美国佛罗里达州立大学生物医学科学系在Annual review of clinical psychology杂志发表文章，综述了事件相关电位（ERP）在临床心理学中的运用。ERPs是对大脑活动的直接测量，可用于临床研究。它们可与连续的个体差异和分类诊断联系，以阐明相关疾病和特征之间的相似性和差异性。ERPs可以与遗传风险相联系，作为发育轨迹和应激反应的调节因子，还可用来识别那些有更高精神病理学风险的人，尤其是当与其他神经和自我报告测量方法结合使用时。ERP可以为精神病理学的发展和风险提供模型。最后，ERP可作为现有和新干预、预防工作的目标。综述表明ERP将在识别、预测、治疗和预防精神障碍方面做出更大的贡献。
为了比较一个被试两种条件下的ERP，需要首先为两种条件各创建时间段的dataset。在本实验中，一半的目标刺激呈现在位置1，一半的目标刺激呈现在位置2。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)，QQ交流群：903290195
认知障碍是帕金森疾病（PD）中常见的一个非运动性症状。但是在个体之间的认知变化的本质特点有着很大的差异。根据双症侯群假说，一组患者的特点是执行功能的缺陷，这可能与额叶纹状体功能障碍有关；其他患者主要表现为非额叶相关的认知损伤，迅速发展为帕金森疾病痴呆（PDD）。本文对事件相关电位（ERP）的研究进行了全面的回顾，通过ERP方法来证明PD中认知损伤的这种异质性特点。本综述提供了证据，显示PDD中出现P3b和失匹配负波的改变，但这不存在于非痴呆PD患者中，表明这些ERP成分的改变组成了PDD的电生理标记。相反，执行功能相关的ERP成分比如，NoGo-P3，N2以及错误（相关的）负波（Ne/ERN），在非痴呆PD患者中似乎以一种多巴胺依赖的方式减弱。因此，ERP的结果证实并得到了PD患者中认知损伤异质性的不同电生理标记。本文讨论了ERP方法的局限性和开放性问题，并提供了未来ERP研究的方向和预测。本文发表在Neuroscience and Biobehavioral Reviews杂志。
动作电位：是一种离散的电压尖峰，而且从细胞体的轴突起始处想轴突末端传递，然后在末端释放神经递质。
操作： Tools > Run ICA，具体操作参照eeglab教程系列(12)-使用ICA分解数据的第三步。
在β地中海贫血（β-TM）领域的ERP研究很少，且局限于儿童。SivanRaz,Ariel Koren和Carina Levin在British Journal of Haematology的文章指出，采用ERPs探讨成年β地中海贫血（beta thalassaemia major, β-TM）患者与健康对照者的认知神经功能差异。本研究采用停止信号任务（stop-signal task）测量注意力和反应抑制功能（二者是执行控制的指标），并将行为任务表现、ERPs和血红蛋白水平进行相关分析。结果显示，β-TM患者的认知能力受损、反应时间比对照组长、血红蛋白水平与Go刺激反应时负相关。β-TM患者的神经活动明显改变，反映在几个任务相关的ERP成分（P1、N1、P3）峰值增大。可能的解释是，β-TM患者在应对认知挑战时需要调用更多的认知资源。血红蛋白水平与各ERP成分存在显著相关性，血红蛋白越低，ERP波幅越高。
操作： Tools > Run ICA，具体操作参照eeglab中文教程系列(11)-使用ICA分解数据 的第三步。
SYN2421型IEEE1588工业以太网交换机是一款支持IEEE1588网络测控系统精确时钟同步协议的高性能网管型工业以太网交换机，支持基于硬件时间戳的IEEE1588v2，支持主时钟、从时钟、BC、P2P TC和E2E TC等多种时钟模式，具有4路千兆光口和20路千兆电口，产品符合FCC、CE、ROHS标准。
人脑有一个独特的能力：信息处理能力。负责大脑信息处理任务的是一种叫做神经元的细胞。它们负责从其他大量神经元中获取信息、处理并将信息传递给其他神经元。它们之所以能完成这些工作，主要是由神经元的生物物理特性决定的。
second level A matrix (likelihood mapping) mediates the ascending and descending messages between hierarchical levels. This structure also entails that the second-level model must operate at a slower timescale than the first-level model, because each observation in the second-level model (i.e., each time point in a second-level trial) corresponds to the results of (i.e., posterior beliefs after) a complete trial in the first-level model. Thus, there are as many first-level trials as there are time points in a second-level trial.
最近的技术进步使低成本和高度便携的大脑传感器得以发展，如内置预放大电路的干电极，可以在实验室之外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活情况下(如操作飞机)监测“大脑工作”开辟了前景广阔的前景。然而，有必要在真实的操作条件下对这些传感器进行基准测试。
选择性注意可以通过注意增益与降低神经噪声来增强对感觉信息的处理。然而，这两种机制在多大程度上有助于改善注意过程中的知觉表现仍然存在争议。本文假设：采用哪种选择性注意机制取决于任务训练的持续时间。本研究通过一项典型的选择性空间注意ERP实验范式，经过1个月内20次脑电测试，采用系统而丰富的论证，得到重要的结论：注意增益在训练早期起主导作用，但在训练后期起主导作用的是神经噪声降低。这一观察结果对于理解注意机制以及推广使用不同模型系统(例如，人类和非人类灵长类动物)的研究结果具有重要意义。本研究发表在著名杂志《PLOS Biology 》上。
要完成该操作，必须保证已加载数据和电极位置数据，同时还要对数据进行提取epoch，并对数据进行ICA处理，操作如下：
该团队将实际物体建模为子类，在黎曼切线空间中训练了专门的分类器，其中每个分类器都合并其他物体的数据从而实现正则化。
出自：A step-by-step tutorial on active inference and its application to empirical data 图12 图13 ，论文提供了代码。
关于高小榕教授的介绍，可以查看本社区之前分享的《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
在进行EEG数据分析时，需要进行各种预处理来筛选、清洗得到较好的EEG数据，所有这些预处理步骤都需要就数据的预期影响做出明智的决定。
一般说来，传统脑机接口(BCI)系统的交互过程依靠一个图形化的用户界面，不利于设备的便携性。而一种无屏幕的BCI可以通过让机器人在外界环境中发出刺激从而实现更直接的命令其中机器人使用激光光点凸显环境中的候选对象，而用户的目标则从脑电图（EEG）的诱发信号中解码得来。这种方式对于BCI系统功能结构的升级提供了一种开创性思路，但同时为EEG分类的可靠性带来了挑战。
当网络业务不可用、设备指示灯有规律的一起闪烁、登录设备出现卡顿等现象时，表明网络中可能存在二层环路。
本研究旨在确定为期4周的目标导向性伸手（抓取任务）的运动想象训练（MIT）是否会以相同的方式影响伸手（MIR）和抓取（MIG）运动想象的皮质活动。
[注意：ERP成分通常使用类似P1、N1这样的符号来表示波形的极性和所处时间位置。不能简单地将这些符号同基于脑内活动的特性相联系。因为，来自于不同感觉通道的成分，一般没有任何功能上的相关，但它们用同一套符号表示。它们只是在波形上具有相同的极性和相同的时间位置而已。比如听觉的P1与视觉的P1成分是无关的。]
请点击上方蓝色“思影科技”四个字进行关注，获取更多精彩内容。 感觉神经性听力损失的被试经常在复杂听觉场景中难以区分目标语音，尽管如此糟糕的空间听力经常出现在听力损失的被试中，但两者之间的直接证据还很缺乏。来自波士顿大学的Lengshi Dai等人认为是感觉神经性听力损失的人群是由于空间分辨力差导致难以部署选择性注意（正常情况下选择性注意可以筛除干扰声），从而难以区分目标声音。该研究发表在PNAS杂志上。 关键词： 脑电 ERP 听力损失 听觉注意 研究人员首先募集了两组被试，一组听力正常（N=25），一
我们公众号之前曾经推送过类似的推文，但当时推荐的书籍不是很全面，另一方面笔者最近又看了不少经典的脑电书籍，因此在这里就重新做一个梳理，把一些经典的EEG脑电方面的教材推荐给大家，希望对EEG领域的同学和研究者有所帮助。
EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神经生理学学科之间的连接，并能够捕获ERP或基于傅里叶分析未观察到的过程（如连通性）。但是，本文献综述表明，脑电时频分析尚未被发展认知神经科学领域所广泛应用。因此，本文从概念上介绍时频分析，为了让研究人员便于使用时频分析，还提供了一个可访问脚本教程，用于计算时频功率（信号强度）、试次间相位同步（信号一致性）和两种基于相位的连接类型（通道间相位同步和加权相位滞后指数）。
[摘要] 在技术引导的新一轮颠覆性浪潮中，各大企业正运用智能赋权来进行战略布局。智能赋权能够结合运用最优化、人工智能和机器学习等数据和技术，用机器智能增强人类智能。了解智能赋权的前景和现状，根据企业自
关于运动相关脑震荡的长期影响研究所知甚少，研究结论存在争议。部分研究认为运动性脑震荡不存在长期影响，而更多研究认为即使一次简单的脑震荡也可造成神经退行性改变的发生。越来越多的研究认为，无论老少，运动员均存在临床或者亚临床相关脑改变，造成多种长期的影响。本文总结脑震荡的病理学特点，重点回顾电生理及神经影像的发现。同时对神经行为及神经认知的改变，尤其是与慢性创伤性脑病的关联进行阐述。探讨文献中的所存在的缺陷及未来的研究方向。本文发表在The Neuroscientist杂志。
上述EEG公开数据集汇总整理参考Github用户：meagmohit,Github地址：https://github.com/meagmohit/EEG-Datasets
视频和音频媒体是常用的娱乐方式。当音量差异较大时，用户需要调节设备的音量。如果能够在无需身体动作的情况下控制音量大小，体验可能更加舒适。对于有些由于受伤或疾病等原因无法手动调节音量的人来说自动音量控制系统更具吸引力。近日，日本长冈技术科学大学工程学院研究团队开展了基于脑机接口开发一种自动音量控制系统的研究，利用EEG测量的脑活动来控制外设的音量，而无需进行物理调节。相关研究成果已发表在《Heliyon》期刊。
「对于 2019 年数据科学、机器学习和人工智能，我们做出了 5 个预测。同时还回顾一下去年做的预测，看看有哪些是真的发生了。 」
虽然越来越多的人们承认，即使是年幼的婴儿也能检测到听到的和看到的言语之间的对应关系，但普遍的观点是，在婴儿开始牙牙学语或说话之前，与言语产生相关的口腔运动不会影响言语感知。我们调查了多模态言语对说话前婴儿的听觉言语感知的影响程度。我们使用事件相关电位(ERPs)来检测感觉运动对婴儿发音运动的作用如何影响3个月大婴儿的听觉言语感知。在实验1中，在不匹配范式下，两种语音对比(/ba/-/ɗa/；/ɗa/-/ɖa/)存在ERP辨别反应，表明婴儿在听觉上辨别了这两种对比。在实验2中，抑制婴儿自身的舌尖运动仅对/ɗa/-/ɖa/对比的早期ERP辨别反应有破坏性影响。同样的发音抑制对/ba/-/ɗa/和/ɗa/-/ɖa/的感知有截然不同的影响，前者在产生过程中需要不同的发音器(嘴唇和舌头)，后者要求两个音节都需要舌尖运动作为发音的地方。这两种对比的发音差异很好地解释了舌尖抑制对3个月大婴儿的语音对比变化感知的神经反应的显著影响。结果表明，口头运动抑制和言语辨别之间的关系具有特异性，这一结果表明听觉和运动言语表征之间的映射在说话前的婴儿中就已经存在了。
这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集，这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的。它包括43名健康的参与者执行视觉命名和拼写任务，视觉和听觉命名任务和视觉工作记忆任务，以及静息状态。HD-EEG数据以脑成像数据结构(bid)格式提供。这些数据集可以用来(i)追踪大脑网络动力学和在不同条件下(命名/拼写/其他)的次秒级时间尺度,和模态(听觉、视觉)的快速重新配置和相互比较,(ii)验证几个方法中包含的参数，这些方法是用来通过头皮脑电图估计大脑皮层网络,例如最优通道数量和感兴趣区域数量的问题，以及(iii)允许到目前为止使用HD-EEG获得的结果的再现性。我们希望，这些数据集的发布将推动新方法的发展，可以用来评估大脑皮层网络，并更好地了解大脑在休息和工作时的一般功能。 数据可从https://openneuro.org免费获取。 1.1.背景和概要 新的证据表明，来自于空间上遥远的大脑区域之间的通信导致大脑功能（失能）。尽管在过去的几十年里，功能性磁共振成像已经给神经科学带来了革命性的变化，但其固有的时间分辨率较差，这是限制其用于跟踪快速大脑网络动态的主要缺陷，而这种网络动态是多个大脑(认知和感知运动)过程执行的基础。脑电图/脑磁图(EEG/MEG)是一种独特的非侵入性技术，能够在毫秒的时间尺度上跟踪大脑动态。 在无任务范式和任务相关范式下，已经有一些研究使用脑电图/脑磁图源连通性方法来跟踪大脑皮层网络。然而，尽管人类连接组项目(HCP)和几个脑电图数据集的MEG数据集模型得到了人们的称赞，但只有很少的数据可以同时用于休息和任务，并且在不同任务中开放获取的高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据仍然缺失。 HD-EEG与复杂的信号处理算法相结合，正日益将EEG转变为一种潜在的神经成像模式。最近的脑电图研究揭示了在休息和认知任务期间跟踪快速功能连接动态的可能性。此外，一些研究报告了HD-EEG数据(与低脑电通道密度相比)在某些病理条件下的潜在应用，如癫痫网络的定位和神经退行性疾病中认知功能下降的检测。此外，新出现的证据表明，在一定程度上，使用HD-EEG可以捕获皮层下的结构。在这种背景下,无任务和任务相关的可用性开放HD-EEG数据库正在快速成为强制性的(i)解读(次秒级)重组的脑功能网络在认知,(ii)开发新的信号处理方法,充分估计大脑皮层网络和(iii)允许使用HD-EEG到目前为止结果的再现性。 在此，我们提供了第一个开放获取的HD-EEG(256通道)数据集，在休息状态和4种不同的任务(视觉命名、听觉命名、视觉拼写和工作记忆)下记录。部分数据已经被用于开发和分析各种信号处理方法。 特别地，我们的努力集中在对休息和图片命名期间的脑功能网络的估计上。然而，这些研究都没有描述数据集的细节，而且到目前为止的工作只用了小部分数据。在这项工作中，我们提供了所有必要的细节和一个开放的数据库，以便国际科学界能够在无任务和与任务相关的范式中自由地产生对大脑功能的更好的理解。这也将有助于新方法的开发，以提高目前使用的HD-EEG评估皮质脑网络的技术的准确性，并通过比较结果和未来的meta分析来使得这些技术互相面对。我们希望这个数据集将有助于使脑电图源空间网络分析成为一种成熟的技术，以解决认知和临床神经科学中的一些问题。 1.2 方法 1.2.1 数据采集 数据是2012年至2017年在法国雷恩进行的两项不同实验中收集的。第一数据集包括视觉对象名字的命名和拼写(图1)。第二个数据集包括静息状态、视觉/听觉命名和视觉工作记忆任务(图2)。同样的设备中使用的数据集和录音都在同一个地方(雷恩大学医院中心)。采用HD-EEG系统(EGI,256个电极)以1 KHz采样率记录脑活动，电极阻抗保持在50 k ω以下。两项研究的参与者是不同的。他们提供了参与的书面知情同意，并完成了一些纳入/排除标准问卷(总结见表1)。参与者坐在法拉第结构房间的扶手椅上。房间由百叶窗减弱的自然光照亮。我们的参与者的头大约位于屏幕前1米。图像以白色背景上的黑色图画的形式集中呈现，没有任何尺寸修改(10厘米x 10厘米)。这种设置对应于从注视点的最大靠近度2.86度的视角，从而使整个图像处于参与者的中心凹视野内。声音通过50瓦的罗技扬声器显示，没有任何音频隔离的可能性。
工业物联网（IIoT）解决方案正迅速成为获得竞争优势的关键，使企业能够进入新的商业模式和市场。当然，物联网是一个扩展的范畴，涵盖了从传感器和旧式设备到网络、基础设施和数据存储等一系列组件。挑战在于构建一个系统，使所有这些不同的组件以支持组织业务目标的方式协同工作。
传统的ERP的数据分析方法存在一些严重问题，例如时间窗口和感兴趣区域的随意选取，以及潜在的多成分的混合。时间主成分分析可以有助于解决这些问题，但是它在发展心理学应用中却有一些其他困难，比如年龄差异导致的成分结构差异（违背了测量一致性）。所以，本研究主张对群组运用单独的主成分分析法（Separate PCAs），可以重新缩放单独PCA的结果到原始单元，再进行推理统计。本文使用来自儿童和成人群体的真实数据演示了PCA在发展研究问题上如何应用，同时，还探讨了该方法的一些缺陷。
目的：行为抑制（behavioral inhibition ,BI）是儿童早期发现的一种气质，是导致后面社交焦虑的危险因素之一。然而，社交焦虑的发展机制仍不清楚。为了更好地理解社交焦虑的出现，需要对行为/神经水平的变化进行纵向研究。马里兰大学的研究者结合ERP技术对此进行了深入研究，结果发表在Journal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry杂志。
“脑机接口”（Brain Cpmputer Interface, BCI）研究的核心是在大脑和外部设备之间建立直接的联通通路，因此脑机接口也被誉为“人工智能的顶级科学”。脑机接口（BCI）通过计算机信息处理技术理解人的意图，并将此意图转化为对外界的控制命令，实现大脑对外部世界的直接控制。目前的脑机接口应用主要有以下几个方面[1]：
来自美国南加利福尼亚大学的Dennis等研究者在Neurology杂志发表研究，联合EEG及DWI研究儿童脑外伤后白质纤维损伤的发展轨迹。该研究来自NIH所支持的儿童脑损伤康复研究项目（The Recovery After Pediatric Brain Injury Study，RAPBI）。
大脑活动和连接分布在三维空间上并在时间上演变，这对于高时空分辨率的脑动态成像是非常重要的。脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）是无创测量方式，测量编码大脑功能的复杂神经活动及其相互作用。电生理源成像（ESI)从EEG和MEG中估计出潜在的脑电源，它提供了高时空分辨率的大尺度脑活动和脑连接成像。电生理源成像和功能磁共振成像的结合可以进一步提高时空分辨率和特异性，这是任何一种技术都无法达到的程度。来自明尼苏达和卡内基梅隆等大学的研究者在Annual Review of Biomedical Engineering发文，其回顾了近三十年来电生理源成像的方法学进展，其未来可发展为一种功能强大的神经成像技术，用于基础神经科学和临床神经科学研究。
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
高清视频传输系统传输系统是整个社会治安视频监控网络的数据传送平台，承担着平安城市从接入点中心以之间的视频数据传输重担，是搭建整个监控网络的血脉，因此，治安视频监控网络传输系统将采用全数字化的计算机网络传输系统，从监控点的接入到监控中心的数据汇聚完全采用全数字化通道，整个传输网络结构主干万兆汇聚，千兆到监控点接入，户外接入层交换机选用宽温宽压工业级交换机产品，保证视频数据的无阻塞、无延迟传输以及与原有公安专网平台的无缝高速连接，并且通过统一的网络管理系统保障城市整体监控传输网络的安全。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
