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World File Search System脑电波
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。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
基于脑电图的神经网络模型情绪预测
摘要：“情绪”一词指的是个人对事件、人或条件的反应。近年来，研究情绪估计的论文数量有所增加。在本研究中，分析了一个基于三种不同情绪的数据集，该数据集用于使用脑电波对感觉进行分类。在数据集中，六个电影剪辑被用来引出男性和女性的积极和消极情绪。然而，没有触发引发中性情绪的触发器。已经使用各种分类方法来对数据集进行分类，包括 MLP、SVM、PNN、KNN 和决策树方法。研究人员表示，首次使用的 Bagged Tree 技术在本研究中取得了 98.60% 的成功率。此外，使用 PNN 方法对数据集进行了分类，成功率达到 94.32%。关键词：AdaBoost；袋装树；EEG 信号；情绪预测；多层感知器；概率神经网络 1 引言
使用COMMON
个人的活动和行为完全通过脑电波控制[1]。通过神经系统将来自大脑的信号传递到人体的每个器官。由于神经肌肉疾病（包括肌萎缩性侧索硬化症（ALS）和锁定综合征）引起的，个体的运动功能丢失了[2]。在这些情况下，个人无法使用任何智力或表达方式与他人进行交流[3]。要提出澄清，研究人员正试图发现广泛的辅助设备。BCI的想法正在研究人员在这些辅助设备中进行广泛研究。在每种BCI技术中，都将特定的认知任务解释到设备命令中，该任务可用于处理辅助设备[4] [3]。脑部手术轮椅，家庭设备控制，机器人臂指挥，拼写技术，工作量识别和身份验证检测系统是广泛采用的BCI应用程序[5] [6]。
解码想象，听到和口语语音：分类...
摘要我们研究了14通道的移动脑电图设备在脑电波数据中解码，想象和铰接的英式手机中的使用。为此，我们介绍了一个数据集，该数据集在可用的开放式脑电图数据集范围内填补了当前差距，以使用为消费者市场制作的轻巧，负担得起的EEG设备进行语音处理。我们研究了两个分类模型的有效性和用于重构原始语音信号光谱特征的回归模型。我们表明，我们的分类性能几乎与使用研究级设备收集的EEG数据相似的发现。我们得出的结论是，商业级设备可以用作用最小信号处理的语音定型BCI。索引术语：脑电图，脑部计算机界面，想象的语音，神经解码，刺激重建
利用脑电信号研究驾驶员情绪的驾驶模拟实验方案开发
脑机接口 (BCI) 是一个研究脑电图信号以增进我们对人类大脑理解的研究领域。BCI 的应用不仅限于脑电波的研究，还包括其应用。对车辆驾驶员特定情绪的研究有限，且尚未得到广泛探索。本研究使用脑电图信号对驾驶员的情绪进行分类。本研究旨在通过分析脑电图信号来研究驾驶模拟车辆时的情绪分类（惊讶、放松/中立、专注、恐惧和紧张）。实验在模拟环境中以两种条件进行，即自动驾驶和手动驾驶。在自动驾驶下，车辆控制被禁用。在手动驾驶下，受试者能够控制转向角、加速度和制动踏板。在实验过程中，受试者的脑电图数据被记录下来，然后进行分析。
引用：Askarpour H、Mirzaee F、Habibi F、Pourfridoni M。双耳节拍对大脑活动和精神障碍的影响：文献综述。Ope
许多研究将双耳节拍称为数字药物 [8,9]。数字药物，也称为双耳节拍，是通过每只耳朵聆听两组略有不同的频率而产生的听觉错觉。这会产生第三个音调和节拍的感觉，据称可以改变听众的脑电波并诱发特定的认知或情绪状态。“数字药物”一词有时用于指代这些双耳节拍，据说它们可以模仿精神药物的效果或引起意识状态的改变。但值得注意的是，双耳节拍并不含有任何真正的药物或精神活性物质 [8]。数字药物的开发对人类的未来可能至关重要，因此有必要在该领域进行进一步研究。考虑到对节拍的研究范围很广且结果各异，在本研究中，我们调查了双耳节拍对某些精神疾病和大脑活动的实际影响。
大脑爆炸
本月，在 NSCI 201 中，我们进行了两次讲座，一次是关于运动和运动障碍，另一次是关于睡眠和昼夜节律。在我们的第一次讲座中，Soma 博士邀请了客座演讲者 Silke Cresswell 博士来讲述帕金森病的临床方面，以所学的运动机制为基础。我们仔细研究了运动皮质的划分、乙酰胆碱信号以及皮质脊髓束的外侧和内侧。在第二堂课中，我们回顾了过去对蟋蟀的一些研究，这些研究为“我们有一个内部时钟或昼夜节律”这一观点提供了证据。然后，我们讨论了睡眠的不同阶段，以及它们产生的不同脑电图可区分的脑电波。在我们的辅导课上，每个学生都挑选了一篇来自 UBC 行为神经科学研究人员的论文，随后将展示适合普通观众的信息图。
基于脑电图的功能连接方法在健康和疾病中枢神经系统研究中的进展
自从 1920 年德国精神病学家汉斯·伯杰 (Hans Berger) 发现人类脑电波以来，脑电图 (EEG) 一直是评估与认知过程和行为以及脑部疾病相关的病理生理学和脑功能的重要工具。EEG 是神经科学、神经病学和精神病学等不同但趋同的科学领域中最常用的高时间分辨率技术之一。1 事实上，EEG 系统成本低、无创，可以在患者床边实施，并且已被证明具有较高的重测信度、灵敏度和特异性。2–6 因此，EEG 被认为是研究健康和疾病中神经认知过程和中枢神经系统的时间层次和动态的宝贵方法。7–11 特别是，基于 EEG 的测量可以捕捉快速认知动态和认知发生时间范围内认知事件的时间进展。12–19
使用仿生假手进行手势设计
摘要：脑机接口 (BCI) 系统通过检索脑电波并将其解释为机器指令来控制外部设备。该系统利用脑电图 (EEG) 接收、处理和分类信号，通过大脑产生的信号进行控制。本文重点介绍 BCI 的心理任务设计，通过放置在三维 (3D) 打印耳机上的 EEG 梳状电极获取心理活动产生的信号。实验涉及眨眼左眼和右眼来控制原型轮椅的前后移动。实验测量是使用 Cyton 板进行的，信息通过蓝牙传输，随后经过处理并翻译给轮椅以执行活动。该系统已成功实现利用大脑信号对辅助设备的实时控制。关键词：辅助设备；脑机接口；Cyton；心理活动；心理任务；轮椅。