∗ 基金项目 : 国家自然科学基金 (61072135,81971702), 中央高校基本科研业务费专项 (2042017gf0075,2042019gf00720), 湖北
未来市场发展潜力巨大,鼓励政策频出,应用场景广阔。市场端:据麦肯锡2020年研究报告显示,2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间;政策端: 2024 年 1 月,工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》,突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件,研制一批易用安全的脑机接口产 品,鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ;应用端:科研实验平台重视神经创新技术的的研发,具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发,对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持,开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究,布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
会议报道:从科幻到现实,脑机接口如何连接 AI 与人类智慧? “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标:向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日,由天桥脑科学研究院(中国)主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合?”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上,李远宁与知名科幻作家,银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈,将脑机接口( Brain Computer Interface , BCI )这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎,探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能,并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”,也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来,天桥脑科学研究院(中国)发力 AI for Brain Science ,鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面,研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议,促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话,分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用,系列会议大众总观看 52 万人次,参会领域专 家 800 余人;另一方面,研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议,邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈,激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
摘要 — 在评估情绪的不同方式中,代表大脑电活动的脑电图 (EEG) 在过去十年中取得了令人鼓舞的成果。EEG 的情绪估计有助于某些疾病的诊断或康复。在本文中,我们提出了一个双重模型,考虑了 EEG 特征图的两种不同表示:1) 基于顺序的 EEG 频带功率表示,2) 基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种创新方法,根据基于图像的模型的显着性分析来组合信息,以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估:SEED-IV、SEED、DEAP 和 MPED。对于三个提出的数据集,所取得的结果优于最先进方法的结果,标准差较低,反映了更高的稳定性。为了可重复性,本文提出的代码和模型可在 https://github.com/VDelv/Emotion-EEG 获得。
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目(编号2019MS08024)抽象非小细胞肺癌(NSCLC是最常见的组织学肺癌类型,在诊断时约有66%的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位,在初始诊断时,大约13%的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量,并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率;但是,使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来,随着免疫疗法的扩展,免疫检查点抑制剂(ICI)已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度,目的是为可用的临床治疗方案提供参考。
摘要:脑力负荷过大会降低工作效率,脑力负荷过低会造成人力资源的浪费。研究操作员的脑力负荷状况具有十分重要的意义。现有的脑力负荷分类方法是基于脑电图(EEG)特征的,由于脑电电极记录到的通道信号是一组混合的脑电信号,类似于多源混合语音信号,其分类准确率往往较低。直接对混合信号进行分析以区分脑电信号的特征是不明智的。本研究借鉴混合语音信号的盲源分离(BSS)思想,提出了一种基于脑电独立分量(ICs)特征的脑力负荷分类方法。该方法利用独立分量分析(ICA)来获取纯净的信号,即ICs。该方法直接利用IC的能量特征进行特征提取,直接提取IC的能量特征对脑力负荷进行分类。与现有的解决方案相比,所提出的方法可以获得更好的分类结果。所提出的方法可能为实现快速、准确、自动的脑力负荷分类提供一种途径。
摘要 :传统脑机系统复杂、昂贵,情绪分类算法缺乏对脑电信号不同通道间内在关系的表征,准确率还有提升空间。为降低脑电研究门槛,充分利用多通道脑电信号中蕴含的丰富信息,提出并实现一个简便易用的脑机系统,用于快乐、忧伤、悲痛、平静四种情绪的分类。该系统采用卷积注意机制与完全预激活残差块的融合,即基于注意卷积的预激活残差网络(ACPA-ResNet)。在硬件采集和预处理阶段,我们采用ADS1299集成芯片作为模拟前端,利用ESP32单片机对脑电信号进行初步处理。数据通过UDP协议无线传输到PC机进行进一步的预处理。在情绪分析阶段,ACPA-ResNet能够自动从脑电信号中提取和学习特征,通过学习时频域特征实现对情绪状态的准确分类。ACPA-ResNet在残差网络的基础上引入注意力机制,自适应地为每个通道分配不同的权重,使其在空间和通道维度上关注更有意义的脑电信号,同时避免了深度网络架构带来的梯度弥散和爆炸问题。经过对16名受试者的测试,系统实现了稳定的脑电信号采集和传输。新网络显著提高了情绪识别的准确率,平均情绪分类准确率达到95.1%。
地缘政治紧张局势加剧,网络攻击增多,针对反对派服务器、智能手机、网站、账户的篡改、DDoS、间谍、假旗行动、人肉搜索、物理/逻辑攻击,最大规模攻击:2014 年大选
•1个带有辉瑞-biontech的Covid-19疫苗灰色盖疫苗的小瓶•6个注射器•6个白色或粉红色的标签,请记录并用穿刺时间和剂量的剂量签名。