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脑机接口领域发展态势 - 生命科学
题名 主要研究内容 神经系统记录与调控的新概念和早期研究 处于早期开发阶段的独特和创新型记录和 ( 或 ) 调控技术，包括处于概念化 初始阶段的新的和未经测试的想法。适用于多种记录方式，包括声学、 化学、电学、磁学和光学，以及遗传工具的使用等 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术的探索 组建跨学科团队，开发侵入性神经记录与刺激技术，验证新技术原理、可 性研究 行性，并进行早期开发工作 优化用于神经系统记录和调控的仪器和设备技术 通过与最终用户的迭代测试来优化现有或新兴技术的应用程序。这些技术 和方法有望解决与细胞 ( 即神经元和非神经元 ) 和网络的记录与调控相关 的重大挑战，实现对中枢神经系统动态信号的变革性理解 神经系统记录和调控的新技术和新方法 开发极具创造性的方法，以解决在细胞分辨率或接近细胞分辨率水平记录 和调控 CNS 活动相关的重大挑战。可以是各类技术，如光学、磁学、 声学和 ( 或 ) 基因操作等 大脑行为量化与同步 支持能精确量化人类行为并将其与同时记录的大脑活动联系起来的下一代 平台和分析方法的开发和验证。用于分析行为的工具应该是多模态的， 并且应该能够与大脑活动相关联，因而能够准确、特异性、灵活地测量 和调控行为相关的大脑环路活动 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术 使用先进、创新技术研究行为相关的动态神经环路功能的跨学科研究，旨 在通过系统地控制刺激和 ( 或 ) 行为，同时主动记录和 ( 或 ) 操纵神经活动 的相关动态模式，并通过测量由此产生的行为和 ( 或 ) 感知来了解中枢神 经系统相关环路的动态与功能 推进下一代人类中枢神经系统记录与调控侵入性 支持新型侵入式脑机接口治疗中枢神经系统疾病的临床试验，鼓励研究人 设备的临床研究 员开展转化活动和小型临床研究 人类中枢神经系统中新型记录和调控技术的临床 支持用于人类使用的下一代记录和 ( 或 ) 调控设备的开发，从概念验证到临 前概念验证 床前测试，以进一步了解人类中枢神经系统并治疗神经系统疾病 通过 Blueprint MedTech 将开创性技术从早期开发 鼓励转化新型神经技术，由美国 BRAIN 计划提供资助并由 NIH “蓝图医疗 转化为早期临床研究 科技”计划监督。鼓励学术和小企业合作开展非临床验证研究，鼓励支 持开发和转化开创性神经技术
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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2023年脑机接口领域发展态势 - 生命科学
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用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
脑机接口研究综述Review of Brain-Computer Interface ...
21世纪被称为“脑研究世纪”，随着脑科学和认知科学的发展，人脑与计算机之间的界限逐渐被打破，出现了一种新型的智能设备——脑机接口。这是一种基于大脑神经活动的新型通信方式，可以实现人脑与计算机之间的直接通信。本文综述了脑机接口的发展历程、目前的技术研究进展以及未来的发展预测。
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：
深部脑刺激的概率图
背景：对接受深部脑刺激 (DBS) 的患者进行组分析有助于理解和优化运动障碍患者的治疗。概率刺激图 (PSM) 通常用于分析组织刺激与症状效果之间的相关性，但应用的方法不同。目的：计算特定于组的 MRI 模板和 PSM，以研究 PSM 模型参数的影响。方法：分析了 68 名植入尾部未定带的特发性震颤患者的头晕改善和发生情况。输入数据包括每个电极接触的最佳参数（筛选）和临床使用的设置。针对所有 DBS 设置计算了特定于患者的电场模拟（n = 488）。将电场转换为特定于组的 MRI 模板以进行分析和可视化。不同的比较基于表示发生率 (N-map)、平均改善 (M-map)、加权平均改善 (wM-map) 和体素 t 统计量 (p-map) 的 PSM。这些图用于研究输入数据 (临床/筛查设置)、聚类方法、采样分辨率和加权函数的影响。结果：筛查或临床环境对 PSM 的影响最大。wM-map 的平均差异分别为左侧和右侧的 12.4 和 18.2%。基于 wM-map 或 p-map 提取的簇显示体积有显著变化，而定位相似。加权函数对 PSM 的影响很小，除了 wM-map 簇的定位明显发生变化。结论：在创建 PSM 以研究解剖学和 DBS 结果之间的关系时，输入数据的分布和聚类方法是最重要的考虑因素。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
脑磁图视觉映射
自 20 世纪 90 年代末以来，视觉诱发场 (VEF) 已在临床实践中得到可靠应用。这是定制枕叶皮质手术切除术的标准临床工具。1 2011 年，美国临床脑磁图学会 (ACMEGS) 发布了临床实践指南 (CPG)，详细介绍了自发性脑活动分析、使用诱发场进行术前功能性脑映射、脑磁图 (MEG) 报告以及 MEG 人员的资质。 2 – 5 最近，ACMEGS 发表了第二份立场声明，详细说明了 MEG 作为一种非侵入性诊断工具在术前映射功能皮质中的价值，并支持“在对准备手术的可手术病变患者进行术前评估时，MEG 可常规临床用于获取有关功能皮质（体感、运动、视觉、听觉和语言）的非侵入性定位或侧向信息。” 6 尽管映射功能皮质的“黄金标准”是通过直接皮质刺激，但 MEG 作为一种非侵入性诊断工具已证实其在识别这些区域方面的有效性。1 – 3,6 本文将重点介绍 MEG 在定位功能视觉皮层中的实用性。本文将首先概述 VEF 在临床实践中的当前临床作用。然后，将回顾 2011 年 ACMEGS CPG 发布后的最新研究和临床发展。最后，
大鼠脑的Waxholm空间大图
将许多核分开并封装为描述的鲁棒和可再现的起点。在划定4版的灰质区域中，SMRI/DTI数据提供的信号强度差异不足以识别神经结构的变化。在这些区域中，通过从组织学部分图像中注册到地图集的信息来确定边界的位置，例如，从其他参考地图集中显示了细胞结构组织，或从包含立体坐标的已发表的地图中显示。以这种方式，WHS大脑大脑Atlas V4的描述建立在几种解剖信息的来源上。基于对比的地标通常是可重现的，并被认为是定义大脑区域的有意义的标准，其他标准，如示例