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World File Search System脑电波
面向基于人工智能的交互式游戏干预监控...
摘要 — 本文介绍了一种用于学习困难儿童的学业参与和注意力水平监测的神经认知训练新方法的初步结果。机器学习 (ML) 技术和脑机接口 (BCI) 用于开发一种交互式人工智能游戏，用于教育治疗，以监测儿童在特定认知任务期间注意力水平的进展。我们的方法利用脑电图 (EEG) 采集儿童脑电波数据，通过模型校准对注意力水平进行分类。实时脑电波模式是我们游戏界面的输入，用于监测注意力水平。当注意力下降时，教育游戏可以通过改变训练的挑战或向用户提供一些新的视觉或听觉刺激来个性化用户，以减少注意力损失。为了了解注意力水平模式，我们收集了巴西各所小学患有智力障碍（如自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍）儿童的脑电波数据。初步结果表明，我们成功地对使用各种经典 ML 技术获得的脑电波模式进行了基准测试（96%）。通过自动分类脑电波获得的结果对于进一步开发我们的完整方法至关重要。问卷调查中对基于人工智能的游戏以及训练期间的参与度和积极性都给出了积极的反馈。
通过循环深度学习对癫痫患者的脑电图记录进行脑年龄预测/分类
摘要：随着现代人口的增长和平均寿命的增加，越来越多的患者患上了痴呆症和阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病。有癫痫、药物滥用和抑郁症等精神健康障碍病史的患者在晚年患阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病的风险更大。利用从天普大学异常脑电图 (EEG) 语料库获得的患者脑电波记录，深度学习长短期记忆神经网络用于对患者的大脑年龄进行分类和预测。所提出的深度学习神经网络模型结构和脑电波处理方法使六个年龄组患者的大脑年龄分类准确率达到 90%，脑年龄回归分析的平均绝对误差值为 7 年。所取得的结果表明，使用原始患者来源的脑电波信息比使用其他脑电波预处理方法的方法具有更高的性能指标，并且优于其他深度学习模型，例如卷积神经网络。
标题：构建创新的低成本脑电波信号捕捉装置，以研究锻炼对心理健康的影响
该项目将评估锻炼对脑电波的影响，以促进毛里求斯人的身心健康。鉴于当地人口糖尿病和心血管疾病的发病率很高，这一点很重要。该项目是多学科的，利用机电一体化、计算和健康方面的跨领域专业知识。首先，将使用微控制器和其他设备构建一个非侵入式低成本装置。
我们的脑电波如何感知时间的流逝？在节奏表演任务中量化时间的神经相关性
3 设计 6 3.1 先前的工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 实验数据....................................................................................................................................................................................9 3.2 数据预处理....................................................................................................................................................................................................10 3.2.1 数据分离....................................................................................................................................................................................................11 3.2.2 数据分割....................................................................................................................................................11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 15 3.4 自回归模型.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.1 通道间相关性.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.2 通道自相关性.................................................................................................................................................................................... 16
qEEG 和神经反馈训练的知情同意书
定量脑电图和脑电波定量脑电图，有时也称为脑映射，是通过数字技术测量头皮表面的电模式，主要反映皮质电活动或“脑电波”。脑电波以各种频率出现。有些很快，有些很慢。这些脑电图波段的经典名称是 delta、theta、alpha 和 beta。神经反馈是一种生物反馈训练，它使用脑电图 (EEG) 作为控制视觉、听觉或触觉反馈的主要工具。这种反馈用于在大脑中产生学习。这种学习可以提高大脑的适应性和自我调节能力。然而，重要的是，您要了解并同意这种训练过程。一些研究证明，该疗法可有效治疗多种疾病，如注意力缺陷多动障碍 (ADD/ADHD)、焦虑症、抑郁症、自闭症、轻度脑外伤、强迫症等，但其中许多领域仍在进行进一步研究。如果您需要，我可以提供迄今为止的研究书目，或者您可以查阅 www.isnr.org （国际神经反馈与研究学会的网站）以获取全面的神经反馈书目。神经反馈训练是通过使用一种称为脑电图 (EEG) 的灵敏电子仪器来完成的，该仪器可测量个人脑电活动的频率和强度，并立即将此信息发送到高速计算机。这些脑电波信号几乎立即被计算机处理，并以视觉和听觉反馈的形式呈现给个人。然后，临床医生使用复杂的计算机程序帮助患者学习如何使用这种“神经反馈”来识别和更好地调节他们的脑电波模式。对于儿童，计算机程序有时会以游戏的形式出现。通过持续的反馈、指导和练习，患者学会产生所需的脑电波模式。起初，脑电波活动的变化是短暂而短暂的，然而，在相对较短的时间内，新的模式会在与更好的表现和整体健康相关的频率范围内变得更加牢固。一旦患者练习得足够熟练，能够集中注意力并重新调整他们的脑电波模式，训练就结束了。您对神经反馈训练的个人反应或结果无法预测。根据我们的经验，每个人的旅程和结果各不相同，您对该计划的承诺是最重要的方面。我们对您的承诺是提供最好的培训，并公开、诚实地解决您的问题和疑虑。重要的是，我们会定期监测进度并根据需要重新评估，以确定是否应该继续培训。为此，我们将要求您完成频繁的评估，以衡量我们将要跟踪的目标症状。您能否尽可能始终如一地进行这些评估至关重要，因为它提供了有关培训如何影响您的信息，这对您至关重要
尝试使用闭眼定量脑电图来开发 K1 跆拳道运动员的脑电波模型——初步概念
摘要：背景：脑损伤是格斗运动中常见的问题，尤其是在跆拳道等运动中。跆拳道是一项有多种比赛形式的格斗运动，大多数接触式格斗都是按照 K-1 规则进行的。虽然这些运动需要高水平的技能和身体耐力，但频繁的脑部微创伤会对运动员的健康和福祉造成严重后果。研究表明，格斗运动是脑损伤风险最高的运动之一。在脑损伤最多的运动项目中，拳击、混合武术 (MMA) 和跆拳道都名列前茅。方法：这项研究针对一组 18 名表现出高水平运动表现的 K-1 跆拳道运动员进行。受试者年龄在 18 至 28 岁之间。QEEG（定量脑电图）是对 EEG 记录的数字频谱分析，其中数据使用傅里叶变换算法进行数字编码和统计分析。每次对一个人的检查持续约 10 分钟，闭眼进行。使用 9 个导联分析特定频率（Delta、Theta、Alpha、感觉运动节律 (SMR)、Beta 1 和 Beta2）的波幅和功率。结果：中央导联的 Alpha 频率显示高值，前额叶 4（F4 导联）的 SMR 显示高值，F4 导联和顶叶 3（P3）的 Beta 1 显示高值，所有导联的 Beta2 显示高值。结论：SMR、Beta 和 Alpha 等脑波的高活动性会影响注意力、压力、焦虑和注意力，从而对跆拳道运动员的运动表现产生负面影响。因此，运动员监测自己的脑波活动并使用适当的训练策略来获得最佳效果非常重要。
脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。
实验 PP-1：脑电图 (EEG) 活动
活体大脑会持续输出微弱的电信号，通常称为脑电波。这些信号的记录称为脑电图 (EEG)，是大脑皮层神经元所有突触后电位 (EPSP 和 IPSP) 的总和。这些信号的幅度非常小，以微伏为单位，即百万分之一伏或千分之一毫伏。虽然它们很小，但可以准确地检测和记录这些信号。拾取这些信号的电极附在头皮表面。然后将信号放大数千倍。然后用脑电图仪（一种记录脑电波的设备）记录放大的信号。iWorx 数据记录单元将在本章的实验中充当放大器和脑电图仪。