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事件相关去同步变化是否与 BCI 性能相关？
摘要 — 尽管目前已有研究，但运动想象 (MI) 任务中产生的事件相关去同步 (ERD) 的变异性与 MI-BCI 性能之间的关系仍未得到很好的理解。事实上，之前的许多研究表明，ERD 模式在受试者之间和受试者内存在很大的变异性，但仍然难以理解这种变异的起源。缺乏对大脑运动模式变异性的了解限制了提高 BCI 性能的可能性，BCI 的性能平均仍然很差。我们认为，更好地了解 BCI 使用过程中 ERD 的变异性对于开发有效的接口至关重要。事实上，大多数研究都忽视了对 MI 期间试验间 ERD 及其整个实验会话期间的变异性的分析，这些研究主要集中于识别跨试验平均甚至跨参与者的 ERD 模式。在本研究中，我们计划分析大型 MI-BCI 数据库（n=75 名受试者），并研究右手和左手 MIs 任务（即 ERD）背后的大脑运动模式的个体间/个体内变异性与 BCI 性能之间的关系。我们的研究表明，尽管 ERD 幅度和基线功率与 BCI 性能相关，但 ERD 幅度或基线功率的变异性却无关。索引术语 — 运动意象；脑机接口；脑电图；变异性
贝塔爆发质疑脑机接口的统治力
目前，构建可靠的脑机接口 (BCI) 的努力涵盖了多个方面，从硬件到软件，再到更复杂的实验协议和个性化方法。然而，尽管付出了这些努力，但仍有显著改进的空间。我们认为，一个相当被忽视的方向是将 BCI 协议与基础神经科学的最新进展联系起来。鉴于这些进展，特别是对 beta 频带活动的爆发性特征和 beta 爆发的多样性的描述，我们重新审视了 beta 活动在“左手 vs. 右手”运动想象任务中的作用。目前针对此类任务的解码方法利用了运动想象在感觉运动皮层中产生时间锁定的诱导功率变化这一事实，并依赖于带通滤波功率变化或协方差矩阵，这些矩阵也描述了从不同通道记录的信号中共同变化的功率变化。尽管人们对运动想象过程中 beta 爆发活动的动态知之甚少，但我们假设 beta 爆发的调节方式应该类似于其在执行真实上肢运动时的活动。我们表明，基于 beta 突发调制模式的分类特征产生的解码结果等于或优于多个开放脑电图数据集中通常使用的 beta 功率，从而提供了对这些生物标志物特异性的洞察。
单侧手指运动过程中的镜像视觉反馈与皮质脑电图躯体运动型alpha Rhythms
抽象使用镜子足够定向，另一只手的运动与另一只手诱导了运动的液化。在这里，我们检验了以下假说：这种镜像现象可以由脑脑摄影（EEG）事件相关的dengronic/同步（ERD/ERS）的基础（EEG）中央alpha节奏（ERD/ERS）（约10 Hz）作为神经物理学的相互作用，以及在糖果中的神经物理学测量，以及在糖果群体之间的相互作用，并在糖果中的互动量。 执行。十八位健康的右手男性参与者在没有镜子（M-）条件下进行了标准听觉触发的单侧（右）或双侧手指运动。在镜子（M +）条件下，在镜子前面进行单侧右手指运动，以诱导同时左手手指运动的幻觉。EEG活性记录在64个头皮电极中，并使用与事件相关的EEG时期进行计算αERD。在M-条件下，在双侧运动中观察到双侧突出的中央αERD，而在单侧右运动中，左中央alpha ERD和右中央alpha ers均观察到。相反，M +条件显示出明显的双侧和广泛的alpha erd dur-
利用EEG Beta反弹跟踪模式进行手部运动想象智能分类技术
摘要：要在康复过程中应用基于 EEG 的脑机接口，需要在运动想象 (MI) 期间分离各种任务并将 MI 融入运动执行 (ME)。先前的研究侧重于基于复杂算法对不同的 MI 任务进行分类。在本文中，我们实现了智能、直接、易懂、省时且减少通道的方法来对 ME 与 MI 以及左手与右手 MI 进行分类。记录了 30 名执行运动任务的健康参与者的 EEG，以研究两项分类任务。对于第一项任务，我们首先基于 beta 反弹提出一种“跟进”模式。该方法的平均分类准确率为 59.77% ± 11.95%，对于手指交叉可高达 89.47%。除了时域信息外，我们还使用包括统计、小波系数、平均功率、样本熵和常见空间模式在内的提取方法将 EEG 信号映射到特征空间。为了评估其实用性，我们采用支持向量机作为智能分类器模型，采用稀疏逻辑回归作为特征选择技术，实现了 79.51% 的准确率。第二次分类也采用了类似的方法，准确率达到了 75.22%。我们提出的分类器表现出很高的准确率和智能性。所取得的成果使我们的方法非常适合应用于瘫痪肢体的康复。
节省空间
节省空格型号PR931M中等重量容量350磅的位置空间储备金椅子坐着是袋装线圈座椅否背型接缝可移动背部可移动后背选项是头部休息选项是头部休息盖是的，手臂静止盖子静止宽度是整体宽度32.5“整体高度32.5”整体41.5英寸41.5英寸的宽度41.5英寸宽度20英寸座位20英寸座位的座位21座座位2 28.5座的顶部28.5座位28.5”脚休息的斜斜线倾斜22英寸，墙壁倾斜5英寸，从座椅的后部到脚的末端休息42.5英寸，寿命时间保修，椅子框架，升降机框架，倾斜机制是电气零件3年的保修。Pro评级为4年7年7是机械劳动3年的保修。电气劳动1年的保修。智能TEK系统标准是可自定义的否左手控制选项否额外的口袋选项否热与按摩选项是电源枕头选项否可调腰式腰lumbar选项否AutoFlex选项否脚休息扩展选项否直升升降选项否USB充电端口是USB充电端口Yes Plote Origin USA
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
2025加拿大滑铁卢视图
1。集思广益的其他彼此排斥的状态。有很多可能性，但是有些常见的答案可能是打开或关闭的轻开关，一枚硬币价值5美分，10美分等，或者，如果Schrödinger在您的班上，则一只猫还活着或死了。2。拿一个垂直偏振器并透过它。将第二个偏振器在90°旋转，然后将其放在第一个偏振器的前面。垂直偏振器从水平偏振器中传出多少光？无。由于极化器的技术局限性，可能会看到一些蓝光。3。水平和垂直极化是相互排斥的吗？为什么或为什么不？他们是！如果波浪垂直振荡，它没有任何水平成分，并且所有光都被阻塞。换句话说，如果光线垂直，则绝对不是水平的。4。是垂直和对角线（45°）互斥的极化吗？您可以实验测试吗？不，他们不是。当我们将两个极化器相距45°时，一些光线会通过，证实对角线极化具有一定的垂直成分。5。除水平以外，是否有垂直状态相互排斥的两极分化状态？编号所有其他角度至少让一些灯光透过。6。您能找到一个互斥45°极化状态的状态吗？使用极化器测试您的预测。是的，-45°状态。7。我们可以通过一起浏览 +45°和-45°偏振器，并指出没有光线通过。您能想到其他彼此相互排斥的国家集合吗？任何两个垂直极化都是互斥的。如果您在类中讨论了循环极化，例如在3D电影的背景下，左手和右圆极化也是相互排斥的。圆形极化的完整讨论超出了该活动的范围。
原创研究神经病学
之前已证明，使用非侵入性 BCI 控制的机器人装置进行神经康复与传统治疗方式相结合可显著改善脑瘫儿童的运动能力。然而，之前的研究中并没有分析脑电图记录。本文旨在描述在一系列 10 次基于 BCI 的神经康复疗程中脑电图 α 节律的反应模式。这项研究针对 32 名年龄在 10 至 18 岁之间、患有右侧或左侧偏瘫的男孩和女孩进行。在静息和手指伸展运动意象期间，从 21 个电极记录脑电图。在第一次疗程中，左侧和右侧偏瘫患者在运动意象期间的 α 节律反应模式不同。在左手运动排练期间，Р2 时的差异具有统计学意义（F 1, 30 = 5.10；p < 0.05）。在最后一次治疗中，α 节律反应模式有所不同：在某些电极位置，同步被去同步所取代，表明大脑皮层活动增加。左侧偏瘫儿童的脑电图变化最为明显（F 20, 300 = 1.84；p < 0.05）。到康复课程结束时，左侧和右侧偏瘫患者之间的差异变得不那么明显。α 频带脑电图模式的重新排列可以被视为负责规划和执行复杂手部运动的神经回路有益重组的迹象。
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
虚拟和机械耦合如何影响双人跟踪
双边训练系统旨在促进偏瘫患者的偏爱手的用途。通常使用机械耦合（即手之间的物理连接）来实现这一点，但是依靠虚拟耦合的虚拟现实系统（即，通过共享的虚拟对象）更简单地使用并防止懈怠。但是，尚不清楚不同的耦合模式是否对任务绩效和手之间的努力分配有所不同。我们探讨了18名健康的右撇子参与者如何通过使用共享光标映射到平均手的位置的共享光标来改变机械辅助的添加以及虚拟耦合，以改变其运动行为。在第二个实验中，我们研究了连接刚度对性能，感知和努力失衡的影响。结果表明，两种耦合类型都可以诱导双手积极贡献任务。但是，通过使用映射到左手或右手的光标引入的任务不对称性仅在不机械耦合时调节手的贡献。对于所有耦合类型的跟踪性能都是相似的，而与连接刚度无关，尽管优选机械结合，并且可以诱导手以更大的相关性移动。这些发现表明，虚拟耦合可以诱导双手积极贡献健康参与者的任务，而不会阻碍他们的表现。进一步研究耦合类型对偏瘫患者的性能和手的努力分配的影响可以允许设计更简单的训练系统，从而促进受影响的手的使用。