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设计用于声音表达的脑机接口
脑机接口 (BCI) 对患有运动障碍的患者有益，因为它为他们提供了一种创造性表达的方式，从而改善心理健康。BCI 旨在建立大脑和计算机之间的直接通信媒介。因此，与传统的音乐接口不同，它不需要肌肉力量。本文探讨了使用基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 构建声音合成器的潜力。它研究了使运动障碍患者能够表达自己的新方法。它提出了一个称为声音表达的新概念，即纯粹通过声音合成来表达自己。它介绍了基于 BCI 的声音合成器的新布局和设计，并讨论了这些接口的局限性。对不同的声音合成技术进行了评估，以找到适合此类系统的技术。基于声音表达所支配的框架来评估和比较合成技术。
社论：脑机接口在非临床（家庭、体育、艺术、娱乐、教育、健康）领域的应用
近十年来，脑机接口 (BCI) 技术已进入非临床应用的主流人机交互 (HCI) 研究。BCI 已成为多模式交互研究的一部分，作为技术系统用户的附加交互模式。BCI 还成为研究的一部分，其中神经生理数据为系统提供有关用户情感和心理状态的信息，从而可以在线调整系统、任务和交互以适应特定用户（Fairclough，2022 年）。目前，市场上需要廉价的脑电图 (EEG) 设备和软件包，它们可以捕捉自愿和非自愿引起的大脑活动，并将这种活动转化为环境和设备的控制和通信命令。此外，最近对深度网络在 BCI 应用中的使用的研究有所增加，并有望提高 BCI 系统的准确性（Craik 等人，2019 年）。总体而言，低成本非侵入式神经技术的可用性在医疗和消费者神经技术的交叉领域带来了一些伦理和监管挑战。尽管基于 EEG 的 BCI 在稳健性和带宽方面受到限制，但它们仍然是迄今为止最容易获得的 BCI 类型，可用于探索其在游戏、娱乐、教育和艺术等领域的潜在用途。虽然临床上的大部分 BCI 研究越来越依赖于侵入式记录，但这种方法距离非医疗应用很可能还有几十年的时间。HCI 研究人员对 BCI 的兴趣日益增加，因为技术行业正在扩展到效率不是主要关注目标的应用领域。家庭或公共空间使用信息和通信技术提高了人们对情感、舒适度、家庭、社区或娱乐性的重要性的认识，而不是效率。因此，除了需要效率和精度的非临床 BCI 应用外，本研究主题还涉及 BCI 在各种类型的家庭、娱乐、教育、体育和健康应用中的使用。这些应用程序可以与单个用户以及多个合作或竞争用户相关。我们还看到艺术家们对利用此类设备设计交互式艺术装置的兴趣重新燃起，这些装置可以了解单个用户或集体大脑的大脑活动
便携式 fMRI 兼容机器人腕部接口的评估
触觉接口可与功能性磁共振成像 (fMRI) 结合使用，使神经科学家和临床医生能够研究执行任意动态任务所涉及的大脑机制 [1]。新型材料和新技术的应用以及 MR 技术的进步使得机电一体化系统能够部署在 MR 环境中 [2]，[3]，[4]，[5]。具有不同驱动原理和设计配置的 fMRI 兼容触觉接口用于人体运动控制实验，主要用于上肢运动。研究具有多自由度 (DoF) 的运动控制可以提供有关神经系统如何协调涉及多个关节的运动并处理耦合和非线性动力学的重要信息 [6]，[7]。然而，肢体节段之间的动态相互作用通常会引起头部运动，从而导致脑部 MR 图像上的运动伪影 [8]，[9]，[10]。此外，每增加一个 DoF，对运动和肌肉活动的分析就会变得更加复杂。这表明，只有当目标神经过程需要时，才可以研究多关节运动 [11]，[12]。虽然脑成像是观察整个大脑感觉运动控制神经过程的极少数非侵入性窗口之一，但它会产生噪声信号。传统上，由于安全和成本限制，
人类味觉感知：脑机接口 (BCI) 及其作为味觉驱动感官研究工程工具的应用
摘要 感官满足是消费者接受的关键，也决定了任何食品在市场上的成功。虽然外观、气味和质地等不同的感官参数被认为是决定食品整体可接受性的因素，但味道起着重要作用。由于感官小组不能真实反映消费者的味觉感知，因此行业专注于市场调查。实际上，消费者的味觉感知因产品成本、品牌以及他们的年龄和健康状况而异。食物品尝的过程从舌头开始，不同的味觉受体对各种味觉刺激作出反应，并将信号传递到大脑区域的皮层。这些信号导致电流流过大脑神经网络，并增加特定大脑区域的含氧血液利用率。使用脑电图、脑磁图、功能性磁共振成像和脑机接口 (BCI) 技术等非侵入式设备，可以感知这些信号并将其解码为有用的感官数据。这篇综述解释了不同味觉刺激的味觉识别途径以及 BCI 技术检测和区分它们的基本步骤。此外，它还探索了与BCI相关的味觉驱动感官研究及其相关的限制因素，以成为未来的感官方法。
大规模研究性别对运动想象脑机接口中 μ 节律抑制的影响
摘要 运动想象脑机接口 (MI-BCI) 的最大问题是 BCI 性能不佳，即“BCI 效率低下”。尽管过去的研究试图通过调查影响用户 MI-BCI 性能的因素来寻找解决方案，但问题仍然存在。与 MI-BCI 性能相关的研究因素之一是性别。关于性别对用户控制 MI-BCI 能力的影响的研究仍无定论，主要是因为过去的研究样本量小且性别分布不均衡。为了解决这些问题并获得可靠的结果，本研究将四个 MI-BCI 数据集合并为一个包含 248 个主题且性别分布均等的大型数据集。数据集包括来自两性健康受试者的 EEG 信号，这些受试者按照 Graz 协议执行了右手和左手运动想象任务。分析包括从 C3 和 C4 电极中提取 Mu 抑制指数，并比较女性和男性参与者之间的值。与之前的一些研究结果不同，这些研究报告了女性 BCI 用户在调节 mu 节律活动方面的优势，我们的结果并未显示两组的 Mu 抑制指数之间存在任何显着差异，这表明性别可能不是 BCI 性能的预测因素。
一种数据驱动的脑机接口机器学习方法......
近年来，用于替代失去肢体的假肢设备的性能越来越好。软件和硬件方面的最新进展使得解码脑电图 (EEG) 信号成为可能，从而通过脑机接口 (BCI) 改善对有源假肢的控制。大多数 BCI 研究都集中在上半身。尽管近年来针对下肢的 BCI 研究有所增加，但我们对与下肢运动相关的神经模式的了解仍然存在差距。因此，本研究的主要目的是展示从 EEG 数据记录中解码下肢运动的可行性。第二个目标是调查截肢者众所周知的神经可塑性适应是否会影响解码性能。为了解决这个问题，我们收集了多名下肢截肢者和一个匹配的健全对照组的数据。利用这些数据，我们训练并评估了已被证明对上肢 BCI 有效的常见 BCI 方法。两组的平均测试解码准确率均为 84%，我们的结果表明，使用 EEG 数据可以准确区分不同的下肢运动。健康受试者和下肢截肢受试者对这些运动的解码性能没有显著差异（p = 0.99）。这些结果表明使用 BCI 进行下肢假肢控制的可行性，并表明解码性能不受两组之间神经可塑性引起的差异的影响。
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在统一环境中对游戏设计的试点研究，作为在脑部计算机接口技术基础上使用神经聚集的一个例子，以提高浓度
1新加坡社会科学大学科学技术学院，新加坡599494，新加坡； hwloh002@suss.edu.sg（H.W.L.）; cpooi@suss.edu.sg（c.p.o.）2工程学院，新加坡新加坡Ngee Ann Polytechnic，新加坡； e0145834@u.nus.edu（J.V.）; shulih@hotmail.com（S.L.O.）3工程和数学系，她官员哈拉姆大学，英国官员S1 1WB； oliver.faust@gmail.com 4美国病理和实验室医学系，美国塞纳奈医学中心，洛杉矶，加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州90040，美国5号生物医学工程学院，西里斯尼亚技术大学，罗斯福大学40，41-800 Zabrze，41-800 Zabrze，Poland 6高级科学技术组织（IROAST），库曼托大学，库曼莫托860-8555，日本8管理和企业学院，南昆士兰州大学，昆士兰州达令高地，QLD 4350，澳大利亚 *通信：agertych@gmail.com（A.G.）; aru@np.edu.sg（U.R.A.）
荣耀：地衣生物多样性斜体数据库的接口
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线粒体棕色脂肪组织维护因子NIPSNAP1直接与β-氧化蛋白机械接口
线粒体棕色脂肪组织维持因子NIPSNAP1接口1直接与β-氧化蛋白机械。2 3 pei-yin tsai 1，Yue Qu 1，Claire Walter 1，Yang Liu 1，Chloe Cheng 2，Joeva J Barrow 1 * 4 5 1营养科学司，康奈尔大学，康奈尔大学，纽约州，14850年