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pBrain_ 帕金森相关脑结构分割的新型管道
帕金森病是一种非常普遍的神经退行性疾病，影响着全世界数百万人的生活。尽管其病因尚不清楚，但其功能和结构分析对于寻找治愈方法或对症治疗至关重要。与帕金森病相关的深层脑结构的自动分割可能对后续随访和治疗计划大有裨益。不幸的是，目前还没有广泛使用的分割软件可以自动测量与帕金森病相关的结构。在本文中，我们提出了一种新颖的流程来分割与帕金森病相关的三个深层脑结构（黑质、丘脑底核和红核）。所提出的方法基于多图谱标签融合技术，该技术适用于标准和高分辨率 T2 加权图像。所提出的方法还包括一种新的基于神经网络的纠错步骤作为后处理，以最大限度地减少系统分割误差。所提出的方法与其他最先进的方法进行了比较，在准确性和执行时间方面显示出了竞争力。
Frédéric Dehais 和 Imad Rida 和 Raphaëlle N. Roy 和 John Iversen 和 Tim Mullen 和 Daniel E. Callan 的 pBCI，用于在实际飞行条件下发生注意力错误之前进行预测。（2019 年）在：IEEE 系统、人与控制论国际会议 - IEEE SMC BMI，2019 年 10 月 6 日 - 2019 年 10 月 9 日（意大利巴里）。
摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力不集中性失聪。这项研究的动机是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)），对警报开始前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1- NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，以便人们感知和采取行动。
pBCI 可在真实飞行条件下预测注意力错误
摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力缺失性失聪。这项研究的目的是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)）对警报响起前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1-NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，使其被感知和采取行动。