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用于虚拟现实应用的新型混合脑机接口，采用基于稳态视觉诱发电位的脑机接口和基于眼电图的眼动追踪来提高信息传输速率
基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 近来在虚拟现实 (VR) 应用中引起越来越多的关注，成为一种有前途的工具，可以“免提”方式控制虚拟物体或生成命令。视频眼动图 (VOG) 经常被用作一种工具，通过识别屏幕上的注视位置来提高 BCI 性能，然而，当前的 VOG 设备通常过于昂贵，无法嵌入到实用的低成本 VR 头戴式显示器 (HMD) 系统中。在本研究中，我们提出了一种新颖的免校准混合 BCI 系统，该系统结合了基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 和基于眼电图 (EOG) 的眼动追踪，以提高 VR 环境中九目标基于 SSVEP 的 BCI 的信息传输速率 (ITR)。在以 3×3 矩阵排列的三种不同频率配置的模式反转棋盘格刺激上重复实验。当用户注视九种视觉刺激中的一种时，首先根据用户的水平眼球运动方向（左、中或右）识别包含目标刺激的列，并使用从一对电极记录的水平 EOG 进行分类，该电极可以很容易地与任何现有的 VR-HMD 系统结合使用。请注意，与 VOG 系统不同，可以使用与记录 SSVEP 相同的放大器来记录 EOG。然后，使用多元同步指数 (EMSI) 算法的扩展（广泛使用的 SSVEP 检测算法之一）在选定列中垂直排列的三个视觉刺激中识别目标视觉刺激。在我们对 20 名佩戴商用 VR-HMD 系统的参与者进行的实验中，结果表明，与 VR 环境中基于传统 SSVEP 的 BCI 相比，所提出的混合 BCI 的准确度和 ITR 均显着提高。
国防部接口标准
5.3.1.1 边界八边形和框架。........................................................................... 9 5.3.1.2 边界八边形和图标/修饰符 ........................................................................ 11 5.3.2 框架 ........................................................................................................... 11 5.3.2.1 标准标识。.................................................................................................. 15 5.3.2.2 域 .................................................................................................................. 15 5.3.2.3 状态。.................................................................................................... 15 5.3.3 填充 ............................................................................................................. 16 5.3.4 图标 ............................................................................................................. 18 5.3.4.1 主图标。................................................................................................................ 18 5.3.4.2 全八边形图标。........................................................................................................ 18 5.3.4.3 全框架图标。.................................................................................................... 18 5.3.5 修饰符。............................................................................................................. 19 5.3.6 放大器 ............................................................................................................. 19 5.3.6.1 梯队指示器 ............................................................................................. 23 5.3.6.2 安装指示器。............................................................................................. 24 5.3.6.3 特遣队指示器。................................................................................................ 24 5.3.6.4 假动作/假指标 .............................................................................................. 24 5.3.6.5 偏移位置放大器 .............................................................................................. 24 5.3.6.6 高度/深度修正器。........................................................................... 27 5.3.6.11 文本修改器。................................................................................................ 25 5.3.6.6.1 高度基准点 .............................................................................................. 25 5.3.6.6.2 相对高度 .............................................................................................................. 25 5.3.6.6.3 飞行高度层 .............................................................................................................. 25 5.3.6.6.4 高度/深度修正器的多个实例 ............................................................................. 25 5.3.6.7 日期时间组。.................................................................................................... 26 5.3.6.8 运动方向放大器 ............................................................................................. 26 5.3.6.9 移动指示器 ............................................................................................. 26 5.3.6.10 辅助设备指示器。.................................................................................................... 28 5.3.6.12 动态图形放大器 .......................................................................................... 28 5.3.6.12.1 不确定面积放大器。...................................................................................... 30 5.3.6.12.1.1 椭圆AOU放大器 ...................................................................................... 30 5.3.6.12.1.2 轴承箱AOU放大器 ................................................................................ 30 5.3.6.12.1.3 轴承线AOU放大器。.................................................................... 30 5.3.6.12.2 航位推算拖车放大器 .............................................................................. 30 5.3.6.12.2.1 线路 DR 拖车放大器 .............................................................................. 30 5.3.6.12.2.2 最远圆 DR 拖车放大器 ...................................................................... 30 5.3.6.12.3 速度领先放大器 ...................................................................................... 30 5.3.6.12.4 配对线路放大器 ...................................................................................... 31
![arxiv：2209.00266v2 [cond-mat.soft] 2023年5月11日](/simg/9\9f9f0214d9e4581bffe3991608c5eb8d129e69fe.webp)
arxiv：2209.00266v2 [cond-mat.soft] 2023年5月11日
运动蛋白（MP）是真核细胞中cy骨骼的组成部分[1-3]。它们参与了亚细胞过程中的广泛功能，例如货物的细胞内转运，细胞骨架动力学，应力产生和细胞运动。他们水解ATP以经过附着的结局，并沿着附着状态的共轭纤维进行分解运动[4-8]。例如，MPS的动力蛋白和动力蛋白沿微管移动，而MPS的肌球蛋白家族可以沿纤维肌动蛋白移动。他们的运动取决于载荷[9，10]，并且他们可以达到的最大ve-受到可用的ATP浓度[11]。ATP水解对化学物质的局部耗散驱动MPS脱离平衡。他们的运动方向取决于可以行走的局部前后不对称性。在最小的尺度上生成非平衡驱动，MP构成了一类活动物质[12-14]，其中时间反转对称性和平衡闪烁 - 耗散关系被损坏。在活细胞中，MP共同运输包括细胞器在内的各种货物[15-19]。从几个到数百个国会议员可以参与这种运输[20-25]。多个MP驱动的货物动力学的理论研究使用相等的负载共享近似值或有限数量的MPS的详细数值模拟[26-33]。弹性耦合MPS显示应变诱导的解开和停滞[37 - 39]。除了进行细胞内反式 -MPS之间的耦合可能是由直接的机械连接产生的，如肌球蛋白纤维[34]，分子拥挤效应[35，36]或与货物的结合，尚未完全了解其可能的影响。用于弱构层，有效的解开速率和平均货物载体恢复到单运动行为的非相互作用限制。
特发性脊柱侧弯女性的侧半规管不对称
晚发型或青少年特发性脊柱侧弯 (AIS) 是一种三维脊柱异常，在 10 至 16 岁儿童中发病率为 1–3%[1–4]。由于 AIS 的病因不明[5]，干预措施针对的是解剖结构畸形，而不是畸形的根本原因。最近的证据表明，前庭系统可能在 AIS 的病因中发挥作用[6–9]，因为它会影响下丘脑、小脑和前庭脊髓通路[10]。前庭系统由耳石器和三个正交半规管 (SCC) 组成 [11]。每个半规管都与对侧的半规管协同工作。角加速度会导致 SCC 内的毛细胞偏转，从而提供有关运动方向和强度的传入信号 [12, 13]。这些信号共同有助于平衡和姿势控制。角加速度敏感性与管道形态直接相关 [14]，这表明任何结构异常都可能导致下游效应，包括平衡受损和姿势肌肉活动受损。由于 SCC 在出生时具有固定的大小和形状 [10, 15, 16]，异常可能通过激活负责躯干支撑的棘旁肌在 AIS 的发病机制中起早期致病或促成作用 [3]。先前的研究发现，与正常对照组相比，AIS 患者存在前庭形态异常 [10, 17]。然而，关于 SCC 管道形态在 AIS 中的作用存在争议 [18, 19]。我们的目标是建立一种新颖的半规管成像方法，以评估鳞状细胞癌和 AIS 解剖变异之间的关联。我们测试了 AIS 患者的鳞状细胞癌几何形状的左右差异是否与对照组相比被夸大。
手部运动康复的深度学习模型
脑电图 (EEG) 可以控制机器用于人类目的，尤其是对于进行康复锻炼或常规任务的残疾人。机械手的脑机接口 (BCI) 使用深度学习将 (EEG) 大脑活动转换为机械手的命令，使用户可以通过想象的运动向右或向左移动他们的手。它可以使瘫痪者执行基本的手部动作，并帮助康复机器人帮助中风患者恢复手部功能，通过提供基于机器学习对其动作和意图的解释的指导性练习。人工智能算法，特别是深度学习，将隐含的脑波模式和意图分类和识别为脑电图。然而，EEG 信号具有高度的非平稳性，使其分析具有挑战性。因此，选择合适的信号处理策略变得至关重要。本研究旨在建立一个混合模型来指导机械臂运动，该模型应用运动方向和左右分类。通过将预训练的卷积神经网络（CNN）-Inception V3模型与传统的机器学习算法（逻辑回归（LR））（被认为是一种广泛的分类方法）相结合，并确定合适的信号处理方法，短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）以选择最准确的方法对所提模型进行分类。所提出的混合模型的训练结果表明，STFT 比 CWT（0.997）具有更高的平均准确率（0.998），使其对九个受试者的当前数据集进行更精确的分类并提高混合 CNN 模型训练的有效性。同样，在评估指标上，STFT 实现的平均准确率的评估结果高于 CWT（0.997 > 0.797）。这表明 STFT 是特征提取的更好选择，提高了带有逻辑回归的混合 CNN 模型的泛化和鲁棒性。
注意力调节神经特征维度图中的刺激表征
图 1：对特定特征维度的注意力如何塑造神经特征维度图？A. 优先级图理论假设各种“特征维度图”用于根据其首选特征维度内的计算来索引视野中最重要的位置，并且这些图中的激活应根据观察者的目标进行缩放。如果正在进行的任务需要检测或辨别运动（例如，识别飞镖蜂鸟的运动方向），则相应“运动图”内的激活将增加与蜂鸟位置相关的重要性。运动图可以通过两种方式优先考虑超出空间注意力预期的局部效应的信息（例如，Sprague 等人，2018 年）。可以发生局部增强，这样只有具有关注特征的刺激的位置才会被优先考虑。或者，可以发生全局增强，这样整个地图上的激活被附加缩放，从而增加对任何位置关注特征维度的敏感度。这种类型的调制仍会驱动更强的目标表征，但当运动是目标相关特征维度时，还会在没有刺激的位置导致更强的反应。这里描绘了运动维度图，但调制同样适用于其他特征维度，例如颜色。B. 评估特征（运动）图中刺激位置和相反位置的激活可以区分局部和全局增强解释。两种模型都预测，当首选特征维度相关（例如运动；左）时，刺激将在刺激位置具有最大的激活。如果增强是局部的，那么相反位置的激活不应该在各种条件下改变（中间）。但是，如果存在全局增强，那么当运动与任务相关时，相反位置的激活应该增加。通过计算刺激和相反位置之间的激活差异，可以评估基于特征的调制的空间特异性（右）。如果运动图中注意运动条件的激活差异（刺激相反）较大，则增强是局部的。然而，如果关注颜色和运动条件之间的激活差异相似，则增强在特征维度图上是全局的。
定量MRI表征核核
腰痛是全球残疾的主要原因（Vos等，2016），代表了西方国家的巨大经济负担（Maetzel和Li，2002; Walker等，2003; Dagenais et al。，2008）。背痛经常与椎间盘变性有关，被定义为“对进行性结构衰竭的异常，介导的反应”（Adams和Roughley，2006年）。几种途径可以导致椎间盘变性（Adams和Dolan，2012年）。其中一个是从一个离心（从中心到周围）和环形的径向填充的，从而改变了圆盘应力分布（McNally等，1996），并在后环和核核核之间产生应力梯度（Stefanakis等人，2014年）。这些机械变化可以改变导致TIMP/MMP表达失调的细胞活性（属蛋白酶的组织抑制剂TIMP和基质金属蛋白酶的MMP）（Le Maitre等，2004，2007）。这反过来导致正常衰老核脱水的加速度（Antoniou等，1996）。这种修饰可以刺激自然存在于环形外三分之一（García-Cosamalón等，2010）中的伤害感受器，或者与fife旁边增殖的伤害感受器（Coppes等，1990，1997; Lama et al。，2018）。所有这些现象都定义了盘源背嘴的一种结构底物。旨在扭转椎间盘的病理状况，可获得多种治疗选择，从保守管理到介入疗法。支持物理疗法和手动疗法的强大概念基于方向偏好的存在（McKenzie，1981; McKenzie and May，2003; Laslett et al。，2005），这意味着动态盘理论。从临床角度来看，方向偏好是缓解患者疼痛的运动方向，而其他方向没有影响或恶化的疼痛。当在背痛患者上观察到这种类型的临床症状是特定的（94％）到椎间盘疼痛（Laslett等，2005），并且似乎是有效的治疗指南（May and Aina，2012; May等，2018，2018）。除了椎间盘手术（仅限于难治性患者）外，介入的疗法还包括使用葡萄糖蛋白的切甲核酸溶解（Javid等，1983） - 历史上，这是第一次注射药物 -
功能性超声神经影像学揭示了在后顶皮层的侧向内区域扫视扫视
1加利福尼亚理工学院的生物学与生物工程；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。2医学物理学巴黎，Inserm，CNRS，ESPCI巴黎，PSL研究大学； 75012巴黎，法国。3法国巴黎生物医学超声的INSERM技术研究加速器4 USC凯克医学院神经外科系；美国加利福尼亚州洛杉矶90033，美国。5 USC神经园林中心，USC凯克医学院；美国加利福尼亚州洛杉矶90033，美国。6兰乔·洛斯·阿米戈斯国家康复中心；美国加利福尼亚州90242，美国。7 T＆C Chen Brain-i界接口中心，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 8南加州大学生物医学工程；美国加利福尼亚州洛杉矶。 9化学与化学工程，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。 尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。 这部分是由于技术挑战所致。 电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。7 T＆C Chen Brain-i界接口中心，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。8南加州大学生物医学工程；美国加利福尼亚州洛杉矶。 9化学与化学工程，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。 尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。 这部分是由于技术挑战所致。 电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。8南加州大学生物医学工程；美国加利福尼亚州洛杉矶。9化学与化学工程，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。 a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。 尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。 这部分是由于技术挑战所致。 电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。10 Andrew和Peggy Cherng医学工程系，加利福尼亚理工学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。11霍华德·休斯医学院；美国加利福尼亚州91125，帕萨迪纳。a a型侧面侧面皮层（LIP）位于后顶叶皮层（PPC）内是将空间信息转化为准确的Saccadic眼球运动的重要区域。尽管进行了广泛的研究，但我们并不完全了解唇内预期运动方向的功能解剖结构。这部分是由于技术挑战所致。电生理记录只能记录来自PPC的小区域，而fMRI和其他全脑技术缺乏足够的时空分辨率。在这里，我们使用功能性超声成像（FUSI），这是一种具有高灵敏度，大空间覆盖范围和良好空间分辨率的新兴技术，以确定如何在PPC跨PPC编码运动方向。我们使用FUSI记录了PPC中脑血容量的局部变化，因为两只猴子在整个视野中对目标进行了记忆引导的扫视。然后，我们分析了PPC每个冠状平面内首选方向反应场的分布。嘴唇中的许多子区域表现出强烈的定向调整，在几个月到几年之间是一致的。这些介质图在嘴唇中揭示了一个高度异质的组织，其中许多相邻的皮层编码不同的方向。唇部有一个粗糙的地形，前唇代表更对侧的向上运动，而后唇则代表了更对侧的向下运动。这些结果解决了我们对Lip功能组织的理解：贴片的邻里组织和整个LIP的更广泛的组织。这些发现是通过在数月到几年中跟踪相同的唇部种群的方法来实现的，并在以前使用fMRI或电生理学方法无法实现的方向特异性的介观图。c ommon缩写使用CBV：脑血体积FUSI：功能性超声成像GLM：通用线性型号IPS：内部内沟LDA LDA：线性判别分析LFP：局部田间电势LIP：侧向内部室内区域