研究背景 脑机接口技术（brain-computer interface, BCI）可以实现大脑与外部设备的直接通信，广泛应用于人机交互、运动康复、医疗等领域。BCI的常见范式包括稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potentials, SSVEP）、P300、运动想象（motor imagery, MI）等。其中，MI-BCI因其广泛应用前景而备受关注。 MI-BCI通常使用脑电图（electroencephalography, EEG）信号检测运动想象，使得用户能够通过想象运动来控制设备，如电动轮椅、光标和上肢机器人。然而，脑活动的不稳定性和低信噪比（signal-to-noise ratio, SNR），以及个体间信号的差异和EEG信道间的相关性，...
研究背景及目的 近年来，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）系统在神经工程和神经科学领域广泛应用，而脑电图（Electroencephalogram，EEG）作为反映中枢神经系统不同神经元群体活动的数据工具，已经成为这些领域中核心的研究内容。然而，EEG信号具有低空间分辨率、高时间分辨率、低信噪比以及个体差异大等特征，这些都为信号处理和准确分类带来了极大的挑战。尤其在运动想象（Motor Imagery，MI）这一EEG-BCI系统常用范式中，准确分类不同MI任务的EEG信号对于BCI系统的功能恢复和康复具有重要意义。 传统的MI-EEG分类方法通常基于手工特征提取和分类，但这些方法可能在特征提取阶段丢失EEG的有用信息。近年来，深度学习模型因其自动特征提取和...
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术近年来发展迅速，被认为是一种无需通过外周神经和肌肉，仅通过大脑直接控制外部设备的前沿技术。特别是在运动想象（Motor Imagery, MI）脑电图（Electroencephalography, EEG）应用中，BCI 技术展现了巨大的潜力。通过分析MI-EEG信号，可以帮助患有物理障碍或神经肌肉退化的病人提高生活质量。然而，由于个体之间的差异以及大脑活动的稳定性、低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）等因素，如何从复杂的EEG信号中提取有效特征以提高MI-EEG分类系统的准确性，仍然是一个巨大的挑战。 在MI-EEG分类中，特征提取与表示是决定分类性能的关键。当前广泛使用的特征提取方法，...
脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为一种新增强通信与控制技术近年来逐渐崭露头角。基于电生理特征（如脑电图，EEG）的BCI中，运动想象（Motor Imagery, MI）是一个重要分支，通过解码用户的运动意图用于临床康复、智能轮椅控制、及光标控制等领域。然而，由于EEG信号的复杂性，如低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、非平稳性、低空间分辨率和高时间分辨率等特点，准确解码运动意图仍具有挑战性。现有的MI基BCI解码主要使用传统机器学习和深度学习方法。传统机器学习通常分为特征提取和特征分类两个独立步骤，方法包括快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）、通用空间模式（Common Spatial...
电子电气工程师学会 (IEEE)《神经系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型，用于通过单通道的脑电图（EEG）信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程，直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明，高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升，而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段（如浅睡和深睡）对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用，因此...
拓展OPM-MEG在临床中的应用：一种有效自动抑制牙套金属伪影的方法 背景介绍 磁性脑电图（Magnetoencephalography, MEG）是一种通过多通道磁场测量传感器重建大脑神经电流分布和功能网络的技术。MEG相比于电生理学（Electroencephalography, EEG）在源空间分辨率上有显著优势，同时其磁场信号不受颅骨和头皮组织传导的干扰，在时间分辨率上也优于功能性磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）。因此，MEG在研究大脑功能与认知、癫痫的临床应用以及神经疾病研究中具有重要地位。 目前，MEG测量主要依赖两种设备：商用超导量子干涉装置（SQUID）和可穿戴光泵磁力计（Optically Pumped M...
脑部CT分析作为院外心脏骤停后预后预测工具的监督机器学习分析 研究背景 心脏骤停（Out-of-Hospital Cardiac Arrest, OHCA）是西方世界主要的死亡原因之一，其存活率极低，仅为3%到16%。OHCA后的神经学预后和总体预后主要由缺氧缺血性脑损伤（Hypoxic-Ischemic Brain Injury, HIBI）决定。大多数OHCA导致的死亡是因为认为预后很差而撤除生命支持。因此，准确识别HIBI和进行可靠的预后判断对告知亲属、做出治疗决策以及合理使用有限的重症监护资源至关重要。 研究动机 OHCA带来的医学挑战巨大，准确的预后判断对于患者、家属和医护人员具有深远影响。当前使用的预后算法包括电生理、临床、影像和实验室参数。然而，尽管脑部CT（Cerebral ...
近年来，难治性癫痫（refractory epilepsy）越来越受到医学界的关注。这种癫痫被定义为尽管经过两次适当的抗癫痫药物治疗，仍持续发生严重的癫痫发作。对于药物治疗无效的患者来说，如果能够准确定位癫痫发作起源区（seizure onset zone, SOZ），通过切除或消融该区域的治疗方法可能会具有治愈作用。然而，在美国，通过立体定向脑电图（stereoelectroencephalography, SEEG）电极监测不同脑区的癫痫活动是药物难治性癫痫患者常见的手术评估方法，但这种方法依赖于检测到足够数量的癫痫发作，患者需住院监测数日甚至数周。此外，即使完成SEEG监测，SOZ的精准定位也无法得到保证。因此，研究如何提高SOZ的定位准确性具有重要意义。 这篇论文的主要作者包括Ale...
深度学习放射组学模型结合临床放射学特征预测胰腺导管腺癌患者隐性腹膜转移的开发与验证 背景介绍 胰腺导管腺癌（Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC），一种极为致命的恶性肿瘤，其5年生存率约为11%。其糟糕的预后部分是由于80-85%的患者在出现症状时，已经被诊断出为晚期疾病，不可切除或已经发生转移，包括隐性腹膜转移（Occult Peritoneal Metastases, OPM）。腹膜是PDAC转移的第二常见途径，约10-20%的患者在首次诊断时即表现为腹膜转移，对于这一部分患者来说，早期识别腹膜转移将极大地影响治疗选择以避免不必要的手术。 传统的腹膜转移诊断依赖于计算机断层扫描（CT），但是由于缺乏明显的标志，早期腹膜转移往往难以被发现。诊断性分期...
用深度学习结合乳腺X线摄影和超声图像预测密乳腺女性BI-RADS US 4A病变恶性度的诊断研究 背景介绍 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，具有较高的发病率和死亡率。先前的研究发现密乳腺女性更容易患上乳腺癌。研究指示，亚洲女性的乳腺密度普遍高于非洲裔和白人女性，故对高乳腺密度的亚洲女性进行研究显得尤为重要。 乳腺X线摄影(MG)被认为是筛查乳腺癌的重要手段，并据称能降低30%的乳腺癌相关死亡率。然而，MG在检测密乳腺女性的乳腺病变时表现较差，其敏感性下降至48%-85%，主要由于腺体遮挡等问题。在这种情况下，超声(US)在筛查和诊断密乳腺女性时扮演着不可或缺的角色。对密乳腺患者进行US与MG联合检查可以提高检测率。一个荟萃分析显示，US作为MG的补充手段可以使无症状乳腺癌的检测率平均提高40%...