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脑机接口对义指精细动作控制的研究进展
甘 迪，黄 辉，李承智，等 .脑机接口对义指精细动作控制的研究进展 [ J ] .中国临床医学 , 2025, 32(1): 114-119.GAN D, HUANG H, LI C Z, et al.Advances in research on fine motion control of prosthesis fingers with brain-computer interface [ J ] .Chin J Clin Med, 2025, 32(1): 114-119.DOI: 10.12025/j.issn.1008-6358.2025.20241119
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
人工智能在肺癌病理诊断中的应用
参考文献 1 ． Coudray N, Ocampo PS, Sakellaropoulos T, Narula N, Snuderl M, Fenyö D 等。使用深度学习对非小细胞肺癌组织病理学图像进行分类和突变预测。自然医学。2018；24：1559-1567。 2 ． de Haan K, Zhang Y, Zuckerman JE, Liu T, Sisk AE, Diaz MFP 等。基于深度学习将 H&E 染色组织转化为特殊染色。自然通讯。2021；12：4884。 3 ． Gertych A, Swiderska-Chadaj Z, Ma Z, Ing N, Markiewicz T, Cierniak S 等。卷积神经网络可以准确区分数字幻灯片中肺腺癌的四种组织学生长模式。 Sci Rep. 2019;9:1483. 4． Kapil A, Meier A, Zuraw A, Steele KE, Rebelatto MC, Schmidt G 等.深度半监督生成学习用于非小细胞肺癌组织针吸活检肿瘤比例自动评分. Sci Rep. 2018;8:17343.
稳态视觉诱发电位识别与便携式脑机接口系统实现
致谢 ............................................................................................................................. 67
《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
根据硅死亡的表面条件的断球测试...
抽象研究了厚度和表面研磨条件对厚度低于100 µm的Si晶片的断裂强度的影响。通过球断裂强度测量每个晶片的大约330个模具（尺寸：4 mm×4 mm）。为了对骨折强度的统计分析，从Weibull图中确定了比例因子。断裂器断裂强度随着sil-icon死亡厚度的降低而增加。对于不同表面条件的硅死亡，断裂，地面（＃4800）和地面（＃320砂砾）标本的硅断裂强度很高。概率断裂强度（即比例因子）随着硅死亡的表面粗糙度的降低而增加。（2013年5月27日收到； 2013年6月7日修订； 2013年6月17日接受）
