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评估佩戴耳机的脑电图系统在记录听觉诱发电位和心理负荷评估方面的作用
便携式神经成像技术的进步为深入了解日常行为背后的神经动力学和认知过程开辟了新的机会。在本研究中，我们评估了耳机式脑电图 (EEG) 系统对监测心理负荷的相关性。参与者 (N=12) 被指示在执行多属性任务电池 (MATB) 时注意偶尔出现的听觉警报，该任务电池的难度分为三种条件来操纵心理负荷。由听觉警报呈现引发的 P300 事件相关电位 (ERP) 被用作可用注意力资源的探测。在实验条件下比较了 P300 ERP 的幅度和延迟。我们的研究结果表明，可以使用耳机式 EEG 系统捕获 P300 ERP 成分。此外，对警报的神经反应可用于在单次试验水平上以高精度 (超过 80%) 对心理负荷进行分类。我们的分析表明，海绵传感器获取的信噪比在整个记录过程中保持稳定。这些结果突出了便携式神经成像技术在神经辅助应用开发中的潜力，同时也强调了目前将 EEG 传感器集成到日常生活可穿戴技术中存在的局限性和挑战。总的来说，我们的研究为越来越多的研究做出了贡献，这些研究探索了可穿戴神经成像技术在人类研究中的可行性和有效性
全局场时频表示... - 欧文实验室
摘要 — 意识障碍 (DOC) 患者的行为诊断具有挑战性，而且容易出错。因此，人们加大了对基于脑电图和事件相关电位 (ERP) 的床边评估的开发力度，这些评估对支持意识觉知的神经因素更为敏感。然而，使用这些技术对残留意识进行个体检测尚不成熟。在这里，我们假设大脑对听觉刺激的被动反应的跨状态相似性（定义为健康和受损意识状态之间的相似性）可以指示个体 DOC 患者的意识水平。为此，我们引入了基于全局场时频表示的判别相似性分析 (GFTFR-DSA)。该方法使用 GFTFR 作为脑电图特征，量化个体患者与我们构建的健康模板之间的平均跨状态相似性指数。我们证明，与传统的脑电图特征（例如时间波形）相比，所提出的 GFTFR 特征在 34 个健康对照中表现出更好的组内一致性。其次，我们观察到，最低意识状态患者（MCS，40 名患者）的 GFTFR 相似度指数明显高于无反应性觉醒综合征患者（UWS，54 名患者），这支持了我们的假设。最后，将线性支持向量机分类器应用于单个 MCS/UWS 分类，该模型实现了平衡的准确度和 0.77 的 F1 得分。总体而言，我们的研究结果表明，结合判别性和可解释性标记以及自动机器学习算法，对于 DOC 患者的鉴别诊断是有效的。重要的是，这种方法可以
基于 RSVP 的脑机接口基准数据集
本文报告了使用基于快速串行视觉呈现 (RSVP) 范式的脑机接口 (BCI) 系统获取的基准数据集。该数据集包含 64 名健康受试者 (sub1, ..., sub64) 在执行目标图像检测任务时的 64 通道脑电图 (EEG) 数据。对于每个受试者，数据包含两组（“A”和“B”）。每组包含两个块，每个块包括 40 次试验，对应 40 个刺激序列。每个序列包含 100 张以 10 Hz（每秒 10 张图像）呈现的图像。刺激图像是两类街景图像：有人的目标图像和没有人的非目标图像。目标图像在刺激序列中随机呈现，概率为 1 ∼ 4%。在刺激呈现过程中，要求受试者以主观的方式搜索目标图像并忽略非目标图像。为了保留所有原始信息，数据集是未经任何处理的原始连续数据。一方面，该数据集可用作基准数据集，用于比较基于 RSVP 的 BCI 中的目标识别算法。另一方面，该数据集可用于设计新的系统图并评估其 BCI 性能，而无需通过离线模拟收集任何新数据。此外，该数据集还为基于 RSVP 的 BCI 中的事件相关电位 (ERP) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的表征和建模提供了高质量数据。该数据集可从 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html 免费获取。
使用事件相关脑电位来评估运动......
现实世界中的行为会产生直接的感官后果。在数字环境中模仿这些后果是可以实现的，但技术限制通常会在用户操作和系统响应之间施加一定的延迟。评估这种延迟对用户的影响非常重要，最好使用不会干扰其数字体验的测量技术。一种这样的不引人注目的技术是脑电图 (EEG)，它可以通过从连续的 EEG 记录中提取事件相关电位 (ERP) 来捕捉与运动反应和感官事件相关的用户大脑活动。在这里，我们利用了这样一个事实：感官 ERP 成分（特别是 N1 和 P2）的幅度反映了感官事件被视为自身行为的预期结果的程度（自我生成效应）。参与者（N = 24）通过在虚拟键盘上输入代码来打开门，在虚拟现实 (VR) 环境中引发听觉事件。在参与者内部设计中，用户输入和声音呈现之间的延迟是跨块操纵的。有时，虚拟键盘会由模拟机器人操作，从而产生外部生成声音的控制条件。结果表明，相对于外部生成的声音，自生成声音的 N1（但不是 P2）振幅会降低，而 P2（但不是 N1）振幅会通过声音呈现的延迟以分级方式进行调制。N1 和 P2 效应之间的这种分离可以追溯到对自生成声音的基础研究。我们建议将 P2 振幅作为候选读数，以评估数字环境在系统延迟方面的质量和沉浸感。
长期肢体固定调节与抑制相关的脑电生理活动
长期固定对运动系统的影响已被描述为在运动准备、想象或执行期间，当必须进行运动时。但是，当必须抑制运动时会发生什么？长期肢体固定会调节运动抑制背后的生理反应吗？在健康参与者执行 Go/Nogo 任务时记录了事件相关电位 (ERP)，双手可以自由反应（T1/T4：固定前/后）或左手运动被石膏固定阻止时（T2：石膏固定后立即；T3：固定一周后）。在右侧（对照）侧，无论时间点如何，N140、N2 和 P3 成分在 Nogo 试验中显示出比在 Go 试验中更大的预期振幅。相反，在左侧（操纵侧），对 Nogo 试验的 ERP 反应的每个组成部分在不同时间点都表现出特定的差异，这表明抑制相关的 EEG 活动由于石膏的存在和固定时间的延长而显著降低。此外，在固定后阻断阶段（T3 阻断），对 Nogo 刺激的抑制相关 θ 波段活动降低。总之，这些发现可以解释为固定引起的可塑性变化的结果，石膏相关的皮质脊髓兴奋性调节（通过使用 TMS 研究）和对 Go 和 Nogo 试验的 β 波段降低也证明了这一点。因此，只有我们可以自由活动，抑制反应才会完全实现。固定一周后，阻断运动所需的抑制量较低，因此抑制相关反应也会降低。
采用多模式方法研究网络游戏障碍患者的静息态 fMRI 和听觉异常 ERP 的区域大脑活动
背景和目的：静息状态下的大脑活动可能与执行任务的能力有关；然而，涉及静息状态下功能性磁共振成像 (fMRI) 和事件相关电位 (ERP) 的多模态方法尚未广泛用于研究成瘾性疾病。方法：我们探索了 26 名患有网络游戏障碍 (IGD) 的患者和 27 名年龄和智商匹配的健康对照者 (HC) 的静息状态下 fMRI 和听觉异常 ERP 值。为了评估静息状态下 fMRI 的特征，我们计算了区域同质性 (ReHo)、低频波动幅度 (ALFF) 和低频波动幅度分数 (fALFF)；我们还计算了 ERP 的 P3 成分。结果：与HC相比，IGD个体在听觉ERP任务中表现出左侧枕下回的ReHo和fALFF值显著降低，右侧楔前叶的ReHo和ALFF值升高，左侧额上回的ALFF升高，以及中线中央顶叶区域的P3波幅降低。此外，IGD患者右侧颞下回和枕叶区域的静息态fMRI区域活动与P3波幅呈正相关，而左侧海马和右侧杏仁核的ReHo值与P3呈负相关。讨论与结论：我们的研究结果表明IGD患者难以与认知功能和感觉处理进行有效的互动，尽管其解释需要谨慎。本研究的结果将拓宽对IGD病理生理学背后神经生物学机制的整体理解。
注意力缺陷多动障碍：后进先出——大脑成熟延迟，衰退加速？
摘要虽然儿童期 ADHD 出现时的早期神经发育过程受到了广泛关注，但导致成年期 ADHD 变化的神经生物学机制仍未得到充分解决。我们希望使用一种电生理测量方法，即额中部 NoGo P3 事件相关电位 (ERP) 来描述成人 ADHD 中的神经发育变化，ERP 是 ADHD 大脑功能的重要神经生理指标，也是反应抑制和衰老的生物标志物。我们使用 128 通道 BioSemi 记录系统，在反应抑制任务中应用情绪价态和中性刺激，从 45 名 ADHD 患者和 41 名健康受试者中获得 ERP。我们的结果表明，与对照组相比，ADHD 受试者在青年期表现出发育 P3 轨迹延迟；他们在所有情绪价态中都表现出 P3 减少，并且在较小年龄时减少最为明显。P3 的差异在中年时减小，并在更高年龄时再次开始增加。因此，与结构性 MRI 指标类似，ADHD 患者额中部 NoGo P3 的大脑发育差异在青年期基本恢复正常。然而，从中年起，P3 再次减少。由于额中部 NoGo P3 反映了额叶区域的功能（在 ADHD 中表现出成熟延迟），我们的发现符合“后进先出”假说，该假说指的是大脑发育和衰老的镜像模式，并假设发育相对较晚的大脑区域会随着年龄的增长而相对较早地退化。因此，ADHD 可能不仅与神经发育延迟有关，还与过早的年龄相关衰退有关，至少在某些电生理功能指标上是如此。© 2020 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/）
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
从历史上看，采用电交置数据（EEG）数据的大脑功能的研究依赖于对几种引起的EEG录音的不同峰的振幅和延迟的经典单变量分析，通常称为事件相关电位（ERP）。过去几十年来科学和技术的持续发展使搜索者和工程师能够开发和应用更高级的信号处理技术，例如时间/频率分析，相聚类，独立组件分析（ICA）分解[1,2]等。这些技术已在出色的分析和预处理工具中实施，例如EEGLAB [3]，ERPLAB [4]或FIELDTRIP [5]，这些技术是在各个领域中开发无数研究的研究人员。最近，较新的基于机器学习的算法（ML）与先进的神经影像学技术（例如功能磁共振成像（fMRI）或磁脑化术（MEG））结合使用，在神经科学方面已广受欢迎。这一趋势始于Haxby和Norman [6-8]的研究以及其他参考贡献[9-14]，这开辟了有关大脑功能研究的新途径。多年来，ML模型也成功地用于医学成像，主要是在计算机辅助诊断领域[15]。仅提及几个例子，在研究和阐述几种神经系统疾病的研究和解释中，使用了不同的ML方法，例如Parkinson [16-18]，Alzheimer [19-21]，自闭症[22-24]，或睡眠差异或睡眠差异[25-27]。根据初步研究[28-30]，甚至可以使用人工智能（AI）在胸部射线照相中成功诊断出近期扩散的共证。[28-30]。然而，最近ML模型的增长不仅限于神经科学或医学应用，而是在跨切割的大量科学学科中存在。
患有注意力缺陷多动症的大学生在空间工作记忆任务中大脑网络的动态特性
本研究使用事件相关电位 (ERP) 和空间 2-back 任务研究了患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 特征的大学生的空间工作记忆缺陷。我们还使用 EEG 数据计算了感觉水平活动，并研究了 θ 和 alpha 神经振荡、锁相值 (PLV) 和大脑网络。根据成人 ADHD 自我报告量表 (ASRS) 和 Conners 成人 ADHD 评定量表 (CAARS) 的分数，选出一个 ADHD 特征组 (n = 40) 和一个正常对照组 (n = 41)。参与者需要回答呈现的刺激是否与两次试验之前呈现的刺激位于同一位置。在空间 2-back 任务中，ADHD 特征组的反应时间明显慢于对照组。在频谱方面，ADHD 特征组的 θ 功率明显低于对照组。相反，在刺激开始后的 250-1000 毫秒间隔内，ADHD 特征组与对照组相比表现出更高的 alpha 功率。在 PLV 方面，ADHD 特征组表现出的 θ 相位同步性明显弱于对照组，额枕叶区域的连接数也更少。在 θ 脑网络方面，ADHD 特征组的 θ 波段聚类系数明显低于对照组，特征路径长度明显长于对照组。本研究结果表明，具有 ADHD 特征的大学生存在空间工作记忆缺陷，而神经振荡、功能连接和网络中的这些异常活动可能导致空间工作记忆缺陷。
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在这一框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功和强大，ERP 表示特定事件或刺激后从大脑记录下来的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此在对信号进行分类之前，需要执行多个刺激序列（又称迭代）并取平均值。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（无停止环境），但最近文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在这项工作中，我们探索了如何通过结合优化和机器学习来提高基于 P300 的 BCI 中的分类性能。首先，我们提出了一个新的决策函数，旨在提高无停止和提前停止环境中的分类性能（准确度和信息传输速率）。然后，我们提出了一个新的 SVM 训练问题，旨在促进目标检测过程。我们的方法在几个公开可用的数据集上被证明是有效的。