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利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
大脑计算机接口可以替换虚拟现实控制器吗？使用脑电图记录
摘要：近年来大脑 - 机器界面（BMI）取得了显着进步。但是，仍然有几个应用领域需要改进，包括在虚拟现实（VR）模拟过程中对身体运动的准确预测。要获得高水平的浸入VR会话，重要的是要进行双向相互作用，这通常是通过使用移动跟踪设备（例如控制器和身体传感器）来实现的。但是，通过直接通过脑电图（EEG）记录直接从运动皮层获取运动信息来消除对这些外部跟踪设备的需求。这可能会导致更多无缝和身临其境的VR体验。有许多研究调查了运动期间的脑电图记录。这些研究大多数都集中在基于大脑信号的运动预测上，但其中少量的重点是在VR模拟过程中如何利用它们。这表明仍然需要在该领域进行进一步研究，以便充分了解使用脑电图预测VR模拟运动的潜力。我们提出了两个神经网络解码器，旨在根据在本研究中执行VR模拟任务期间记录的大脑活动预测前臂移动和武器移动行为。对于两个解码器，我们都采用了长期的短期内存模型。该研究的发现非常令人鼓舞，这是该技术具有替代外部跟踪设备的前提的借助。
利用脑电波建立基于情绪的音乐推荐系统
• 在第二种方法中，利用了著名的生理信号处理和情绪分析数据集 DREAMER。为了减少噪音和伪影，对数据进行了预处理，并提取了特征。然后，使用支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 分类方法根据个体的 EEG 数据对个体的效价和唤醒度进行分类。在确定用户的情绪状态后，将每首音乐分配到不同的情绪类别，以提供音乐推荐。这使系统能够做出与用户情绪状态相匹配的个性化音乐推荐。该策略旨在利用机器学习技术和 EEG 数据分析来提供更精确和定制的音乐推荐系统。该策略具有广泛的潜在应用，因为它可能会提高音乐流媒体服务的效率并改善整体聆听体验。这种方法还可能对心理健康产生影响，因为它可以通过建议个性化的音乐选择来帮助治疗悲伤和焦虑等疾病，从而提升情绪。
在教育环境中使用脑电图设备的潜力和局限性
抽象的无线脑电图（EEG）设备允许在实验室外面的上下文中记录记录。但是，必须考虑许多细节以供其使用。在这项研究中，使用与一组三年级小学生的案例研究，我们旨在在教育环境中展示这些设备的研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展中显而易见：研究团队和教育社区的利益和可能性之间；在教室的生活扭曲与学术界与实践之间合作的机会之间；在预算和准备设备的便利性和收集数据的实用性之间。在他们的潜力中，他们的知识是，他们允许访问不同的认知和情感过程，以及由研究人员与教育社区之间的联系所代表的学习机会。教室中的生活被这些类型的经验打断了，但这可能是一种促进更具综合性的未来发展的成本，从而使教学和学习过程受益。
利用脑机接口恢复暂时瘫痪的非人类灵长类动物的连续手指功能
1 密歇根大学生物医学工程系，美国密歇根州安娜堡 48109 2 凯斯西储大学生物医学工程系，美国俄亥俄州克利夫兰 44106 3 大都会健康医疗中心骨科系，美国俄亥俄州克利夫兰 44106 4 退伍军人事务医疗中心路易斯斯托克斯克利夫兰分部，美国俄亥俄州克利夫兰 44106 5 密歇根大学医学院麻醉系，美国密歇根州安娜堡 48109 6 密歇根大学外科系整形外科科，美国密歇根州安娜堡 48109 7 密歇根大学医学院神经外科系，美国密歇根州安娜堡 48109 8 密歇根大学电气工程与计算机科学系，美国密歇根州安娜堡48109，美国 9 密歇根大学机器人研究所，密歇根州安娜堡 48109，美国 10 密歇根大学神经科学研究生课程，密歇根州安娜堡 48109，美国 11 密歇根大学医学院神经病学系，密歇根州安娜堡 48109，美国 12 上述作者对本研究贡献相同。∗ 任何通讯作者均应致函此联系人。
Microsoft Word - 9434822023109064 基于注意力机制的多层特征 3D CNN，用于使用脑图像进行 AD 诊断.docx
摘要 —结构MRI和PET成像在阿尔茨海默病（AD）的诊断中起着重要作用，分别显示脑部的形态学改变和葡萄糖代谢变化。一些认知障碍患者在脑图像中的表现相对不明显，例如在临床上通过sMRI仍难以实现准确诊断。随着深度学习的出现，卷积神经网络（CNN）成为AD辅助诊断的宝贵方法，但一些CNN方法不能有效地学习脑图像的特征，使得AD的诊断仍然存在一些挑战。在本文中，我们提出了一种基于ResNet的用于AD诊断的端到端3D CNN框架，该框架融合了在注意力机制作用下获得的多层特征，以更好地捕捉脑图像中的细微差异。注意力图显示我们的模型可以关注与疾病诊断相关的关键脑区。我们的方法在对来自 ADNI 数据库的 792 名受试者的两种模态图像进行的消融实验中得到了验证，其中基于 sMRI 和 PET 的 AD 诊断准确率分别达到 89.71% 和 91.18%，并且优于一些最先进的方法。
DNA损伤在肾小管上皮细胞损伤中的作用 使用脑电图信号的非线性动力学在相反的手移动下对主要手移动进行分类 与海上风电场集成的多源系统的强大双级计划方法考虑预测错误
包括急性肾脏损伤（AKI）和慢性肾脏疾病（CKD）在内的肾脏疾病的患病率正在增加。但是，大多数肾脏疾病的发病机理仍然不清楚，并且仍然缺乏有效的治疗方法。DNA损伤和相关的DNA损伤反应（DDR）已被确定为急性肾损伤和慢性肾脏疾病的常见发病机理。活性氧（ROS）诱导的DNA损伤是急性肾损伤和慢性肾脏疾病发病机理中最常见的DNA损伤类型之一。近年来，DNA损伤领域已经做出了一些发展。在此，我们回顾了急性肾脏损伤和慢性肾脏疾病中DNA损伤和DNA损伤反应的作用和发展。在这篇综述中，我们得出结论，关注DNA损伤和DNA损伤反应可能会为肾脏疾病提供有价值的诊断生物标志物和治疗策略，包括急性肾脏损伤和慢性肾脏疾病。
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。
用脑电图推进实时大脑计算机接口
这项研究的目的是使用脑电图（EEG）数据来开发异步的运动图像脑界面（BCI），以在机器人和虚拟环境中实时应用来开发。可以在脑电图数据中检测到许多有记录的范例，但是电动图像是脑电图分析所独有的，因为它不需要身体运动，并且无法通过摄像头或其他方式检测到。基于运动图像的BCI的含义表明，有限或失去运动功能的人将能够控制假肢或虚拟化身，这可能能够使该人的生活质量或情感状态受益。最近的大多数研究都集中在基于同步或提示的运动成像分析上，该分析已证明具有很高的分类精度。同步的运动成像分类器涉及给参与者某种提示，然后对定义期间随后的数据进行分类。但是，要使BCI实时运行，它必须能够对异步，连续的脑电图数据进行分类，以便用户可以在任何所需的时间内控制应用程序，而不是预定义的窗口。可以轻松地针对不同用户调整的可靠，同步的运动图像BCI可以极大地使运动功能有限或丢失的人受益。因此，这项研究的重点是具有至少三个不同运动成像范式的异步BCI的初步发展。未来的BCI研究也可能适用于虚拟现实或混合现实环境，以使运动功能有限或损失的人的情绪状态或情绪受益，或者出于康复目的。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。