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神经晶的研究：脑机界面-Ijarcce
I.简介神经公司是一家神经技术公司，它正在通过脑机iTerfaces（BMI）增强，并由Elon Musk与其他一些人建立。旧金山的总部主持人。该公司于2016年成立，并于2017年3月公开报告。Neuralink最初的目标是了解和治疗脑部疾病。它超越了我们的思想。Neuralink正在增强用于操作计算机的全面植入，无线，高通道计数的大脑活动，并以速度和易于速度的手机进行手机。神经素在Neurla组织的神经组织中留下了当前检查的局限性，必须开始修复患者并将他们关联到先进的小工具上，并帮助他们利用这些小工具，而无需使用任何身体部位。定义Neuralink是一种脑芯片，该脑芯片被特别称为脑机界面（BMI）。芯片包含带有elevions的长而细的电线，它也正确地安装了卸下头骨。螺纹将检测神经信号，并最终检测到链接的旋转。它用于与机器进行通信，甚至可以控制它们。它有助于研究和解决各种医学问题。关于Neuralink：Neuralink芯片组称为N1芯片组，它将以宽度为8mm的颅骨引入，并在电线上有许多电线和电线的保护。这里的神经植入物旨在控制计算机和移动设备。这些电线通过使用机器人小心地放置在大脑内部，该机器人是为特定芯片插入大脑的。与100微米处的一束头发相比，电线更厚，并且比头发更细长。微米尺度线插入了控制瞬间的大脑中。每个螺纹包含许多电极，并将它们连接到植入链接。链接 - 它是一种密封的，植入的装置，可处理，刺激和传输神经信号。神经线 - 每个小线都包含许多用于检测神经信号的电极。充电器 - 这是一种紧凑的感应充电器，无线连接到植入物，从外部为电池充电。
脑部计算机界面中的注意机制
随着深度学习的快速发展，注意机制在脑电图（EEG）信号分析中变得必不可少，从而显着增强了大脑计算机界面（BCI）应用。本文对传统和变压器的注意机制，其嵌入策略及其在基于EEG的BCI中的应用进行了全面综述，并特别强调了多模式数据融合。通过捕获跨时间，频率和空间通道的脑电图变化，注意机制可改善特征提取，表示学习和模型鲁棒性。这些方法可以广泛地分为传统的注意机制，该机制通常与卷积和经常性网络集成，以及基于变压器的多头自我注意力，在捕获长期依赖性方面表现出色。除了单模式分析之外，注意机制还增强了多模式的脑电图应用，从而促进了脑电图与其他生理或感觉数据之间的有效融合。最后，我们讨论了基于注意力的脑电图建模中的现有挑战和新兴趋势，并强调了推进BCI技术的未来方向。本综述旨在为寻求利用注意力机制的研究人员提供宝贵的见解，以改善脑电图的解释和应用。
基于 EOG 的人机界面：2000-2020 年回顾
摘要：基于眼电图 (EOG) 的脑机接口 (BCI) 是一项影响物理医学、日常生活、游戏甚至航空领域的相关技术。基于 EOG 的 BCI 系统记录与用户意图、感知和运动决策相关的活动。它将生物生理信号转换为外部硬件的命令，并通过输出设备执行用户期望的操作。EOG 信号用于通过主动或被动交互识别和分类眼球运动。这两种类型的交互都有可能通过执行用户与环境的通信来控制输出设备。在航空领域，人们正在探索对 EOG-BCI 系统的研究，将其作为替代手动命令的相关工具和致力于加速用户意图的交流工具。本文回顾了过去二十年基于 EOG 的 BCI 研究，并通过大量代表性论文提供了一个结构化的设计空间。我们的目的是介绍现有的基于 EOG 信号的 BCI 系统，并启发新系统的设计。首先，我们重点介绍基于 EOG 的 BCI 研究的基本组成部分，包括 EOG 信号采集、EOG 设备特性、提取的特征、翻译算法和交互命令。其次，我们概述了基于 EOG 的 BCI 在现实和虚拟环境中的应用以及航空应用。最后我们进行了总结
宇航员智能手套：宇航员的人机界面......
评估了它们是否适合让穿着宇航服的宇航员操作无人机。ASG 有望解决太空服的灵活性和态势感知限制问题，它允许宇航员单手操作，在适合舱外活动手动操作的保守工作范围内，通过一只手的低幅度、直观手势操作无人机，以及在平视模式下通过直接视觉接触无人机和/或使用 AR 显示器的第一人称视角 (FPV)。虽然 ASG 有望在未来的人类探索中实现广泛的机器人操作，但需要进一步研究以更好地了解系统的潜在局限性，特别是使用增压服进行高保真度测试，以及端到端舱外活动表面科学和探索操作的现场演示。
使用脑机界面如何影响人类的代理意识
脑机界面（BMI）允许个人通过控制自己的大脑活动来控制外部装置，而无需身体或肌肉运动。执行自愿运动与这些动作及其成果的代理经验（“代理感”）有关。当人们自愿控制BMI时，他们也应该体验一种代理感。但是，与正常运动相比，使用BMI采取行动会出现几种差异。特别是，BMI缺乏感觉运动反馈，可提供较低的可控性，并且与认知疲劳的增加有关。在这里，我们探讨了这些不同因素如何影响两项研究中的代理意识，在这两项研究中，参与者通过通过脑电图在线解码的运动图像来控制机器人手。我们观察到，使用BMI时缺乏感觉运动信息似乎没有影响代理意识。我们进一步观察到，对BMI的控制较低会降低代理感。最后，我们观察到，越好的参与者控制了BMI，通过身体所有权和代理分数来衡量，机器人手的拨款越大。根据BMI技术对使用假肢的患者的重要性，讨论了基于对代理意识的存在理论讨论结果。
基于EEG信号分析的大脑计算机界面
摘要 - 大脑计算机接口（BCI）系统将原始的获得的大脑信号转换为控制外部设备的命令。生物医学信号处理技术的进步已指导脑电图（EEG）信号不仅是脑部疾病的诊断工具，而且是脑电脑接口场中的控制器。在本文中，我们提出了脑电图数据分析，以研究脑电图活动如何随左右图像手动运动而变化，这是通过思想控制机器的一步。在本文中，功率谱分析，脑电图的事件相关潜力和时间频率的特征表明，右手图像降低了左侧和左手图像中的手部面积的活性，可降低大脑右侧的手部面积的活性。结果成功地表明，在基于BCI的运动恢复中可以利用运动图像EEG现象。关键字 - 大脑计算机界面（BCI），脑电图（EEG）信号，运动图像EEG（MI-EEG）。
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。
eeg-tnet：端到端的大脑计算机界面框架估计
不同职业群体工人的心理工作量（MWL）是不安全行为的主要和直接因素，这可能会导致严重的事故。估计MWL的新技术之一是基于脑电图信号的大脑计算机接口（BCI），这被视为认知状态的黄金标准。但是，涉及手工脑电图功能的估计系统是耗时的，不适合实时申请。这项研究的目的是提出一个最终的BCI框架以进行MWL估计。首先，提出了一种新的自动数据预处理方法，以消除无人干扰的人工制品。然后，一种名为EEG-TNET的新神经网络结构旨在从原始EEG中提取时间和频率信息。此外，进行了两种类型的实验和消融研究，以证明该模型的有效性。在主题依赖性实验中，双任务估计的估计准确性（无任务与任务）和三任任务估计（LO vs. MI与HI）分别达到99.82和99.21％。相反，在受试者无关的实验中，不同任务的准确性达到82.78和66.83％。此外，消融研究证明，预处理方法和网络结构对估计MWL具有显着贡献。所提出的方法在没有任何人类干预的情况下很方便，并且胜过其他相关研究，这成为降低人为因素风险的有效方法。
概述了五十多年的脑部计算机界面 - 评论
1电气工程，自动控制和信息学的学院，奥波尔技术大学，波兰45-758； natalia.browarska@gmail.com（n.b。）; m.pelc@greenwich.ac.uk（M.P.）; j.zygarlicki@po.edu.pl（J.Z.）2巴比伦大学工程学院生物医学工程系，伊拉克巴比伦51001； amir.albakri80@gmail.com 3伦敦格林威治大学的计算与信息系统系，英国伦敦SE10 9LS，4 408 00 008 00 008 00 008 00 00 00 008 00 008 00 008 00 008 00 008 00 0008 00 00 00 008 00 00 00 008 00 008 00 00 00 00 00 00 00 Michaela.sidikova@vsb.cz（M.S.）; radek.martinek@vsb.cz（R.M.）5生物医学科学和医学信息学理论系，尼古拉斯·哥白尼大学，Collegium Medicum，85-067 Bydgoszcz，波兰； medsystem@medsystem.com.pl 6 Kazimierz Wielki大学哲学研究所，85-092 Bydgoszcz，波兰7 Babinski专业精神病医疗中心，门诊成瘾治疗，91-229 Lodz，Poland 8 The Poland 8 The Polarditation for-Polandicity sectrantional sectrantional sectrantional secdrantional secdrantional secdrantional secdrantional secdrantional secded secadected secustrance convertion secunders“ kawala84@gmail.com
11在脑部计算机界面中的安全性：最新的...
SergioLópezBernal，默西亚大学，信息工程与通信系Alberto HuertasCeldrán，沃特福德技术学院，电信软件和系统集团和系统集团和通信系统集团CSG佩雷斯，默西亚大学，信息工程与传播系埃塞克斯大学，计算机科学与电子工程学院和坦佩雷大学，医学和卫生技术的CBIG/BIOMEDITEH技术，电信软件和系统集团以及RCSI医学与健康科学大学，Futureneuro，SFI REESARCH CHONIC和稀有神经设计中心