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电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
使用窗口优化方法
用于深度渗透脑成像，尽管X射线计算机断层扫描和磁共振成像已被广泛使用，但由于空间分辨率相对较低，它们存在一些局限性。8，9出色的可靠性和生物相容性使聚集诱导的发射（AIE）点可用于荧光生物医学成像的出色候选物。10然而，激发或发射光的光子吸收和散射影响其穿透深度。由于吸收和散射的减少，基于第二个近红外（NIR-II）区域用于多光子荧光成像的AIE非常有希望地观察大深度大脑结构。空间取向是最重要的容器特征之一；它是诊断疾病，定位伤害和评估组织发育的指标。它也是定义纤维结构对齐的基础。11，12个先前的方法通常获得图像或感兴趣区域的平均方向，例如依赖傅立叶变换13、14或霍夫变换的技术。15 Bancelin等。16提出了一种形态的开放操作方法来实现视觉空间取向，但仅适用于相似的纤维直径。Quinn和Georgakoudi提出了一种加权定向矢量求和算法，该算法能够以2D图像的17和Liu等人获取像素方向。将此方法进一步扩展到3D表单。在这里，我们构建了一个用于大脑容器的大量成像和定向的自适应分析的系统。18的2D/3D加权矢量求和算法假定纤维结构的形态特征是相同的，并且在2D/3D图像中使用了所有光纤的固定窗口大小，最佳窗口尺寸为光纤直径的2至4倍。17，18因此，当应用于具有不同纤维厚度的复杂系统（例如脑桥梁）时，这些方法可能会降解定向确定的准确性。专门设计的AIE纳米颗粒（NP）用于获得大深度3D脑血管图像信息。最近，我们开发了一种纤维样结构内自动化的，素的厚度，并将其应用于脑血管疾病的分析。19基于厚度信息，在本研究中，我们提出了一种窗口优化（WO）方法，该方法能够显着提高2D和3D病例的空间或3D的确定精度。作为厚度确定和加权方向矢量求和算法的融合，WO方法根据纤维厚度信息可以自适应地以像素为基础优化计算参数。我们通过模拟的2D和3D光纤图像评估了该方法的表现。最后，我们通过建立从AIE辅助的体内三光子荧光（3PF）成像中获得的小鼠脑脑脑脑脑座管的大深度3D图像的方向结构来证明该系统的应用。