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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。
基于适用于基于运动仿真的大脑计算机界面
摘要 - 在这项工作中，我们开发了中等的偏差功能，以衡量一组给定间隔值数据之间的相似性和相似性，以构建间隔值的启动函数，并且我们将这些功能应用于两个电动成像脑计算机界面（MI-BCI）系统中，以分类电脑图信号。为此，我们介绍了间隔值中等偏差函数的概念，尤其是我们研究了那些间隔值值的中度偏差函数，这些函数保留了输入间隔的宽度。为了将它们应用于Mi-BCI系统，我们首先使用模糊含义的操作员来测量系统集合中每个分类器的输出链接的不确定性，然后我们使用新的间隔价值汇总的聚合功能执行决策阶段。我们已经在两个MI-BCI框架中测试了我们的建议的好处，比使用其他数值聚合和间隔值的OWA运算符获得的结果更好，并获得了竞争结果，而不是基于非聚合的框架。
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）。
在现实自动驾驶环境中利用预期环境光提示来评估人机界面缓解晕动症的效果
摘要：晕动症 (MS) 是一种与恶心、头晕和其他形式的身体不适等症状相关的综合症。自动驾驶汽车 (AV) 很容易诱发 MS，因为用户不适应这种新型的交通方式，获得的有关自身车辆轨迹的信息较少，并且可能从事与驾驶无关的任务。由于 MS 敏感性特别高的人在使用 AV 时可能会受到限制，因此对 MS 缓解策略的需求很高。事实证明，乘客的预期对症状有调节作用，从而减轻 MS。为了找到有效的缓解策略，对人机界面 (HMI) 的原型进行了评估，该界面向乘客呈现 AV 下一次转向的预期环境光提示。在一项对测试跑道上的 AV 中的参与者 (N = 16) 进行的真实驾驶研究中，根据试验期间 MS 的增加情况评估了 MS 缓解效果。通过呈现预期的环境光提示，在高度敏感的子样本中发现了 MS 缓解效果。事实证明，HMI 原型对于高度敏感的用户是有效的。未来的迭代可以缓解现场环境中的 MS 并提高 AV 的接受度。
光学非侵入性大脑 - 计算机界面开发
国防高级研究项目局革命性的假肢计划占据了神经界面技术的潜力，使患者能够控制和感觉到假肢和手，甚至在模拟中驾驶飞机。这些具有里程碑意义的成就需要具有侵入性的，长期植入的穿透电极阵列，这在根本上与能够实现的战士或长期临床应用的应用根本不相容。非侵入性神经记录方法并不那么有效，遭受了时间和空间分辨率的严重限制，信噪比，深度渗透，可移植性和成本。为了缩小这些差距，约翰·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）的研究人员正在探索光学技术，这些技术通过血液动力学特征或神经组织运动记录了与快速光学信号表示的神经活动相关的。尽管这两个签名在记录神经活动的时空分辨率和深度方面有所不同，但它们为实现便携式，低成本，高性能的脑部计算器界面提供了途径。如果成功，这项工作将帮助以思维速度迎接计算的新时代。
使用脑部计算机界面
摘要：本研究旨在研究识别前额叶皮层中大脑活动的任务，这些任务与不同偏好水平的音乐相对应。由于有关主题最喜欢的音乐影响的任务表现会导致更好的结果，因此我们专注于对音乐偏好水平的脑电图（EEG）乐队的物理解释。实验是使用连续响应数字界面实现的，用于三种类型的音乐刺激的偏好分类。结果表明，最喜欢的歌曲比低和中等偏好水平的音乐更为引人注目。此外，额叶theta与认知状态的相关性表明，额叶theta不仅与认知状态有关，而且与情感处理相关。这些发现表明，最喜欢的歌曲对听众的积极影响比不太有利的音乐产生了更多的积极影响，并暗示额叶皮质中的Theta和Lower Alpha是认知状态和情感的良好指标。
在游戏中使用大脑–计算机界面尚未准备好通用公众
BRAF突变构成了转移性结直肠癌（MCRC）中重要的预后因素，在这种情况下，治疗的发展是延长患者生存的巨大必要性。尽管BRAF突变与微卫星不稳定性（MSI）之间的关联已知已有几年了，但先前的临床试验表明，前者的预后影响有限，免疫检查点抑制剂为具有这两种特征的MCRC患者提供了显着的生存益处。此外，BRAF突变根据其分子功能的基因组性分类，使人们可以对MCRC患者的特征更了解BRAF突变的特征，其基于此分类的治疗策略使得通过靶向疗法的递送，可以更理想地改善预后不良的理想选择。最近，在先前治疗的BRAF V600E - 突变肿瘤的MCRC患者中进行了III期试验，并发现BRAF抑制和抗抗 - 表皮生长因子受体抗体疗法或没有MEK抑制的组合疗法方法比单独使用MEK抑制更为有效。本综述讨论了BRAF突破性MCRC中的当前治疗策略和未来观点。
大脑计算机界面的进展：挑战和机遇
大脑计算机接口（BCI）提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信链接。他们通过加强或替代人类外围工作能力来提供扩展的自由度，并在康复，情感计算，机器人技术，游戏和神经科学等各种领域具有潜在的应用。在全球范围内的重要研究工作为技术标准化提供了共同的平台，并有助于应对高度复杂和非线性的大脑动力学以及相关的功能提取和分类挑战。时间变化的心理神经生理学及其对大脑信号的影响对BCI研究人员构成了另一个挑战，即将技术从实验室实验转变为插入日常生活。本评论总结了过去几十年来BCIFIER的最新进展，并突出了关键挑战。
在基于ECOG的大脑计算机界面的长期临床试验中，运动皮层中误差相关的检测
摘要：错误相关性被认为是BCI的有望作为执行错误校正或预防的一种方式，或标记数据以在线适应BCIS的控制模型。当前最新的BCIS是基于运动模拟的侵入性BCI，因此除了感觉运动皮质外，无法访问神经数据。我们在单个试验级别研究了在观察或运动成像（MI）控制BCI期间，误差的存在和可检测性与四翼型用户对BCI进行了两个离散类别。We show that error correlates can be detected using a broad range of classifiers, namely Support Vector Machine (SVM), logistic regression, N-way Partial Least Squares (NPLS), Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Network (CNN) with respective mean AUC of the ROC curve of 0.645, 0.662, 0.642, 0.680 and 0.630在观察条件下，在MI-Control条件下，0.623、0.605、0.603、0.626和0.580。我们还建议这些误差相关的时间稳定。这些发现表明，使用基于侵入性运动模拟的BCI进行误差校正或预防，可以在临床试验中使用误差相关性。
运输系统中的人机界面 - MDPI
摘要：本文概述了各种运输方式的商业或实验运行中的人机界面 (HMI) 设计和命令系统。它从车辆自动化设备和不同应用领域的模拟器的角度介绍和评论了不同的 HMI。考虑到认知和自动化领域，本研究根据工业和文献综述，重点介绍了人为因素和不同行业的经验。此外，为了更好地聚焦目标并扩展所研究的工业全景，分析涵盖了各种运输方式中最有效的模拟器，用于培训操作员以及安全和人机工程学领域的研究。特别关注可能适用于未来列车车厢的新技术，例如视觉显示和触觉共享控制。最后，提出了人为因素的综合及其在监控或驾驶辅助方面的局限性。