XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑磁图
学习蝇脑的因果相互作用图
神经科学的长期目标是获得神经系统的因果模型。这将使神经科学家可以用神经元之间的动态相互作用来解释动物行为。最近报道的全脑苍蝇连接组[1-7]指定神经元可以彼此影响的突触路径，而不是在体内影响彼此的突触路径。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的实验和统计策略，以有效地学习蝇脑的因果模型，我们称之为“效应”。具体来说，我们为飞脑动力学系统模型提出了一个估计器，该模型使用随机光遗传学扰动数据来确保估计因果效应，并在大幅提高估计效率之前作为因果效应。然后，我们分析了连接组，以提出对蝇神经系统动力学最大影响的电路。我们不涵盖的是，主要的电路显着涉及相对较小的神经元种群 - 因此，成像，刺激和神经元识别是可行的。有趣的是，我们发现这种方法还重新发现了已知电路并产生有关其动态的可检验假设。总的来说，我们对Connectome的分析提供了证据，表明苍蝇大脑的全球动态是由大量小型且通常是解剖学上局部的电路所产生的，主要是彼此独立的。这反过来意味着大脑的因果模型，即系统神经科学的主要目标，可以在苍蝇中可行地获得。
稳态视觉诱发电位识别与便携式脑机接口系统实现
致谢 ............................................................................................................................. 67
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
基于P300 SSVEP的双人协同脑控机械臂汉字书写系统
ISSN 1004‑9037，代码元SCYCE4数据采集与处理杂志卷。37，编号6，2022年11月，第pp。1401-1411 doi：10。16337/j。1004-9037。2022。06。020ⓒ2022撰写的数据采集与处理杂志
磁脑摄影（MEG）及其临床应用简要介绍
1 Mar Ephraem工程技术学院CSE系，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； leninfred@marephraem.edu.in（a.l.f. ）; fredin.givo@yahoo.in（F.A.S.G。） 2 Amal Jyothi工程学院EEE系，坎吉拉帕利686518，印度喀拉拉邦； appu123kumar@gmail.com 3 MAR ECE，MAR EPHRAEM工程技术学院，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； ajay@marephraem.edu.in.在印度泰米尔纳德邦Vellore 632014的Vellore Technology Institute of Vellore Institute of Beginative Biology系； sayantan7@gmail.com 5新加坡新加坡Nanyang Technological University的认知神经影像中心，新加坡； pbharishita@gmail.com（H.P.B. ）; simw0035@e.ntu.edu.sg（W.K.J.S. ）; vimalan.vijay@ntu.edu.sg（V.V. ）; veikko.jousmaki@aalto 6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P. ）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）1 Mar Ephraem工程技术学院CSE系，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； leninfred@marephraem.edu.in（a.l.f.）; fredin.givo@yahoo.in（F.A.S.G。）2 Amal Jyothi工程学院EEE系，坎吉拉帕利686518，印度喀拉拉邦； appu123kumar@gmail.com 3 MAR ECE，MAR EPHRAEM工程技术学院，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； ajay@marephraem.edu.in.在印度泰米尔纳德邦Vellore 632014的Vellore Technology Institute of Vellore Institute of Beginative Biology系； sayantan7@gmail.com 5新加坡新加坡Nanyang Technological University的认知神经影像中心，新加坡； pbharishita@gmail.com（H.P.B. ）; simw0035@e.ntu.edu.sg（W.K.J.S. ）; vimalan.vijay@ntu.edu.sg（V.V. ）; veikko.jousmaki@aalto 6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P. ）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）2 Amal Jyothi工程学院EEE系，坎吉拉帕利686518，印度喀拉拉邦； appu123kumar@gmail.com 3 MAR ECE，MAR EPHRAEM工程技术学院，Marthandam 629171，印度泰米尔纳德邦； ajay@marephraem.edu.in.在印度泰米尔纳德邦Vellore 632014的Vellore Technology Institute of Vellore Institute of Beginative Biology系； sayantan7@gmail.com 5新加坡新加坡Nanyang Technological University的认知神经影像中心，新加坡； pbharishita@gmail.com（H.P.B.）; simw0035@e.ntu.edu.sg（W.K.J.S.）; vimalan.vijay@ntu.edu.sg（V.V.）; veikko.jousmaki@aalto6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P. ）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）6 Nanyang Technological University，新加坡636921，新加坡7 Aalto神经影像学，神经科学与生物医学工程系，AALTO大学，12200 ESPOO，芬兰8号ESPOO，KAROLINSKA研究所，Karolinska Instutter，17176 Stockholm，Sweenneconcection： ppadmanabhan@ntu.edu.sg（P.P.）; balazs.gulyas@ntu.edu.sg（B.G.）
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。
磁光遗传深部脑多模态神经刺激
图 1a 显示了不同形式的神经刺激通常如何用于激活或抑制神经信号（动作电位）。动作电位是细胞膜的去极化，钾和钠等离子通过离子通道穿过细胞膜，从而产生级联效应。激活和抑制都有重要的临床用途：激活可用于恢复因创伤或帕金森病等退行性神经疾病而受损的神经系统部分功能，而抑制功能可以抑制癫痫发作期间大脑的功能障碍区域等。这种控制只是假设的理想设备的众多参数之一，如图 1b 所示。它将是低功耗的，以防止设备发热并延长电池寿命（或理想情况下是无线供电，但保持足够高且可控的功率水平是一项挑战 [9] ），谨慎、无创且兼容磁共振成像 (MRI)，[10] 精确，但可远距离控制。它不会通过加热、光化学损伤或电荷积聚来损害组织。它将具有神经元选择性，并且具有易于维持的效果，但也可能
医用磁学研究及其在导管领域的应用
SQUID：约瑟夫森效应是由于量子力学隧道效应，超电流在两个弱连接的超导体之间流动的现象。 B.D.约瑟夫森因发现这一效应获得了1973年诺贝尔物理学奖。 SQUID（超导量子干涉装置）利用约瑟夫森效应产生的量子干涉，被称为超灵敏磁场传感器，其分辨率可达5aT（5×10-18T）。这是一种广泛用作MEG（脑磁图）和MCG（心磁图）的传感器。 心磁图 (MCG) 自 2003 年起在日本纳入保险范围。用于诊断心律失常、心力衰竭和心肌梗塞。脑磁图 (MEG) 于 1990 年代引入日本。自 2000 年以来，它已成为多通道。2004 年，术前神经磁诊断设备纳入保险范围。2012 年，保险范围扩大到包括感觉和运动障碍的诊断。