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使用人工面部图像和语音进行快速串行多模式呈现的脑机接口
多模态刺激引起的脑电图 (EEG) 信号可以驱动脑机接口 (BCI)，研究表明可以同时使用视觉和听觉刺激来提高 BCI 性能。然而，还没有研究调查多模态刺激在快速串行视觉呈现 (RSVP) BCI 中的影响。在本研究中，我们提出了一种结合了人工面部图像和人工语音刺激的快速串行多模态呈现 (RSMP) BCI。为了阐明视听刺激对 RSMP BCI 的影响，分别应用了扰乱图像和掩蔽声音来代替视觉和听觉刺激。我们的研究结果表明，视听刺激提高了 RSMP BCI 的性能，并且 Pz 处的 P300 有助于提高分类准确性。 BCI 在线准确率达到 85.7 ± 11.5%。总之，这些发现可能有助于开发更好的注视独立 BCI 系统。
通过多模态生理数据测量认知负荷
1 请注意，认知负荷不足和超负荷的概念可能具有一定的误导性，因为人类的工作记忆是有限的：认知负荷显然不能低于工作记忆的最小容量，认知负荷也不能超过工作记忆的最大容量。但是，由于这些概念直观易懂，我们有时会引用它们。
治疗目标和多模式设备干预
本文是对有效的非侵入性疗法的跨学科叙事回顾，越来越多地用于恢复慢性脊髓损伤患者的功能（SCI）。首先提出的是原发性病变正在运动的继发性损伤级联反应和治疗性发育中的亮点，以减轻急性病理生理过程。然后总结是当前调节NORAD肾功能，血清素能和多巴胺能神经递质的药理策略，以增强亚急性和慢性SCI的长凳和临床研究的恢复。上次检查的是如何全面地设计神经力学设备（即电刺激，机器人辅助，脑部计算机界面和增强的感觉反馈），以吸引传出和传播的摩托学途径以诱导基于神经泄露性的神经模式产生。新兴证据表明，人类神经肌肉骨骼系统的计算模型（即人数字双胞胎）可以用作功能化的锚固剂，以将不同的神经力学和药理干预措施整合到单一的多模态原则中。如果适当地构建该系统，可以通过协调异质生物感觉，系统输出和控制信号来网络网络优化治疗结果。总体而言，这些康复方案涉及神经调节以引起保存的上脊髓，内部和周围神经肌肉电路中有益的适应性变化，以引起神经系统改善。因此，定性地推进对脊髓神经生物学和神经力学的理论理解对于设计新方法来恢复SCI后的运动是关键的。未来的研究工作应集中于个性化组合疗法，包括药理辅助，有针对性的神经生物学和神经肌肉修复以及脑部计算机界面，这些疗法遵循多模式的神经力学原理。
使用深度学习的多模式脑肿瘤分类的决策支持系统
脑肿瘤的抽象多类分类是医学成像领域研究的重要领域。由于准确性对于分类至关重要，因此计算机视觉研究人员引入了许多技术。但是，他们仍然面临着准确性低的问题。在本文中，提出了一种新的自动化深度学习方法，以分类多类脑肿瘤。为了实现所提出的方法，Densenet201预先训练的深度学习模型进行了微调，然后使用不平衡数据学习的深度传输进行了训练。训练有素的模型的特征是从平均池层中提取的，这代表了每种类型的肿瘤的深度信息。但是，该层的特征不足以进行精确的分类。因此，提出了两种用于选择功能的技术。第一种技术是基于熵的高特征值（EKBHFV），第二种技术是基于元启发式的改良遗传算法（MGA）。GA的选定特征通过提出的新阈值旧功能进一步完善。最后，使用非冗余串行方法融合了EKBHFV和基于MGA的功能，并使用多类SVM Cubic分类器进行分类。在实验过程中，使用了两个数据集，包括BRATS2018和BRATS2019，没有增加，并且精确度超过95％。所提出的方法与其他神经网的精确比较显示了这项工作的重要性。
具有多模式生物医学设备的应用程序迅速可部署和可变形的3D介质结构
在外部刺激上显着，迅速改变其形状和尺寸的结构在多样化的区域中广泛应用。将这些可部署和可变形结构微型化的能力对于需要高空间分辨率或最小入侵性（例如生物力学传感，手术和活检）的田地应用至关重要。尽管对致动机制和材料/结构策略进行了密集的研究，但在高尺度上实现可部署和可变形的结构仍然具有挑战性（例如，几毫米，与许多生物逻辑组织的特征大小相当）。与MIL-Limeter尺度的结构刚度相比，随着尺寸的缩小，驱动材料整合的难度会增加，并且许多类型的致动力变得太小。在这里，我们提出了电磁驱动和设计策略方案，通过利用力学引导的三维（3D）组装来克服这一挑战，以使当电流的金属或磁性膜整合到毫米尺度的结构中，以使受控的lorentz lorentz lorentz lorentz lorentz lorentz或磁性磁力下的外部磁性磁力在外部磁力上产生。tai的设计以定量建模和开发的缩放定律为指导，允许形成低尺度的3D体系结构，这些体系结构通过远程控制的电磁驱动而显着，可逆，迅速地变形。还可以实现具有多个稳定状态的可重构介质结构，其中去除磁场后保持不同的3D配置。的演示功能装置，该功能装置结合了双层膜中的热导率的同时测量的深层感应，这表明了拟议策略对生物医学信号的多模式感应的有希望的潜力。
癫痫中的纳米抑制剂：多模式诊断和战略管理的观点
癫痫发作分为两个主要群体：（1）影响整个大脑的广义癫痫发作以及（2）仅影响大脑一个区域的局灶性或部分癫痫发作。广义癫痫发作（滋补，缺失和肌阵挛性）始于当地部位，然后在大脑中进展，而局灶性癫痫发作（简单而复杂）则位于一个叶中，具体取决于叶片中的neu-ronal点火的强度。[1,2,5,6]除了这种基本的分类外，还以良性枕骨癫痫，发热性癫痫发作，大量的肌球发作等形式存在多种癫痫综合征。虽然癫痫发作是电放电的个体发作，但癫痫病涉及导致癫痫病及其进展的因素。它包括从沉淀损伤时期到第一次癫痫发作的时期，也称为潜在时期，还包括
使用多模态数据预测学习者在自适应评估中的努力行为
除了所需的知识之外，还有许多因素影响学习者在某项活动上的表现。学习者在任务上的努力被认为与他们的教育成果密切相关，反映了他们参与该活动的积极性。然而，努力不是直接可观察到的。多模态数据可以提供对学习过程的额外见解，并可能允许努力估计。本文提出了一种在自适应评估环境中对努力进行分类的方法。具体来说，在自适应自我评估活动期间，使用日志和生理数据（即眼动追踪、脑电图、腕带和面部表情）捕捉了 32 名学生的行为。我们对多模态数据应用 k 均值来聚类学生的行为模式。接下来，我们根据发现的行为模式，使用隐马尔可夫模型 (HMM) 和维特比算法的组合，预测学生完成即将到来的任务的努力。我们还将结果与其他最先进的分类算法（SVM、随机森林）进行了比较。我们的研究结果表明，HMM 可以比其他方法更有效地编码努力与行为之间的关系（由多模态数据捕获）。最重要的是，该方法的实际意义在于，通过建立行为之间的关系，派生出的 HMM 还可以精确定位向学习者实时提供预防/规范反馈的时刻
多模式神经影像学分析-Lirias
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使用签名和脑电图进行人员验证的多模态孪生神经网络 (mSNN)
a 印度理工学院鲁尔基分校计算机科学与工程系，印度鲁尔基，邮编 247667 b 加拿大新不伦瑞克大学生物医学工程研究所 c 印度理工学院布巴内斯瓦尔分校电气科学学院，印度奥里萨邦，邮编 752050 d 英国蒂赛德大学计算机、工程与数字技术学院
多模态系统
自然，人类使用多种模式来传达信息。在人类大脑中，这些模式既按顺序处理，又并行处理，以进行交流，当人类与计算机交互时，这种情况会发生变化。使计算机能够以多模式处理输入是人机交互 (HCI) 的主要研究领域。技术的进步（强大的移动设备、先进的传感器、新的输出方式等）为研究人员设计允许多模式交互的系统开辟了新的途径。多模式输入取代传统的交互方式只是时间问题。本文介绍了多模式系统领域，解释了其简要历史，描述了多模式系统相对于单模式系统的优势，并讨论了各种模式。讨论了输入建模、融合和数据收集。最后，列出了多模式系统研究中的挑战。文献分析表明，与单模式系统相比，多模式界面系统提高了任务完成率并减少了错误。多模式交互的常用输入是语音和手势。对于多模态输入，研究人员更喜欢输入模态的后期整合，因为它可以轻松更新模态和相应的词汇。