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用于脑机接口的人工神经网络始终能够产生比线性方法更自然的手指运动
脑机接口 (BMI) 旨在通过将神经信号“解码”为行为来恢复脊髓损伤患者的功能。最近，非线性 BMI 解码器的表现优于之前最先进的线性解码器，但很少有研究调查这些非线性方法提供了哪些具体改进。在本研究中，我们比较了时间卷积前馈神经网络 (tcFNN) 和线性方法在开环和闭环设置中如何预测个体手指运动。我们表明，非线性解码器可以生成更自然的运动，产生的速度分布比线性解码器更接近真正的手部控制 85.3%。针对神经网络可能得出不一致解决方案的担忧，我们发现正则化技术将 tcFNN 收敛的一致性提高了 194.6%，同时提高了平均性能和训练速度。最后，我们表明 28 tcFNN 可以利用来自多个任务变体的训练数据来提高泛化能力。这项研究的结果表明，非线性方法可以产生更自然的运动，并显示出在约束较少的任务上进行泛化的潜力。31
基于脑电图诊断轻度认知障碍的张量分解方案
轻度认知障碍 (MCI) 是急性阿尔茨海默病的主要阶段，早期发现对于患者及其周围的人至关重要。由于这一轻度阶段没有明显的临床症状，其症状介于正常衰老和严重痴呆之间，因此很难识别。在此，我们提出了一种基于张量分解的方案，用于使用脑电图 (EEG) 信号自动诊断 MCI。提出一种新的投影，它保留电极的空间信息以构建数据张量。然后，使用并行因子分析 (PARAFAC) 张量分解提取特征，并使用支持向量机 (SVM) 将 MCI 与正常受试者区分开来。在两个不同的数据集上测试了所提出的方案。结果表明，基于张量的方法在诊断 MCI 方面优于传统方法，对于第一个和第二个数据集的平均分类准确率分别为 93.96% 和 78.65%。因此，维持信号的空间拓扑结构在 EEG 信号的处理中起着至关重要的作用。
基于脑电图的运动想象分类的独立于主题的深度架构
摘要 —基于脑电图 (EEG) 的运动想象 (MI) 分类是非侵入式脑机接口 (BCI) 系统中广泛使用的技术。由于 EEG 记录在不同受试者之间具有异质性并且标记数据不足，因此设计一个使用有限的标记样本独立于受试者执行 MI 的分类器是可取的。为了克服这些限制，我们提出了一种新颖的独立于受试者的半监督深度架构 (SSDA)。所提出的 SSDA 由两部分组成：无监督和监督元素。训练集包含来自多个受试者的标记和未标记数据样本。首先，无监督部分，称为列时空自动编码器 (CST-AE)，通过最大化原始数据和重建数据之间的相似性从所有训练样本中提取潜在特征。采用维度缩放方法来降低表示的维数，同时保留其可辨别性。其次，监督部分使用在无监督部分获得的潜在特征，基于标记的训练样本学习分类器。此外，我们在监督部分使用中心损失来最小化类中每个点到其中心的嵌入空间距离。该模型以端到端的方式优化网络的两个部分。在训练阶段模型未见过的测试对象上评估了所提出的 SSDA 的性能。为了评估性能，我们使用了两个基于 EEG 的基准 MI 任务数据集。结果表明，SSDA 优于最先进的方法，并且少量的标记训练样本足以实现强大的分类性能。
贝叶斯的贝叶斯推理用于脑振荡的光谱图模型植物层应用微生物学
摘要植物层或植物叶表面代表了一个大小相当大的微生物生态系统，具有非凡的生物多样性和巨大的潜力，可在生物技术，农业，医学和其他地方发现新产品，工具和应用。这种迷你审查强调了植物圈的应用微生物学是一种原始的研究领域，该领域与基因，基因产物，自然化合物和特征有关，这些基因，自然化合物和特征是浮力层特异性适应和服务，这些适应和服务具有当前或未来创新的商业和经济价值。的例子包括植物生长和抑制疾病的植物杆菌，支持人类健康的益生菌和发酵食品，以及对空气生污染物，残留农药或塑料造成叶面污染的微生物。腓骨微生物可将植物生物量转化为堆肥，可再生能量，动物饲料或纤维。他们生产食品，例如增稠剂和糖替代品，工业级生物表面活性剂，新型抗生素和癌症药物，以及用作食品添加剂或冷冻剂的酶。此外，基于DNA序列的基于叶片相关的微生物群落的新发展允许在食品安全和保障的背景下进行监视方法，例如，在叶状蔬菜上检测到肠道蔬菜，预测植物性疾病暴发，并拦截植物疾病爆发，并拦截植物性植物病原体和对国内交易商品的病原体和病虫。
模块名称神经生理学和遗传学方法用于脑功能分析
该模块着重于生理和病理生理条件下神经元功能的细胞机制及其调节。神经系统的功能取决于其神经元的细胞特性和这些神经元之间的突触连接。为了适应不断变化的任务或环境条件，至关重要的是这些细胞参数是适应性的，并且可以调节。许多脑部疾病与神经元和突触特性的失调或其调节性控制有关。通过讲座，研讨会，实践练习和研究项目的结合，学生了解了研究介导神经元功能的细胞机制的最先进的神经科学方法。参与者将使用单细胞电生理学，标记，光遗传学，小鼠遗传学和神经化学方法分析神经元的功能以及如何研究神经元的功能。实验室工作着重于通过制定和执行严格的实验来进行自设计的研究项目。
探索用于脑电图特征提取的卷积神经网络架构
摘要：本文的主要目的是提供有关如何创建卷积神经网络 (CNN) 以从 EEG 信号中提取特征的信息。我们的任务是了解为各种应用场景创建和微调 CNN 的主要方面。我们考虑了 EEG 信号的特征，并探索了各种信号处理和数据准备技术。这些技术包括降噪、滤波、编码、解码和降维等。此外，我们对众所周知的 CNN 架构进行了深入分析，将它们分为四个不同的组：标准实现、循环卷积、解码器架构和组合架构。本文还对这些架构进行了全面评估，涵盖了准确度指标、超参数和附录，其中包含一个表格，概述了用于从 EEG 信号中提取特征的常用 CNN 架构的参数。
基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）是一种通过输入提供大脑与外部设备之间通路的系统。
基于EEG的BCI开发和研究面临诸多挑战，例如运动图像数据的跨受试者分类。由于EEG信号的高度个性化，开发一种在预测受试者意图时达到足够高准确率的跨受试者分类方法一直很困难。2020年，我们提出了一种多分支二维卷积神经网络（CNN），每个分支使用不同的超参数值，对不同受试者的数据更加灵活。我们的模型EEGNet Fusion在103名受试者的eegmmidb数据集上针对执行和想象的运动动作分别实现了84.1%和83.8%的准确率。与三种最先进的CNN分类器EEGNet、ShallowConvNet和DeepConvNet相比，该模型取得了统计学上显著更高的结果。然而，所提模型的计算成本比用于比较的计算成本最低的模型高出四倍。
基于脑电图的中风患者运动想象和运动执行过程中大脑连接的变化
脑电图 (EEG) 可以记录与运动相关的大脑区域的功能连接，并预测中风后运动恢复的可能性 ( Hoshino et al., 2020 )。PMA 位于皮质运动区前部，中央前回前方。其主要生理功能是运动的准备和计划，这是一个至关重要的运动控制组成部分 ( Park et al., 2011; Wang et al., 2016 )。在 ME 期间，MA 接收来自 PMA 的信号，随后向身体肌肉发送命令来执行动作，从而控制身体运动 ( Fleischmann et al., 2014 )。此外，通过 EEG 测量的运动皮质连接，特别是同侧运动区和同侧运动前区 (PMA) 连接，与运动障碍和中风后治疗的改善密切相关；因此，它可能是皮质功能和可塑性的有用生物标志物 ( Wu et al., 2015 )。与功能性磁共振成像（fMRI）或脑磁图（MEG）相比，电流源估计的可靠性和空间分辨率有限；但脑电图具有低成本和便携性的优势（Xiaogang et al.，2021）。它可用于脑卒中患者的床边评估，其毫秒级的时间分辨率有利于探索神经活动的动态变化（Warbrick，2022）。
时空动态电场用于脑癌治疗：体外研究
1 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院医学生物物理学系 2 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院生理学与药理学系 3 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院临床神经科学系 4 加拿大安大略省伦敦西部大学物理与天文学系 5 美国伊利诺伊州芝加哥西北大学范伯格医学院医学教育系 6 加拿大安大略省伦敦西部大学罗伯茨研究所 7 加拿大安大略省伦敦西部大学舒立克医学与牙科学院解剖学与细胞生物学系 * 任何通讯作者请致函。
用于脑肿瘤控制的植入电极电场输送优化规划系统
摘要背景：利用低强度电压源（<10 V）产生的非电离电场来控制恶性肿瘤生长作为一种癌症治疗方式的潜力越来越大。在肿瘤内或肿瘤附近植入多个电极施加低强度电场的方法被称为肿瘤内调制疗法（IMT）。目的：本研究探讨了先前建立的 IMT 优化算法的进展，以及针对特定患者 IMT 的定制治疗计划系统的开发。通过在脑模型上实施完整的优化流程，包括机器人电极植入、术后成像和治疗刺激，证明了治疗计划系统的实用性。方法：3D Slicer 中的集成计划流程从导入和分割患者磁共振图像（MRI）或计算机断层扫描（CT）图像开始。分割过程是手动的，然后是半自动平滑步骤，通过应用选定的过滤器可以平滑和简化分割的大脑和肿瘤网格体积。通过选择插入和尖端坐标，在患者 MRI 或 CT 上手动规划电极轨迹，以选择所选电极数量的插入和尖端坐标。然后可以使用自定义的半自动 IMT 优化算法优化电极尖端位置和刺激参数（相移和电压），其中用户可以选择处方电场、电压幅度限制、组织电特性、附近危及的器官、优化参数（电极尖端位置、单个接触相移和电压）、所需的场覆盖百分比和场适形度优化。显示优化结果表，并将得到的电场可视化为叠加在 MR 或 CT 图像上的场图，并显示大脑、肿瘤和电极的 3D 渲染。优化后的电极坐标被传输到机器人电极植入软件，以便规划电极并随后按照所需轨迹植入。结果：开发了一种 IMT 治疗计划系统，该系统结合了患者特定的 MRI 或 CT、分割、体积平滑、电极轨迹规划、电极尖端定位和刺激参数优化以及结果可视化。所有以前在不同软件平台上运行的手动管道步骤都合并到一个半自动化的基于 3D Slicer 的用户界面中。在术前计划、机器人电极植入和术后治疗计划中，对整个系统实施的脑模型验证均取得成功，以根据患者情况调整刺激参数