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基于哲学的脑电图（EEG）信号数据处理是一种跨学科方法，可以在理解大脑功能方面开辟新的观点。在这种情况下，有必要从技术或生物学的角度检查数据，并考虑其形而上学，认识论和本体论方面。本体论是形而上学的一个分支，涉及对象和根据形而上学（甚至物理）理论，其特性及其关系而存在的对象类型。本文试图基于本体论来提供科学的哲学观点，用于处理脑电图数据，其数据源是脑波。通过使用人工神经网络（ANN）分类的试验结果，获得了46.73的精度值。卷积神经网络（CNN）算法也可以用于处理脑电图数据以确定一个人的情绪水平；这在先前的研究中已经证明了这一点。尽管情绪识别的总体准确性已大大提高，但在DEAP和Dreamer数据集中有几个问题导致了较低的精度。也使用CNN进行了其他实验，实验结果表明，与情绪相关的通道的重量大于不同通道。连续胶囊网络（CCN）和深神经网络（DNN）算法也可以用于处理脑电图信号数据以确定情绪水平。
50选择性稳态视觉诱发电位的基础研究
摘要：脑机接口（BCI）的关键参数是输入速度、准确性、易用性和输入数量。稳态视觉诱发电位（SSVEP）–BCI在前三个类别中表现优异，但在输入数量方面存在问题。我们设计了一个50选择性SSVEP–BCI，以增加输入数量，以便将来实现日语和PC键盘输入。为了增加输入数量，我们提高了频率分辨率。通过将刺激的分辨率从0.2Hz更改为0.1Hz，可以将输入数量翻倍。这是因为可以将输入数量翻倍。我们对受试者的原始和伪信号数据进行了典型相关分析。噪声非常大，而输出典型相关向量最大值的传统分析方法的正响应率很低。因此，我们进行了频带限制，通过频率阈值区分SSVEP成分。我们还引入了多数表决算法来消除不可分类的数据。结果表明:脑机接口的平均正确率为55.11%,最高为79.53%;平均信息传输速率为28.05bits/min,最高为45.16bits/min。因此,实验结果表明,频率分辨率的提高可以增加输入的数量。关键词:脑机接口,稳态视觉诱发电位,典型相关分析,多选择1.引言
神经生理模式是工作的先驱 -
摘要：我们旨在确定与由生物力学约束引起的肌肉骨骼疼痛相关的神经生理模式。十二（12）年轻的健康志愿者（两名女性）执行了两项实验逼真的手动任务，分别为30分钟：（1）具有肌肉骨骼疼痛发育的高风险，（2）（2）疼痛的风险较低。在任务中，收集了同步脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号数据，以及疼痛评分。随后，从神经生理信号中计算了两个主要变量：（1）在βeEG频率带（β。trpi）和（2）肌肉变异性的肌肉变异性（β。trpi）中，皮质抑制是作为任务相关的功率增加（TRPI）作为emg信号变异（COV）的肌肉变异性。在执行任务的最后5分钟内，在高风险状态下，在高风险状态下观察到了强大的效果大小；由于肌肉疲劳，因为COV降低了18％。在两种实验条件下，任务第5分钟后，观察到皮质抑制（β.trpi> 50％）的增加。这些结果表明以下神经生理学模式 - β.trpi≥50％和cov≤18％ - 可能是监测肩部肌肉骨骼疼痛的可能指标，在重复和长时间暴露于手动任务的情况下。
心理测量：一种用于从人类大脑活动重建图像的万能模型
通过脑机接口，重建所看到的人脑活动图像连接了人机视觉和计算机视觉。由于个体之间大脑功能存在固有差异，现有文献主要集中于使用每个人各自的脑信号数据为每个人获取单独的模型，而忽略了这些数据之间的共性。在本文中，我们设计了心理测量学，这是一个全方位模型，用于重建从不同受试者获得的功能性磁共振成像 (fMRI) 图像。心理测量学包含一个全方位专家混合 (Omni MoE) 模块，其中所有专家共同努力捕捉受试者间的共性，而与特定受试者参数相关的每个专家则负责处理个体差异。此外，心理测量学还配备了一种检索增强推理策略，称为 Ecphory，旨在通过检索预先存储的特定受试者记忆来增强学习到的 fMRI 表征。这些设计共同使心理测量变得万能而高效，使其能够捕捉受试者之间的共性和个体差异。因此，增强的 fMRI 表征可作为条件信号来指导生成模型重建高质量逼真的图像，从而使心理测量在高级和低级指标方面都成为最先进的技术。
基于安全离线加固的层次结构生态驱动
（通讯作者电子邮件：zhangyahui@ysu.edu.cn（Yahui Zhang））摘要以及智能转换系统（ITS）和网络技术的快速发展，车辆可以访问更丰富的交通数据，为现在更有效的驱动控制铺平了道路。提出了一种专门针对混合电动卡车导航复杂多相交场景的新型分层生态驾驶策略。最初，模拟场景旨在模拟逼真的卡车遵循场景。随后，使用安全离线深层确定性政策梯度（SDDPG）算法制定了高层卡车跟随策略。此策略完全使用了领先的车辆和交通信号数据的见解。具体来说，考虑安全约束的逻辑判断模块已集成到培训处理中，以最大程度地减少碰撞风险。此外，设置了安全奖励功能，以指导代理学习更安全的动作。转移到下层，使用深厚的增强学习（DRL）技术提出了能量管理策略。引入了独特的奖励成型功能，以有效地指导学习过程。最终，与动态编程（DP）方法相比，提出的方法表明，省油速度为97.46％。关键字：混合动力卡车，卡车跟随，SDDPG，能源管理策略
A 2.53 NEF 8位10 ks/s 0.5 m CMOS神经记录阅读...
摘要：本文介绍了多通道神经调节植入物的功率辅助金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化型读取电路。该系统包括一个神经放大器和连续的近似寄存器模数转换器（SAR-ADC），用于记录和数字化神经信号数据以传输到远程接收器。使用LabView MyDAQ设备生成合成神经信号，并通过LabView GUI进行处理。读出电路是在标准的0.5 µm CMOS过程中设计和制造的。所提出的放大器使用可重新配置的电容性电阻反馈网络的完全差异两阶段拓扑。在0.57–301 Hz和0.27–12.9 kHz的频率带宽内，放大器可实现49.26 dB和60.53 dB的增益，分别记录局部场势（LFPS）和动作电位（APS）。放大器通过将噪声效率因子（NEF）降低到2.53来保持噪声 - 权力的权衡。电容器是使用公共中央式置换技术手动布置的，这增加了ADC的线性。SAR-ADC达到45.8 dB的信号噪声比（SNR），分辨率为8位。ADC以10 ksamples/s的较低采样速率表现出7.32的有效数量。芯片的总功耗为26.02 µW，这使其非常适合多通道神经信号记录系统。
医学中的人工智能
使用脑电图增加访问脑信号数据的访问会创造新的机会来研究电生理学大脑活动并进行神经系统疾病的门诊诊断。这项工作提出了一种依靠信号光谱特性的精神分裂症分类的成对距离学习方法。能够处理数量有限的观察结果的临床试验（即案例和/或对照个体），我们提出了一个暹罗神经网络结构，以从每个通道的观测值组合中学习一个歧视性特征空间。通过这种方式，信号的多元顺序用作数据增强的一种形式，进一步支持网络泛化能力。卷积层具有在余弦对比损失下学习的参数，以充分探索从大脑信号中得出的光谱图像。根据静止状态方案的参考临床试验数据对精神分裂症诊断的拟议方法进行了测试，达到0.95±0.05精度，0.98±0.02敏感性和0.92±0.07特异性。结果表明，使用所提出的神经网络提取的特征比基准高于诊断精神分裂症的基础线（准确性和敏感性+20pp），这表明存在能够捕获歧视性神经肿瘤的非琐事电生理大脑模式存在。该代码可在github上找到：https：//github.com/dcalhas/siamese_schizophrenia_eeg。
数据驱动的可参数化生成对抗网络，用于合成数据的增强超声波传感器信号
在复合材料（例如纤维金属层压板（FML））中检测并表征隐藏的损害仍然是一个挑战。引导的超声波（GUW）或X射线影响通常用于检测这些损害，但它们的解释仍然存在，在非破坏性测试（NDT）和结构健康监测（SHM）中也是如此。数据驱动的预测指标模型可以检测与GUW时间相关信号的结构中的损害，但是实验训练数据缺乏差异，统计强度和超参数空间的质量覆盖率。通常会经历心理数据缺乏目标参数的基础真理注释。综合数据通常是创建强大而广义的损害预测模型的唯一解决方案。可以使用基于模型，模型辅助或无模型方法生成合成传感器数据。然而，通过应用有限元方法或求解字段方程式通过数值计算的GUW信号表明，由于过多的约束和简化，尤其是在非同质的材料，复合材料和层板的情况下，由于过多的约束和简化而显示出差的现实统计。数据驱动的生成模型的最新发展，例如生成对抗（神经）网络（GAN）[1]，通常是由大量生成过程驱动的，包括确定性样式矢量以生成特定信号数据[2] [2]，确定损坏大小，位置，位置，定位，传递器位置，材料，材料，材料，材料，材料，材料，材料。这些新体系结构旨在通过使用
使用多种机器学习技术进行基于脑电图的抑郁症检测
摘要：生物医学工程的发展使得通过脑电图 (EEG) 诊断抑郁症成为一个热门话题。该应用面临的两个重大挑战是 EEG 信号的复杂性和非平稳性。此外，个体差异造成的影响可能会妨碍检测系统的推广。鉴于 EEG 信号与特定人口统计数据（例如性别和年龄）之间的关联，以及这些人口统计学特征对抑郁症发病率的影响，最好在 EEG 建模和抑郁症检测过程中纳入人口统计学因素。这项工作的主要目的是开发一种可以通过研究 EEG 数据来识别抑郁症模式的算法。在对此类信号进行多波段分析后，使用机器学习和深度学习技术自动检测抑郁症患者。EEG 信号数据从多模态开放数据集 MODMA 中收集并用于研究精神疾病。EEG 数据集包含来自传统 128 电极弹性帽和尖端可穿戴 3 电极 EEG 收集器的信息，可用于广泛应用。在这个项目中，考虑了 128 个通道的静息 EEG 读数。根据 CNN，25 个 epoch 迭代的训练准确率为 97%。患者的状态必须分为两个基本类别：重度抑郁症 (MDD) 和健康对照。其他 MDD 包括以下六个类别：强迫症、成瘾症、创伤和压力引起的疾病、情绪障碍、精神分裂症和本文讨论的焦虑症是精神疾病的几个例子。根据这项研究，EEG 信号和人口统计数据的自然结合有望诊断抑郁症。
基于脑电信号的深度神经网络——...
摘要：背景。对于运动受限或没有运动能力的患者，需要使用脑电图 (EEG) 信号进行心理任务识别。可以应用与受试者无关的心理任务分类框架来识别没有可用训练统计数据的受试者的心理任务。深度学习框架在研究人员中很受欢迎，用于分析空间和时间序列数据，使其非常适合对 EEG 信号进行分类。方法。在本文中，提出了一种深度神经网络模型，用于从 EEG 信号数据中对想象任务进行心理任务分类。通过应用拉普拉斯表面对从受试者获取的原始 EEG 信号进行空间滤波后，获得 EEG 信号的预计算特征。为了处理高维数据，进行了主成分分析 (PCA)，这有助于从输入向量中提取最具鉴别力的特征。结果。提出的模型是非侵入性的，旨在从从特定受试者获取的 EEG 数据中提取心理任务特定特征。训练是在除一名受试者之外的所有受试者的平均组合功率谱密度 (PSD) 值上进行的。使用基准数据集评估了基于深度神经网络 (DNN) 的所提模型的性能。我们实现了 77.62% 的准确率。结论。性能和与相关现有工作的比较分析验证了所提出的跨受试者分类框架在根据 EEG 信号执行准确的心理任务方面优于最先进的算法。