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一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
解码上肢辅助技术的脑机相互作用：进步和挑战
了解大脑编码上肢运动如何对于辅助技术中的控制机制至关重要。辅助技术，尤其是脑机界面（BMI）的进步突出了解码运动意图和运动学对有效控制的重要性。基于EEG的BMI系统由于其非侵入性和诱导神经可塑性的潜力而增强运动康复结果的潜力而显示出希望。基于EEG的BMI显示了解码运动意图和运动学的潜力，但研究表明与实际或计划的运动的相关性不一致，对实现精确和可靠的假体控制提出了挑战。此外，个体的预测性脑电图模式的变异性需要个性化调整以提高BMI效率。整合多个生理信号可以提高BMI的精度和可靠性，为更有效的运动康复策略铺平道路。研究表明，大脑活动在运动过程中适应引力和惯性约束，突出了神经适应生物力学变化在创建辅助设备控制系统中的关键作用。本综述旨在全面概述与生理和辅助上肢运动相关的解密神经活动模式的最新进展，从而强调了在神经疗程和脑镜界面发展中未来探索的途径。
emgtfnet：模糊视觉变压器解码上限semg信号识别
摘要 - Myoelectric Control是当今剧本增加的肌电图的一个区域，尤其是在仿生假体的手势识别（HGR）等应用中。今天的重点是使用机器学习以及最近深度学习方法的模式识别。尽管在稀疏的SEMG信号上取得了良好的效果，但后者通常需要大的数据集和培训时间。此外，由于随机SEMG信号的性质，传统模型无法概括为非典型或嘈杂值的样品。在本文中，我们提出了基于视觉变压器（VIT）的建筑的设计，该体系结构具有模糊的神经块（FNB），称为EMGTFNET，以从表面肌电图（SEMG）信号中执行手势识别。所提出的EMGTFNET体系结构可以准确地对各种手势进行分类，而无需任何数据增强技术，传输学习或网络中参数数量的显着增加。使用由49种不同手势的公开ninapro数据库测试了所提出的模型的准确性。实验使用200 ms窗口大小和仅56,793个可训练的参数产生的平均测试准确度为83.57％±3.5％。我们的结果优于没有FNB的VIT，因此表明包括FNB可以提高其性能。我们的提案框架EMGTFNET报告了其实际应用假体控制的重要潜力。索引术语 - 电镜头；深度学习； Ninapro;变压器;模式识别；肌电控制
从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。