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基于EEG的手指运动分类，具有内在的时间尺度分解
简介：大脑计算机界面（BCIS）是获取大脑电活动并提供外部设备的系统。由于脑电图（EEG）是捕获大脑电活动的最简单的非侵入性方法，因此基于EEG的BCIS是非常流行的设计。除了分类肢体运动外，最近的BCI研究还集中于通过使用机器学习技术通过其分类的同一手的精确编码。最先进的研究对忽略大脑的闲置病例（即大脑没有执行任何心理任务的状态）对编码五个夹角运动感兴趣。这可能很容易引起更多的假阳性，并急剧降低分类性能，从而表现出BCIS的性能。这项研究旨在提出一个更现实的系统，以解码五个手术的运动和脑电图信号的无精神任务（NOMT）案例。
用于手指解码和四轴飞行器控制的实时高性能脑机接口
此预印本的版权所有者于 2024 年 2 月 8 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.02.06.578107 doi：bioRxiv preprint
利用机器学习对手指数字配置进行脑电图解码
在本研究中，我们使用多变量解码方法来研究典型（计数和计数）和非典型手指数字配置 (FNC) 之间的处理差异。虽然先前的研究使用行为和事件相关电位 (ERP) 方法调查了这些处理差异，但传统的单变量 ERP 分析侧重于特定的时间间隔和电极位置，无法捕捉更广泛的头皮分布和 EEG 频率模式。为了解决这个问题，我们使用了监督学习分类器——支持向量机 (SVM)——来解码 ERP 头皮分布和 alpha 波段功率，用于计数、计数和非典型 FNC（整数 1 到 4）。SVM 用于测试是否可以从 EEG 数据中解码 FNC 中呈现的数字信息。使用准确率的大小和时间差异来比较三种类型的 FNC。总体而言，该算法能够预测 FNC 中呈现的数字信息，超出随机机会水平的准确度，ERP 头皮分布的准确率高于 alpha 功率。与计数和非规范配置相比，montring 的峰值准确度较低，这可能是由于处理 montring 配置的自动化导致四个数值量级（1 到 4）的头皮分布不太明显。与响应时间数据相似，montring 的峰值解码准确度时间（472 毫秒）比计数（577 毫秒）和非规范 FNC（604 毫秒）更早。结果支持 montring 配置被自动处理，有点类似于数字符号，并为处理不同形式 FNC 之间的差异提供了额外的见解。这项研究还强调了解码方法在 EEG/ERP 数字认知研究中的优势。
任务环境对预测脑机接口中手指运动的影响
摘要 将脑机接口 (BMI) 应用于临床以恢复手部运动功能的一个关键因素是其对任务变化的稳健性。例如，使用功能性电刺激 (FES)，患者自己的手将用于在其他方面类似的运动中产生各种各样的力量。为了研究任务变化对 BMI 性能的影响，我们训练了两只恒河猴用它们的物理手控制虚拟手，同时我们在每个手指组（食指或中指-无名指-小指）中添加弹簧或改变它们的手腕姿势。通过同时记录皮层内神经活动、手指位置和肌电图，我们发现在一种环境下训练的解码器不能很好地推广到其他环境下，导致预测误差显著增加，尤其是对于肌肉激活。然而，对于虚拟手的在线 BMI 控制，在线控制期间改变解码器训练任务环境或手的物理环境对在线性能几乎没有影响。我们通过展示神经群体活动的结构在新的环境中保持相似来解释这种二分法，这可以实现在线快速调整。此外，我们发现神经活动会根据新环境中所需的肌肉激活按比例改变轨迹。神经活动的这种转变可能解释了对非背景运动学预测的偏差，并提出了一种特征，该特征可以帮助预测不同幅度的肌肉激活，同时产生相似的运动学。
环手指149相关是咽部肌肉命运规范的FGF/MAPK独立调节
摘要：在胚胎发育过程中，细胞敏化的规范产生了组织形成的专用谱系。在构成双膜和脊椎动物的olfactores中，心脏型纤维壁是由心脏和分支肌肉的多能祖细胞形成的。海囊ciona是一个具有细胞分辨率的心咽命运规范的强大模型，因为只有两个双侧双脑脑咽后祖细胞会引起心脏和咽肌肉（也称为咽肌肉（也称为鼻鼻涕siphon siphon suscles assm assm）。这些祖细胞是多琳的，就像它们表达了早期的ASM和心脏特异性文字的结合，这些文字限于其相应的前体，即定向和不对称的划分。在这里，我们确定了引发基因环149相关的基因环（RNF149-R），后来限于心脏祖细胞，但似乎调节心脏咽中脑中咽部中的咽部肌肉命运的规范。CRISPR/CAS9介导的RNF149-R功能的损失会损害心房的虹吸肌肉形态发生，并下调TBX1/10和EBF，这是咽肌命运的两个关键决定因素，同时上调心脏特异性基因的表达。These phenotypes are reminiscent of the loss of FGF/MAPK signaling in the cardiopharyngeal lineage, and an integrated analysis of lineage-specific bulk RNA-seq profiling of loss-of-function perturbations has identified a significant overlap between candidate FGF/MAPK and Rnf149-r target genes.但是，功能交互分析表明RNF149-R不会直接调节FGF/MAPK/ETS1/2途径的活性。相反，我们提出RNF149-R在共享目标上以及通过（a）单独的途径（s）上平行于共享目标的FGF/MAPK信号传递。
利用脑机接口恢复暂时瘫痪的非人类灵长类动物的连续手指功能
1 密歇根大学生物医学工程系，美国密歇根州安娜堡 48109 2 凯斯西储大学生物医学工程系，美国俄亥俄州克利夫兰 44106 3 大都会健康医疗中心骨科系，美国俄亥俄州克利夫兰 44106 4 退伍军人事务医疗中心路易斯斯托克斯克利夫兰分部，美国俄亥俄州克利夫兰 44106 5 密歇根大学医学院麻醉系，美国密歇根州安娜堡 48109 6 密歇根大学外科系整形外科科，美国密歇根州安娜堡 48109 7 密歇根大学医学院神经外科系，美国密歇根州安娜堡 48109 8 密歇根大学电气工程与计算机科学系，美国密歇根州安娜堡48109，美国 9 密歇根大学机器人研究所，密歇根州安娜堡 48109，美国 10 密歇根大学神经科学研究生课程，密歇根州安娜堡 48109，美国 11 密歇根大学医学院神经病学系，密歇根州安娜堡 48109，美国 12 上述作者对本研究贡献相同。∗ 任何通讯作者均应致函此联系人。
2022 - 汽车手指
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在大脑的沟和白质区域解码神经活动，以准确预测人手的单个手指运动和触觉刺激
全世界数百万人因中风，脊髓损伤，多发性硬化症，脑损伤，糖尿病和运动神经元疾病（如ALS）（肌萎缩性横向硬化症）而遭受运动或感觉障碍。将大脑直接连接到计算机的脑部计算机界面（BCI）提供了一种研究大脑并可能恢复患有这些衰弱状况的患者的障碍的新方法。然而，当前面临的BCI技术面临的挑战之一是在维持效率的同时最大程度地降低手术风险。微创技术，例如立体电脑摄影（SEEG），在癫痫患者的临床应用中已更广泛地使用，因为它们会导致并发症较少。SEEG深度电极还可以进入大脑的沟和白质区域，但尚未在脑部计算机界面中进行广泛研究。在这里，我们展示了与人手中的运动和触觉相关的沟和皮质下活性的第一个演示。此外，我们已经将基于SEEG的深度记录中的解码性能与用电视造影电极（ECOG）获得的分解性能进行了比较。最初的解码性能和观察到大多数神经调节模式在振幅试验到审判中的变化而变化，并且是短暂的（比研究的持续纤维运动的持续性纤维运动的差异明显短），导致基于使用时间相关的可重复性指标的特征选择方法的开发。开发了一种基于时间相关的算法，以隔离始终重复的特征（准确解码所需）并具有与运动或触摸相关刺激有关的信息内容。随后，我们使用这些功能以及深度学习方法来自动对具有高精度的单个纤维的各种电动机和感官事件进行分类。
非人类灵长类动物的实时脑机接口利用浅前馈神经网络解码器实现高速假肢手指运动
尽管用于恢复运动功能的脑机接口技术发展迅速，人们对此也产生了浓厚的兴趣，但假手指和假肢的性能仍无法模仿自然功能。将脑信号转换为假肢控制信号的算法是实现快速逼真的手指运动的限制因素之一。为了实现更逼真的手指运动，我们开发了一个浅层前馈神经网络来解码两只成年雄性恒河猴的实时双自由度手指运动。使用两步训练方法，引入重新校准的反馈意图训练 (ReFIT) 神经网络以进一步提高性能。在对两只动物进行 7 天的测试中，神经网络解码器的手指运动速度更快、更自然，与代表当前标准的 ReFIT 卡尔曼滤波器相比，吞吐量提高了 36%。这里介绍的神经网络解码器展示了优于当前最先进水平的连续运动的实时解码，并可以为使用神经网络开发更自然的脑控假肢提供一个起点。
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-