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优化非计算机-脑接口参数...
非侵入式脑对脑接口 (BBI) 需要精确的神经调节和高时间分辨率以及便携性以增加可访问性。BBI 是脑机接口 (BCI) 和计算机脑接口 (CBI) 的组合。BCI 参数的优化已得到广泛研究，但 CBI 尚未得到广泛研究。从 BCI 和 CBI 文献中获取的参数用于在各种条件下模拟两类医疗监测 BBI 系统。使用信息传输速率 (ITR) 评估 BBI 功能，以比特/试验和比特/分钟为单位。BBI ITR 是分类器准确度、窗口更新率、系统延迟、刺激失败率 (SFR) 和超时阈值的函数。BCI 参数（包括窗口长度、更新率和分类器准确度）保持不变，以研究改变 CBI 参数（包括系统延迟、SFR 和超时阈值）的影响。基于被动监测 BCI 参数，使用 1 比特/试验的基本 ITR。我们发现最佳延迟为 100 毫秒或更短，阈值不超过其值的两倍。使用最佳延迟和超时参数，系统能够保持接近最大效率，即使 SFR 为 25%。比较 CBI 和 BCI 参数时，CBI 的系统延迟和超时阈值应反映在 BCI 的更新率中。这将最大化试验次数，即使在高 SFR 下也是如此。这些发现表明，每分钟的试验次数越多，非侵入式 BBI 的 ITR 就越好。还必须考虑每个 BCI 协议和 CBI 刺激方法固有的延迟。在可预见的未来，每种协议的高延迟都是非侵入式 BBI 的主要制约因素。
量子智能：负责人的人类实体
1伦敦大学学院，纳尔特广场，高尔街，伦敦，WC1E 6BT，英国2巴西路德教会大学，公平。farroupilha，8001-SãoJosé，Canoas，RS，RS，92425-020，巴西摘要摘要利用量子，经典和相对论量表的越来越多的能力，以及生成的AI和量子计算的快速变化，以及通过有负责任的目的和量子的竞争力（可以实现的能力），这表明了实现的可能性（可以实现竞争力（实现）（实现），实现了实现的可能性（ 共情）。社会不能与技术分开，因为情报可能会发展为平台不足的学习和解决问题的能力。概念套件被引入量子智能，相对论智能和无规模的智能，以表示学习模式，其中包含了规模特定的物质和时空特性，量子和时空属性。现代技术既有风险又有回报，并提供了实现社会有益结果的重要理论和实践手段。从理论上讲，智力是代理（人类或机器）处理多个尺度域中问题的通用能力，可以将思想重新考虑为多样性，同时性和便携性的操作，从而将世界的范围开放给传统个人自我和地方社区以外的更广泛的关注领域。实际上，产生对社会负责的人工智会可以通过“摩尔的AI法则”的分阶段方法进行，其中包括短期监管和注册表，中期内部学到的奖励功能以及长期负责的人类AI实体。简介人类自然而然地对社会负责，但在使用针对行星规模问题的新技术成熟水平运行时，可能会更是如此。关键字1 AI对齐，对社会负责的人类实体，AI数学代理，量子智能1。
基于功能近红外光谱技术评估意识障碍患者的残留认知
准确诊断长期意识障碍（DOC）患者的意识水平对于设计治疗计划、确定康复服务和预测预后至关重要。DOC 1 – 4 主要包括昏迷（仅有失眠和反射行为）、无反应觉醒综合征（UWS）和微意识状态（MCS）。UWS 5 中的患者临床上清醒，但对自己和周围环境没有意识。与 UWS 不同，MCS 6 中的患者表现出极少、不一致但可重复的有目的的意识证据。对这两组患者的意识的临床评估和诊断具有挑战性。目前，主观床边行为评估仍被视为评估 DOC 患者意识的临床参考标准。7 但据报道误诊率为 ∼ 40% 。 3 事实上，由于患者的认知、运动和感觉障碍，以及检查者和环境条件等其他因素，准确评估 DOC 患者的脑功能和检测其残留意识非常复杂、耗时且具有挑战性。评估 DOC 患者意识水平的一种客观方法是使用功能神经影像技术。在过去的几年中，各种神经影像学和电生理研究为评估 DOC 患者意识、探索结构和功能特征、监测意识恢复以及阐明 DOC 患者意识的潜在机制提供了宝贵的见解。1、3、4、8 2006 年，Owen 等人提出了一项功能性磁共振成像 (fMRI) 研究，他们指导一名符合 UWS 临床标准的患者在 fMRI 扫描仪中执行打网球的想象来回答“是”，并执行空间导航想象来回答“否”。 9 fMRI 结果显示，患者的大脑活动与健康对照者在相同任务下的活动相似，表明存在残留认知。在后续研究中，10 fMRI 用于评估一组 DOC 患者在心理意象任务期间的故意大脑活动。结果显示，在行为上看似无反应的患者中，约有 17% 实际上具有隐蔽意识，可以调节大脑活动以响应简单的是非问题进行交流。神经影像学和电生理学研究的新发现表明，在行为检查中看似无反应的患者中，约有 20% 实际上可以表现出隐蔽意识。这种差异被称为认知运动分离 (CMD)。4、11 也就是说，这些患者实际上有意识，即使他们在行为上没有反应，但是，使用不依赖于患者产生外部反应能力的电生理和神经成像技术可以观察到明显的意识迹象。最近，2020 年欧洲神经病学学会指南建议应“在可行的情况下”使用基于任务的神经影像学研究来准确检测 DOC 患者的意识。12尽管基于 fMRI 的研究为 DOC 领域提供了有价值的信息，但相对大规模的设备要求、费用和严格的受试者限制使其无法应用于植入金属的患者，并限制了其在纵向床边监测或重症监护病房危重患者的使用。功能性近红外光谱 (fNIRS) 13 是一种非侵入性光学神经成像技术，在脑机接口 (BCI)、精神分裂症研究、神经康复、新生儿护理等领域发展迅速。7、14-16 与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更高。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 在以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域方面优于 EEG。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究 DOC 患者的功能活动和评估残余意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残余意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与 UWS 患者更相似。神经康复、新生儿护理等。7、14-16与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更强。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 比 EEG 更能以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究功能活动和评估 DOC 患者残留意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等人。 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残留意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与神经康复、新生儿护理等。7、14-16与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更强。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 比 EEG 更能以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究功能活动和评估 DOC 患者残留意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等人。 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残留意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与
基于脑电功能连接与深度学习的主体特定认知负荷分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时和高风险情况的任务中的关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，并且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（71.87%）。PLV 与 Conv-LSTM 的组合和 PLV 与 CNN 的组合实现了最高的受试者特定性能，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（93.75%）。结果强调了基于 EEG 的无模型功能连接指标和深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
揭示经颅直流电刺激 (tDCS) 和脑机接口 (BCI) 干预对中风后慢性康复患者的转化效应——一项替代治疗设计研究
摘要：中风是一种由脑梗塞或脑出血引起的使人衰弱的临床疾病，对运动功能恢复构成重大挑战。先前的研究表明，应用经颅直流电刺激 (tDCS) 可以改善神经系统疾病或障碍患者的神经可塑性。通过调节皮质兴奋性，tDCS 可以增强常规疗法的效果。虽然上肢康复已得到广泛研究，但对下肢的研究仍然有限，尽管它们在运动、独立性和良好的生活质量方面发挥着重要作用。由于神经肌肉残疾造成的生命和社会成本很高，tDCS 设备相对低成本、安全性和便携性，结合低成本的机器人系统，可以优化治疗并降低康复成本，增加获得神经肌肉康复尖端技术的机会。本研究探索了一种新方法，该方法依次利用以下过程：tDCS、基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 和虚拟现实 (VR)，以及电动踏板末端执行器。这些方法用于增强大脑可塑性并加速中风后患者的运动恢复。这些结果对于下肢功能严重受损的中风后患者尤其重要，因为这里提出的系统以实时闭环设计提供运动训练，促进足部区域 (Cz) 周围的皮质兴奋，同时患者直接用大脑信号控制电动踏板。这种策略有可能显著改善康复结果。研究设计遵循交替治疗设计 (ATD)，即采用双盲方法来测量中风后患者的身体功能和大脑活动的改善情况。结果表明，患肢的运动功能、协调性和速度以及感觉改善呈积极趋势。对脑电图信号中的事件相关去同步 (ERD) 的分析揭示了 Mu、低 beta 和高 beta 节律的显著调节。虽然这项研究没有提供辅助心理练习训练优于传统疗法的确凿证据，但它强调了进行更大规模调查的必要性。
使用基于脑电图的功能连接和深度学习进行特定主题的认知工作量分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时高风险情况的任务中的一个关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（为 75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（为 71.87%）。受试者特定性能最高的是 PLV 与 Conv-LSTM 的组合，以及 PLV 与 CNN 的组合，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（准确率为 95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（准确率为 93.75%）。结果突出了基于 EEG 的无模型功能连接指标与深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
使用基于混合EEG-FNIRS的BCI系统对人步态进行分析：评论
人类步态是一种复杂的活动，需要中枢神经系统，肢体和肌肉骨骼系统之间的高配位。需要进行更多的研究，以了解后者协调在为步态疾病设计更好，更有效的康复策略方面的复杂性。脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）是由于便携性，非侵入性和与其他人相比相对较低的成本，用于监测大脑活动的最常用技术之一。融合脑电图和FNIRS是一种众所周知的既定方法，被证明是根据分类精度，控制命令的数量和响应时间来增强大脑 - 计算机接口（BCI）性能。尽管有显着的研究探索了涉及不同类型的任务和人类活动的脑电图和FNIRS的混合BCI（HBCI），但人体步态仍然不足。在本文中，我们旨在阐明使用基于混合EEG-FNIRS的BCI系统分析人体步态的最新发展。当前的审查遵循了在数据收集和选择阶段期间对系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目的指南。在这篇综述中，我们特别关注常用的信号处理和机器学习算法，并调查了步态分析的潜在应用。我们提炼了本调查的一些关键发现。首先，应仔细考虑硬件规格和实验范例，因为它们对步态评估质量的直接影响。第二，由于脑电图和fnirs均对运动伪影，仪器和生理噪声敏感，因此寻求更健壮和复杂的信号处理算法。第三，通过融合EEG和FNIRS并与皮质激活相关的杂种时间和空间特征可以帮助更好地识别脑激活与步态之间的相关性。总而言之，与较高的肢体相比，由于其复杂性，HBCI（EEG + FNIRS）系统尚未对下肢进行太多探索。现有用于步态监控的BCI系统往往只关注一种模式。我们预见到在步态分析中采用HBCI具有巨大的潜力。使用基于Hybrid EEG-FNIRS的BCI来控制辅助设备和
中风后行走时额叶和顶叶区域的相位依赖性大脑激活 - 一项 fNIRS 研究
恢复行走是卒中后的主要康复目标 (1)，但这种恢复往往变化很大 (2)，恢复完全社区行走功能的个体比例有限 (3)。中风是对大脑的直接损伤，但在康复过程中很少评估大脑的功能特征。由于行走恢复的变化，测量和记录大脑特征有助于指导康复治疗的处方 (4)。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种越来越流行的测量大脑活动的工具。它的便携性、对运动伪影的敏感度相对较低以及低成本使其成为测量行走过程中大脑的有吸引力的工具 (5)。fNIRS 使用成对的近红外光发射器和检测器光极，两者相距 3–4 厘米。这个分离距离允许记录 1.5–2 厘米的深度（即到达大脑皮层的皮层）和与脑电图 (EEG) 相比相对较高的空间分辨率。这些光电极可以放置在头皮的多个区域，以估计该区域氧合血红蛋白 (HbO) 和脱氧血红蛋白 (HbR) 浓度的变化。根据神经血管耦合理论，血红蛋白浓度的这些变化（HbO 增加和 HbR 降低）表明大脑皮层活动增加（6、7）。健康成年人从站立开始行走时，HbO 通常立即下降（表明氧气消耗），然后上升（表明氧气补充/增加氧气以满足神经元需求），并在行走开始后 5-10 秒达到峰值。随着行走的继续，HbO 的初始增加会下降，有时甚至在行走停止之前就达到基线或低于基线站立水平（8）。HbR 的反应通常相反，变化幅度相对较小。研究不同行走阶段（例如加速或稳态行走）的激活程度对于评估不同行走阶段的相对皮质需求非常重要。先前的研究表明，中风人群的血流动力学反应曲线不同（9）。然而，中风人群的血流动力学曲线有限，需要对中风后行走过程中的曲线进行更详细的描述。迄今为止，在中风中，大脑活动主要在
脑电图在大脑和行为研究方面的百年应用
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性神经成像技术，用于通过放置在头皮上的电极记录大脑的电活动。记录的信号，即脑电图（缩写为 EEG），是皮质神经元群（沿皮质柱排列的锥体细胞）中同步突触活动的产物。每个电极位置的电压波动反映了活动电极和参考电极之间的差分测量值，该差分测量值被放大并记录为 EEG 轨迹。这些电变化可以以高时间分辨率捕获，从而为了解亚毫秒范围内大脑活动的时间过程提供了一个窗口。EEG 在临床环境中被证明特别有用，因为某些异常的大脑功能病例会引起相对一致的 EEG 模式，这些模式可以被检测到。定量 EEG (qEEG) 促进了此类应用，定量 EEG 是应用数学技术提取 EEG 轨迹的数值特征以支持信号解释。 EEG 轨迹是癫痫的典型测试，可用于识别睡眠问题、确定大脑是活着还是死亡，或探测某些意识障碍。视觉诱发电位已用于诊断多发性硬化症（一种导致脱髓鞘的疾病），听觉诱发电位可检测新生儿的听力异常。通过将信号锁定在响应或外部刺激上并对多次试验的信号取平均值，可以提取与引起它的感觉、运动或认知事件特定相关的神经活动。这种技术经常用于监测整个发育过程中的大脑成熟度、精神疾病以及检查行为和药物治疗后的神经变化的研究。在学术研究中，EEG 通过对信号取平均值以及最近的单次试验分析，已被广泛用于探索与认知处理相关的基本问题，包括注意力、情绪、记忆和决策的研究。由于便携性和低成本，EEG 越来越多地用于现实环境、社区和其他神经成像工具过于昂贵或后勤不切实际的环境。利用 EEG 的商业应用也在不断增加，使大脑监测可供公众使用。它与人工智能、虚拟和增强现实等其他技术的结合，为与数字和物理世界的互动创造了新的可能性。脑机接口 (BCI) 的进展表明，EEG 可用于控制假肢和通信设备、提供神经反馈训练和促进身体康复。
WAM Arm – 用户手册 - Barrett 支持
1 系统描述 1.1 标准 WAM * 系统组件 1.1.1 系统功能 感谢您选择全臂机械手 (WAM)。WAM 旨在克服传统机械臂缺乏反向驱动能力的问题，同时保持耐用性、低功耗、轻移动重量和易用性。标准 WAM 是四自由度 (4- DOF) 臂。可选 WAM 腕部增加了三个自由度 - 请参阅第 1.2.1 节。WAM 灵活纤细，可轻松绕过路径上的障碍物，并具有流畅而精确的关节运动，这有助于 WAM 在机器人控制研究和新兴应用中的普及。紧凑、系统重量轻和极低功耗使 WAM 臂具有独特的便携性，因此是移动平台的理想选择。其重量轻且没有控制器柜，因此比同等尺寸的机械臂更容易安装。 WAM 还可以直接由移动平台上的小型电池供电，无需电源调节，电池可承受各种电压。虽然没有机械臂被认为是“安全的”，并且应根据每个应用的需求采取所有预防措施，但 WAM 的反向驱动能力和多层安全系统使其成为最安全的机械臂之一。由于其 95% 的反向驱动电缆驱动器（与反向驱动能力较差的齿轮和谐波驱动器相反），WAM 在接触墙壁和人时可以自然而轻柔地做出反应。这些属性使 WAM 成为手术和康复领域首批机械臂之一。我们希望您喜欢 WAM 的多功能性和实用性。请随时提供反馈并在需要时寻求建议。美国 +617-252-9000，support@barrett.com ，或 http://www.barrett.com/。 1.1.2 文档 WAM 附带六个独立的文档： 1. 用户手册（本手册） 2. 快速入门指南 3. WAM 电缆维护指南 4. 腕电缆维护指南 5. 惯性规格手册 6. 支持参考表 1. 用户手册（本手册）涵盖： • 系统组件和选项 • 安全说明 • 系统设置和操作 • 故障排除 • 技术规格 • 常见问题 2. 快速入门指南是一份单页指南，涵盖操作 WAM 的基本知识以及 WAM 的一些基本演示。其中包括打开和初始化 WAM、原点位置、故障恢复以及重力补偿和教学和播放演示。 *“Whole Arm Manipulator”和“WAM”是 Barrett Technology® Inc. 的商标。