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脑电图的设计基于EEG EEG ELEPODE原型的Arduino
脑电图设计（EEG）设计作为对基于Arduino Uno的额叶部分中脑信号活性的检测。EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。 这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。 研究程序分为三个阶段。 第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。 第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。 第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。 基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。 同时，获得的截止频率为70 Hz。 使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。 因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。 关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号EEG是一种用于记录人脑电活动的工具。这项研究的目的是创建一种非临床EEG设备，该设备是便携式和低成本的。研究程序分为三个阶段。第一阶段是使用Eagle应用程序设计脑电图系统。第二阶段是创建一个由脑电图系统，电源，Arduino Uno和两个电极组成的EEG系统。第三阶段是测试EEG系统，其中包括测试仪器加固，低通滤波器测试，电源测试，ADC ARDUINO一致性测试和EEG性能的初步测试以记录大脑信号。基于测试结果获得了51次仪器加固，平均准确率为99.09％。同时，获得的截止频率为70 Hz。使用原型单电极EEG和EEG标准情绪EPOC通过在FP1和A2（地面）点上放置电极，大脑信号测量之间的比率是几乎相同的模式。因此可以得出结论，创建的EEG单电极系统已成功地用于记录额叶区域的大脑活动。关键字：Arduino Uno，EEG，额叶，大脑信号
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
memea 2024
欢迎消息亲爱的参与者，我们很高兴欢迎您参加IEEE医疗测量和应用程序（MEMEA）2024在Eindhoven举行的会议！作为会议联合主席，我们很高兴举办今年的活动，该活动有望为每个参与的每个人都刺激和启发。今年的计划包括各种各样的主题和杰出演讲者的名册，他们将讨论医疗测量和应用领域的最新突破。我们的目标是为研究人员，从业者和行业专业人员提供一个充满活力的平台，以交流见解并讨论新兴趋势和发展。我们很荣幸能与演讲者一起展示才华横溢的主题演讲和教程演讲者，他们将在各种相关主题上分享他们的专业知识。这些包括生物工程和康复，用于医疗测量的传感器和可穿戴设备，以及在生物信号测量和加工中使用人工智能和机器学习。除了我们的学术课程外，我们还计划了社交活动和网络机会，以帮助您在轻松而非正式的环境中与同龄人和同事建立联系。这些互动对于建立专业关系和引发新想法是无价的。我们要对赞助商，组织者和合作伙伴表示衷心的感谢，他们的贡献在使这一事件成为可能。我们还热烈感谢所有从近距离旅行的参与者加入了我们。再次欢迎参加IEEE MEMEA 2024会议。我们期待着一个杰出的活动！我们有信心您的参与将使这次会议取得巨大的成功，并将为数字时代的医疗测量和应用进步做出巨大贡献。真诚，
磁共振光谱
磁共振光谱（MRS）是一种无创技术，可用于测量组织中不同化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像（MRI）相同的物理原理，以及原子内部磁场和特定核之间能量交换的检测。使用MRI，通过根据发射信号的强度分配不同的灰色值，通过分配不同的灰色值，将这种能量交换以射频信号测量。MRI和MRS之间的主要区别在于，在MRI中，发射的射频基于核的空间位置，而MRS则检测到扫描组织的化学成分。MRS产生的信息以图形方式显示为与所检测到的各种化学物质一致的峰值的频谱。MRS可以作为MRI的辅助手术。首先生成MRI图像，然后在感兴趣的位点，在体素水平（3维体积X像素）处开发MRS光谱。感兴趣的体素（VOI）通常是一个立方体或矩形棱镜，尺寸像素的体积为1至8 cm。MRI提供了大脑的解剖图像，MRS提供了与潜在动态生理学相关的功能图像。MRS可以使用现有的MRI设备执行，并通过所有新的MRI扫描仪中提供的其他软件和硬件进行修改。扫描仪中的成像时间增加了15至30分钟。
围手术期疼痛的手术容积指数监测......
手术容积指数（SPI）监测是一种具有代表性的客观痛觉监测设备，利用光电容积描记信号测量痛觉。它易于应用于患者，数值计算公式直观易懂，因此临床解释简单。多项研究已证实了它的有效性和实用性。与血流动力学参数相比，SPI可以更准确地检测全身麻醉下手术中的痛觉程度，因此可以为各种阿片类药物（包括瑞芬太尼、芬太尼和舒芬太尼）的给药提供更好的指导。事实上，与传统镇痛相比，SPI引导的镇痛与术中阿片类药物消耗量较低、患者恢复较快、术后疼痛水平和不良事件发生率相当或较低有关。此外，SPI监测可以通过患者唤醒前的SPI值来预测术后疼痛程度和镇痛药物需求。然而，由于患者年龄、有效循环血容量、体位、合并用药和麻醉方案以及意识水平可能是 SPI 监测的混杂因素，因此临床医生在解释 SPI 值时必须小心谨慎。此外，由于 SPI 值可能因麻醉和镇痛方案以及潜在疾病而异，因此了解这些变量的影响并了解 SPI 监测相对于其他痛觉监测设备的优势和劣势至关重要。因此，本综述旨在帮助临床医生进行最佳的 SPI 指导镇痛，并通过阐明 SPI 监测在围手术期疼痛管理中的当前实用性和局限性来协助建立未来的研究设计。
TTS-CGAN：用于生物信号数据增强的 Transformer 时间序列条件 GAN
摘要 — 以时间序列形式出现的信号测量是医学机器学习应用中最常见的数据类型之一。此类数据集通常规模较小，收集和注释成本高昂，并且可能涉及隐私问题，这阻碍了我们为生物医学应用训练大型、最先进的深度学习模型的能力。对于时间序列数据，我们可以用来扩展数据集大小的数据增强策略套件受到需要维护信号基本属性的限制。生成对抗网络 (GAN) 可以用作另一种数据增强工具。在本文中，我们提出了 TTS-CGAN，这是一种基于 Transformer 的条件 GAN 模型，可以在现有的多类数据集上进行训练并生成任意长度的特定于类的合成时间序列序列。我们详细阐述了模型架构和设计策略。我们的模型生成的合成序列与真实序列没有区别，可以用来补充或替换相同类型的真实信号，从而实现数据增强的目标。为了评估生成数据的质量，我们修改了小波相干性度量，以便能够比较两组信号之间的相似性，并进行了一个案例研究，其中使用合成数据和真实数据的混合来训练用于序列分类的深度学习模型。结合其他可视化技术和定性评估方法，我们证明 TTS-CGAN 生成的合成数据与真实数据相似，并且我们的模型比其他为时间序列数据生成构建的最先进的 GAN 模型表现更好。TTS-CGAN 源代码：github.com/imics-lab/tts-cgan