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World File Search System视觉刺激
弱视的数字治疗产品
当前治疗的成功因弱视的严重程度和治疗依从性而有所不同。[2]在前四个月及以后的眼镜中，视力改善通常是最大的。在补丁和阿托品眼滴方面的成功是相似的；两者都会在统计学和临床上显着改善视敏度和立体定向。补丁和眼滴模糊的问题包括对治疗的依从性和次优治疗结果。缺乏对修补的依从性是常见的，依从性范围从41％到57％。通过当前的处理，大约25％的严重弱视眼睛和58％的眼睛中等弱视的眼睛提高到最小分辨率（logmar）的0.20对数水平，改善了logmar视力图表上的两行字母。弱视的数字治疗方法的共同目标是促进双眼视觉刺激的眼睛，并使用吸引人的视觉效果（例如电影，电视节目或视频游戏）来提高对治疗的依从性。
视觉解码从逆转人类视觉系统
在这项工作中，我们提出了梦想，这是一种fMRI到图像的方法，用于重建从大脑活动中查看的图像，基于人类Vi-Sual System的基本知识。我们制作的反向途径模仿了人类如何看待视觉世界的高度和平行性质。这些量身定制的途径专门用于fMRI数据的解密语义，颜色和深度线索，反映了从视觉刺激到fMRI录音的前进途径。这样做，两个组件模仿了人类视觉系统中的反向过程：反向Vi-Sual Toalsosis Cortex（R-VAC）逆转了该大脑区域的途径，从fMRI数据中提取语义；反向平行的PKM（R-PKM）组件同时预测fMRI信号的颜色和深度。实验表明，从外观，结构和语义的一致性方面，我们的方法优于最新模型。代码将在https://github.com/weihaox/dream上提供。
感觉积极？根据脑信号预测情绪图像相似性
目前的视觉相似性概念是基于从图像内容中得出的特征。这忽略了用户对内容的情感体验，以及用户在搜索图像时的感受。在这里，我们将效价（情感评价的正或负量化）视为图像相似性的一个新维度。我们报告了最大规模的神经成像实验，该实验使用脑机接口的功能性近红外光谱来量化和预测视觉内容的效价。我们表明，情感相似性可以 (1) 直接从响应视觉刺激的大脑信号中解码，(2) 用于预测情感图像相似性，平均准确率为 0.58，高唤醒刺激的准确率为 0.65，(3) 有效地用于补充基于内容的模型的情感相似性估计；例如，当融合 fNIRS 和图像排名时，检索 F-measure@20 为 0.70。我们的工作为情感多媒体分析、检索和用户建模开辟了新的研究途径。
稳态视觉诱发电位数据分析-...
摘要 —脑电图 (EEG) 因其便携性、高时间分辨率、易于使用和低成本而被广泛应用于脑机接口 (BCI)，使瘫痪者能够直接与外部设备通信和控制外部设备。在各种 EEG 范式中，基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 系统使用以不同频率闪烁的多个视觉刺激（例如计算机屏幕上的 LED 或盒子）由于其快速的通信速率和高信噪比在过去几十年中得到了广泛的探索。在本文中，我们回顾了基于 SSVEP 的 BCI 的当前研究，重点关注能够连续、准确检测 SSVEP 并因此实现高信息传输速率的数据分析。本文描述了主要的技术挑战，包括信号预处理、频谱分析、信号分解、空间滤波特别是典型相关分析及其变体和分类技术。还讨论了自发性大脑活动、心理疲劳、迁移学习以及混合 BCI 方面的研究挑战和机遇。
Cornelius Cardew论文的AI即兴演奏
摘要 - 这项工作提出了一种新的方法，用于由Cornelius Cardew的论文启发和即兴音乐，使用AI桥接图形符号和音乐表达。通过利用Openai的Chatgpt来解释论文的抽象视觉元素，我们将这些图形图像转换为描述性文本提示。然后将这些提示输入到MusicLDM，这是一种预先训练的潜在扩散模型，专为音乐发电而设计。我们介绍了一种称为“支出”的技术，该技术与AI生成的音乐的部分重叠，以创建一个无接缝和凝聚力的构图。我们对执行和解释图形分数的新观点进行了解释，展示了AI如何将视觉刺激转化为声音并扩大当代/实验音乐作品中的创造性可能性。音乐作品可在https://bit.ly/treatiseai上找到。索引术语 - 处理，图形符号，chatgpt，musi-cldm。
基于fMRI的人类的视觉信息解码...
摘要：神经科学界最重要的挑战之一是了解人脑的工作原理。神经影像技术的最新进展已经证实，可以通过功能磁共振成像（即fMRI）来解码一个人的思想，记忆和情绪，因为它可以通过满意的时空分辨率来衡量人类大脑的神经激活。然而，fMRI数据的前所未有的规模和复杂性提出了重新制定新科学分析工具的关键计算瓶颈。鉴于机器学习在神经科学中的作用越来越重要，因此提出了许多机器学习算法来分析fMRI数据的大脑活动。在本文中，我们主要对机器学习方法进行全面，最新的审查，用于分析以下三个方面的神经活动，即大脑图像功能 - 对齐，大脑活动模式分析和视觉刺激重建。此外，还提供了在线资源和关于大脑模式分析的开放研究问题，以方便未来的研究。
用不同能源的喂养奶牛喂养牛奶中人类食用营养物质和环境影响
在视频游戏中，基于脑电图（EEG）的脑部计算机界面（BCI）的使用已得到广泛研究。自适应培训，单审分类的研究（Congedo，2013; Barachant and Congedo，2014年）以及创建可观的EEG收购设备（Vos等人，2014; Yohanandan等，2018）为开发Ubiquitous Bci Technology提供了铺平的方法。例如，Congedo（2013）开发了“脑入侵者”，这是一款BCI游戏，其灵感来自著名的老式游戏太空入侵者（Taito，Taito，日本东京），并基于所谓的Visual P300，这是大脑在视觉刺激后由大脑产生的电气电位。脑入侵者使用一种自适应算法，该算法使玩家可以插入材料并发挥作用而无需进行校准（Barachant and Congedo，2014年），同时仍达到高精度率（Barachant等，2012）。游戏还通过在虚拟环境中自然结合视觉刺激来展示对游戏设计的很好的理解。在这方面，Kaplan等人。（2013），Cattan等。 （2018b）和Rashid等。 （2020）提供了一组指南，以适应BCI游戏的游戏实现，例如使用基于转弯的游戏和游戏缓慢的游戏。 尽管脑入侵者使用了研究级的放大器，但Vos等人已经证明了将低成本脑电图采集系统用于BCI的可行性。 （2014）和Yohanandan等。 （2018）。 这些可效力的耳机与研究级放大器相当。 此外，Lotte等人。 （2008）和Debener等。（2013），Cattan等。（2018b）和Rashid等。（2020）提供了一组指南，以适应BCI游戏的游戏实现，例如使用基于转弯的游戏和游戏缓慢的游戏。尽管脑入侵者使用了研究级的放大器，但Vos等人已经证明了将低成本脑电图采集系统用于BCI的可行性。（2014）和Yohanandan等。（2018）。这些可效力的耳机与研究级放大器相当。此外，Lotte等人。（2008）和Debener等。（2008）和Debener等。（2012）在基于视觉刺激和运动想象的基于BCI的BCI中使用BCIS表现出令人鼓舞的结果。在不同的上下文和事件中也证明了在实验室外使用BCI的可行性。例如，在由Menterista（法国巴黎）开发的2016年欧洲足球冠军的BCI比赛中，要求两名球员通过将球向相反球员的笼子移动到相反的球员笼子中，通过集中精力1。尽管向前迈出了积极的一步，但这些成就导致了BCIS准备娱乐的错误观点 - 这种信念受到热情的愿景的支持，例如，大脑将通过USB 2与互联网联系起来。在科学社区中，这种意见是有资格的，该研究报告说，（1）较低的传输速度，（（2）缺乏市场准备就绪，可观的和用户友好的研究级EEG默认审查设备，以及（3）游戏设计和视频游戏之间可在Market Vs. vs. inslaberies in of Laberatories n of Labories in n of Labories in n of Labories in n of Labories in n of Labories in n of Labories in n of Laboresies in n of Labories in n of Laboryeries。在文献中讨论了这些视频游戏开发的限制（Nijholt等，2009; Ferreira等，2013; Marshall等，2013; Van de Laar等，2013; Ahn等，2014; Ahn等，2014; Cattan et al。批评了定量的一般优势（Nijholt等，2009； Vasiljevic和Miranda，2019）。本文支持BCIS以外的其他方面的其他方面的主张，即BCIS还没有准备好供一般公众使用。结论在节讨论和结论中给出。在本研究的BCI游戏的一部分限制中进一步详细介绍了限制，并分析了公共用途的障碍。
参与者信息表EEG会话
伦理批准参考：ERN_21-0737AP6我们想邀请您加入一项研究。在决定是否参加之前，重要的是要了解为什么要进行研究以及它将涉及什么。请花一些时间仔细阅读以下信息，并询问我们是否有任何内容，或者您是否想要更多信息。该研究的目的是什么？这项研究的目的是检查肌肉和大脑水平的措施，这可能与受损的抑制性控制有关。在本研究会议中，我们将通过脑电图（EEG）记录您的大脑活动，同时您会出现视觉刺激。我们将要求您通过按开关对刺激做出简单的判断。通过分析您对刺激的反应方式，我们将能够进一步了解支持冲动控制的大脑网络。为什么我被邀请？我们要求您考虑加入这项研究，因为要么：您患有帕金森氏病，而且i）尚未服用药物或ii）正在服用ropinirole，这可以帮助我们了解帕金森氏病和药物期间的变化如何影响脉冲控制。
必需宿主基因MMS21的自然变体限制了酿酒酵母中的2-微米质粒
抽象的迷幻药物是有意识状态的有效调节剂，因此是研究其神经生物学的强大工具。n，n，二甲基丁胺（DMT）可以迅速诱导以生动且精致的视觉图像为特征的极端身临其境的意识状态。在这里，我们研究了DMT诱导的改变状态的电生理相关性，这些参与者接受了DMT和（分别）安慰剂（盐水），同时指示闭上眼睛。与我们的假设一致，结果表明，皮质激活的时空模式（即行进波）类似于视觉刺激引起的。此外，闭合眼静止的典型自上而下的α波段节奏显着下降，而底部向前波则显着增加。这些结果支持最近的模型，该模型建议迷幻药减少“先验的精确加权”，从而改变自上而下的信息与自下而上信息的平衡。这些发现的强大假设征服性质意味着发现了一个重要的机械原理，基于迷幻诱导的改变状态的基础。