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使用运动对电影诱发的人脑活动进行建模 -
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2021年8月23日。 https://doi.org/10.1101/2021.08.22.457251 doi：biorxiv preprint
数据驱动的机器学习模型，用于解码诱发大脑反应的语音分类
抽象目标。对音频的分类感知（CP）对于了解人脑认为尽管声学特性的广泛可变性是如何感知语音的至关重要。在这里，我们研究了反映语音CP的听觉神经活动的时空特征（即将语音原型与模棱两可的语音分开）。方法。我们记录了64次通道脑电图，因为听众沿声音连续体迅速分类元音。我们使用支持向量机分类器和稳定性选择来确定何时何地在大脑CP中通过对事件相关电位的源级分析在空间和时间上最好地解码。主要结果。我们发现早期（120毫秒）全脑数据解码语音类别（即原型与模棱两可的代币）的精度为95.16％（曲线下的面积为95.14％； F 1分95.00％）。在左半球（LH）和右半球（RH）响应上进行单独的分析表明，LH解码比RH更准确，更早（89.03％vs. 86.45％的精度； 140 ms vs. 200 ms）。稳定性（特征）选择确定了68个大脑区域中的13个兴趣区域（包括听觉皮层，上部回旋和下额回（IFG）]，在刺激编码过程中显示出分类表示（0-260毫秒）。相比之下，有必要15个ROI（包括额叶 - 顶部区域，IFG，运动皮层）来描述以后的分类阶段（后来300-800毫秒），但这些区域与听众的分类听证会的强度高度相关（即意义。行为识别函数的斜率）。我们的数据驱动的多元模型表明，在语音处理的时间过程中，抽象类别出人意料地出现了早期（〜120毫秒），并由相对紧凑的额叶临时 - 直脑脑网络的参与来控制。
探索全脑水平的稳态视觉诱发电位的动态机制：来自计算研究的证据
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2021 年 2 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.02.05.429877 doi：bioRxiv 预印本
基于景深的脑机接口发际线以下区域高频稳态视觉诱发电位评估
背景和目标：最近，提出了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP-BCI）的很有前途的脑机接口，它由两个刺激组成，这两个刺激一起呈现在受试者的视野中心，但在不同的深度平面（景深设置）。因此，用户可以通过转移眼球焦点轻松地选择其中一个。然而，在这项工作中，EEG 信号是通过放置在枕骨和顶骨区域（头发覆盖的区域）的电极收集的，这需要较长的准备时间。此外，该工作使用了低频刺激，这会产生视觉疲劳并增加光敏性癫痫发作的风险。为了提高实用性和视觉舒适度，本研究提出了一种基于景深的 BCI，使用从发际线以下区域（耳后）测量的高频 SSVEP 响应。
基于景深的脑机接口发际线以下区域高频稳态视觉诱发电位评估
背景和目标：最近，提出了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP-BCI）的很有前途的脑机接口，它由两个刺激组成，这两个刺激一起呈现在受试者的视野中心，但在不同的深度平面（景深设置）。因此，用户可以通过转移眼球焦点轻松地选择其中一个。然而，在这项工作中，EEG 信号是通过放置在枕骨和顶骨区域（头发覆盖的区域）的电极收集的，这需要较长的准备时间。此外，该工作使用了低频刺激，这会产生视觉疲劳并增加光敏性癫痫发作的风险。为了提高实用性和视觉舒适度，本研究提出了一种基于景深的 BCI，使用从发际线以下区域（耳后）测量的高频 SSVEP 响应。
视觉诱发电位 (vep) 测试信息
关于您的 VEP 测试 视觉诱发电位 (VEP) 是一种用于查找影响视力的大脑问题的测试。它使用仪器记录与构成视觉通路的神经相关的大脑活动。测试包括用糊剂将少量电极贴到您的头上。您将被要求观看电视屏幕或闪光灯。每只眼睛将分别接受测试。这大约需要 45 分钟。 为您的预约做准备 务必确保您的头发干净且没有使用护发产品。如果您可以在测试前一天晚上洗头，那将会很有帮助，并且您可能需要在回家后再次洗头。 携带物品 如果您戴眼镜，请随身携带。