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World File Search System脑电图
计算机脑电图
介绍。脑机接口（BCI）是一种很有前途的方法，当大脑或脊髓受损或患病时，它可以绕过通常的神经通路，实现与外部设备的直接连接。目标。本文旨在综述基于脑机接口的非侵入式脑电设备的最新研究。研究并提出了不同的内生和外生技术、优点、缺点和困难。材料和方法。使用电子数据库进行了广泛的文献检索，以确定基于 EEG 的 BCI 的相关研究。对选定的研究进行分析，以确定设备在辅助、适应和康复中的应用。结果。非侵入式脑电图-脑机接口与侵入式脑机接口相比具有许多优点，包括成本更低、使用更简单、更便携。我们还排除了颅骨组织损伤的可能性。非侵入式BCI的缺点是分辨率较低并且捕获的信号较弱。结论。在过去的 20-30 年里，BCI 经历了巨大的发展，带来了非侵入式 BCI 的进步、创新和改进。已经提出开发混合 BCI 系统，即将一个 BCI 系统与另一个 BCI 或其他类型的接口集成在一起，以提高基于 EEG 的 BCI 应用的准确性和有效性。除了单独使用 EEG 获取生物信号外，还可以使用 fNIRS 或 fMRI 等其他技术来支持生物信号的强度和质量。心率或眼球运动是附加生理测量的两个例子。关键词：脑机接口，脑电图，康复。
通道脑电图
头皮脑电图 (EEG) 是研究实时神经现象最流行的非侵入式方式之一。虽然传统的 EEG 研究侧重于识别群体层面的统计效应，但机器学习的兴起促使计算神经科学向时空预测分析转变。我们引入了一种新颖的开源查看器，即 EEG 预测可视化器 (EPViz)，以帮助研究人员开发、验证和报告他们的预测模型输出。EPViz 是一个用 Python 开发的轻量级独立软件包。除了查看和操作 EEG 数据之外，EPViz 还允许研究人员加载 PyTorch 深度学习模型，将其应用于 EEG 特征，并将输出的通道或受试者级别的时间预测叠加在原始时间序列之上。这些结果可以保存为高分辨率图像，用于手稿和演示文稿。 EPViz 还为临床科学家提供了有价值的工具，包括频谱可视化、基本数据统计计算和注释编辑。最后，我们内置了一个 EDF 匿名化模块，以促进临床数据的共享。总而言之，EPViz 填补了 EEG 可视化方面亟需的空白。我们用户友好的界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
脑电图分类在...
摘要 — 对脑电图 (EEG) 信号进行分类有助于理解脑机接口 (BCI)。EEG 信号对于研究人类思维方式至关重要。在本文中，我们使用了由计算前信号 (BCS) 和计算期间信号 (DCS) 组成的算术计算数据集。该数据集包含 36 名参与者。为了了解大脑中神经元的功能，我们对 BCS 和 DCS 进行了分类。对于这种分类，我们提取了各种特征，例如互信息 (MI)、锁相值 (PLV) 和熵，即排列熵、谱熵、奇异值分解熵、近似熵、样本熵。这些特征的分类是使用基于 RNN 的分类器完成的，例如 LSTM、BLSTM、ConvLSTM 和 CNN-LSTM。当使用熵作为特征并使用 ConvLSTM 作为分类器时，该模型的准确率达到 99.72%。索引词 — 脑机接口、脑电图、循环神经网络、互信息、相位锁定值、熵。
脑电图研究
在一个称为统计学习的过程中，人脑从周围环境中提取统计规律性。行为证据表明，发育阅读障碍会影响统计学习。然而，很少有研究评估发育阅读障碍如何影响这种类型的学习的神经加工。我们使用脑电图来探索发育阅读障碍患者的统计学习 - 对过渡概率的敏感性的重要方面的神经相关性。被诊断出患有发育阅读障碍的成年人（n = 17），对照（n = 19）暴露于连续的声音三胞胎流。经常，鉴于三胞胎的前两种声音（“统计偏差”），三胞胎结尾的过渡概率很低。此外，每隔一段时间都会从一个偏差的位置（“声学偏差”）出现三胞胎结尾。我们检查了统计变异者（SMMN）引起的不匹配负性，并通过位置偏差（即声学变化）引起的MMN。声学异常引起对照组中比发育迟钝组大的MMN。统计偏差在对照组中引起了一个小但很重要的SMMN，但在发育阅读障碍组中却没有。但是，两组之间的差异并不显着。我们的发现表明，在发育阅读障碍中，注意力障碍检测和隐性统计听觉学习都受到影响。
使用脑电图...
摘要： - 压力显着影响心理和身体健康，使得准确的检测对于提高生产力和福祉至关重要。脑电图（EEG）已成为用于压力分析的关键工具，提供了一种无创，具有成本效益和时间精确的方法来评估大脑活动的方法。本文审查了使用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的压力检测进步。传统的压力检测方法，例如自我报告和主观调查，面临可靠性和可伸缩性的限制。相比之下，ML和DL模型，包括长期短期记忆（LSTM），卷积神经网络（CNN）和混合体系结构，表现出了出色的特征提取和分类精度。研究报告了使用高级信号处理和混合框架的分类精度超过95％。然而，在优化计算效率，降低算法复杂性以及验证各种实时数据集的模型方面仍然存在挑战。本评论突出了创新特征提取技术和混合ML-DL模型的潜力，以解决这些差距，为健壮，可扩展和实时应力检测系统铺平了道路。通过克服当前的局限性，未来的研究可以为心理健康管理和预防性护理策略做出重大贡献。本文提供了最新进步的全面概述，并概述了基于EEG的压力检测研究中未来的方向。
脑电图信号处理
摘要：脑电图（EEG）信号是一种无创且复杂的信号，在生物医学领域具有许多应用，包括睡眠和脑部计算机界面。鉴于其复杂性，研究人员提出了几种高级预处理和特征提取方法来分析脑电图信号。在这项研究中，我们分析了与脑电图处理相关的众多文章的全面回顾。我们搜索了主要的科学和工程数据库，并总结了我们发现的结果。我们的调查涵盖了脑电图信号处理的整个过程，从采集和预处理（DeNoing）到具有提取，分类和应用。我们对用于EEG信号处理的各种方法和技术进行了详细的讨论和比较。此外，我们确定了这些技术的当前局限性，并分析了其未来发展趋势。我们通过在EEG信号处理领域提供了一些未来研究的建议来得出结论。