基于情感脑电信号时-频-空特征的3D密集连接网络

©PaperWeekly 原创 · 作者｜蔡晞阳 学校｜北京交通大学 研究方向｜时间序列分析与挖掘 ‍ ‍ 本文介绍一篇北京交通大学网络科学与智能系统研究所于计算机领域顶级会议 A

2021脑机接口机遇与挑战

关注“心仪脑”查看更多脑科学知识 关键词：文献综述、脑机接口 ​ 01介绍 脑机接口 (BCI) 是一种大脑与计算机或外部设备之间直接且双向通信的技术，这种技术不涉及肌肉刺激。 脑机

多模态自编码器从EEG信号预测fNIRS静息态

导读 本研究介绍了一种深度学习架构，用于评估40名癫痫患者的多模态脑电图(EEG)和功能性近红外光谱(fNIRS)记录。长短期记忆网络和卷积神经网络集成在一个多模态序列到序列的自编码器中。训练后的神

机器学习 | 基于脑电图对建筑工人的工作负荷检测

摘要：        建筑工人承受着过度的压力，这对于他们的安全和健康产生了不利影响，因此早期压力的识别对于工人的压力管理显得尤其重要。在这方面，脑电图(EEG)已被广泛应用于临床领域，其通过分析脑

【python+E-prime+fNIRS】探究认知资源在情绪与认知灵活性中是否存在中介效应课题

【写在前面：这是笔者心理学的本科毕业设计内容，在此记录设计中所包含的部分思路、代码操作和设计步骤，方便后续查阅和学习，希望对大家有点帮助，对于不足之处，也希望各路大佬可以不吝赐教。本文为作者原创文章，

Neuron：大脑皮层区域的原理及其对神经成像的启示

大脑皮层区域应当约束我们研究大脑如何执行行为和认知的方式。皮层组织中一个基本概念是区域化:即大脑皮层被划分为离散的区域。在本报告第一部分,我们将回顾非人类动物研究是如何通过揭示以下内容来阐明皮层区域化

Biological Psychiatry：失眠亚型在大脑结构连接上表现出差异性偏离

背景：失眠障碍是最常见的睡眠障碍。更好地理解与失眠相关的大脑偏离可能会启发更好的治疗方法。目前对失眠人群内部异质性认识不足可能会模糊对所涉及脑回路的检测。在本研究中，我们调查了结构性脑连接偏离是否在最

图神经网络和机器学习分析功能性神经影像用于理解精神分裂症（含代码）

背景       图表征学习能够通过利用网络结构和节点特征来检测拓扑模式。我们的探索基于将图神经网络架构和机器学习应用于静息态功能性磁共振成像(rs-fMRI)数据，以检测精神分裂症。我们的研究采用

010基于CNN-LSTM的EEG-fNIRS混合图像构建与分类-2022

EEG-fNIRS-based hybrid image construction and classification using CNN-LSTM 社会技术系统中不断发展的人机交互和进步使得通过

老年人静息态脑电活动中节律性和非节律性变化及其与认知的关联

虽然许多大脑的结构和生化变化以前与年龄增长相关联，但关于神经网络功能属性的研究结果，反映在其电生理特征中，仍然相当有争议。这些差异可能源于多个原因，包括决定α频段总体频谱减慢的多种因素以及节律性和非节

在静息态脑功能成像中超越因数据处理与分析所导致的变异

当领域缺乏共识的标准方法和可获取的基准真值时，可重复性可能更多地是一种理想而非现实。功能性神经影像学就是这样一种情况，存在着广泛的工具和处理流程空间。我们对五种独立开发的功能性磁共振成像（fMRI）最

比较婴儿fNIRS数据的不同预处理流程

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 导读 功能近红外光谱(fNIRS)是认知神经科学中一种重要的神经成像技术。但对于最佳的预处理流程还未达成共识。这个问题是非常有价值的，

“多模态”概念深度解读之EEG-fNIRS同步

关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分 关键词：多模态、脑机接口、EEG-fNIRS 在之前的推文中，我们已经对实现多模态研究的方法做了介绍（详情参照：认知神经科学中实现多模态研究的几种方法http

深入浅出多模态：多模态任务及数据集介绍

《深入浅出多模态》:多模态任务介绍与背景 一、多模态的概念与应用 多模态大模型在许多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、计算机视觉、音频处理等。可以用于文本和图像的语义理解、视频的分类和识别、音

fNIRS信号处理方法的统计结果差异

背景：功能性脑血氧成像(fNIRS)研究已进行20多年，但在信号处理上仍缺乏共识。成熟研究人员和初学者在认知上存在巨大差异。 问题：fNIRS最常见的一个主要问题是没有考虑与神经血管耦合无关的，可能