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SaS-BCI：一种预测图像记忆性并使用心理意象作为基于大脑的生物特征认证的新策略
摘要 安全认证是信息安全最重要的层面之一。如今，人体生物特征识别技术是用于认证目的的最安全方法，它涵盖了密码和 PIN 等旧式认证方式存在的问题。最近的生物特征识别技术在安全性方面有很多优势；然而，它们仍然存在一些缺点。技术的进步使得一些特定的设备成为可能，因为它们都是可见和可触摸的，因此可以复制和制作假的人体生物特征识别。因此，需要一种新的生物特征识别技术来解决其他类型的问题。脑电波是人体数据，它将其用作一种新型的安全认证方式，吸引了许多研究人员的关注。有一些研究和实验正在调查和测试脑电图信号以发现人类脑电波的独特性。一些研究人员通过应用不同的信号采集技术、使用脑机接口 (BCI) 进行特征提取和分类，在这一领域取得了很高的准确率。任何 BCI 过程的一个重要部分是获取和记录脑电波的方式。本文针对脑信号的授权和认证过程提出了一种新的信号采集策略。这是通过预测用户大脑中的图像记忆能力，将心理意象用作安全认证的可视化模式。因此，用户可以通过在脑海中可视化特定图片来验证自己的身份。总之，我们可以看到脑电波会根据心理任务而有所不同，这使得将它们用于认证过程变得更加困难。基于大脑的认证有许多信号采集策略和信号处理，通过使用正确的方法，可以实现更高的准确率，适合将脑信号用作另一种生物特征安全认证。
实验方法识别注意力水平......
概括。学生在学校环境中的注意力水平与人体的不同生理变量有关。与注意力水平相关的生理信号（如脑电波、心率等）的研究近年来取得了巨大进展。本文介绍了一种实时定量测量注意力的系统的开发。判断用户注意力水平的感知变量是：β脑波和描述学生身体姿势的两个角度。通过数学分析寻求从脑电波获得的注意力百分比与从身体姿势获得的角度之间的相关性。得出的相关系数表明，身体姿势可以被视为影响学生注意力水平的一个参数。
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
EEG控制的假肢 分析印度城市的开放公共空间 使用重力发电的研究论文 sub 中几个高级软件的概述 获取，预处理和EEG信号的特征提取到 Hall-Effect推进器（HET） 空间殖民化：原因，目标和方法。 双输出向前转换器，带有空间的馈电前控制器 电池中电池冷却系统的设计和开发 航空航天材料的演变：评论 使用IBM-Qiskit 的RSA加密货币实现量子 EV电池监控系统使用GSM 概述和详细的中小企业存储系统＆ 自动充电电动CA R 的制造和分析 “无线充电站的项目报告
根据思想或大脑信号为这些人开发新的假肢界面的机会[3]。BCI的基本思想是将用户产生的大脑活动模式转化为相应的命令[1]。bcis系统避免了传统的通信渠道，即肌肉和言语，它们通过将大脑活动实时转化为命令，提供人脑和物理设备之间的直接通信和控制。BCI使用非侵入性的脑电图传感器从大脑中获取信号，这是一种相对较低的成本解决方案，并且还避免了危险的侵入性手术，其中将电极放置在大脑内，称为植入物。EEG技术假设由受试者头皮上的电极记录脑波[3]。该系统包括四个不同的阶段。正在提取原始的脑电波，处理信号，将其分类为不同的命令信号，并将其连接到假肢。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。 基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统，它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。 实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。 该系统将检测可用作命令信号的脑电波，以控制屈曲和伸展的假肢运动。 屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。 假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统，它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。该系统将检测可用作命令信号的脑电波，以控制屈曲和伸展的假肢运动。屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。这可以通过几天的培训来实现。本文介绍的项目旨在使用EEG Neuro-Feedback技术通过大脑活动来开发可控制的低成本和多功能人类的假肢。
在智能家居环境中使用便携式脑电图在冥想练习期间诱发认知障碍患者的脑电波：一项初步研究
全世界有超过 5500 万人患有阿尔茨海默病 (AD)，这是最常见的神经退行性疾病，而根据世界卫生组织的数据，预计到 2050 年这一数字将达到 1.39 亿例 (S. Report, 2021)。然而，AD 的病因及其临床前阶段，如轻度认知障碍 (MCI) 和主观认知衰退 (SCD)，仍不清楚，也没有提出有效的治疗方法 (Petersen 等人，2001；Albert 等人，2011；Stewart，2012；Bessi 等人，2018；Yue 等人，2021)，尽管早期发现这些病症具有重要的科学意义。每年，10% 到 15% 的 MCI 患者会发展为 AD，预计超过一半的 MCI 患者会在 5 年内发展为 AD（Gauthier 等人，2006 年；Tarnanas 等人，2015 年）。然而，由于危险性和副作用较低，一些非药物方法也被提出。另一方面，尽快发现认知功能下降以阻止认知功能障碍和 AD 的进展仍然是科学的重中之重。因此，脑电图 (EEG) 因其在识别早期认知能力下降方面的优势而得到广泛研究，它似乎是这方面的一种潜在方法，因为它提供了一种非侵入性且简单的工具，可早期检测整个 AD 谱系中的大脑活动异常（Lazarou 等人，2019a、2020 年）。脑电图 (EEG) 已被用作诊断 AD 的工具，并且已采用多种技术来检测 AD 患者的脑电图异常。在这个方向上，考虑到先前的研究通过探索大脑频率、ERP 或基于图论的大脑连接组更高级指标（Lazarou et al. 2019b, 2020）阐明了 EEG 的临床重要性，这可以提高我们对认知能力下降早期阶段人类大脑复杂组织的理解。关于脑电波，EEG相关研究表明，与正常老年受试者相比，认知障碍者在静息态活动期间，delta和theta功率增加，而alpha和beta活动功率则降低（Aftanas和Golocheikine，2001；Lal和Craig，2002；Aftanas和Golocheikine，2003；Lutz等，2008；Foxe和Snyder，2011；Wells等，2013；Snyder等，2015；Tsoneva等，2015；Deolindo等，2020；Bentley等，2022；Lazarou等，2022）。最近的科学数据表明，特定的EEG标记物与转化预后相关。这些标记是增加的 theta/gamma 比率，alpha 频率的降低，这似乎与转化为 AD 有关。此外，在 MCI 和 AD 受试者中，静息状态下的后 delta 和 alpha EEG 节律似乎对 AD 神经退行性过程更为敏感（Osterrieth，1944 年）。Babiloni 等人在他们的工作中提出了以下假设：在 MCI 和 AD 患者中，由于整个疾病的皮质萎缩，脑电图节律存在异常。他们的研究结果表明
匈牙利理工学院论文集 - 第卷18. 发行号3.（2021年）
摘要：使用脑电波进行用户身份验证是一项重要的新兴技术。贝尔格莱德国防大学和塞尔维亚国防部 (MoD) 已经认识到生物识别应用在身份管理中的重要性。因此，在过去几年中，在名为“基于多模式用户识别的国防部和塞尔维亚武装部队计算机网络中受保护资源的访问控制管理”的项目下进行了深入研究。本文的主要贡献是一个用于学习脑电波采集和分析的软件平台。该平台是作为项目的一部分开发的，主要目标是提高和增加参与者对生物识别的了解。进行了一项研究，旨在比较传统学习方法和基于开发平台的学习方法。
大脑指纹识别 - AES 期刊
目前，这两种方法在检测谎言方面的准确性方面都没有足够的数据支持，因此不足以在法庭上使用。该测试使用 Farwell 所说的 MERMER（“记忆和编码相关多方面脑电图反应”）反应来检测熟悉反应。其中一个应用是测谎。 Lawrence A. Farwell 博士发明、开发、证明并获得了 Farwell 脑指纹识别技术的专利，这是一种新的基于计算机的技术，通过测量对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的单词或图片的脑电波反应，准确、科学地识别犯罪者。Farwell 脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对 FBI 特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括实际犯罪在内的现实生活情况的测试。 1. 简介 在犯罪学领域，美国开发了一种新的测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是目前最好的测谎仪，据说它甚至可以轻松检测出那些通过测谎仪测试（传统测谎仪测试）的老练罪犯。新方法利用脑电波，脑电波可用于检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。专家们对这项新技术感到非常兴奋，他们表示，即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波也一定会抓住他。脑指纹技术旨在通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的单词、短语或图片的反应来确定个人是否识别与事件或活动相关的特定信息。该技术只能在调查人员拥有足够多的有关事件或活动的特定信息的情况下应用，而这些信息只有犯罪者和调查人员才知道。在这方面，脑指纹技术被认为是一种犯罪知识测试，其中“有罪”一方预计会对事件或活动的相关细节做出强烈反应。现有的（测谎）程序用于评估嫌疑人“有罪”知识的有效性，依赖于测量自主神经唤醒（例如手掌出汗和心率），而脑指纹识别则通过装有特殊传感器的头带测量脑电活动。据说脑指纹识别在检测“有罪”知识方面比虚假知识更准确
成人视频遥测
成人视频遥测 本传单介绍视频遥测，包括其好处、风险和任何替代方案，以及当您来圣乔治医院进行此程序时会发生什么。如果您有任何其他问题，请咨询负责您的医生或护士。 什么是视频遥测？ 遥测监控是一种观察大脑功能的测试。大脑通过一系列神经冲动工作，这些神经冲动会在大脑内产生电信号。这些信号（也称为脑电波）可以通过头皮记录下来。遥测监控类似于脑电图 (EEG) 测试，因为它会记录脑电波，但记录时间更长，有时需要长达五天才能获得所需的信息。测试期间将进行数字视频录制（即拍摄您的视频）。这使医生能够将您的脑电波与您当时的运动和/或行为进行比较。遥测监控是一种安全的记录大脑功能的方法，无需镇静剂或麻醉剂。这使它成为全面了解大脑功能的好方法。它可以记录一整晚的睡眠情况，记录癫痫发作或区分癫痫发作和其他类型的“发作”。它还可用于可能适合接受癫痫手术的患者。有风险吗？在特定情况下，您的顾问会建议您在测试期间减少抗癫痫药物的用量。这应该在诊所与您讨论过，但原因将是为了增加
通过人工智能进行个性化神经反馈......
个性化神经反馈已在商业上提供给患有不同类型疾病的人。我们探索量化脑电图 (qEEG) 的背景、不同的方法以及神经反馈作为个人发展工具的潜在范例。我们假设神经反馈对每个人都有用，无论他们是否被诊断出患有疾病。我们的个性化方法受到个性化医疗方法的启发，该方法考虑到个体差异以微调治疗干预措施。我们提出了不同的方法，为个人提供一种训练脑电波的方法，以便学习如何轻松地产生或在不同的脑电波及其相关的意识状态之间切换。机器学习技术可以帮助使这些技术更广泛地应用，因为它们消除了目前需要专业人员来解释 qEEG 和选择神经反馈协议的需求。