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特刊 - 大脑中的高级传感器
本期特刊回顾了BCI研究的最新进展，突出了尖端的方法，新颖的应用和跨学科方法，这些方法突破了可能的界限。领先专家的贡献涉及关键主题，例如大脑信号获取，实时处理技术，机器学习算法以及BCI与新兴技术（例如人工智能和机器人技术）的集成。通过汇集不同的观点，该出版物旨在促进合作并激发这个迅速发展的领域的未来进步。
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
物联网技术员（智能医疗） - Bharat Skills
通过通用生物医学传感器信号在医疗保健应用中。智能手机和可穿戴传感器设备的工作原理和应用 - 通过心脏生物医学信号识别活动和监测健康，通过活动和环境数据进行主动协助。纺织品集成非接触式传感器的操作原理和应用 - 通过呼吸和脉搏生物信号长期监测呼吸和脉搏。位置传感器的工作原理 - 实时定位服务。温度传感器的使用 - 环境监测。智能手机和智能手表的用途 - 通过日常活动数据监测糖尿病。多传感器体积描记法设备的概念 - 通过脉搏和血流数据检测和预防静脉淤滞。生物医学传感器和智能手机的工作原理和应用 - 通过诸如氧饱和度、心率等生物信号获取老年患者的生理数据。使用可穿戴心电图传感器和云处理通过心电图生物信号进行心电智能医疗监测。不同传感器和执行器的概念 - 通过医疗信号和上下文信息的移动医疗计算系统。
课程结构
背景有机会学习如何制造简单的医疗材料和设备，如何收集有关人类受试者和其他生物样本的数据，以及如何分析结果以解决各种与健康有关的问题。课程以一系列关于计划实验室模块的原则的讲座开始。然后，学生将组建团队，在不同生物医学工程领域进行许多手工实验室模块，以实现课程的目标和学习成果。实验室模块的例子包括生物信号获取的基本生物医学装置，先进的电生理技术，用于药物递送的生物材料的制造，PCR和凝胶电泳，共凝聚电泳，功能MRI数据处理，功能性MRI数据处理，生物医学培训的肌肉进行肌肉的锻炼，以进行肌肉的锻炼，以进行肌肉的锻炼，以进行肌肉的分解，评级，评级为摩擦，测度，评级，衡量，摩擦量，摩擦性，摩擦性，摩擦性，摩擦性，摩擦式，测度，摩擦式效果。外骨骼机器人等。
通信的大脑计算机接口
锁定综合征（LIS）的特征是无法在存在完整认知的情况下移动或说话，并且可能是由脑干创伤或神经肌肉疾病引起的。LIS中的生活质量（QOL）受到无法交流的严重损害，如果残留肌肉活动不足以控制AAC设备，则不能总是通过传统的增强和替代性通信（AAC）解决方案来纠正。大脑计算机界面（BCIS）可以通过使用该人的神经信号而不是依靠肌肉活动来提供解决方案。在这里，我们使用非侵入性信号获取方法（脑电图，功能磁共振成像，功能性近红外光谱）以及心脏和心脏内植入电极的最新沟通BCI研究，我们讨论了当前的努力，以将研究知识转化为可用的BCI-newards nopple-bci-newards openable bci-newarts op-bci-neward opend opable bci-neward openable bci-neward opend opable bci-neward opend opable bci-nopple沟通解决方案，以改善与QOL的个人相关。
代谢综合征及其风险因素的预测...
1马拉汉联邦大学，巴西圣路易斯的生物信息处理实验室电子工程系。2Maranhão联邦大学，计算机科学，信号获取与加工实验室，巴西圣路易斯。 3马兰哈堡联邦大学，大学医院，肾病预防中心，马萨诸塞州圣路易斯，巴西。 4马兰哈联联邦，生物与健康科学中心，免疫生理学实验室，圣路易斯，马萨诸塞州，巴西。 5巴西ST offiant Paulo联邦大学，Paulista医学院，妇产科。 6马兰哈堡联邦大学，生物科学实验室，遗传学和分子生物学实验室，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。 7 Ceuma University，生物医学科学系，巴西圣路易斯生物医学实验室。 8马兰哈联联邦大学，医学系成人健康研究生课程，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。2Maranhão联邦大学，计算机科学，信号获取与加工实验室，巴西圣路易斯。3马兰哈堡联邦大学，大学医院，肾病预防中心，马萨诸塞州圣路易斯，巴西。 4马兰哈联联邦，生物与健康科学中心，免疫生理学实验室，圣路易斯，马萨诸塞州，巴西。 5巴西ST offiant Paulo联邦大学，Paulista医学院，妇产科。 6马兰哈堡联邦大学，生物科学实验室，遗传学和分子生物学实验室，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。 7 Ceuma University，生物医学科学系，巴西圣路易斯生物医学实验室。 8马兰哈联联邦大学，医学系成人健康研究生课程，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。3马兰哈堡联邦大学，大学医院，肾病预防中心，马萨诸塞州圣路易斯，巴西。4马兰哈联联邦，生物与健康科学中心，免疫生理学实验室，圣路易斯，马萨诸塞州，巴西。5巴西ST offiant Paulo联邦大学，Paulista医学院，妇产科。6马兰哈堡联邦大学，生物科学实验室，遗传学和分子生物学实验室，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。7 Ceuma University，生物医学科学系，巴西圣路易斯生物医学实验室。 8马兰哈联联邦大学，医学系成人健康研究生课程，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。7 Ceuma University，生物医学科学系，巴西圣路易斯生物医学实验室。8马兰哈联联邦大学，医学系成人健康研究生课程，巴西，马萨诸塞州圣路易斯。
eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。
可伸展的氧化还原活性半导体聚合物，用于高...
有机电化学晶体管（OECTS）代表了一个新兴的设备平台，用于下一代生物电子学，这是由于对生物信号的独特增强和敏感性。用于实现无缝的组织 - 电源界面，以获得准确的信号获取，皮肤样柔软性和可伸缩性是必不可少的要求，但尚未将其赋予高性能OECT，这在很大程度上由于缺乏可拉伸的可拉伸性氧化还原活性半导体聚合物。Here, a stretchable semiconductor is reported for OECT devices, namely poly(2-(3,3 ′ -bis(2-(2-(2-methoxyethoxy) ethoxy)ethoxy)-[2,2 ′ -bithiophen]-5)yl thiophene) (p(g2T-T)), which gives exceptional stretchability over 200% strain and 5000 repeated stretching cycles, together with OECT的性能与最先进的表现。通过系统的特征和不同聚体的比较验证，该聚合物的关键设计特征是使高可伸缩性和高OECT性能结合的非线性骨架结构，中等的侧链密度和足够高的分子量。使用这种高度可拉伸的聚合物半导体，具有高归一化的跨导率（≈223s cm-1）和双轴可拉伸性高达100％应变，以高归一化的跨导率（≈223s cm-1）制造。此外，还展示了皮肤心电图（ECG）记录，它结合了内置放大和前所未有的皮肤的可比性。
用于脑计算机接口应用程序的数据集，卷II
非侵入性脑部计算机界面（BCIS）是一种令人兴奋的技术，它为大脑与计算机之间的通信提供了通道。bcis可用于交流（Brumberg等，2018; Chaudhary等，2016），康复（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他应用程序（Finke等，2009; Makeig et e e e ectig et al。，2011）。在本研究主题的第一卷（Daly等，2021）中，我们发布了包括通过多种模式和BCI范式记录的信号的数据集，包括新型事件相关电位（ERP）（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCIS的bcis，Motor bcis，Motory bcis，BCIS，BCIS，BCIS，a bciiss a a，a bcis，a bciS a效率，效果，尼古丁成瘾的BCIS以及静止状态数据。但是，BCI的研究正在不断发展，对新的公开数据集的需求越来越不断发展。的确，BCI技术的持续发展取决于许多不同的研究领域的进步，这些研究领域可以单独和集体地改善BCI系统的各个方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。尽管如此，只有少数高质量的公共可用数据集可以在这些数据集上开发，评估和比较新的系统，工具和技术。此外，这些数据集的大小和数量相对较小，将过度拟合的风险引入了使用这些数据集开发和评估的方法。为了继续应对这一挑战，该研究主题提供了第二个出版物和相应数据集的集合。换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性可能会因缺乏和稀疏性数据集而阻止。他们报告了在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估过程中记录的生理数据集。用脑电图（EEG）和附近的红外光谱（FNIRS）收集数据。刺激范围内的刺激表现涵盖了不同的感觉方式。Botrel等人的文章。描述了一项关于神经反馈范式中关于α下调和
编辑：用于脑计算机接口应用程序的数据集
非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术，为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备（Chaudhary等，2016; Brumberg et al。，2018），康复系统（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他广泛的应用程序（Finke等，2009，2009; Makeig et al。，2011）。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展，并且是一个高度多学科的领域，其中包括神经科学家，工程师，心理学家，计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步，它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是，只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统，工具和技术的评估和比较。例如，公开可用的BCI竞争数据集（Sajda等，2003; Blankertz等，2004，2006）为BCI研究人员提供了一套出色的资源，并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法（Arvaneh等人，2013年，2013年； Ghaemi等，2017年； Sakhavi等人，2018年； Zanini等人，2018年；换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而，相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险，以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成，包括但不限于脑电图（EEG），功能近近红外光谱（FNIRS），肌电图（EMG），心电图学（ECG）（ECG）（ECG），钙含量皮肤反应（GSR），皮肤温度测量率和体内的数据，次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）BCIS