 扩展并拼写 plain 。你是怎么拼写 /p/ 的？学生：p 写下来。你是怎么拼写 /lll/ 的？学生：l 写下来。你必须从多个拼写模式中选择一种来拼写 /āāā/ 吗？学生：是的在 /āāā/ 的拼写位置画一个空白。plain 的最后一个音是什么？学生：/nnn/ 你如何拼写 /nnn/？学生：n 写下来。第三步是什么？学生：排除不能使用的模式。思考：哪些模式不能用来拼写普通话中的 /āāā/？给学生时间思考和回答。可能的答案：_ay 不能使用；它通常位于单词末尾，后面没有辅音第四步是什么？学生：选择剩下的一个模式来拼写声音。你能做些什么来帮助你决定选择哪种模式？学生：用两种方式写出来做吧。看看两个单词（explane 和 explain）。哪一个看起来正确？让学生讨论两个选项并选择他们认为正确的那个。正确答案的支架：解释。通过指向每个模式并说出声音来检查你的工作。这个词是什么？学生：解释
聆听和想象的 MEG 对旋律反应的声学特征编码
音乐意象是在没有外部听觉输入的情况下对音乐进行的内部再创造。虽然许多研究已经调查了音乐聆听和意象的神经相关性，但很少有研究探讨后者过程中声学特征的编码。在本研究中，我们采用多元时间响应函数 (mTRF) 来检查在音乐聆听和意象过程中，音符起始、包络和包络起始等旋律特征如何编码在脑磁图 (MEG) 反应中。我们的分析表明，音符起始和包络起始在聆听和意象条件下都能显著预测 MEG 反应。值得注意的是，这些声学特征和神经活动之间的相关性在群体和个体层面都很明显。此外，预测相关拓扑图显示在聆听和意象任务期间位于颞叶上方的通道中的相关值会增加。
在听故事中使用词语上下文语义进行 MEG 编码
大脑编码是将刺激映射到大脑活动的过程。关于功能性磁共振成像 (fMRI) 的语言大脑编码，有大量与句法和语义表征相关的文献。脑磁图 (MEG) 具有比 fMRI 更高的时间分辨率，使我们能够更精确地观察语言特征处理的时间。与 MEG 解码不同，使用自然刺激的 MEG 编码研究很少。现有的关于故事聆听的研究侧重于音素和简单的基于单词的特征，而忽略了上下文、句法和语义方面等更抽象的特征。受先前 fMRI 研究的启发，我们使用基本的句法和语义特征，以不同的上下文长度和方向（过去与将来）对 8 名听故事的受试者的数据集进行 MEG 大脑编码研究。我们发现 BERT 表示可以显著预测 MEG，但不能预测其他句法特征或词向量（例如 GloVe），这使我们能够在听觉和语言区域随时间以分布式方式对 MEG 进行编码。特别是，过去的背景对于获得显著的结果至关重要。索引术语：大脑编码、人机交互、MEG、句法、语义、上下文长度
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
在分心编码期间，年轻和老年人的alpha调制
通过α功率调节感觉神经元兴奋性。未能调节α功率并抑制分心信息的老年人在注意力和工作记忆任务中的报道。鉴于编码过程中的α功率可以预测随后的内存性能，因此异常振荡调制可能在与年龄相关的记忆缺陷中起作用。但是，在分散注意力时，在编码目标时，记忆性能或α调制是否存在与年龄相关的差异。在这里，我们表明，年龄较大的成年人和年轻人都能够编码与干扰因素配对的目标，并且在编码预测识别成功过程中的α功率调制水平。即使老年人表现出更高的分心迹象，但这并没有损害其目标信息的情节记忆。另外，我们证明，老年人仅通过增强目标处理和抑制分散处理过程而在高度分散注意力期间仅调节α功率。这些结果表明，年轻人和老年人都能够成功采用相同的抑制控制机制，但是当分散注意力最小的时候，老年人都无法呼吁这些机制。这项研究的发现使我们对整个生命周期编码的记忆的机制有了更多的了解。