系统评估欧几里德对齐与深度学习在EEG解码中的应用 背景介绍 脑电图（EEG）信号由于其无创性、便携性和低采集成本，广泛用于脑机接口（BCI）任务。然而，EEG信号存在低信噪比、易受电极位置影响及空间分辨率差等缺点。随着深度学习（DL）技术的进展，该技术在BCI领域表现出色，甚至在某些情况下超过了传统的机器学习方法。然而，DL模型对数据需求量大是其主要障碍。多受试者数据的迁移学习（Transfer Learning， TL）通过共享数据能够更高效地训练DL模型。欧几里得对齐（Euclidean Alignment，EA）因其易用性、低计算复杂度和与DL模型兼容性，逐渐受到关注。但现有研究对EA结合DL的全局和个体模型训练效果评估较少。这篇论文旨在系统性评估EA和DL结合对BCI信号解码训练性...

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...

背景介绍 事件相关电位（Event-Related Potentials，ERPs）的研究提供了关于大脑机制的重要信息，尤其在解释各种心理过程时具有独特优势。在这些研究中，通常在被试执行特定任务时记录多通道脑电图（EEG），根据刺激类型和被试反应将试验分为不同类别，并取各类别试验的平均值计算ERPs。记录头皮表面的ERPs有较好的时间分辨率，但由于体积传导效应，其空间分辨率较低。 解决体积传导问题的一种方法是使用盲源分离（Blind Source Separation，BSS）方法。若BSS方法用在单次试验数据间，其主要目标是更准确地刻画个体ERPs；若BSS方法用在个体ERPs数据间，其主要目标是识别大脑反应的共性特征。然而，目前的大多数BSS算法并不能充分考虑ERPs噪声的复杂特性：空间...

神经细胞生长糖胺聚糖水凝胶促进严重创伤性脑损伤后的功能恢复 创伤性脑损伤（TBI）是一种严重的神经系统疾病，其治疗的复杂性多年来困扰着医学界。创伤性脑损伤不仅会导致患者立即的神经功能丧失，还会引起长时间的组织萎缩，导致长期残疾。为了解决这一问题，研究者们一直在探索如何促进脑组织的修复与功能恢复。本次，我们将介绍《neuritogenic glycosaminoglycan hydrogels promote functional recovery after severe traumatic brain injury》这篇发表在Journal XX上的研究论文。 一、研究背景与目的 创伤性脑损伤（TBI）分为轻度、中度和重度，而严重创伤性脑损伤（sTBI）不仅引发神经细胞的快速死亡，还导致脑...

神经电极在慢性植入过程中对小鼠神经功能连接的层依赖性影响 引言 该研究探讨了慢性植入微观电极对小鼠C57BL6野生型小鼠脑内神经功能连接的长期影响。植入脑内的电极能够进行神经信号的记录和电刺激，在脑机接口（Brain-Computer Interface, 简称BCI）系统中有着广泛的应用，如恢复运动控制和感官感知。然而，随着时间的推移，植入电极记录到的信号会逐渐衰退，该退化被认为是“异物反应”（Foreign-Body Response, FBR）造成的。然而，FBR如何具体影响植入周围区域的神经回路功能及其稳定性尚不明确。本研究旨在揭示长期FBR如何改变局部神经回路功能，深入理解其对BCI解码装置的影响。 研究背景与目的 植入神经电极虽然有潜在的应用价值，然而其在记录灵敏度和稳定性上仍存...

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 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...

外周神经几何形状和局部解剖对磁刺激时间常数的影响 背景介绍 快速切换的磁共振成像（MRI）梯度场会在人体内产生足够强的电场，导致外周神经刺激（Peripheral Nerve Stimulation, PNS），限制成像速度和分辨率的提高。PNS阈值强度-持续时间曲线被广泛用于表征周期波形的刺激阈值，并用时间常数（Chronaxie）和基础电压（Rheobase）参数化。现行的MRI安全标准依赖单一的时间常数值来表征所有神经的反应。然而，实验结果显示外周神经的时间常数值相差一个数量级。由于观察到多样的时间常数值以及该值在MRI安全模型中的重要性，深入了解导致时间常数变异的机制变得至关重要。 论文来源 此研究成果由Natalie G. Ferris、Valerie Klein、Bastien ...

前运动阶段的脑电图帮助脑机接口识别运动意图 背景与研究目的 脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)是一项通过神经信号直接翻译人类意图以控制设备的技术，具有广泛的应用前景[1]。脑机接口有可能改变日常生活、娱乐、通信、康复以及教育等多个领域。然而，现阶段基于运动意图的脑机接口存在一些挑战，特别是前运动阶段的脑电图（EEG）特征不明显且容易受注意力影响，这制约了运动BCI性能的提升。 基于上述背景，河北工业大学健康科学与生物医学工程学院、可靠性与智能化电气设备国家重点实验室和天津生物电磁技术与智能健康重点实验室的Yuxin Zhang、Mengfan Li、Haili Wang、Mingyu Zhang和Guizhi Xu（通讯作者）针对如何在前运动编码时加入准备...

单次跨频率双焦点tACS调节年轻健康人群和中风患者视觉运动网络活动的研究报告 学术背景与研究意义 在神经科学研究中，神经振荡在调控脑区内和脑区间的通讯中扮演着重要角色。长距离相位同步化为跨区域通讯提供了基础，并且在调节信息处理流以适应认知需求方面具有重要作用。例如，α频段（8-13 Hz）被发现与视觉和触觉整合任务表现的提升相关，而高α频段的同步化则可以减少反应时间（Lobier，Palva & Palva, 2018）。这种现象在视觉系统尤其明显，α（8-13 Hz）和ɣ（>40 Hz）振荡的动态耦合，即相位振幅耦合（PAC），在促进有效神经处理方面起到了关键作用（Canolty et al., 2006; van Kerkoerle et al., 2014）。为此，跨频率（alpha-...