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具有人工智能副驾驶的非侵入式脑机接口控制
运动脑机接口 (BMI) 解码神经信号，帮助瘫痪患者移动和交流。尽管在过去二十年中取得了重大进展，但 BMI 仍面临着临床可行性的关键障碍。侵入式 BMI 可以实现熟练的光标和机械臂控制，但需要神经外科手术，对患者构成重大风险。非侵入式 BMI 没有神经外科手术风险，但性能较低，有时使用起来非常令人沮丧，阻碍了广泛采用。我们通过构建高性能的非侵入式 BMI 朝着打破这种性能风险权衡迈出了一步。17 限制非侵入式 BMI 解码器性能的关键限制是其较差的神经信噪比。为了克服这个问题，我们贡献了 (1) 一种新颖的 EEG 解码方法和 (2) 人工智能 (AI) 副驾驶，可以推断任务目标并帮助完成行动。我们证明，借助这种“AI-BMI”，结合使用卷积神经网络 (CNN) 和类似 ReFIT 的卡尔曼滤波器 (KF) 的新型自适应解码方法，健康用户和瘫痪参与者可以自主且熟练地控制计算机光标和机械臂。使用 AI 副驾驶可将目标获取速度提高 4 倍。在标准的中心向外光标控制任务中，目标获取速度提高了 3 倍，并使用户能够控制机械臂执行顺序拾取和放置任务，将 4 个随机放置的块移动到 4 个随机选择的位置。随着 AI 副驾驶的改进，这种方法可能会产生临床上可行的非侵入式 AI-BMI。26
利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一项小型综述
在当今的数字信息时代，人类对视觉制品的接触已达到前所未有的几乎无处不在的程度。其中一些文化制品被提升到艺术品的地位，这表明人们对这些物品有着特殊的欣赏。对许多人来说，对此类艺术品的感知与审美体验 (AE) 相吻合，而审美体验可以对健康和幸福产生积极影响。AE 由复杂的认知和情感心理和生理状态组成。对 AE 背后的神经动力学有更深刻的科学理解将允许开发被动脑机接口 (BCI)，该接口提供个性化的艺术呈现，以改善 AE，而无需明确的用户反馈。然而，视觉神经美学领域的先前实证研究主要研究非自然实验室条件下 AE 的功能性磁共振成像和事件相关电位相关性，这可能不是实用神经美学 BCI 的最佳特征。此外，直到最近，AE 在很大程度上被定义为美丽或愉悦的体验。然而，这些概念并未涵盖所有类型的 AE。因此，这些概念的范围太窄，无法实现跨个体和跨文化的个性化和最佳艺术体验。这篇叙述性迷你评论总结了基于振荡脑电图 (EEG) 的视觉神经美学的最新进展，并绘制了开发生态有效的神经美学被动 BCI 系统的路线图，该系统可以优化 AE 及其有益后果。我们详细介绍了已报道的 AE 振荡 EEG 相关性，以及用于对 AE 进行分类的机器学习方法。我们还强调了神经美学的当前局限性，并提出了改进 AE 的 EEG 解码的未来方向。
对人类大脑理论的新见解
这项关于我们大脑内部特定分子如何形成相位空间中动态信息整体，联系思想和意识的动态信息整体的开创性研究，不仅具有挑衅性，而且是革命性的。载体是源自荷兰观点的动态封装，源自“ holon”一词，并指定了统治而不是层次，动态的大脑组织，以涵盖多尺度效应。意识的统一性是相互联系的，源于大脑的多阶层组织。我们旨在使用时空间歇性对热力学方法进行自动修改，以解决意识问题。从准颗粒开始为动力学大脑的极简物质组成，其中干扰了准粒子的不相干波及其量子热波动，这限制了内源性分子的动力学内源性分子的动力学内源性通道的动力学内部能量。这表明大脑不是涉及雪崩的多重术，而是多肠，这表明与全息图不同，在光谱结构域中，功能相互作用发生的情况下，时空结合是多阶段的，这是多结合，因为自我参考的扩增会通过远距离的矛盾信息而发生。相关的负面纠缠渗透到跨多个尺度的功能信息体系结构的统一。因此，自动脑理论适合于主动意识，证明意识不是基本的。大脑内部空间的自动模型是非美度和非属性的。它包含一个由跨胶源性量子电位的波动中的间歇性尖峰解码的多粘性信息结构。因此，这是一种比相位空间中柏拉图模型更现实的方法。
地球与空间科学（ESS）
本节为教育工作者提供额外的支持和信息。这些策略旨在让学生积极参与主题，并提供动手实践和动脑观察并探索主题，包括用于科学探究、实验和基于问题的任务的真实数据资源，这些任务结合了技术、技术和工程设计。所选资源是与特定内容声明直接相关的印刷或基于网络的材料。它并非是一份规定性的课程清单。• 建造一个可以工作的地震仪是一种将设计和工程与科学中对地震和波浪的理解结合起来的方式。如果学生没有真正经历过地震，将地震与地球的实际运动联系起来可能会很困难。使用地震仪并解释来自工作地震仪的地震数据可以帮助展示运动。教授工程资源包括有关建造地震仪的信息。还有关于工程和设计过程以及如何与八年级学生一起使用它们的特定资源。其他建造地震仪的例子可以在网上找到。重要的是让学生测试和试验该仪器，以了解它如何测量地球运动。 • 美国地质调查局提供了有用的背景数据，将地球结构与板块构造联系起来。还提供了显示实时地震数据（包括俄亥俄州的数据）和可操作的交互式地震图的链接。 • 另一种让学生参与并有兴趣研究地球结构和地震活动的方法是通过具体的案例研究和研究（例如，2002 年的德纳利断层地震）。展示实际的地震波传播过程可以帮助学生看到真实地震的实际结果。这对所有学生都有帮助，但对视觉性更强或难以从文本中形成概念的学生尤其有帮助。
感觉运动脑 - 机器界面中的神经可塑性
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 2。自然和人工感觉运动功能。。。。。。。。。。。。。。52 3。运动脑 - 机器界面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.1。。。。在闭环运动脑 - 机界面中学习。。。。。。。。。。。。。。54 3.2。大脑区域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 3.3。 神经特征。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。56 3.3。神经特征。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>57 3.4。 div>解码器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>59 3.5。 div> 设备和控制环属性。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>59 3.5。 div>设备和控制环属性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 3.6。 div>反馈的形式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 4。 div>神经假体的人造感觉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>62 4.1。 div>人造感觉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62 4.2。 大脑区域是人为反馈的目标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 62 4.3。 通过电刺激引起的神经活动模式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 63 4.4。 学习使用人造感觉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。62 4.2。大脑区域是人为反馈的目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62 4.3。 通过电刺激引起的神经活动模式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 63 4.4。 学习使用人造感觉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。62 4.3。通过电刺激引起的神经活动模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 4.4。学习使用人造感觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 4.5。皮质适应电刺激。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 4.6。 感觉感知通过电刺激引起。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 68 5。 结论和未来的研究。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6866 4.6。感觉感知通过电刺激引起。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 5。结论和未来的研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68
人类非快速眼动睡眠促进全脑血管运动和呼吸脉动
睡眠必要性的生理基础仍不确定。最近的证据表明，睡眠会增加脑脊液 (CSF) 的对流并促进间质溶质的输出，从而为解释为什么所有脊椎动物都需要睡眠提供了一个框架。心血管、呼吸和血管运动脑脉动均已被证明会驱动脑脊液沿血管周围空间流动，但尚不清楚这些脉动在人类睡眠期间如何变化。为了研究这些脉动现象与睡眠的关系，我们同时记录了一组健康志愿者的快速 fMRI、磁共振脑电图 (MREG) 和脑电图 (EEG) 信号。我们通过频谱熵分析量化了信号频率分布的睡眠相关变化，并通过功率总和分析计算了 15 名受试者（年龄 26.5 6 4.2 岁，6 名女性）的生理（血管运动、呼吸和心脏）脑脉动的强度。最后，我们确定了 EEG 慢振荡 (0.2 – 2 Hz) 功率和 MREG 脉动之间的空间相似性。与清醒状态相比，非快速眼动 (NREM) 睡眠的特点是频谱熵降低和脑脉动强度增加。对于极低频 (£ 0.1 Hz) 血管运动脉动，这些影响在后脑区域最为明显，但对于呼吸脉动也在整个大脑范围内明显，对于心脏脑脉动则影响较小。在与显示睡眠相关 MREG 脉动变化的大脑区域空间重叠的大脑区域中，EEG 慢振荡功率增加。我们认为，频谱熵降低和脉动强度增强是 NREM 睡眠的特征。根据我们发现的慢振荡功率增加，目前的结果支持睡眠促进人脑液体运输的假设。
社论：移动光学大脑活动监控的进展
大脑成像中的进步显着增强了我们对大脑功能的理解，但是这种进步的大部分源于受控实验室环境中进行的受约束的，单秒的实验。了解动态，复杂和多感觉现实世界中的大脑活动仍处于起步阶段。超出电脑摄影（EEG）（Nann等，2019）的新出现的移动脑成像技术，例如功能性的近红外光谱（FNIRS）（Boas等，2014）或使用光学层析成像（DOT）（DOT）（Dot）（Chitnis et al。例如，人类运动，感知，认知，社会交流和自然主义环境中的互动引起的活动。例如，便携式FNIRS设备已证明有效监测心理工作负载（Her Q.等，2013; Park，2023），并且可以提供实时反馈，例如，在脑部计算机界面（BCI）应用程序的背景下（Soekadar等人（Soekadar等人，2021年））。在教育中，FNIRS已被用来研究注意力（Harrivel等，2013），参与度（Verdiere等，2018）和学习成果（Lamb等人，2022年）在自然环境中的作用，而其在婴儿发展研究中的作用扩大了对多元化群体的感知和认知的了解。此外，Hyperscanning（Hakim等，2023; Scholkmann等，2013）可以同时测量多个个体的大脑活动，从而揭示了社交相互作用期间脑间同步等机制。将FNIR与诸如EEG（von Luhmann等，2017），眼睛追踪（Isbilir等，2019）和全身生理监测（Scholkmann等人，2022年，2022年）等多模式工具整合在一起，可以增强这些洞察力，以培训为毫无疑问，以促进这些洞察力和互动的过程，并在不断的过程中进行了培训。研究主题“移动光学大脑活动监测的进步”强调了便携式FNIR和相关光学技术的变革潜力
使用深度学习将 ECoG 信号解码为 3D 手势翻译
摘要。目的。运动脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可以使运动障碍者与周围环境互动。BCI 可能会弥补手臂和手部功能的丧失，这是四肢瘫痪患者的首要任务。设计实时准确的 BCI 对于使此类设备在现实环境中有用、安全且易于患者使用至关重要。基于皮层脑电图 (ECoG) 的 BCI 是记录设备的侵入性和记录信号的良好空间和时间分辨率之间的良好折衷。然而，用于预测连续手部运动的大多数 ECoG 信号解码器都是线性模型。这些模型的表示能力有限，可能无法捕捉 ECoG 信号特征与连续手部运动之间的关系。深度学习 (DL) 模型在许多问题中都是最先进的，可以成为更好地捕捉这种关系的解决方案。方法。在本研究中，我们测试了几种基于 DL 的架构，以使用从 ECoG 信号中提取的时频特征来预测想象的 3D 连续手部平移。分析中使用的数据集是长期临床试验 (ClinicalTrials.gov 标识符：NCT02550522) 的一部分，是在对四肢瘫痪受试者的闭环实验中获得的。所提出的架构包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)。使用余弦相似度离线比较了基于 DL 和多线性模型的准确性。主要结果。我们的结果表明，基于 CNN 的架构优于当前最先进的多线性模型。最佳架构利用 CNN 来利用相邻电极之间的空间相关性，并通过使用 LSTM 来受益于所需手部轨迹的顺序特性。总体而言，与多线性模型相比，DL 将平均余弦相似度提高了 60%，左手和右手分别从 0.189 提高到 0.302 和从 0.157 提高到 0.249。意义。这项研究表明，基于 DL 的模型可以提高 BCI 系统在四肢瘫痪受试者的 3D 手部翻译预测中的准确性。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。