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World File Search System脑电图
通过脑电图和Vidinexus的互动屏幕来改善博物馆访问者的参与度和经验
摘要这项研究的主要目的是通过开发包括脑部计算机界面（BCI）和客户端Vidinexus的互动屏幕在内的原型来探索以改善博物馆访问者的体验和参与的选项。这是通过遵循重点关注研究的三个不同方面的方法来完成的；博物馆和艺术，BCI和原型。前两个方面是背景文献研究的重点。这些发现用于指导原型开发的创作过程。系统的原型，包括交互式测验，它根据由EEG设备测量的选择和参与水平与访问者相匹配。该原型是在研究的构想，规范和实现阶段创建的；并在评估阶段进行了测试。
脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
基于快速脑电图的听觉方向聚焦解码...
摘要 — 目标：当存在多个声源时，当前助听器中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题，它们可以与听觉注意解码 (AAD) 算法相辅相成，该算法使用脑电图 (EEG) 传感器解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法，其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关。然而，这种方法在短信号段上表现不佳，而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法：我们提出使用滤波器组公共空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式，它不需要访问干净的源包络。结果：提出的 FB-CSP 方法在短信号段上的表现优于刺激重建方法，在相同任务上的表现也优于卷积神经网络方法。我们实现了高精度（1 秒窗口为 80%，准瞬时决策为 70%），足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明解码器可以适应来自未见对象的未标记数据，并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论：提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义：在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用的神经引导听力设备迈出的重要一步。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
通过控制视觉刺激的时间，使用脑电图进行字符输入......
研究成果概要（中文）：在本研究中，我们旨在开发一种使用 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的混合型输入系统，这两种技术在利用脑电图进行字符输入时被广泛使用。该系统发挥了 P300 和 SSVEP 的优势，并弥补了彼此的不足。首先，我们通过视觉刺激呈现建立了一种同时生成方法。接下来，利用呈现方法，我们确认可以通过控制候选字符的呈现时间来有效分离两种不同的脑电图。我们已经证明，我们的原创方法可以实现高速输入。然而，差异程度因对象而异。这是未来需要解决的一个挑战。
脑电图神经活动的贝叶斯推断
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类，这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此，我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异，这为 P300ERP 反应提供了统计证据，并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现，视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道（PO7、PO8、Oz、P4、Cz），从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中，我们一致地选择了确定的五个通道，并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。
一种线性可扩展的多伪影去除方法，用于改进基于上肢脑电图的运动想象解码 Mojisola Grace Asogbon 1,2 , Oluwa
图 1：使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意：A= 耳垂，C = 中央，Pg = 鼻咽，P = 顶叶，F = 额叶，Fp = 额极和 O = 枕叶。
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。