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脑机接口

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智源独家丨谢赛宁：AI是否需要更强的视觉基础来实现理解和意义?

监督学习基础模型搜索系统

实际上，早在 1990 年，Stevan Harnad 就讨论了符号基础的问题。那时，深度学习还没诞生。人们认为，只有当我们为人类语言或计算机代码赋予某种感知基础，这些符号才有意义。AI 要阻止出现「语义鸿沟」：通常人们在判别图像的相似性时并非建立在图像底层视觉特征的相似上，而是建立在对图像所描述的对象或事件的语义理解的基础上。

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2024-06-21

1470

北理工团队研发一种面向低质量视频目标检测的脑机接口技术

机器人模型视频研发脑机接口

基于脑电图信号的目标检测是一种新的目标检测方法。该方法通过解码操作者观察目标时的特定神经反应来识别目标，具有重要的理论和应用价值。本文重点研究了低质量视频目标的脑电信号检测，突破了以往基于脑电信号的目标检测仅针对高质量视频目标的局限。首先设计了基于脑电图的低质量视频目标检测实验范式，提出了一种基于眼动信号的脑电图片段提取方法，解决了低质量视频目标检测面临的异步问题。然后，分别从时间域、频率域和源空间域分析了低质量视频目标识别过程中的神经表征。根据神经表征设计基于连续小波变换的时频特征，平均解码测试准确率达到84.56%。本文的研究成果为今后基于脑电信号的视频目标检测系统的开发奠定了基础。

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2024-06-21

970

Nature子刊 | ChineseEEG: 一个基于中文语料刺激的高通道EEG数据集

系统存储模型事件数据

研究人员意识到，目前主流的语言处理研究和认知神经科学研究多集中在英语等西方语言上，但全球有数亿人使用其他语言，特别是中文。中文具有独特的语法结构、丰富的字符系统和复杂的语义网络，这使得它在认知处理上可能有着不同于英语的特点。因此，深入研究中文语言的神经机制不仅有助于全面理解人类语言处理的普遍规律，还能为跨文化、跨语言的认知科学研究提供重要的理论依据和数据支持。

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2024-06-21

1660

Nature 子刊 | 共识构建会话增强了未来的神经对齐

网络线性回归论文模型数据

以往的研究表明，对话可以显著影响人们的态度和行为。例如，简短的对话就能增加对反歧视法的支持或影响投票行为。这些影响不仅局限于直接对话的双方，还能通过社交网络扩散，进而影响更广泛的群体。然而，这些研究主要关注的是行为的变化，而忽略了这些变化是否反映了个体内在的信念改变。

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2024-06-19

610

虚实交互这项脑机交互技术重塑运动感知功能

游戏机器人产品系统研发

脑机接口通过大脑与外部设备连接，修复、重塑运动感知功能，是医学领域与人工智能领域共同攻关的发展方向，近年来，受到诸多关注。这一高端科技可以帮助瘫痪、卒中、渐冻人等恢复运动感知功能。

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2024-06-18

740

上海大学杨帮华教授团队提出基于时频特征的多尺度卷积神经网络解码大鼠运动疲劳LFP

设计卷积神经网络工作论文模型

背景意义：运动性疲劳是日常体育锻炼或竞技体育运动中常见的一种现象，它的发生不仅会降低个体的工作能力，同时也会增加个体损伤的机率，其产生机制及其复杂。根据发生部位的不同，可将运动性疲劳分为“外周疲劳”和“中枢疲劳”，并且近年越多的证据表明，运动过程中导致机体运动能力下降的主要原因不但与外周运动系统有密切的关系，而且与中枢神经系统的调控有更为直接的联系。鉴于受试者运动疲劳时大脑机能改变会伴随着脑电信号的变化，因此选择脑电来检测中枢神经系统机能的变化，为探索人类大脑在运动疲劳状态下的工作特征提供参考。

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2024-06-18

1080

伏云发教授等人 | 脑机接口转化为实际应用的综合评价方法：在线 BCI 系统可用性、用户满意度和使用情况

数据分析模型设计系统脑机接口

虽然脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）被认为是一种变革性的新型人机交互，已经取得了长足的进展，但该技术的水平与实际应用之间还有较大的差距。为促进BCI转化为实际应用，已有研究提出在线评价BCI分类算法的金标准，然而少有文献针对整个在线BCI系统提出更全面的评价方法，并且尚没有受到BCI研发界广泛的足够重视。为此，本文首先阐述了从离线BCI数据分析建模到在线BCI系统构建和性能优化的飞跃，接着强调以用户为中心，详述和评述了在线BCI系统转化为实际应用的综合评价方法，包括在线BCI系统可用性评价（包括系统有效性和效率评价）、用户满意度评价（包括与BCI相关方面的满意度评价等）和使用情况评价（包括BCI系统与用户的匹配性评价等）。最后讨论了在线BCI系统可用性和用户满意度评价面临的挑战、BCI功效评价以及BCI与人工智能（Artificial Intelligence, AI）或/和虚拟现实（Virtual Reality, VR）等技术相结合提高BCI系统的智能和用户体验感。期望本文阐述的在线BCI系统评价方法促进BCI转化为实际应用。

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2024-06-06

1860

Nature communications| 无铅双频超声植入物用于无线双相深部脑刺激

模型设计系统效率优化

为了解决这些问题，研究人员探索了多种无线供电技术，其中超声波无线能量传输（UET）技术显示出极大的潜力。与其他无线能量传输方法（如电磁感应或射频）相比，超声波在软组织中的穿透力更强，具有更高的空间分辨率，适用于小尺寸和深部植入物。超声波无线能量传输技术利用传输的超声波携带能量和可编程信息，通过皮肤和软组织为植入设备供电，已被成功应用于各种医疗设备中。然而，现有的超声波能量传输系统大多依赖铅基压电材料，这在生物相容性方面存在潜在风险。因此，开发无铅压电材料成为当前研究的一个重要方向。

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2024-06-05

1130

Neuralink的第一位患者：“这让我感到不可思议”

测试产品计算机软件数据

诺兰德·阿鲍（Noland Arbaugh）仍未完全了解发生了什么，他对自己生活中发生如此巨大而又非凡转变的许多关键细节并不了解——他是如何成为Noland Arbaugh的，著名的半机械人。

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2024-05-23

600

Top期刊 | DGIST和MIT等多家机构联合提出基于PDMS的ECoG电极阵列

性能安全测试开发连接

脑电极在测量大脑活动和将大脑与机器连接方面发挥着关键作用。然而，现有的大脑电极要么是由必须植入大脑的硬材料制成的，比如半导体电路芯片的材料硅，要么是由薄塑料聚合物制成的。这种材料的灵活性有限，或者由于使用薄材料以确保灵活性所产生的安全问题而不能长时间使用。

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2024-05-23

1100

Nature Medicine | 重大进展！无创脊髓电刺激疗法显著改善颈椎脊髓损伤后的手臂和手部功能

医疗数据分析测试开发论文

脊髓损伤(Spinal cord injury ,SCI)是一种严重的中枢神经系统创伤性疾病，它破坏了大脑和脊髓区域之间产生和调节基本神经功能的双向交流。当脊髓损伤发生在颈椎节段时，其后果往往是手臂和手部功能的不可逆转的损害。这会严重影响了脊髓损伤患者的自理能力和生活水平。

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2024-05-22

1670

Nature子刊 | 加州理工学院利用脑机接口实时解码内心言语

脑机接口工作模型数据语音

语音脑机接口（BMIs）将大脑神经信号转换为单词或音频输出，能够让因疾病或受伤而失去语言能力的人能够进行交流。虽然在语音、尝试和模拟语音解码方面取得了重要进展，但内部语音解码的正确率很低，尚未实现实际运用。值得注意的是，目前还不清楚大脑的哪些区域可以被解码。在本文中，两名四肢瘫痪患者在边缘上回（SMG）和初级躯体感觉皮层（S1）植入微电极阵列，他们对6个单词和2个假单词进行内部和发声语音。在两名参与者中，我们发现在SMG的单个神经元和群体水平上，内部和发声言语的显著神经表征。从SMG记录的人口活动，内部口语和发声单词明显可解码。在离线分析中，每个参与者的平均解码准确率分别为55%和24%（概率水平为12.5%），在在线内部语音BMI任务中，我们的平均准确率分别为79%和23%。在参与者1中发现了内部言语、单词阅读和发声语音过程之间共享神经表征的证据。SMG代表单词和伪词，为语音编码提供了证据。此外，我们的解码器通过多种内部语音策略（听觉想象/视觉想象）提高了分类准确度。在两个参与者的实验中，S1的活动被发声调节，而不是内部言语调节，这表明在内部言语产生过程中没有发生声道的发音运动。这项工作代表了一个高性能的内部语音BMI的概念证明。

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2024-05-22

1440

Advanced Healthcare Materials丨深圳先进院鲁艺团队研发一种高鲁棒性的植入式神经电极界面

测试工作科技研发原理

植入式神经电极技术的发展已成为神经环路精准解析过程中的关键研究工具。然而，长期稳定的神经电极界面在活体水平的应用上仍面临挑战。

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2024-05-22

1260

医疗脑机接口技术的法律规制

隐私脑机接口医疗科技数据

正常情况下，大脑意图作用于外部世界需要借助身体的外周神经和运动系统，而脑机接口则绕过了人体这些正常的通路，运用计算机去解读大脑,并且让大脑藉由计算机与外界沟通。脑机接口运行的基本框架，首先是对大脑信号进行实时采集，而后对其进行特征提取与模式识别，最后是将模式识别的结果进行输出，与此同时，外部执行的结果将会对大脑产生一个反馈。

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2024-05-22

1080

Nature子刊 | 脑机接口让患者实现内心言语交流

开发语音脑机接口变量测试

加州理工学院的神经科学家们开发了一种脑机接口（BMI）的设备，通过植入该设备到失去说话能力的患者大脑中，帮着患者通过简单的思考就能实现交流。

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2024-05-22

860

基于脑启发前向机制的图神经网络用于运动想象分类

网络神经网络测试模型数据

脑机接口（BCI）技术利用绕过传统神经和肌肉通路的方式，推动了人脑与外部设备之间的信息交换。在康复、疲劳监测和工业控制等领域，BCI已经取得了成功。其中，电脑图（EEG）作为BCI的重要组成部分，利用信号处理和深度学习技术，特别是在识别和分类运动想象信号方面发挥着重要作用。通过各种方法，包括空间解码技术和特征提取技术，对来自多通道EEG的信号进行分类。尽管已经提出了一些潜在方法，但在处理电极之间的拓扑关系方面仍需进一步优化。同时，图卷积网络（GCN）和神经递质传递中的F-F机制也引起了研究关注，可能为BCI技术带来新的进步。

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2024-05-22

1200

智驾新突破—基于脑电图的驾驶员状态与行为检测在智能车辆系统中的应用综述

基础开发论文系统性能

随着科技的飞速发展，智能驾驶特别是无人驾驶已逐渐成为现实。为了进一步提升道路安全，降低交通事故发生率，基于脑电图（EEG）的驾驶员状态与行为检测技术正不断成为前沿智驾领域的研究热点。由于现阶段自动驾驶系统尚未完全达到SAE国际定义的L5级别自动驾驶，在紧急状况下仍然需要驾驶员的参与，因此相关的人机交互技术仍然不可或缺。

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2024-05-22

2660

卡内基梅隆大学贺斌教授团队：非侵入式脑机接口的深度学习解码

深度学习集合架构性能脑机接口

卡内基梅隆大学贺斌教授团队一直寻求侵入性脑机接口（BCI）的可行替代方案。2019 年，该研究小组利用非侵入式 BCI 首次成功演示了意念控制机械臂持续跟踪计算机光标的能力。

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2024-05-06

3670

Nature子刊 | 使用非侵入式超高密度记录方法绘制大脑中央沟图谱

数据系统性能测试模型

本文评估了使用带有镀金电极点的柔性印刷电路板（PCB）的超高密度脑电图（uHD EEG）系统。电极间距离为8.6mm，电极直径为5.9mm，电极密度高于市场上市售的脑电图系统。图1a描绘了标准化的电极定位系统。10-20系统中的21个标准位置是深灰色的。图1a还包括另外两个系统：10-10系统（标记为填充的浅灰色圆圈）和扩展的10-10系统（标记为浅灰色圆圈）。本文中的uHD脑电图系统由图1a中的小黑圈和图1b，c中的填充小黑圆圈表示。使用MATLAB（R2019b）的EEGLAB工具箱对收集到的数据进行预处理。我们采用平均去除法进行基线去除，并对0.5~40Hz的数据进行时域变换。用标记“1”分为“试验×通道×时间样本”格式。

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2024-04-26

1090

液体都“智能”可编程了？哈佛新型超材料登Nature，粘度、透明度、弹性可变

编程论文软件设计机器人

最近，一种被称为“智能"液体的多功能可编程的新型超材料——Metafluid，登上了Nature。

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2024-04-19

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