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利用光电容积描记法特征进行脑心相互作用的网络生理学方法以表征情感状态
新兴证据强调了心脏和大脑动态之间的双向、复杂和非线性交流。虽然一些研究已经应用人工智能根据静态 EEG 和 PPG 特征来区分和分类情绪，但很少有研究关注不同情绪状态下这些相互作用的网络元素。本研究使用来自 DEAP 数据集的数据（其中包括参与者观看情感唤起音乐视频时记录的 EEG 和 PPG 信号），应用了一种新颖的网络分析方法来研究大脑节律和 PPG 特征（幅度、峰峰间隔和脉冲宽度幅度）之间的动态相互作用。部分互相关的时间延迟稳定性用于识别情绪状态。在情感状态下，EEG 节律与 PWA 和 PPI 之间存在显着相关性（p <0.05）。然而，PPI 或 PWA 影响 EEG 波段的反向关系并不显着。此外，PPG 振幅与 EEG 节律之间的相关性（反之亦然）并未显著区分情感状态，这表明 PPG 振幅对情绪状态的指示性不如 PPI 或 PWA。研究结果确立了 EEG-PWA 和 EEG-PPI 连接是情感状态的可靠指标，并为开发可解释的基于图的情绪识别系统提供了见解。
可穿戴光电容积描记法传感器先进材料的制备、特性及应用的系统综述
可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价 Mathew, J., Zheng, D., Xu, J. 和 Liu, H. 已发布 PDF 并存放在考文垂大学的资料库中 原始引用：Mathew, J, Zheng, D, Xu, J 和 Liu, H 2024, 《可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价》，先进电子材料，卷（印刷中），2300765，页（印刷中）。 https://dx.doi.org/10.1002/aelm.202300765 DOI 10.1002/aelm.202300765 ISSN 2199-160X ESSN 2199-160X 出版商：Wiley 这是一篇根据知识共享署名许可条款的开放获取文章，允许在任何媒体中使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。
利用呼吸调节光电容积描记法开发低假阳性率的脑机接口拨动开关
摘要：基于脑电图 (EEG) 的异步脑机接口 (BCI) 通常在分类准确度和假阳性率 (FPR) 方面表现不佳。因此，开发了基于眼电图 (EOG) 信号的 BCI 拨动开关来打开/关闭同步 BCI 系统。传统的 BCI 拨动开关反应快速、准确度高；然而，它们的 FPR 很高或不能应用于眼球运动障碍患者。为了解决这些问题，我们开发了一种新型 BCI 拨动开关，用户可以通过屏住呼吸几秒钟来打开或关闭同步 BCI。使用线性判别分析对正常呼吸和屏住呼吸两种状态进行分类，其中特征提取自呼吸调制光电容积描记法 (PPG) 信号。使用仅用 1 分钟 PPG 数据训练的校准数据实现了实时 BCI 拨动开关。我们将我们的 PPG 开关与基于稳态视觉诱发电位的 BCI 系统相结合，评估了其真实阳性率和 FPR 性能，该系统旨在控制四个外部设备。通过对 5 名受试者进行离线实验优化了 PPG 开关的参数，并在对 7 名受试者进行在线实验中评估了开关系统的性能。所有参与者都通过屏住呼吸约 10 秒成功打开 BCI（准确率为 100%），开关系统表现出每分钟 0.02 次错误操作的极低 FPR，这是迄今为止报告的最低 FPR。所有参与者均可在同步 BCI 模式下成功控制外部设备。我们的结果表明，所提出的基于 PPG 的 BCI 拨动开关可用于实现实用的 BCI。