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脑机接口标准化与应用...
ADHD 成人注意力缺陷多动障碍 ASD 自闭症谱系障碍 BCI 脑机接口 CBT 认知行为疗法 CNV 偶然负变异 DOC 意识障碍 ECoG 皮层脑电图 EEG 脑电图 ERD 事件相关去同步 ERP 事件相关电位 fMRI 功能性磁共振成像 fNIRS 功能性近红外光谱 ICT 信息和通信技术 LFP 局部场电位 MEG 脑磁图 MDD 重度抑郁症 MCS 微意识状态 MI 运动意象 PTSD 创伤后应激障碍 rTMS 重复经颅磁刺激 SMR 感觉运动节律 SSSEP 稳态体感诱发电位 SSVEP 稳态视觉诱发电位 sEEG 立体脑电图 tACS经颅交流电刺激 tFUS 经颅聚焦超声刺激 UWS 无反应觉醒综合症 XR 扩展现实
基于 EEG 的脑机接口 (BCI)
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是用户和系统之间强大的通信工具，它增强了人脑直接与环境通信和交互的能力。过去几十年来，神经科学和计算机科学的进步推动了 BCI 的令人振奋的发展，从而使 BCI 成为计算神经科学和智能领域的顶级跨学科研究领域。可穿戴传感设备、实时数据流、机器学习和深度学习方法等最新技术进步增加了人们对基于脑电图 (EEG) 的 BCI 在转化和医疗保健应用方面的兴趣。许多人受益于基于 EEG 的 BCI，它有助于在工作场所或家中单调的任务下持续监测认知状态的波动。在本研究中，我们调查了脑电信号传感技术和 BCI 应用中计算智能方法的最新文献，弥补了过去五年 (2015-2019) 系统总结中的空白。具体来说，我们首先回顾了 BCI 的现状及其重大障碍。然后，我们分别介绍了用于收集和清理 EEG 信号的先进信号传感和增强技术。此外，我们展示了最先进的计算智能技术，包括可解释的模糊模型、迁移学习、深度学习和组合，以在流行的应用中监控、维护或跟踪人类的认知状态和操作性能。最后，我们提供了几个受 BCI 启发的创新医疗保健应用，并讨论了基于 EEG 的 BCI 的一些未来研究方向。
脑机接口增强注意力...
这项行政补充建议将一组患有轻度阿尔茨海默病 (AD) 的成年人添加到母奖项 R01DC009834 中。我们将针对这一额外的临床人群实施与母奖项具体目标 2 和 4 中批准的相同的实验方法。培训后信息传输率 (ITR) 变化的结果测量保持不变，我们正在添加两个经 NIDCD 项目官员批准的阅读技能次要行为测量。患有 AD 的人表现出继发于痴呆综合症的注意力和语言障碍。阅读障碍很常见，会影响日常活动，从阅读文本（例如菜单或杂志）到阅读环境中的显着线索以寻找方向。补充目标是通过视觉注意字母训练范式来提高轻度 AD 患者的注意力和阅读技能。该训练使用基于字母的脑机接口 (BCI)，即快速串行视觉呈现 (RSVP) 键盘系统，该系统已在母奖项中建立。它在记录 EEG 的同时显示字母，并使用机器学习分类器和语言模型来决定用户想要的字母。有人提出，BCI 训练可以提高轻度 AD 成年人的注意力和基本阅读技能。我们计划从 NIA 资助的 P30 俄勒冈州阿尔茨海默病中心招募 24 名可能或很可能患有 AD 和语言障碍的参与者，该中心由医学博士、哲学博士 Barry Oken 担任副主任。AD 中心招募确保所有参与者都按照国家阿尔茨海默病协调中心指南进行诊断和描述。参与者将提供 0.5 – 1 的全球临床痴呆评分和阅读障碍，并将通过既定的 RSVP 键盘 BCI 使用认知筛查。参与者参加单组干预，在 2 个月内干预前 3 次、干预后 3 次获得多个基线 AB 设计和结果测量。计划有两次培训机会。首先，参与者每周执行两次 BCI RSVP 校准任务，持续 6 周。根据 P300 波提供有关注意力和有意字母选择准确性的反馈。其次，参与者每天在家用电脑上观看模拟 RSVP 键盘 15 分钟，作为针对特定过程的注意力训练任务。三个结果测量是：(1) ITR，一种与注意力相关的 EEG (P300) 测量；(2) 句子阅读流畅度；(3) 字母单词识别。阅读技能通过 Woodcock-Johnson IV 成就测试的标准化、有效子测试进行评估。据推测，ITR、阅读流畅度和字母单词识别技能会随着训练而提高。本补充材料加强了当前的辅助技术研究计划，并为针对认知和运动障碍患者（包括 AD 患者）的转化 BCI 技能和训练范式的更大研究议程提供了数据。
脑机接口和倾听权
Zachary E. Shapiro，法学博士，理学硕士，是威尔康奈尔医学院医学伦理学系的博士后研究员。他还担任耶鲁法学院所罗门卫生法律和政策中心的研究员，他的奖学金用于支持耶鲁法学院脑损伤高级研究联盟 (CASBI@YLS)。他是纽约洛克菲勒大学医院伦理委员会的联合主席。2016 年以优异成绩毕业于哈佛法学院后，Shapiro 曾担任黑斯廷斯中心生物伦理研究所的总统法学学者，以及麻省总医院法律、大脑和行为中心的研究员。2017 年，他担任华盛顿特区联邦巡回上诉法院尊敬的法官 Timothy B. Dyk 的书记员 Shapiro 获得理学硕士学位。毕业于伦敦政治经济学院。
侵入式脑机接口
使用脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 为用户提供了一种无需肌肉激活即可与外部设备交互的非侵入式方法。虽然非侵入式 BCI 有可能改善健康和运动障碍人士的生活质量，但由于性能不一致和自由度低，它们目前的应用有限。在本研究中，我们使用基于深度学习 (DL) 的解码器进行在线连续追踪 (CP)，这是一项复杂的 BCI 任务，要求用户在二维空间中跟踪物体。我们开发了一个标记系统以使用 CP 数据进行监督学习，基于两种架构训练基于 DL 的解码器，包括新提出的 PointNet 架构改编，并在多个在线会话中评估性能。我们在总共 28 名人类参与者中严格评估了基于 DL 的解码器，发现随着更多训练数据的出现，基于 DL 的模型在整个会话中得到了改进，并且在最后一个会话中明显优于传统的 BCI 解码器。我们还进行了额外的实验，通过对来自其他受试者的数据进行预训练模型，以及在会话中训练以减少会话间变异性来测试迁移学习的实现。这些实验的结果表明，预训练并没有显著提高性能，但在会话中更新模型可能会有一些好处。总的来说，这些发现支持使用基于 DL 的解码器来提高 BCI 在 CP 等复杂任务中的表现，这可以扩展 BCI 设备的潜在应用，并有助于改善健康和运动障碍人士的生活质量。
空间微重力环境下脑内神经化学物质响应的研究进展
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脑机接口（BCI）的使用和产品质量...
(2018) 2017 年工程、技术与创新国际会议：2020 年以后的工程、技术与创新管理：新挑战、新方法，ICE/ITMC 2017 - 会议录，2018 年 1 月，第 1578-1583 页。ISBN：978-153860774-9 doi：10.1109/ICE.2017.8280071
神经调节与脑机接口的融合
几十年来，植入式电神经调节系统一直是神经系统疾病患者临床护理流程的重要组成部分。深部脑刺激 (DBS) 和脊髓刺激系统在临床上的广泛应用为利用植入式神经刺激设备推进慢性设备神经调节研究提供了重要的技术途径。与疾病相关的电生理神经生物标志物（例如丘脑底核中的 β 波段振荡活动和发作间期癫痫样放电）的识别证明了通过自适应系统改善治疗的潜力。这带来了一个挑战：该领域需要人类使用的试验设备，将颅内传感能力与已建立的基于刺激的疗法相结合，形成一个慢性和植入式研究平台。为了应对这一挑战，早期的植入式研究工具是在现有临床神经调节设备的基础上开发的，并增加了扩展的硬件、固件和软件包，以支持利用传感增强治疗的研究。基于传感的神经调节设备的行为范围很广，可以从基于神经活动触发刺激（例如，NeuroPace 脑反应性神经刺激 (RNS) 系统在癫痫放电反应中触发刺激），到通过连续刺激调整来调节病理回路的闭环系统，以利用反馈原理将生物标志物保持在健康范围内（例如，使用 Medtronic Activa PC+S 和 Summit RC+S 系统研究的自适应 DBS (aDBS) 方法根据频谱带功率测量值调整刺激）。从 RNS 到 aDBS 的演变代表了神经技术的不断改进及其在大脑和设备之间创建实时双向接口的能力。这些技术进步为特发性震颤 1 、帕金森病 2 、癫痫 3 和图雷特综合症 4 等疾病带来了新的见解。许多此类研究需要与制造商签订研究协议，但最近，带有“标签上”脑感应功能的神经刺激器（如 Medtronic Percept PC）的商业化应用正在促进它们的研究用途。
脑机接口翻译伦理指南...
脑机接口研究中采集的神经数据或实验样本反映了受试者的心理状态、生理健康、人格特质、财富信息等，属于隐私数据。采集数据的范围和人员的访问权限应经伦理委员会批准。应制定适当的处理和管理方案，并根据信息安全管理相关法律法规和技术标准，在数据或样本的采集、存储、使用、处理、传输、发布等全过程中对其进行保护。遵守《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，加强风险监测，防止数据或样本泄露，保障数据安全和受试者的隐私及个人信息安全。