XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑波
ODL-BCI：通过超参数调整对学生注意力进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
摘要 — 脑机接口 (BCI) 研究在教育领域引起了关注，它为监测和提高学生的认知状态提供了潜力，本研究的重点是开发一种最佳深度学习模型 ODL-BCI，用于实时分类学生的注意力水平。该模型结合了超参数调整技术，并利用了公开的“困惑的学生 EEG 脑波数据”数据集。我们提出了一种通过贝叶斯优化优化超参数的深度学习模型。该模型的架构由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层构成。隐藏层中的节点数和激活函数是使用贝叶斯优化确定的。每一层的学习率也进行了优化。在 EEG 混淆数据集上，对所提出的模型进行了评估，并与几种标准机器学习分类器进行了比较，包括决策树、AdaBoost、Bagging、MLP、朴素贝叶斯、随机森林、SVM 和 XG Boost。实验结果表明，优化后的深度学习模型优于所有其他分类器，准确率达到 74%。该模型在准确分类学生注意力水平方面的有效性凸显了其作为教育环境中宝贵工具的潜力。这项研究促进了 BCI 技术的进步，为基于 EEG 的认知评估的深度学习模型的优化提供了见解。未来的工作包括探索该模型在更大数据集上的通用性，并将其适用性扩展到其他 BCI 应用程序。
使用机器学习算法预测癫痫发作的智能设备
摘要：超过 6500 万人患有癫痫。癫痫发作的不可预测性大大增加了受伤的风险，尤其是在行走或驾驶等日常活动中。该项目的目的是开发一种精确的预测设备，利用原始脑电图数据预测癫痫发作，提前提醒患者即将发作，以逃离危险情况。使用原始脑电图数据，通过应用快速傅里叶变换计算不同脑波的平均功率谱密度来提取特征。这些特征被用作机器学习算法的输入数据集。每个模型都使用各种指标（例如准确度、精确度、召回率和 F1 分数）用新的未见数据进行测试。性能最高的算法随机森林 (RF) 的预测准确率为 99.0%，精确度为 99.3%。计算了 RF 算法的通道重要性。此分析有助于将通道数量从特征重要性之前的 22 个减少到仅 7 个，而性能指标没有显著影响。使用 RF 算法，开发了一个嵌入式程序，运行在便携式低功耗硬件设备上，以预测癫痫发作的发生。该硬件包括运行开源软件的 BeagleBone Black 微控制器和蓝牙发射器-接收器，用于将预测传输到智能手机设备。通过将 EEG 通道数量减少到 7 个通道，该系统更适合未来的可穿戴设备。具有预测癫痫发作能力的硬件可以使许多患者免于驾驶或游泳等潜在危险情况。它可以通过消除不确定性和改善他们的生活质量来帮助许多患者的日常生活。
基督教信仰对中脑激活系统及其的看法......
基督教信仰对中脑激活系统的看法及其对泗水 6 至 12 岁儿童灵性的影响 印度尼西亚泗水康妮·劳丽娜福音神学院 电子邮件：elzconn@gmail.com 摘要 上帝创造了人类，使人类成为他创造的其他生物中最特别的。人类的智力由一个器官决定，这个器官虽然体积小，但却起着非常重要的作用，那就是大脑。知识和技术的进步鼓励科学家们尝试解开大脑的奥秘。许多研究集中于右脑和左脑，或平衡右脑和左脑。但近年来，有一家培训/自我发展机构表示，他们已经找到了一种平衡左右脑的方法，即通过激活中脑。这种中脑激活方法针对的是 5-15 岁的儿童，因为人们认为这个年龄段的儿童更容易通过电脑在很短的时间内被激活。本文写作所采用的方法是文献研究，其中包含与讨论主题相关的各种信息。除了使用文献资料外，写作还将辅以实地研究，使用检查表采访受访者。所采用的研究方法是定性和定量方法。定性方法获得有关受访者经历的数据。本文的目的是找出（了解）中脑激活系统是符合上帝的话语还是违背上帝的话语；开阔父母、会众甚至本文读者的视野，尤其是那些有孩子的读者，这样他们就可以更谨慎地为孩子选择培训。关键词：智力、智力、大脑、中脑波、催眠、儿童。介绍
通过检测自愿眨眼
人脑被认为是最强大的量子计算机之一，将人脑与技术相结合甚至可以超越人工智能。使用大脑计算机界面（BCI）系统，可以分析和编程用于特定任务的大脑信号。这项研究工作采用BCI技术来进行医疗应用，这使不幸的瘫痪者能够仅使用自愿眨眼就与周围环境互动。这项研究有助于现有技术通过引入模块化设计，该设计具有三个物理分离的组件：头饰，计算机和轮椅。作为现有系统的信噪比（SNR）太高，无法将眼睛眨眼伪像与常规脑电图信号分开，因此使用了一个精确的ThinkGear模块，通过单个干电极获取了RAW EEG信号。嵌入式蓝牙模块将信号无线传输到计算机。一个MATLAB程序捕获了自愿的眼睛，从脑波中闪烁伪像，并通过蓝牙命令微型轮椅的运动。为了区分自愿眨眼与非自愿眼眨眼，确定了闪烁的强度阈值。MATLAB设计的图形用户界面（GUI）在实时显示脑电图，并使用户能够确定轮椅的运动，该轮椅的运动是专门设计用于从GUI中获得命令的。测试阶段的发现揭示了模块化设计的优势以及使用眼眨眼伪像作为脑控制轮椅的控制元素的功效。轮椅达到了96.4％的指挥检测和执行精度，这是现有系统的改进。此处介绍的工作对BCI系统的功能有了基本的了解，并为患有严重麻痹的患者提供了眨眼控制轮椅的导航。
BrainNet：使用分层图扩散学习从 SEEG 检测癫痫波
癫痫是最严重的神经系统疾病之一，影响着世界人口的 1-2%。癫痫的诊断在很大程度上取决于对癫痫波的识别，即患者大脑中紊乱的脑电波活动。现有的研究已经开始采用机器学习模型通过皮层脑电图 (EEG) 检测癫痫波，EEG 是指通过对患者头皮表面进行无创检查以记录大脑电活动而获得的大脑数据。然而，最近发展的立体脑电图 (SEEG) 方法提供比传统 EEG 更精确的立体信息，并且已广泛应用于临床实践。因此，在本文中，我们提出了第一个数据驱动的研究来在现实世界的 SEEG 数据集中检测癫痫波。SEEG 在提供新机遇的同时，也带来了一些挑战。在临床实践中，癫痫波活动被认为在大脑的不同区域之间传播。这些传播路径，也称为致痫网络，被视为癫痫手术中的关键因素。然而，如何为每位患者提取精确的致痫网络仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。此外，癫痫波和 SEEG 数据的性质不可避免地会导致标签极度不平衡和严重噪声。为了应对这些挑战，我们提出了一个新模型（BrainNet），该模型联合学习动态扩散图并建模脑波扩散模式。此外，我们的模型通过采用多个自监督学习任务和分层框架，有效地帮助抵抗标签不平衡和严重噪声。通过对从多名患者获得的大量真实 SEEG 数据集进行实验，我们发现 BrainNet 的表现优于来自时间序列分析的几个最新的最先进基线。
解码大脑系统节奏的工具箱...
大脑的摘要节奏是由多个频率的神经振荡产生的。这些振荡可以分解为与特定生理过程相关的不同频率间隔。实际上，可解码频率间隔的数量和范围是通过抽样参数确定的，通常被研究人员忽略。为了改善情况，我们在开放的工具箱上报告了带有图形用户界面，用于解码大脑系统的节奏（Dream）。我们提供了梦想的示例，以研究神经（自发性大脑活动）和神经行为（扫描剂头部运动）振荡的特定于频率的性能。Dream解码了头部运动的振荡，并发现年幼的孩子在所有五个频率间隔中都比大孩子更多地移动头部，而男孩在7至9岁时移动的人数超过了女孩。有趣的是，较高的频带包含更多的头部运动，并且显示出更强的年龄相关性，但性运动相互作用较弱。使用来自人类Connectome项目的数据，Dream将这些神经振荡的幅度映射到了多个频段中，并评估了其重测的可靠性。静止状态的大脑将其自发振荡的振幅从空间上的振幅从腹侧颞区的高振幅排名到腹侧 - 枕骨区域的低位，而频带从低至高增加到高，而在壁和腹侧额叶区域的部分则相反。较高的频段表现出更可靠的振幅测量值，这意味着较高频段的振幅的个体间变异性更大。总而言之，Dream添加了一个可靠且有效的工具，可将人脑功能从多频窗口映射到脑波中。
手部运动康复的深度学习模型
脑电图 (EEG) 可以控制机器用于人类目的，尤其是对于进行康复锻炼或常规任务的残疾人。机械手的脑机接口 (BCI) 使用深度学习将 (EEG) 大脑活动转换为机械手的命令，使用户可以通过想象的运动向右或向左移动他们的手。它可以使瘫痪者执行基本的手部动作，并帮助康复机器人帮助中风患者恢复手部功能，通过提供基于机器学习对其动作和意图的解释的指导性练习。人工智能算法，特别是深度学习，将隐含的脑波模式和意图分类和识别为脑电图。然而，EEG 信号具有高度的非平稳性，使其分析具有挑战性。因此，选择合适的信号处理策略变得至关重要。本研究旨在建立一个混合模型来指导机械臂运动，该模型应用运动方向和左右分类。通过将预训练的卷积神经网络（CNN）-Inception V3模型与传统的机器学习算法（逻辑回归（LR））（被认为是一种广泛的分类方法）相结合，并确定合适的信号处理方法，短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）以选择最准确的方法对所提模型进行分类。所提出的混合模型的训练结果表明，STFT 比 CWT（0.997）具有更高的平均准确率（0.998），使其对九个受试者的当前数据集进行更精确的分类并提高混合 CNN 模型训练的有效性。同样，在评估指标上，STFT 实现的平均准确率的评估结果高于 CWT（0.997 > 0.797）。这表明 STFT 是特征提取的更好选择，提高了带有逻辑回归的混合 CNN 模型的泛化和鲁棒性。
Neuralink：思维与机器之间的边界
毕竟，思想也可以理解为将电脉冲转化为其他某种东西，即通过电和化学突触网络传播的波前。尽管这一观点过于简单化，但却代表了当代科学文化的主流观点。那么，是什么阻止我们通过无线连接将神经电磁波传输到外部设备呢？ “没什么”，埃隆·马斯克可能会说，他是南非裔加拿大企业家，也是特斯拉、Neuralink、SpaceX 和 The Boring Company 等创新公司的负责人。毕竟，BMI（脑机接口）研究主要侧重于实用和工程方面，目的是利用和操纵脑信号来实现非常具体的应用。在这方面，对思维的神经生理和心理机制的理论解释和深刻理解仍然处于背景之中。因此，重要的是结果，而不是理论论据。无论如何，在科学知识呈指数级增长的时代，伊隆·马斯克无疑是技术先锋领域的先驱，他宣传自己对世界的大胆设想，预测人类智慧与科技力量的融合。他的最新商业项目 Neuralink 旨在通过将思想转化为对计算机和机器的直接控制来彻底改变与数字设备的交互。他最近发表的声明涉及在四肢瘫痪男子的大脑中开发神经植入物（一种尺寸非常小的复杂脑机接口），引发了媒体前所未有的狂热。虽然有些人意识到了它的革命性潜力，但其他人却对这一声明持怀疑态度，认为这是一个未来主义的海市蜃楼，甚至是一场值得威廉·吉布森风格的赛博朋克叙事的噩梦。在他的代表作《神经漫游者》（1984）中，主角凯斯植入了植入物，使他能够直接连接到网络空间。再比如，彼得·汉密尔顿 (Peter Hamilton) 的《联邦传奇》小说预见了这样一个世界，所谓的“OCtattoos”植入物使心灵感应交流和即时获取信息成为可能。马斯克的公司 Neuralink 开发的芯片被冠以“心灵感应”这个令人回味的名字，这并非巧合。在未来主义者和超人类主义者中，有些人热情地欢迎人类向后人类状态进化的前景，这让人想起尼采的超人，但具有控制论的本质。这些不仅仅是幻想：我们正在见证一场真正的转变，这是神经科学和生物医学工程领域数十年先进研究的成果。这是一段令人难以置信的科技之旅，从何塞·德尔加多 (1915-2011) 发明刺激接收器 (1965) 到今天，通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》(mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/) 就可以回顾这段旅程。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong，让观众着迷。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这这这从何塞·德尔加多 (1915-2011) 和他的刺激接收器 (1965) 的时代，到今天，可以通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》来回顾 (mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/)。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong 吸引了观众的注意力。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案子了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用的是 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这从何塞·德尔加多 (1915-2011) 和他的刺激接收器 (1965) 的时代，到今天，可以通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》来回顾 (mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/)。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong 吸引了观众的注意力。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这通过一口气阅读 Fouad Sabry 的论文“人工智能”来回顾（mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/）。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong，让观众着迷。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这通过一口气阅读 Fouad Sabry 的论文“人工智能”来回顾（mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/）。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong，让观众着迷。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这一只猕猴和两只猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong 吸引了观众的注意力。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也采取了同样的措施，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用的是 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这一只猕猴和两只猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong，让观众着迷。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录了他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案子了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用的是 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用的是 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这
基于EEG的眼动运动使用大脑–
摘要：对眼动和视觉状态的歧视是研究的一流领域，迫切需要非手动的基于EEG的轮椅控制和导航系统。本文提出了一种新型系统，该系统利用脑部计算机界面（BCI）来捕获人类受试者的电子摄影（EEG）信号，而眼睛运动并随后通过应用随机森林（RF）分类算法将其分为六个类别。rf是一种合奏学习方法，它构建了一系列决策树，每棵树都会在其中进行类预测，而类别预测数量最多的类成为模型的预测。根据受试者眼睛的位置定义了拟议的随机森林脑 - 计算机界面（RF-BCI）的类别：开放，闭合，左，左，右，向上和向下定义。RF-BCI的目的应用作基于EEG的控制系统，用于驱动机电轮椅（康复设备）。已使用包含来自10名不同患者的219个记录的数据集对所提出的方法进行了测试。BCI实施了EPOC Flex头盖系统，其中包括32个盐毡传感器，用于捕获受试者的EEG信号。每个传感器每秒捕获了四个不同的脑波（Delta，Theta，Alpha和Beta）。然后，将这些信号分为4秒的窗户，每条记录512个样品，并为每个EEG节奏提取频带能量。实验结果表明，与获得6级分类的其他方法相比，RF算法的表现优于其他方法和高度准确性（85.39％）。将所提出的系统与幼稚的贝叶斯，贝叶斯网络，K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），支持向量机（SVM），J48-C4.5决策树和袋装分类算法进行了比较。此方法利用了从Epoc Epoc Flex可穿戴式录制设备中获得的高空间信息，并成功检查了该设备用于BCI轮椅技术的潜力。
EEG测量中的精度和危险
当伯格（Berger）在1929年报道了人类脑浪潮发现时，大众媒体的感觉将其报告为“思想电气记录”，生理学家花了五年时间将其视为“思想的关键记录”，而日本学会认为它是“关键”和阴暗的事物。它在这一特殊特征的开头说：“如果进行测量以捕获生物学现象为生物学信号，则有必要考虑获得的测量值反映的结果反映了什么，并且不反映生物学现象，以及所获得的数据是否与测量目的相匹配。”据认为，伯杰（Berger）从一对放置在头皮上的电极中记录了电活动，精确地记录了放置在头皮上的电极。从我们当前的角度来看，波形是α波本身，表明上蜡和减弱。但是，当时的神经生理学家认为这种缓慢的振动反映了神经系统中的电活动。 在神经系统的电活动是未知的时候，这是不可避免的，除了神经纤维产生的动作电位。此外，媒体以与伪科学设备相同的水平将脑波视为“思维电记录”，该设备可以衡量当时流行的人格和心理能力，也被认为是生理学家与他们距离的距离的原因。 演讲五年后，著名的生理学家和诺贝尔奖获奖者阿德里安（Adrian）和马修斯（Matthews）发表了夺回论文，并在生理学协会进行了公开实验，而伯格（Berger）的“ eeg”被认为是一种反映大脑活动的电动活动，而不是1）。这可能是因为Adrian发现了与水生神经节细胞中类似于α波相似的缓慢的电势波动3）和Goldfish脑干4），实际上观察到眼睛张开和计算任务中α阻断的外观，使他坚信它是脑源性的电活动。 这样，在脑电图被公认为反映大脑活动的电活动之后，它已用于研究癫痫和意识受损（睡眠）。但是，直到今天，他还没有为阐明精神疾病的病理做出太多贡献，精神病学教授伯杰从一开始就一直期望这一疾病。