基于注意力引导的图结构学习网络用于基于EEG的听觉注意力检测

基于注意力引导的图结构学习网络用于基于EEG的听觉注意力检测

注意引导的图结构学习网络在基于EEG的听觉注意检测中的应用 学术背景 “鸡尾酒会效应”描述了人类大脑在多说话者环境中选择性集中注意力于一个说话者而忽略其他人的能力。然而,对于听力受损者来说,这种情况构成了一个重大挑战。尽管现代听觉假体如助听器和人工耳蜗在减噪方面有效,但它们往往无法区分听者所要关注的信号。听觉注意检测(Auditory Attention Detection,AAD)任务解决此问题的潜力在于,它直接从大脑中提取与注意力相关的信息。神经科学研究表明,非侵入性的神经记录技术,如脑电图(Electroencephalography,EEG),在解码听觉注意方面具有巨大潜力。为了解决EEG信号的解码问题,研究人员开发了各种方法来解释EEG信号,并由此确定注意力,调整助听器性能。 论文...

经股动脉支架电极阵列进行股神经血管内刺激的可行性

经股动脉支架电极阵列进行股神经血管内刺激的可行性 近年来,对外周神经的电刺激作为恢复受损神经功能的一种治疗方法逐渐受到关注。传统的电极阵列通常需要通过侵入性手术进行植入,这对患者的身体造成了较大的负担。因此,血管内支架电极阵列作为一种侵入性较小的替代方案,显示出了巨大的潜力。本文旨在研究通过血管内支架电极阵列刺激股神经的可行性,并与商用的心脏起搏导管进行性能比较。 论文背景与目的 电刺激外周神经已被用于治疗无法通过常规药物疗法恢复的神经功能障碍,例如治疗难治性癫痫和抑郁症。此外,这项技术还被用于研究治疗炎症性肠病、肌肉骨骼疾病、慢性疼痛管理以及为假肢提供感觉反馈等应用场景。然而,传统电极阵列的侵入性植入手术限制了其作为长期治疗方法的实际应用。 本文描述的研究旨在解决血管内支架电极阵列在外周神...

通过视觉运动整合任务揭示脑功能网络的变化

机能脑网络在视觉运动任务中的重组变化 研究背景 运动执行是一个复杂的认知功能,依赖于空间上接近和远离的脑区的协调激活。视觉运动整合任务需要处理和解释视觉输入以规划运动执行,并调整人类运动以与环境互动。基于功能性磁共振成像(fMRI)的研究表明,前额叶和顶叶区域在视觉运动整合过程中起着重要作用。此外,sensorimotor皮层也涉及其中。然而,现有研究主要使用fMRI技术探索这些过程,对于脑电图(EEG)信号的研究相对较少。 在诸多研究中,通过功能连接性分析明确了不同脑区之间的统计依赖关系,并研究它们在不同条件下如何相互作用和交流。有研究通过脑磁图(MEG)和颅内EEG探讨了大脑在gamma波段的连接性,发现大脑在视觉运动过程中的动态参与。此外,基于脑电图的研究确认了前顶叶区域在视觉运动过程...

基于EEG信号检测重度抑郁症的图卷积Transformer网络GCTNet

GCTNet:基于EEG信号检测重度抑郁症的图卷积Transformer网络 研究背景 重度抑郁症(Major Depressive Disorder, MDD)是一种普遍的精神疾病,其特征是显著且持续的低落情绪,全球约有超过3.5亿人受到影响。MDD是导致自杀的主要原因之一,每年约有80万人因此丧生。当前MDD的诊断主要依赖于患者的自我报告和临床医生的专业判断。然而,诊断过程的主观性可能会导致不同医生之间的一致性较低,从而可能产生不准确的诊断。研究发现,被诊断为MDD的一般医生的正确率仅为47.3%。因此,探索客观可靠的生理指标,并采用有效的方法及时识别MDD,对于促进早期诊断和干预至关重要。 论文来源 本论文由Beijing Advanced Innovation Center for ...

表面肌电信号的拓扑结构:利用黎曼流形解码手部手势

表面肌电信号的拓扑结构:利用黎曼流形解码手部手势 本论文由Harshavardhana T. Gowda(加利福尼亚大学戴维斯分校电子与计算机工程系)和Lee M. Miller(加利福尼亚大学戴维斯分校心理与脑科学中心、神经生理学和行为系、耳鼻喉科-头颈外科系)联合撰写。该论文发表于《Journal of Neural Engineering》。 研究背景 表面肌电图(sEMG)信号通过在皮肤表面放置传感器来非侵入性地记录来自运动单元(MU)激活的电信号。这些信号在上肢手势解码中的应用,对于截肢者的康复、人造肢体增强、计算机手势控制以及虚拟/增强现实等领域具有重要意义。然而,sEMG信号的实际应用受到了许多因素的限制,比如皮下组织的厚度、依赖于电极位置的信号变异性等。因此,如何解码和区分不...

基于高频稳态视觉诱发场的视觉脑机接口

基于高频稳态视觉诱发场的视觉脑机接口

基于高频稳态视觉诱发场的视觉脑机接口 背景介绍 脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术通过解码特定的脑活动信号,使用户能够控制机器。尽管侵入性BCI在捕获高质量脑信号方面表现出色,但其应用主要局限于临床环境。而非侵入性方法,如脑电图(Electroencephalography, EEG),则为广泛应用BCI提供了更具可行性的途径。然而,由于脑脊液和颅骨的影响,EEG信号在传播过程中会变得非常微弱,且颅骨的差异性和各向异性导电性让定位EEG信号位置变得更加困难。 磁源成像(Magnetoencephalography, MEG)是一种非侵入性成像脑活动的方法,它在捕捉精细空间信息方面优于EEG。这种优势主要源自磁通量不会像电流那样受到衰减。然而,传统MEG...

低频正弦磁场诱导的人类磁磷光感知的阈值和机制

电感磷光感知的阈值与机制 背景介绍 电磁场(Magnetic Field,简称MF)对人类身体的影响一直是科学研究的热点。极低频磁场(Extremely Low-Frequency Magnetic Field,简称ELF-MF)在日常生活中广泛存在,主要来源于电力线(50/60 Hz)和家庭电器。这些磁场在人体内会感应出电场和电流,进而可能调节大脑功能。一个特定现象——电磁磷光(Magnetophosphene),即由于磁场诱发的闪烁视觉感知,是国际电磁场暴露指导方针的基础之一。 电磁磷光现象早在1896年由法国医生Jacques-Arsène d’Arsonval首次观察到,该现象后来在一些小型非重复性研究中得到验证。近几十年来,关于电磁磷光的研究却相对较少,尤其是在家庭频率(即50 H...

在神经形态硬件上使用类脑计算原理的学习逆动力学

在神经形态硬件上使用类脑计算原理的学习逆动力学 背景与研究动机 在现代机器人领域中,实现自主人工代理的低延迟神经形态处理系统具有巨大潜力。但目前硬件基础的可变性和低精度对其稳定和可靠性能的实现提出了严峻挑战。为了应对这些挑战,研究者们采用基于大脑启发的计算原理(computational primitives),如三元峰时间依赖可塑性(triplet spike-timing dependent plasticity)、基于基底神经节的去抑制机制以及合作竞争网络,并将这些技术应用于运动控制。 本研究通过展示一个使用混合信号神经形态处理器实现的硬件脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)在线学习两关节机器人臂的逆运动学的示例,证明了这一方法的可行性。最终系统能够使用...

小型机器人的磁滞振荡定位

详解小规模磁振荡定位新方法及其在机器人技术中的应用 研究背景及动机 微型机器人在医学领域显示出了巨大的潜力,特别是在微创手术、靶向药物递送和体内传感等方面。近期,通过无线动力和驱动纳米至毫米规模机器人在生物环境中取得了显著进展。然而,这些微型机器人的实时定位,特别是在深层生物组织内的定位,仍然是一个亟待解决的技术难题。传统的医学成像技术,如磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET),虽然在空间分辨率上具有优势,但由于刷新率低或放射性问题,不适合持续跟踪移动机器人。此外,现有的静态磁性定位方法,在某些场景中最高可以实现五自由度(DOF)的定位,但由于磁轴周围的旋转对称性而无法实现完整的六自由度定位。因此,开发一种能够在深层生物组织内实现微米级精度、六自由度的实时...

通过仿生触须感知的临床胃肠疾病筛查方法

研究背景 胃肠疾病在全球范围内表现出广泛而复杂的症状,如腹泻、胃肠道出血、吸收不良、营养不良,甚至神经功能障碍等。这些疾病因为其显著的地区、年龄和性别差异,构成了现代社会重大健康挑战和社会经济负担,尤其是胃肠道癌症,占全球癌症发病率和死亡率的三分之一。早期筛查胃肠疾病并进行及时干预对减少死亡率和提高寿命具有重要意义。 传统的胃肠疾病筛查方法主要依赖内窥镜检查,使用嵌入摄像头的柔性内窥镜,通过天然开口检查胃肠道。然而,内窥镜检查尽管广泛应用于医院,仍存在光学传感器局限,照明条件差及胃肠道工作环境极其狭窄等问题。这些因素会导致黑暗、炫光、反射等现象,降低影像质量,甚至导致误诊。无线胶囊内窥镜因其无创图像捕获能力引起了极大兴趣。尽管如此,传统内窥镜仍然需要在胶囊内窥镜之后执行详细诊断。 在当前临床...