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RNS®系统患者指南
下一步是将神经刺激器放在头骨中，并将导线连接到神经刺激器（图A）。钛托盘固定在头骨中，然后将神经刺激器固定在托盘中。托盘和神经刺激器都没有接触大脑。神经刺激器的厚度与您的头骨一样厚，并设计为颅骨表面。一旦将其放置在头皮下方，您或其他任何人都看不到该设备（图B）。
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耳机从放置在主题上的传感器中收集信号，并执行所有信号的模数转换，编码，格式化和传输。使用2.4至2.48 GHz无线电发射器进行通信。接收器提供了数字化生理信号的双向传输。采集利用系统的双向功能来启动头皮电极阻抗监视并监视耳机中的电池容量。接收器用作固定在PC工作站的基本单元。
2022 年脑科技最新趋势
（注1）fMRI：功能性磁共振成像。功能性磁共振成像。观察大脑血流的变化。 EEG：脑电图的缩写。脑电图。使用头皮上的电极来监测大脑的电信号。 （注 2）还有一些 BMI 使用机器向大脑发送电刺激。 （注3）神经模拟工程。指实现大脑机制（感知、运动控制等）的系统。 （注4）图片来源：https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/newsroom/news/intel-unveils-neuromorphic-loihi-2-lava-software.html
耳脑电图技术及其应用综述
摘要 目的。本综述全面概述了耳脑电图 (EEG) 技术，该技术涉及记录放置在耳朵内或耳朵周围的电极的 EEG 信号，以及它在神经工程领域的应用。方法。我们使用多个数据库进行了彻底的文献检索，以确定与耳脑电图技术及其各种应用相关的研究。我们选择了 123 篇出版物并综合了信息以突出该领域的主要发现和趋势。主要结果。我们的综述强调了耳脑电图技术作为可穿戴脑电图技术未来的潜力。我们讨论了耳脑电图与传统头皮脑电图相比的优势和局限性以及克服这些局限性的方法。通过我们的综述，我们发现耳脑电图是一种很有前途的方法，其产生的结果与传统的基于头皮的方法相当。我们回顾了耳脑电图传感设备的发展，包括设计、传感器类型和材料。我们还回顾了耳脑电图在不同应用领域（如脑机接口和临床监测）的研究现状。意义。这篇评论文章是第一篇专注于回顾耳部脑电图研究文章的论文。因此，它为从事神经工程领域的研究人员、临床医生和工程师提供了宝贵的资源。我们的评论揭示了耳部脑电图令人兴奋的未来前景，以及它推动神经工程研究和成为可穿戴脑电图技术未来的潜力。
使用双层脑电图来表征和消除乒乓球运动中的伪影
摘要：研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明，双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度，但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中，我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动，乒乓球是一项全身反应性运动，可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影，以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样，单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后，我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分，我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法，这将对脑科学研究大有裨益。
ConvDip：用于更好的 M/EEG 源成像的卷积神经网络
图 1：ConvDip 架构。*输入*层是一个 7x11 矩阵，对应于单个低分辨率 EEG 数据头皮图（请参阅附录 A 中的示例）。单个*卷积层*只有 8 个大小为 3x3 像素的卷积核。卷积层后面是全连接 (FC) 层，由 512 个神经元组成。最后，输出层包含 5124 个神经元，对应于大脑中的体素。（此图是使用 http://alexlenail.me/NN-SVG/ 上的网络应用程序创建的。
利用耳内脑电图进行注意力状态分类
摘要 — 完全在耳内的脑电图 (入耳式 EEG) 为不引人注目的连续生理和认知状态监测开辟了令人兴奋的途径。这项工作提出了基于在警觉任务实验中使用的舒适的双耳入耳式 EEG 仪器记录的数据对注意力状态进行精确分类的技术。我们记录了来自多个受试者的头皮和耳内 EEG 信号，并表明入耳式 EEG 提供了相当的分类准确度。我们的工作是共模空间滤波技术首次应用于从不受束缚的受试者的稀疏电极获取的信号。我们在对注意力和静息状态进行分类时展示了 90-95% 的准确率（带有 30 个电极的头皮 EEG）和 70-75%（耳道和耳甲内有 5 个电极的入耳式 EEG）。我们还展示了我们的方法对于低功耗片上分类来说是轻量级的，具有少量学习的能力。可穿戴、连续健康传感器的必要性在于适应资源受限的应用，并适应受试者之间的差异和不同的环境条件。这项研究表明，未来系统级芯片 (SoC) 集成对于能够进行闭环认知状态监测和神经反馈的用户通用和便携式设备具有可行性。索引术语 —BCI、入耳式脑电图、认知状态监测、警觉任务
乳腺癌治疗后如何继续前进
两个月后：头发长出一英寸 请记住…… 您的头发可能与治疗前长出的样子不同，颜色可能会改变，质地会有所不同，并且可能比以前更卷曲或更直。通常这种变化是暂时的，但对某些人来说，这将是永久性的。对于一些女性来说，头发长出不同的样貌可能会很困难，您可能会觉得这是您需要应对的另一种外貌变化，尤其是在短期内，您将无法像往常一样护理或造型。 头发生长的速度因人而异，但大多数人会在三到六个月左右长出完整的头发，尽管有些人的头发可能不均匀，没有证据表明您可以购买的任何产品会加速头发的生长。 头发的状况与饮食等生活方式因素密切相关。健康均衡的饮食对健康的头发至关重要。 眉毛和睫毛等其他头发的生长速度可能比头发快或慢。而您长出的头发会更脆弱，更容易断裂。您需要小心对待它。最好等到头发长长，头皮状况良好后再进行染色或其他化学处理。有些人可能需要六个月到一年的时间，而有些人则可能更早。染色前，请咨询理发师最适合您的产品，他们可能会推荐指甲花或植物染料，这些染料对头发和头皮更温和。任何颜色都应该
卷积神经网络
脑电图 (EEG) 使用放置在头皮上的传感器实时测量大脑电活动。必须识别并消除由于眼球运动和眨眼、肌肉/心脏活动和一般电干扰而产生的伪影，以便正确解释 EEG 的有用脑信号 (UBS)。独立分量分析 (ICA) 可有效地将信号分成独立分量 (IC)，这些分量在 2D 头皮地形图 (图像)（也称为地形图）上的重新投影允许识别/分离伪影和 UBS。到目前为止，IC 地形图分析（EEG 的黄金标准）一直由人类专家以视觉方式进行，因此无法用于自动、快速响应的 EEG。我们提出了一个基于 2 D 卷积神经网络 (CNN) 的 IC 拓扑图脑电图伪影识别的完全自动化和有效框架，能够将拓扑图分为 4 类：3 种伪影类型和 UBS。描述了框架设置，并展示、讨论了结果，并将其与其他竞争策略的结果进行了比较。在公共脑电图数据集上进行的实验表明，总体准确率超过 98%，在标准 PC 上用 1.4 秒对 32 个拓扑图进行分类，即驱动一个由 32 个传感器组成的脑电图系统。虽然不是实时的，但提出的框架足够高效，可用于基于快速响应脑电图的脑机接口 (BCI)，并且比其他基于 IC 的自动方法更快。