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非侵入性大脑 - 计算机界面的功能超声的出现
非侵入性大脑 - 计算机界面是对大脑的综合分析和理解的核心任务，在国际脑科学研究中是一个重要的挑战。当前植入的大脑计算机界面是颅和侵入性的，这极大地限制了其应用。新的非侵入性阅读和写作技术的发展将在脑部计算机接口领域提高实质性创新和突破。在这里，我们回顾了超声脑功能成像及其应用的理论和发展。此外，我们介绍了超声大脑调节及其在啮齿动物，灵长类动物和人类中的应用中的最新进步；还提供了基于脑电图的机理和闭环超声神经调节。最后，基于超声超级分辨率成像和声学镊子，高频声学无创脑 - 计算机的界面被验证。
基于生物信号的电机控制自适应用户机界面
摘要 用户机界面将从用户测量的生物信号映射到外部设备的控制命令。从生物信号到设备输入的映射由解码算法执行。用户和解码器的适应——共同适应——为提高不同用户和应用程序的界面包容性和可用性提供了机会。用户学习可实现强大的界面控制，可跨环境和上下文进行推广。解码器适应可以个性化界面，考虑日常信号变化并提高整体性能。因此，共同适应创造了塑造用户和解码器系统的机会，以实现强大且可推广的个性化界面。然而，共同适应会创建一个双学习者系统，用户和解码器之间具有动态交互。设计共同适应界面需要新的工具和框架来分析和设计用户解码器交互。在本文中，我们回顾了用户机界面中的自适应解码、用户学习和共同适应，主要是用于运动控制的脑机、肌电和运动学界面。然后，我们讨论了共同适应接口的性能标准，并提出了一种设计用户-解码器共同适应的博弈论方法。
植入脑部计算机界面（BCI）设备，用于瘫痪或截肢的患者 - 非临床测试和临床考虑
2023年6月14日，FDA发布了一份标题为“设备软件功能的预售内容的内容”的指南。 1该最终指南取代了2005年5月11日发布的医疗设备中包含的软件上市预报内容的指南。2023年6月14日发布的最终指南提供了有关推荐的文档发起人应包括的信息，以便在premarket提交中包括FDA评估设备软件功能的安全性和有效性。特别是，最终指南包括帮助确定设备文档级别（以前称为关注级别）的信息。文档级别的目的是帮助确定支持包括设备软件功能的前市场提交的最小信息。
基于P300的自适应脑计算机界面用于注意训练：随机对照试验的协议
背景：认知缺陷和疾病的人数，例如中风，痴呆或注意力缺陷/多动障碍，由于老龄化或注意力缺陷/多动症障碍而增加。使用脑部计算机界面的神经反馈训练正在成为一种易于使用和无创的认知训练和康复的手段。使用基于p300的脑部计算机界面的神经反馈训练的新型应用，以前已经显示出可以提高健康成年人注意力的潜力。目的：本研究旨在使用迭代学习控制加速注意力训练，以优化自适应P300拼写任务中的任务难度。此外，我们希望使用P300拼写器进行注意训练的先前研究的结果，作为基准比较。此外，将培训期间任务难度个性化的有效性与非个人化任务难度进行比较。
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
太空探索中的计算机人机界面挑战
• Artemis I Callisto 有效载荷包括一台 iPad（洛克希德马丁/琼斯） • 两代 HPE 星载计算机已在国际空间站低地球轨道上飞行（惠普） • 国际空间站遗产和商业软件依赖于现代网络服务和操作系统（Windows、Windows Server、Linux、iPad OS 等）
使用多模式语音图像改善运动图像脑 - 计算机界面
摘要目的是基于运动图像（MI）的大脑 - 计算机界面（BCI），由于其具有潮流和便利性，引起了广泛的兴趣。但是，传统的MI范式受到诱发的脑电图信号的弱特征的限制，这通常会导致分类性能较低。方法中，提出了一种新颖的范式来改善BCI表现，通过语音虚构与无声阅读（SR）和写作图像（WI）相结合，而不是想象身体运动。根据提示，在这个多模式（想象中的声音和动作）范式中，受试者静静地读中文拼音（发音），并想象地写下了汉字。结果通过在不同的实验中执行传统的MI和拟议的Para-Digm，以进行二进制分类任务。77.03％的平均分类精度是通过新范式获得的，而传统范式获得了68.96％。结论实验的结果表明，所提出的范式唤起了更强的特征，从而有利于策略。这项工作为使用BCI的特定范式通过多模式活动/刺激唤起更强的脑电图特征打开了新的观点。
无人机系统指挥与控制的人机界面 (HMI) 可学习性研究
本演示文稿由 Scholarly Commons 的会议免费提供给您，供您开放访问。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受纳入国家训练飞机研讨会 (NTAS)。欲了解更多信息，请联系 commons@erau.edu 。
脑部计算机界面的功效及其设计特征对中风后上行康复的影响：随机对照试验的系统评价和荟萃分析
我们必须保护固有的脆弱量子数据以释放量子技术的潜力。量子存储方案的相关问题是它们近期实施的潜力。由于海森贝格铁磁体很容易获得，因此我们研究了它们的稳健量子存储潜力。我们建议使用置换不变的量子代码将量子数据存储在Heisenberg Ferromagnets中，因为任何Heisenberg Ferromagnet的地面空间都必须在任何基本Qubits的置换库下对称。通过利用Pauli错误的预期能量的区域法，我们表明，增加海森堡铁磁体的有效维度可以改善存储寿命。当海森堡铁磁体的有效维度最大时，我们还获得了一个上限，以解决存储误差。此结果依赖于扰动理论，在该理论中，我们使用戴维斯（Davis）的差异差异表示以及这些分裂差异的递归结构。我们的数值界限使我们能够更好地了解海森堡铁磁体如何在Heisenberg Ferromagnets中增强量子记忆的寿命。
在儿科神经外科中使用侵入性脑部计算机界面：技术和道德考虑
抽象的侵入性脑部计算机界面有望减轻神经系统损伤患者的残疾，并且预计在接下来的十年中，完全可植入的脑部计算机界面系统预计将到达诊所。患有严重神经系统不稳定的儿童，例如四肢瘫痪的脑瘫或颈椎创伤，可能会受益于这项技术。但是，迄今为止，它们已被排除在心脏内脑机构界面的临床试验之外。在本手稿中，我们讨论了与使用严重神经障碍儿童中使用侵入性脑部计算机界面有关的道德考虑。我们首先审查了在儿童中应用内部脑部计算机界面的技术硬件和软件注意事项。然后，我们讨论与运动神经外科运动中与运动脑部计算机界面使用有关的道德问题。最后，基于与脑部计算机界面（功能性和恢复性神经外科手术，儿科神经外科手术，数学和人工智能研究，神经开始，神经启动性，儿科伦理和特殊性的临床构建）有关的跨学科专家小组的输入（功能性和恢复性神经外科，数学和人工智能研究儿童的界面。