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Nature子刊 | 纽约大学团队提出基于深度学习和语音生成技术的脑电-语音解码。解码模型的因果性对大脑-计算机接口(BCI)应用具有重大意义:因果模型仅利用过去和当前的神经信号生成语音,而非因果模型还会使用未来的神经信号。通过对比 ResNet 和 Swin 解码器的因果与非因果模型,研究发现,听觉皮层在非因果模型中的贡献更大,这强调了在实时...
心音表征学习:浅层模型与深层模型的比较研究。深度学习模型在处理大规模数据时能够学习到更鲁棒和泛化的特征。在深度频谱迁移学习方法中,首先将心音信号转换成梅尔谱图,然后通过预训练的深度卷积神经网络提取高级特征,最后使用这些特征构建支持向量机模型。可以看到,对于任务1和任务2,基于ComParE特征集的模型的性能最好,与之前的研究一...
Neural Networks: 山东大学团队提出余弦卷积神经网络用于癫痫脑电检测。由于所提出的余弦卷积必须计算不能被直接量化的余弦函数,因此研究团队为余弦卷积网络模型建立了一个量化的余弦查找表来计算余弦值,通过最小化归一化浮点参数激活分布与归一化量化参数激活分布之间的KL散度值来确定最优激活阈值。硬件测试结果表明所提出的基于余弦卷积神...
基于在线脑电图的运动框架解码运动意图。此外,“movlook”活动扩展到lef运动区,这与被执行的运动对侧的运动区相对应(图2c)图2 身体健全的参与者,目标导向的运动意图的结果。图3 身体健全的参与者,轨迹解码结果。在本文中,我们提出了一个快速在线研究的结果,整合了自然运动控制的三个方面,即目标导向的运动意图、运动轨迹解码和错误处...
图1 由神经科学驱动的仿生神经修复装置的发展仿生神经刺激范式是通过利用一个真实的足底传入神经(FootSim)的电子模型来设计的。图 2 仿生神经刺激模式设计使用一个真实的传入或与整个真实的人群(FAI/FAII/SAI/SAII/FULL足底传入的人口模型(FootSim)神经刺激动力学通过体感神经轴传递。在躯体感觉神经轴的多个层次上诱发的神经反应神经轴多...
也许通用脑机接口能实现。上图为受试者之间脑机接口迁移学习的纵向框架。c1.1) 通用重定位(GR)框架:在在线会话期间,将na?ve受试者的样本与专家的样本实时匹配。d1.1) 个人调整重定位框架:GR之后,输入的na?ve受试者标注数据用于调整专家解码器的参数。每个受试者最后两次在线会话的 EDS 均值,然后是每个 BCI 任务中相应框架(GR 或 PAR)内...
深部脑刺激(DBS)技术是通过改进心脏起搏器而发展起来的,在20世纪80年代后期进入“现代”DBS时代之后的近20年时间里几乎没有什么进展和发展(见图1)。图2 DBS电极配置。在慢性状态下,电极的胶质包埋、电极位点上的蛋白吸附以及电极-电解质界面的离子环境特征决定了电极-组织界面的电特性。同样,在进行丘脑核腹外侧部(Vim)DBS治疗的特发...
Nature子刊 | 非仿生控制策略让你的仿生假肢实现任意控制。为了测试生物模仿控制对设备内在性、学习和自动性的影响,研究人员比较了生物模仿和非生物模仿控制策略在非残障参与者学习如何控制可穿戴肌电仿生手的表现。在学习更复杂的灵巧和手势切换控制时,不论控制策略如何,仿生控制并未显示出优势。a,训练参与者在所有仿生手姿势上提高了控...
然而,一些公众对BCI存在不准确或错误的认知,一些媒体,甚至一些BCI研发者、BCI制造商或BCI技术监管者对BCI存在误导性或炒作的宣传,使公众对BCI有过高的期望。本文针对一些公众对BCI存在不准确或错误的认知,以及一些媒体,甚至一些BCI研发者、BCI制造商或BCI技术监管者对BCI存在误导性或炒作的宣传,阐述了BCI若干不准确或错误认知与误导性...
为了克服现有方法的局限性,中科院自动化所的周琼怡、杜长德等人提出了一种大模型引导的多被试视觉神经信息语义解码方法,该方法利用视觉刺激在CLIP表征空间的拓扑关系,引导多被试神经表征的学习。初级Token 和高级 Token 在自注意力网络中与不同脑区的神经信号进行交互,得到对应的表征,该表征最终被用于多被试语义解码。基于表征相似性分析...
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