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使用人类皮层脑电信号的脑机接口∗
摘要 脑机接口 (BCI) 使用户能够通过头皮的脑电图 (EEG) 活动或大脑内的单神经元活动来控制设备。这两种方法都有缺点：EEG 分辨率有限且需要大量训练，而单神经元记录具有很大的临床风险并且稳定性有限。我们在此首次证明从大脑表面记录的皮层脑电图 (ECoG) 活动可以使用户快速准确地控制一维计算机光标。我们首先确定了与不同类型的运动和语音意象相关的 ECoG 信号。在 3-24 分钟的短暂训练期内，四名患者随后使用这些信号掌握闭环控制并在一维二元任务中实现 74-100% 的成功率。在额外的开环实验中，我们发现频率高达 180 Hz 的 ECoG 信号编码了有关二维操纵杆运动方向的大量信息。我们的结果表明，基于 ECoG 的 BCI 可以为严重运动障碍患者提供一种非肌肉通信和控制选项，这种选项比基于 EEG 的 BCI 更强大，并且比使用穿透大脑的电极的 BCI 更稳定、创伤更小。
用于机器人辅助手术工作量预测的多模态生理信号
在机器人辅助手术期间监测外科医生的工作量可以指导任务需求的分配、调整系统界面和评估机器人系统的可用性。当前测量认知负荷的做法主要依赖于主观且会扰乱手术工作流程的问卷。为了解决这一限制，展示了一个计算框架来预测远程机器人手术期间的用户工作量。该框架利用无线传感器来监测外科医生的认知负荷并预测他们的认知状态。在经过验证的达芬奇技能模拟器上执行手术技能任务的十二名外科医生同时记录了多种生理模式（例如心率变异性、皮肤电和脑电图活动）的连续数据。这些手术任务的难度各不相同，例如，需要不同的视觉处理需求和精细运动控制程度。使用独立成分分析融合收集的多模态生理信号，并将预测结果与真实工作量水平进行比较。结果比较了不同分类器、传感器融合方案和生理模态（即使用单一模态与多种模态进行预测）的性能。结果发现，我们的多传感器方法优于单个信号，并且可以在基本和复杂的手术技能任务中 83.2% 的时间内正确预测认知工作量水平。
枕叶神经磁信号短语的视觉解码
摘要 — 正字法视觉感知（阅读）是通过大脑不同语言中心与视觉皮层之间广泛的动态相互作用进行编码的。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 研究了正字法视觉感知解码，其中短语以视觉方式呈现给参与者。我们比较了使用枕叶内的传感器和使用整个头部传感器获得的解码性能。使用了两种简单的机器学习分类器，即支持向量机 (SVM) 和线性判别分析 (LDA)。实验结果表明，仅使用枕叶传感器的解码性能与任务期间使用所有传感器获得的性能相似，均高于偶然水平。此外，通过采取短时间窗口进行的时间分析表明，与后期相比，枕叶传感器在开始时更具判别性，而在后期使用整个头部传感器设置的表现略好于枕叶传感器。这一发现可能表明在视觉语言感知过程中存在顺序（从视觉皮层到枕叶以外的其他区域）。
泡沫的回声过去：Q4待观看的市场信号
投机性疯狂和非理性的旺盛导致引入了新的杠杆技术。叙事从基本的基本面转变为快速利润的潜力。猜测接管了贪婪，FOMO和牛群的心态。有些人可能将其称为庞氏骗局，但是好的庞氏骗局通常基于一个被广泛接受的真理。外来的郁金香是独特的罕见。无线电和汽车在1920年代彻底改变了生产力。在1990年代后期，尽管经济放缓，科技公司仍被视为弹性增长引擎。那些参与的人通常被标记为小人，但通常对他们促进的资产有真正的信念。在2006年，抵押经纪人有50年的数据支持他们的观点，即我们从未发生过全国住房危机，因此推动杠杆产品的风险很小。
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。
MindBigData 2022：大型脑信号数据集 David ...
了解我们的大脑是最艰巨的任务之一，如果不使用技术，我们就无法完成。MindBigData [1] 旨在提供与各种人类活动相关的全面且最新的脑信号数据集，以便启发使用机器学习算法作为基准，将原始大脑活动“解码”为其相应的（标签）心理（或身体）任务。使用商业化的自体脑电图 [2] 设备或我们自己制造的定制设备来探索技术的极限。我们描述了每个子数据集的数据收集程序以及用于捕获它们的每个耳机。此外，我们还报告了脑机接口 (BCI) 领域可能的应用，这些应用可能会影响数十亿人的生活，几乎涵盖所有领域，例如医疗保健游戏规则改变用例、工业或娱乐等等，最后，为什么不直接使用我们的大脑来“消除”感官，作为最终的 HCI（人机交互）设备？我们简单地称之为从打字到触摸到交谈再到思考的旅程 [3]。
在 0.18 中订购用于生物电信号的 delta‐sigma 调制器...
摘要：本文介绍了一种基于二阶 delta-sigma 调制器的紧凑型低功耗 CMOS 生物电信号读出电路。该转换器使用电压控制的基于振荡器的量化器，通过单个无运算放大器的积分器和最少的模拟电路实现二阶噪声整形。已经使用 0.18 µ m CMOS 技术实现了原型，其中包括相同调制器拓扑的两种不同变体。主调制器已针对 300 Hz–6 kHz 频段的低噪声神经动作电位检测进行了优化，输入参考噪声为 5.0 µ V rms ，占地面积为 0.0045 mm 2 。另一种配置具有更大的输入级以降低低频噪声，在 1 Hz–10 kHz 频段实现 8.7 µ V rms ，占地面积为 0.006 mm 2 。调制器电压为 1.8 V，预计功耗为 3.5 µ W。
基于脑信号分析的深度学习方法
1 简介 脑信号测量来自人脑的本能生物特征信息，反映了用户的被动或主动心理状态。脑信号模拟由大脑中数百万个神经元以信号形式处理的信息。这些脑信号类似于人的神经活动（包括感觉和运动活动）。通过处理脑信号可以了解人（或用户）的感觉和运动活动。随着新兴技术的发展，可以使用不同的传统（EEG、MEG、MRI、fMRI）和非传统信号处理技术（深度学习算法、决策树等）来分析和处理脑信号。所有传统版本的脑信号分析都包括特征提取步骤，然后在某个时间点进行分类过程。Jahankhani 等人。进行了实验，并使用离散小波变换（DWT）作为特征提取技术，从EEG脑信号中提取特征，多层感知器是分类技术，与径向基函数网络（RBF）一起使用[1]，在训练性能方面，已经实现了准确的EEG信号分类。而Acharya等人已经使用EEG信号以及小波包变换（WPT）作为特征提取方法和支持向量机（SVM）作为分类方法[2]进行了实验。这些方法结合起来可以准确检测出癫痫（一种神经系统疾病）。同样，更多的其他特征
使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
使用无线脑电图信号估计心理负荷
摘要：先前的研究已经证明了脑电图 (EEG) 在评估心理工作负荷方面的适用性。然而，开发可靠的跨任务、跨受试者和跨会话工作负荷分类模型仍然是一个挑战。在本研究中，我们使用无线 Emotiv EPOC 耳机评估了八名受试者和两项心理任务（即 n-back 和算术任务）的工作负荷。0-back 和 2-back 任务以及 1 位和 3 位加法分别被用作 n-back 和算术任务中的低和高工作负荷。使用功率谱密度作为特征，开发了一个信号处理和特征提取框架来对工作负荷级别进行分类。在 n-back 和算术任务中，会话内准确率分别达到 98.5% 和 95.5%。为了便于实时估计工作负荷，应用了快速域自适应技术，实现了 68.6% 的跨任务准确率。同样，我们在 n-back 和算术任务中分别获得了 80.5% 和 76.6% 的跨会话准确率，以及 74.4% 和 64.1% 的跨受试者准确率。尽管参与者数量有限，但该框架在跨受试者和任务方面具有很好的推广性，并为开发独立于受试者和任务的模型提供了一种有前途的方法。它还表明在认知监测中使用消费级无线 EEG 耳机实时估计工作量在实践中的可行性。