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使用卷积进行心算任务分类......
摘要 — 近年来，神经科学家一直对脑机接口 (BCI) 设备的开发很感兴趣。运动障碍患者可能受益于 BCI 作为一种交流方式和运动功能恢复。脑电图 (EEG) 是评估神经活动最常用的方法之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络 (DNN) 显示出显着的优势。为了最终使用 DNN，我们在此介绍一种浅层神经网络，它主要使用两个卷积神经网络 (CNN) 层，具有相对较少的参数并能快速从 EEG 中学习频谱时间特征。我们将此模型与其他三种具有不同深度的神经网络模型进行了比较，这些模型应用于适合患有运动障碍和视觉功能下降患者的闭眼状态心算任务。实验结果表明，浅层 CNN 模型优于所有其他模型，并实现了 90.68% 的最高分类准确率。它在处理跨主题分类问题时也更加强大：准确率标准差仅为 3%，而传统方法的准确率标准差为 15.6%。
一种基于心算的脑电信号分类的新型进化预处理方法
摘要 脑机接口系统从脑电图 (EEG) 信号中解码大脑活动，并将用户的意图转化为控制和/或与增强或辅助设备通信的命令，而无需激活任何肌肉或周围神经。在本文中，我们旨在通过一种新颖的进化方法（基于融合的预处理方法）使用改进的 EEG 信号处理技术来提高这些系统的准确性。这种方法的灵感来自染色体交叉，即同源染色体之间遗传物质的转移。在本研究中，提出的基于融合的预处理方法被应用于从 29 名受试者收集的开放获取数据集。然后，通过自回归模型提取特征并用 k 最近邻分类器进行分类。我们对基于二元心算 (MA) 的 EEG 信号检测实现了 67.57% 到 99.70% 的分类准确率 (CA)。除了获得 88.71% 的平均 CA 之外，93.10% 的受试者在使用基于融合的预处理方法时表现出了性能改进。此外，我们将所提出的研究与共同平均参考 (CAR) 方法进行了比较，并且没有应用任何预处理方法。所取得的结果表明，所提出的方法分别比 CAR 和未应用任何预处理方法提供了 3.91% 和 2.75% 更好的 CA。结果还证明了所提出的进化预处理方法在对 MA 任务期间记录的 EEG 信号进行分类方面具有巨大潜力。
珠算计算工具——从历史到数学教育的应用2
摘要：考虑到数学史及其发现在当今数学教育中可以发挥重要作用，作者提请关注一种古老的计算工具——算盘，并指出其在与儿童一起工作中的作用、重要性、价值和提供的机会。为了实现这一目标，作者使用理论分析的方法，从以下方面研究了日本算盘（soroban）在数学教育中的应用价值：学习心算、理解数字的位值、对与有发育障碍的儿童（主要是视力和听力障碍）一起工作的贡献，以及对儿童智力发展和解决问题能力的贡献。基于大量的研究论文和观点，作者得出结论，日本算盘在儿童数学教育中可以带来许多益处，其中最重要的是对心算的概念理解和发展心算和解决问题的能力，对数字的结构、大小和关系有一个清晰的心理图像，理解数字的位值，同时也培养对数学的积极性和积极态度。
自动瞳孔测量和认知范式揭示急性脑损伤中的隐秘意识
摘要背景：识别重症监护病房 (ICU) 昏迷和其他意识障碍 (DoC) 患者的隐性意识对于治疗决策至关重要，但缺乏灵敏的低成本床边标记。我们研究了自动瞳孔测量结合被动和主动认知范式是否可以检测出患有 DoC 的 ICU 患者的残留意识。方法：我们前瞻性地招募了来自三级转诊中心 ICU 的临床反应低或无反应的创伤性或非创伤性 DoC 患者。年龄和性别匹配的健康志愿者作为对照组。患者被分为临床无反应（昏迷或无反应性觉醒综合征）或临床反应低（微意识状态或更好）。使用自动瞳孔测量法，我们记录了被动（视觉和听觉刺激）和主动（心算）认知范式下的瞳孔扩张情况，并设定了特定任务的成功标准（例如，连续 5 次心算任务中 5 次瞳孔扩张中有 ≥ 3 次）。结果：我们从 91 名 ICU 脑损伤患者（平均年龄 60 ± 13.8 岁，31% 为女性，49.5% 为非创伤性脑损伤）的 178 个时间点获取了 699 次瞳孔测量记录。还从 26 名匹配的对照者（59 ± 14.8 岁，38% 为女性）获取了记录。被动范式对患者和对照者之间的区别有限。然而，主动范式可以区分不同的意识状态。对于中等复杂程度的心算，17.8% 的临床无反应患者和 50.0% 的临床低反应患者出现≥ 3 次瞳孔扩张（风险比 4.56，95% 置信区间 2.09–10.10；p < 0.001）。相比之下，76.9% 的健康对照者出现≥ 3 次瞳孔扩张（p = 0.028）。使用不同成功阈值进行的敏感性分析的结果保持一致。Spearman 等级分析强调了心算过程中瞳孔扩张与意识水平之间的密切关联（rho = 1，p = 0.017）。值得注意的是，一名行为无反应的患者在出现明显的意识迹象前 2 周表现出持续的服从命令行为，表明认知运动分离存在长时间。结论：自动瞳孔测量结合心算可以识别 ICU 急性 DoC 患者的认知努力，从而识别隐性意识。关键词：心脏骤停、认知运动分离、昏迷、重症监护医学、创伤性脑损伤
使用连接图网络分析光学脑信号
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用，但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中，我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战，我们还提出了一种新颖的度量标准：最大交叉滞后幅度 (MCLM)，它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动（心算、运动意象、单词生成和大脑工作量）中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力，并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构，并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此，CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。
基于变压器的应力降低模型研究
摘要 人们无时无刻不在处于压力与焦虑的环境中，引发多种心理和生理健康问题，因此及时识别心理压力，寻找可行、普适的减压方法尤为重要。本研究基于脑电信号探究放松音乐、自然节奏音乐等不同音乐对缓解压力的影响。通过心算测试创设压力环境，23名被试分别在有音乐和无音乐条件下进行心算测试，同时记录被试的脑电信号。通过压力测试问卷（包括特质焦虑量表（STAI-6）和自我压力评估）验证音乐对缓解压力的作用。配对t检验显示，在有音乐和无音乐条件下，压力测试问卷值有显著变化（p<0.01）。此外，提出了一种基于Transformer的脑电信号压力水平分类模型。实验结果表明，通过聆听放松音乐和自然节奏音乐的方法可以达到减轻心理压力的效果，且所提模型对心理压力脑电信号的分类准确率较高。关键词：脑电信号，心理压力，音乐，自我注意，Transformer
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