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World File Search System脑电图
tsception：捕获脑电图识别脑电图的时间动力和空间不对称
摘要 - 高时间分辨率和不对称空间激活是大脑中脑电图（EEG）的基本属性。为了学习脑电图对准确和普遍的情绪识别的时间动态和空间不对称性，我们提出了Tsception，这是一种多尺度的卷积神经网络，可以从EEG分类情绪。tsception由动态时间，不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道尺寸。动态时间层由多尺度的1D卷积内核组成，其长度与EEG的采样率有关，EEG学习了EEG的动态时间和频率表示。不对称的空间层利用了情绪的不对称脑电图模式，学习歧视性的全球和半球表示。学习的空间表示将被高级融合层融合。使用更广泛的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上评估了所提出的方法。将所提出的网络的性能与先前报道的方法（例如SVM，KNN，FBFGMDM，FBTSC，无监督学习，DeepConvnet，ShallowConvnet和Eegnet）进行了比较。tsception达到了更高的分类精度和F1评分。这些代码可在以下网址提供：https：//github.com/yi-ding-cs/tseption
通过耳部脑电图评估注意力：传统帽状脑电图与移动式耳内和耳外脑电图系统的比较研究
结果与讨论：结果显示，两种任务的频谱特征在认知负荷水平之间存在统计学差异。对帽子和耳部脑电图的十二个和两个选定通道的频谱特征进行了分类算法测试。双通道耳部脑电图模型专门评估了两个干式入耳电极的性能。两项任务的单次试验分类显示所有受试者的准确率均高于机会水平，平均准确率为：十二通道模型为 96%（帽子脑电图）和 95%（耳部脑电图），N-back 任务的双通道模型为 76%（帽子脑电图）和 74%（入耳脑电图）；十二通道为 82%（帽子脑电图）和 85%（耳部脑电图），双通道模型为 70%（帽子脑电图）和 69%（入耳脑电图）。这些结果表明，用耳脑电图记录的神经振荡可用于可靠地区分认知工作量和工作记忆的水平，特别是在有多通道记录可用时，并且可以在不久的将来集成到可穿戴设备中。
寻找最优的脑电图方法：水基电极脑电图系统的实用评估
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2021 年 6 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.04.28.441825 doi：bioRxiv 预印本
在家中，脑电图和智力残障人士的脑电图监测技术：范围评论
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我正在做脑电图检查。
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时空脑电图数据分析调查
近年来，在机器学习和人工智能的融合推动下，脑电图 (EEG) 分析领域取得了显著进步。本综述旨在概括最新发展，重点介绍有望改变我们对大脑活动的理解和解释的新兴方法和技术。我们深入研究了能够稳健地表示大脑信号的自监督学习方法，这对于各种下游应用至关重要。我们还探索了新兴的判别方法，包括图神经网络 (GNN)、基础模型和基于大型语言模型 (LLM) 的方法。此外，我们还研究了利用 EEG 数据生成图像或文本的生成技术，为大脑活动可视化和解释提供了新的视角。本调查对这些前沿技术、其当前应用以及它们对未来研究和临床实践的深远影响进行了广泛的概述。相关文献和开源材料已汇编并不断更新，网址为 https://github.com/wpf535236337/LLMs4TS
分析脑电图以评估...的方法
升级有前途的航空综合体的机载设备时，一项重要任务是评估操作人员在控制飞机时的状态 [1, 2]。飞行重力、工作负载等因素会显着影响飞行任务的质量。评估人类操作员状态的方法之一 [3-5] 是研究他的脑电图，特别是根据疲劳、入睡等迹象。脑电图 [6, 7] 可以定性和定量分析人脑的功能状态及其对各种刺激或缺乏刺激的反应。因此，对大脑阿尔法节律的分析有助于确定平静清醒状态与注意力和心理活动增加之间的界限。 1 这项工作得到了俄罗斯基础研究基金会的支持，项目编号：18-08-01142。
常规脑电图 - 密歇根医学
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脑电图的动态概率积分...
脑机接口 (BCI) 分析个体与设备或外部环境直接交互的意图 (Wolpaw 等，2000)。个体的意图可以通过脑电图 (EEG) 来解码，脑电图由于其高时间分辨率、可靠性、可负担性和便携性而成为一种成熟的非侵入式技术。目前，由于机器学习和深度学习方法的发展，BCI 已经在辅助和临床领域得到应用。快速串行视觉呈现 (RSVP) 是在同一空间位置以每秒多张图像的高呈现速率顺序显示图像的过程。基于 RSVP 的脑机接口 (BCI) 是一种特殊类型的 BCI 系统 (Marathe 等，2016；Wu 等，2018)。它被证明是一种增强人机共生和人类潜能的可实现方法 (Manor 等，2016)。基于RSVP的BCI是基于人类视觉进行目标检测最常用的技术，其中使用的事件相关电位（ERP）是P300和N200（Wei等，2022）。人类视觉系统是一种非常复杂的信息处理机器。人类具有很强的学习、认知能力和敏感性，可以一眼就识别物体（Sajda等，2010）。因此，基于RSVP的BCI可以利用人类视觉的灵活性获得对环境的快速感知。当前的研究主要集中在提出适用于基于RSVP的BCI的更可靠、更有效的特征提取算法。由于其非平稳性和低信噪比（SNR），在RSVP任务中很难区分目标和非目标刺激。Sajda等人。 （2010 年）开发了一种分层判别成分分析（HDCA）算法，该算法采用 Fisher 线性判别（FLD）来计算空间域中的权重
社会脑电图 - 学习实验室
图 2 EEG 数据事件和按代码分离的示意图。（a）连续 EEG 数据（5 秒连续数据），父电极在上方，子电极在下方。事件开始和 1 秒时期的事件标记用垂直线表示。（b）演示如何将 EEG 时间序列数据分离为用于分析或排除的数据。将对应于新行为状态开始的事件代码（实线）添加到 EEG 文件中，以创建 1 秒时期。500 毫秒的过渡期（虚线表示开始）被排除，以及不能完全适合 1 秒时期的额外时间。然后拒绝剩余伪影的时期，只留下无伪影的时期