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基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中闪烁刺激会引发周期性信号，即稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。它们通常通过回归技术检测，这种技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验，以便在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以牺牲速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，基于无校准回归的方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。对于只有少量校准试验可用的小样本量设置，所提出的方法非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，使用短至一秒的试验。在不同的实验环境下，包括具有认知障碍的实验环境（即具有控制、听力、说话和思考条件的四个数据集），OSTDA 的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好。总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究的管道中唯一可以在所有分析条件下实现最佳结果的管道。2021 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中周期性信号称为稳态视觉诱发电位 (SSVEP)，由闪烁刺激引起。它们通常通过回归技术检测，该技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验才能在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于使用 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，无校准回归方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。所提出的方法对于只有少量校准试验可用的小样本量设置非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，试验时间短至一秒。 OSTDA 在不同实验设置（包括具有认知障碍的实验设置）下的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好（即具有控制、听力、口语和思考条件的四个数据集）。 总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究管道中唯一能够在所有分析条件下实现最佳结果的管道。 2021 由 Elsevier BV 出版
攀岩技术的生物力学
4.3.3.技术坐标系 71 4.3.4.身体节段惯性参数 73 4.3.5.全身重心 73 4.3.6.关节旋转约定 73 4.3.7.肩部中心 74 4.3.8.髋关节 77 4.3.9.敏感性分析 79 4.3.10.局限性 79 4.3.1l.结论 82 4.4 悬垂墙上攀岩者的测量 82 4.4.1 数据缩减验证 82 4.5.试点研究 2 84 4.5.l.参与者 84 4.5.2.设备和设置 84 4.5.3.方法 85 4.5.3.1.静态试验 85 4.5.3.2.攀爬试验 86 4.5.4.数据分析 86 4.5.4.1.静态校准试验 86 4.5.4.2.肩关节和髋关节中心 86 4.5.4.3.攀爬试验 86 4.5.5.结果 87 4.5.5.1 攀爬问题的扩展 87 4.5.5.2.技术选择 88 4.5.5.3.运动时间 89 4.5.5.4.重心位移 89 4.5.5.5.起始姿势中的关节方向 90
基于ERP的大脑的强大异步控制 -
背景和客观。基于事件相关电位（ERP）的大脑计算机接口（BCI）是在辅助环境中替代和增强通信的有前途的技术。但是，迄今为止的大多数方法都是同步的，当用户希望将注意力转移到BCI系统时，要求主管的干预。为了将这些BCIS带入现实生活中，通过监视用户注意力，需要对系统进行强大的异步控制。尽管这种限制非常重要，这阻止了这些系统在实验室外的部署，但在研究文章中通常会忽略它。这项研究的目的是提出一种新的方法来解决这个问题，在此上下文中第一次深入学习，以克服基于手工制作的特征的先前策略的局限性。方法。基于EEG启动，提出的方法是一种新型的深层卷积神经网络，将问题分为两个阶段以实现异步控制：（i）模型检测用户的控制状态，（ii）仅在用户参与刺激的情况下才能解码命令。此外，我们使用转移学习来减少校准时间，甚至探索无校准方法。结果。我们的方法通过22个健康受试者进行了评估，分析了校准时间和刺激序列对系统性能的影响。此外，我们的无校准方法也取得了合适的结果，最大精度为89.36％，显示了转移学习的好处。结论。对于控制状态检测阶段，我们仅使用1个刺激序列和30次校准试验报告平均精度以上91％，最高为96.95％，使用15个序列。至于包括两个阶段的整体异步系统，最大信息传输速率为35.54 bpm，是高速通信的合适值。拟议的策略通过校准试验和刺激序列比以前的方法较少，这是一个有希望的步骤，为基于ERP的拼写者的更实际应用铺平了道路。
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。