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关于使用脑机接口康复方法治疗精神和神经系统疾病的综述
本综述全面介绍了神经反馈和脑机接口 (BCI) 在医学和康复领域的最新发展。通过分析和比较使用各种工具和技术获得的结果，我们旨在系统地了解 BCI 应用，包括不同的神经反馈模式和所使用的输入数据。我们的主要目标是解决元评论领域的现有差距，这为该领域提供了更全面的视角，从而可以评估 BCI 范围内的当前形势和发展。我们的主要方法包括元分析、使用相关关键字的搜索查询和基于网络的方法。我们致力于对 BCI 研究进行公正的评估，阐明该领域研究发展的主要方向。我们的综述涵盖了广泛的应用，包括使用脑机接口进行康复和治疗各种诊断，包括与情感谱系障碍相关的诊断。通过涵盖各种各样的用例，我们旨在为在不同情况下使用神经反馈治疗提供更全面的视角。结构化、有组织的信息呈现，加上附带的可视化效果和图表，使得该评论成为从事生物反馈和脑机接口领域的科学家和研究人员的宝贵资源。
使用脑监测客观评估人机物理协作中的人类工作量
安全和顺从交互的概念不足以确保有效的物理人机合作。为了获得最佳的顺从行为（例如，可变阻抗/导纳控制），需要使用评估技术来衡量用户感知工作量方面的交互有效性。本研究调查了脑电图 (EEG) 监测作为一种客观测量方法，以对具有顺从性的合作操作中的工作量进行分类。进行了一项实验研究，包括两种类型的操作（粗略和精细）和两个导纳水平（低阻尼和高阻尼）。性能和自我报告的测量表明，增强感知工作量的适当导纳水平取决于任务。此信息用于形成二元分类问题（低和高工作量），其中频谱功率密度和相干性是从 EEG 数据中提取的特征。使用与受试者无关的特征选择方法，使用与受试者相关的线性判别分析 (LDA) 进行分类。平均分类率为 81%，表明所提出的方法在评估人类工作量与粗大和精细操作中不同顺从性之间的交互作用时具有可靠性。此外，为了验证我们提出的客观工作量测量方法，我们进行了第二次实验，包括精细和粗大运动任务。与恒定导纳交互相比，使用开环可变导纳控制器可观察到较低的基于 EEG 的工作量。该观察结果与主观工作量评分 (NASA-TLX) 一致。
你为什么不点击：利用脑信号理解网页搜索中的非点击结果
网络搜索严重依赖点击行为作为性能评估和改进的重要反馈信号。传统上，点击通常被视为相关性或有用性的正隐式反馈信号，而非点击则被视为不相关或无用的信号。然而，在许多情况下，用户通过搜索引擎结果页面 (SERP) 上显示的内容满足了他们的信息需求。这就提出了衡量非点击结果的有用性并在这种情况下建模用户满意度的问题。长期以来，由于缺乏用户交互，理解非点击结果具有挑战性。近年来，神经影像技术的快速发展构成了搜索、娱乐和教育等各个行业的范式转变。因此，我们受益于这些技术并将其应用于弥合非点击情况下人类思维和外部搜索系统之间的差距。为此，我们分析了在不同有用性水平上检查非点击搜索结果之间的脑信号差异。受这些差异的启发，我们开展了监督学习任务，利用脑信号和常规信息（即内容和上下文因素）来估计非点击结果的有用性。此外，我们设计了两种重排序方法，即个性化方法 (PM) 和广义意图建模方法 (GIM)，用于根据估计的有用性对搜索结果进行重排序。结果表明，利用脑信号来改进有用性估计是可行的
一种基于机器学习的利用脑电信号预测癫痫发作的方法
大脑由数十亿个神经元组成，它们控制着我们的所有行为。在癫痫发作时，大脑信号的模式顺序会发生改变，导致个体大脑出现癫痫样放电。大约 1% 的世界人口患有癫痫，因此需要进行一些研究来帮助诊断和治疗这种疾病。这项工作的目的是开发一种基于机器学习的方法，使用非侵入性脑电图 (EEG) 预测癫痫发作。因此，使用 CHB-MIT 数据库对发作间期和发作前状态进行分类。该算法是使用独立于患者的方法预测多个受试者的癫痫发作而开发的。离散小波变换用于在 5 个级别上对 EEG 信号进行分解，并研究了频谱功率、平均值和标准差作为特征，以分析哪一个会呈现最佳结果，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器。该研究的功率、标准差和平均值特征分别实现了 92.30%、84.60% 和 76.92% 的准确率。
使用脑MRI图像的阿尔茨海默氏病检测-IJRPR
在[8]中，作者提出了一个新的分类框架，该框架基于多模型深CNN，用于共同学习海马分割和疾病分类。首先，立即建立了一个深CNN模型，发现了海马分裂和疾病分类的外观。基于单独的海马结构域，额外的3D致密净是Bosome，以获得富有且计数的构想面孔以进行祸害分类。最后，来自CNN和密集的净模型的知情线索与分类苦难等级有关。计划的基础工作不仅可以产生苦难等级，而且同样支持海马分离结果。MR概念手柄不需要织物分离和非线性注册。探索性结果确定了ADNI数据集说明，我们预计的方法已经完成了对阿尔茨海默氏病的希望。
利用脑类器官和结构功能理论了解人类大脑
摘要。基本的神经生物学临床试验范式促使我们使用约束数学模型和个性化人源脑器官分析来预测临床结果并安全地开发新疗法。对大脑施加的物理约束可以指导对实验数据的分析和解释以及数学模型的构建，这些模型试图理解大脑的工作方式和认知功能的产生方式。为人源脑器官开发这些数学模型为测试有关人脑的新假设提供了机会。当涉及到测试有关大脑的想法时，需要在实验的可及性、操作性和复杂性之间取得谨慎的平衡，以便将神经生物学细节与更高级别的认知特性和临床考虑联系起来，我们认为应用于脑器官模型的基本结构功能约束提供了一条前进的道路。此外，我们表明这些约束出现在神经活动和学习的典型和新颖的数学模型中，并且我们提出基于约束的建模和表示的使用可以连接到机器学习以获得强大的互惠互利。
使用脑机接口技术在 Blender 软件中建模 3D 对象
1. 简介 3D 建模是使用专门的计算机程序创建和修改三维对象的过程，该程序为用户提供了一组必要的工具。 3D 建模通常从基本形状（基元）开始，例如立方体、球体、圆环等。然后通过软件提供的不同功能修改这些形状。用户通常通过按下键盘上的组合键或从用户界面中选择它们来激活这些功能。如今，有许多功能强大的 3D 建模软件，可以创建 3D 资源、动画、特效和渲染图像。最受欢迎的付费应用程序是 Autodesk Maya、Autodesk 3ds Max 和 Cinema 4D。也有许多免费应用程序可用，但最受欢迎的应用程序是 Blender。Blender 是一个免费的开源 3D 计算机图形软件工具集。它用 C、C++ 和 Python 编程语言编写。Blender 基金会是一个负责 Blender 开发的非营利组织。 Blender 也是由社区开发的，社区创建了用 Python 编写的附加插件（称为附加组件）。附加组件为 Blender 添加了新功能或改进功能。由于 Blender 发展基金的成立，Blender 最近获得了 Epic Games、Nvidia 或 Intel 的大量资金支持。它使 Blender 基金会能够招募新的团队成员，从而更快地开发 Blender。
使用脑机接口进行基于 P300 的身份验证的数据处理和机器学习技术的评估
摘要 — 脑机接口 (BCI) 用于各种应用场景，允许大脑和计算机之间直接通信。具体而言，脑电图 (EEG) 是获取由外部刺激引起的诱发电位的最常用技术之一，因为 P300 电位是从已知图像中引出的。机器学习 (ML) 和 P300 电位的结合对于验证受试者很有前景，因为每个人在面对特定刺激时产生的脑电波都是独一无二的。然而，现有的身份验证解决方案并未广泛探索 P300 电位，并且在分析最合适的处理和基于 ML 的分类技术时会失败。因此，这项工作提出了 i) 使用 P300 电位验证 BCI 用户的框架；ii) 在十个受试者身上验证该框架，创建采用非侵入性基于 EEG 的 BCI 的实验场景； iii) 框架性能评估，定义两个实验（二元和多类 ML 分类）和三个测试配置，逐步分析不同处理技术的性能以及使用时期或统计值进行分类之间的差异。该框架在两个实验中的最佳分类器都实现了接近 100% f1 分数的性能，突出了其在准确验证用户方面的有效性，并证明了使用 P300 电位进行基于 EEG 的身份验证的可行性。
使用脑结构神经影像学测量来预测临床高危人群的精神病发作
© 2024 作者。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
利用脑机接口康复系统进行上肢训练和下肢训练
脑机接口 (BCI) 利用用户的大脑活动来控制外部设备，而无需实际运动（Wolpaw 等人，2002 年；Belkacem 等人，2020 年）。这种大脑活动可以使用脑电图 (EEG)、皮层电图、立体脑电图、功能性近红外光谱 (fNIRS) 或功能性磁共振成像 (fMRI) 记录，其中 EEG 使用最多（Orban 等人，2022 年；Islam 和 Rastegarnia，2023 年）。最近，使用 EEG 的 BCI 已成为中风后 UE 运动康复的有前途的技术（Mane 等人，2022 年）。在这种情况下，BCI 在用户和外部设备之间建立了一个闭环系统。通过响应与运动相关的神经活动提供有意义的实时反馈来促进 BCI 和用户之间的这种交互。用户自己执行运动执行、运动尝试或运动想象 (MI)，其中 MI 是运动的心理排练。重要的是，所有三种策略都伴随着事件相关的去同步 (ERD) 和同步 (ERS)，这反映了振荡功率的降低和增加 (Pfurtscheller 和 Lopes da Silva，1999 年；Pfurtscheller 等人，2006 年；Miller 等人，2010 年)。可以使用不同的外部设备（例如，机器人、手臂矫形器、视觉反馈、功能性电刺激 (FES)）向用户提供反馈，其中提供本体感受反馈的设备可能比仅提供视觉反馈更有效 (Ono 等人，2014 年；Bai 等人，2020 年)。具体而言，触发 FES 的 BCI（BCI-FES）被认为是最有效的 (Bai 等人，2020 年)。荟萃分析表明，用于 UE 运动康复的 BCI 可以改善 UE 运动功能（Bai 等人，2020 年；Kruse 等人，2020 年）。然而，人们对下肢 (LE) 运动康复的了解较少。最近基于运动相关皮质电位（Mrachacz-Kersting 等人，2016 年）、BCI-FES（Chung 等人，2020 年；Sebastián-Romagosa 等人，2023 年）和功能性近红外光谱介导的神经反馈（Mihara 等人，2021 年）的 BCI 研究显示步态表现有所改善。Sebastián-Romagosa 等人（2023 年）显示在 25 个疗程中步行速度提高了 0.19 米/秒。然而，迄今为止尚未研究多种 BCI 治疗对中风患者功能状态的影响。