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何时脑官是候选感知者？
摘要本文认为，杜威（Dewey）表达了对建构主义的核心发挥作用：生物不会遇到现实的现实，而是通过改变周围环境来将它们带出来。他补充说，建构主义并不能消除现实主义，因为一旦引入了变化，就与生物的能力有关。这构成了困境。如果启用主要需要改变外部环境，那么该运动就会重复实用主义，也崩溃了一个基础，其许多作者将他们的观点与生态心理学的真实性ISM不同。然而，正如颁布主义者的语言有时所暗示的那样，如果建设性活动在很大程度上是内部的，那么批评家可能会说，运动反向运动陷入了早期的现代孤独主义。一个更广泛的论点是，颁奖主义者有时会使詹姆斯的描述为一致的经验主义。在这里，风险是研究人员担任职位不是因为证据而是不管有证据，或者规定了术语定义，这些定义会提前排除反对意见。即使是物理学仍然不合同，并且可能会有伴侣的心理记载空间。或通常是敌对的立场，例如发挥作用和功能主义，具有一些术语 - 逻辑重新构架，可调和。本文还涉及历史事务，例如美国哲学和实施主义具有亚洲和进化论的意义，或者它们会对普通学校做出反应。目的是阐明所讨论的行动，并通过将自己的对抗敌人定向，而不是事实，以确定颁奖主义者在何处参与中途经验主义。
评估入院时脑部计算机断层扫描结果对预测创伤性脑损伤患者的长期预后
摘要 目的 评估中低收入国家 (LMIC) 创伤性脑损伤 (TBI) 患者的入院脑部计算机断层扫描 (CT) 扫描结果以预测长期神经系统结果。材料与方法 对 2017 年 3 月至 2018 年 4 月期间入住三级急诊医院的遭受 TBI 并在创伤后 12 小时内接受脑部 CT 扫描的患者进行前瞻性评估。所有住院至少 24 小时的患者在 12 个月后通过电话联系以评估他们的神经系统状况。结果 我们对 180 名患者进行了 12 个月的随访，其中大多数为男性 (93.33%)。 CT 发现的脑部变化，例如脑挫伤（BC；p = 0.545）、硬膜外出血（EDH；p = 0.968）和颅底骨折（SBF；p = 0.112）与较差的神经系统结果无关；然而，硬膜下出血（SDH；p = 0.041）、蛛网膜下腔出血（SAH；p 0.001）、脑肿胀（BS；p 0.001）、皮质沟消失（ECS；p = 0.006）、脑基底池消失（EBC；p 0.001）、凹陷性颅骨骨折（DSF；p = 0.017）和脑中线移位 > 5 毫米（p = 0.028）与较差的结果相关。
在运动试图神经居住期间，开发和评估具有实时脑电图检测和电刺激辅助的BCI NEUROFEACKACK SYSTEM，以进行脑瘫儿童的神经康复
在运动康复领域，脑部计算机界面神经反馈训练（BCI-NFT）是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动，从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学，BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能，而在脑瘫（CP）中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图（EEG）的BCI-NFT系统，采用关联学习范式，以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先，在八名健康志愿者组成的队列中，我们成功地实施了一个BCI-NFT系统，基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位（MRCP）的检测，而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激，从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex，从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示，该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈，并显示了一个个性化的目标区域，以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后，我们采用了长期的短期记忆（LSTM）神经网络，一种深度学习算法，在运动开始前检测电动机意图。然后，我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习，我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20，而不会损害检测准确性，平均为80.8％。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验，训练后表明踝关节背屈速度，步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能，可行性和初步效果，我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。
针对神经教育应用的实时脑对脑同步估计算法的实现
摘要：本研究致力于创建一种实时算法，用于估计社交互动过程中的脑对脑同步，特别是在协作和竞争场景中。这种类型的算法可以在教育环境中提供有用的信息，例如在师生或学生与学生的互动中。本研究定位于神经教育和超扫描的背景下，解决了生物标记作为反馈指标的需求，这是当前教学方法中缺少的一个要素。该算法使用 Python 中的多处理函数实现双谱技术，有效地处理脑电图信号，并估计在（竞争和协作）活动期间（涉及特定认知过程）受试者之间的脑对脑同步。值得注意的差异，例如协作任务中的双谱值高于竞争任务中的双谱值，在可靠性方面表现出来，通过统计测试验证的显着结果占 33.75%。在承认进展的同时，本研究还确定了机会领域，包括嵌入式操作、更广泛的测试和改进的结果可视化。除了学术界，该算法的实用性还扩展到课堂、行业和任何涉及人际互动的场合。此外，所提出的算法是公开共享的，以方便其他研究人员实施，并且可以轻松调整到其他脑电图设备。这项研究不仅弥补了技术差距，还深入了解了互动在教育环境中的重要性。
流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
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。
基于实时脑电图的认知工作负荷监测...
摘要 — 目标：认知工作负荷监控 (CWM) 可通过考虑操作员的认知状态来支持任务执行协助，从而增强人机交互。因此，我们提出了一种机器学习设计方法和数据处理策略，以在资源受限的可穿戴设备上实现 CWM。方法：我们的 CWM 解决方案基于边缘计算构建，该系统基于简单的可穿戴系统，只有四个脑电图 (EEG) 外围通道。我们根据来自 24 名志愿者的实验数据评估了我们的解决方案。此外，为了克服系统的内存限制，我们采用了一种优化策略来减小模型大小，并采用了多批次数据处理方案来优化 RAM 内存占用。最后，我们在最先进的可穿戴平台上实施了我们的数据处理策略，并评估了其执行情况和系统电池寿命。结果：我们对未见数据的 CWM 分类实现了 74.5% 的准确率和 74.0% 的灵敏度和特异性几何平均值。此外，与使用默认参数生成的模型相比，所提出的模型优化策略生成的模型小 27.5 倍，与单批数据处理相比，多批数据处理方案将 RAM 内存占用减少了 14 倍。最后，我们的算法仅使用 1.28% 的可用处理时间，从而使我们的系统实现了 28.5 小时的电池寿命。结论：我们提供了一种使用可穿戴设备的可靠且优化的 CWM 解决方案，
OPBOX：从多个主题中同时脑电图和EMG获取的开源工具
同时多个啮齿动物。opbox将开源硬件和软件与现成的组件相结合，以创建一个小于商业解决方案（每个受试者$ 500）的系统，并且可以轻松地用于多个主题。在MATLAB中编码的OPBOX脚本可以同时且灵活地汇总并显示多个模拟和数字数据流，例如实时脑电图和EMG，行为系统的事件触发器以及旋转编码器数据。OPBOX还计算并显示实时光谱次数和事件相关电位（ERP）。为了验证系统的性能，我们将放大器与另外两个商业放大器，一个草p55 AC前置放大器和一个Intan RHD2000系列放大器进行了比较。OPBox放大器的性能与商业放大器相当，以获得信噪比（SNR），噪声地板和公共模式拒绝。我们还证明，我们的采集系统可以从多个受试者可靠地重新收集多通道数据，并且已通过单个标准台式计算机在多个运行的受试者中成功测试了该数据。一起，OPBox提高了灵活性并降低了从多个受试者同时获得电生理学数据的成本。
从眼睛移动时脑电图中的1个抽象变化 -
最初称为CEM中的激活，但在这里被称为唤醒，与经验验证的定义2一致。文献中广泛接受。b最初称为CEM中的唤醒，但在这里被称为激活，与经验验证的定义2一致。文献中广泛接受。