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Diabetes mellitus and glymphatic dysfunction:Roles for oxidative stress,mitochondria,circadian rhythm,artificial intelligence,and imaging
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作者 Kenneth Maiese 《World Journal of Diabetes》 SCIE 2025年第1期39-48,共10页
Diabetes mellitus(DM)is a debilitating disorder that impacts all systems of the body and has been increasing in prevalence throughout the globe.DM represents a significant clinical challenge to care for individuals an... Diabetes mellitus(DM)is a debilitating disorder that impacts all systems of the body and has been increasing in prevalence throughout the globe.DM represents a significant clinical challenge to care for individuals and prevent the onset of chronic disability and ultimately death.Underlying cellular mechanisms for the onset and development of DM are multi-factorial in origin and involve pathways associated with the production of reactive oxygen species and the generation of oxidative stress as well as the dysfunction of mitochondrial cellular organelles,programmed cell death,and circadian rhythm impairments.These pathways can ultimately involve failure in the glymphatic pathway of the brain that is linked to circadian rhythms disorders during the loss of metabolic homeostasis.New studies incorporate a number of promising techniques to examine patients with metabolic disorders that can include machine learning and artificial intelligence pathways to potentially predict the onset of metabolic dysfunction. 展开更多
关键词 Artificial intelligence Circadian rhythm Clock genes Diabetes mellitus magnetic resonance imaging Glymphatic pathway MITOCHONDRIA Oxidative stress Programmed cell death Sleep fragmentation
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教育智能体如何提供更有效的支持?——基于EEG信号的脑机制与优化策略探究
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作者 王雪 孙明琳 +1 位作者 杨洁 邓丽 《电化教育研究》 北大核心 2025年第2期49-56,共8页
教育智能体在数智空间中可扮演虚拟教师等角色并提供各类育人功能,对学习者的认知和情感发展有着重要影响。研究基于多媒体学习认知情感理论,利用教育智能体为学习者提供不同类型的认知支持与情感支持,并借助EEG信号探究不同类型的支持... 教育智能体在数智空间中可扮演虚拟教师等角色并提供各类育人功能,对学习者的认知和情感发展有着重要影响。研究基于多媒体学习认知情感理论,利用教育智能体为学习者提供不同类型的认知支持与情感支持,并借助EEG信号探究不同类型的支持对学习的影响及其脑机制问题,为教育智能体的优化设计提供科学依据。研究发现:教育智能体的问题化元认知提示和积极情绪设计的组合是最有效的支持方式,可全方位改善学习者的元认知水平、情绪状态、学习效果和大脑认知过程;大脑额叶区的Alpha、Beta、Gamma波越活跃,学习者的元认知水平越高,但也造成了更多的认知负担,导致学习效果不佳。最后,研究提出三条教育智能体设计和开展相关研究的建议:合理设置问题化元认知提示,引领学习者高阶思维能力的发展;融合问题化元认知提示与积极情绪设计,促进学习者认知和情感的全面发展;借助EEG技术揭示脑机制,提供教育智能体优化的底层逻辑。 展开更多
关键词 教育智能体 脑电图信号 脑机制 元认知提示 情绪设计
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基于平均能量差的运动想象EEG通道选择和特征提取
3
作者 孟明 陈思齐 +1 位作者 高云园 佘青山 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1555-1562,共8页
共空间模式(CSP)广泛应用于脑电信号(EEG)的特征提取,合适的通道选择可以有效地提高CSP的分类性能,增加信噪比。根据运动想象信号的平均能量差来进行通道选择和特征提取。首先取两类运动想象信号的通道均值能量作为投票的阈值,根据投票... 共空间模式(CSP)广泛应用于脑电信号(EEG)的特征提取,合适的通道选择可以有效地提高CSP的分类性能,增加信噪比。根据运动想象信号的平均能量差来进行通道选择和特征提取。首先取两类运动想象信号的通道均值能量作为投票的阈值,根据投票差值统计各通道上有明显能量差值试次的数量,基于此来选择出合适的通道,然后对这些通道取能量特征进行归一化,再结合CSP空域特征利用SVM进行分类。在BCI CompetitionⅢData SetsⅣa和BCI Competition IV Dataset SetsⅠ两个数据集上进行的分类实验中,所提出的方法相比于全通道CSP,平均精度分别提高了5.7%和10.9%,通道数分别减少了74.3%和51.7%,验证了所提出的通道选择和特征提取方法的有效性。 展开更多
关键词 eeg 运动想象 CSP SVM 通道选择 能量特征
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基于深层图卷积的EEG情绪识别方法研究 被引量:1
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作者 李奇 常立娜 +1 位作者 武岩 闫旭荣 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期18-22,共5页
针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的... 针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题,本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系,在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的节点特征收敛到固定空间无法学习到有效特征的问题,并在卷积层后加入PN正则化扩大不同情绪特征间的距离,提高情绪识别的性能。在SEED数据集上进行实验,与浅层图卷积网络相比准确率提高了0.7%,标准差下降了3.15。结果表明该模型提取的全局脑区空间关联信息对情绪识别的有效性。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 深度图卷积神经网络 全局脑区
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EEG信号结合特征融合技术诊断精神分裂症和抑郁症
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作者 吴恒 刘浩 +1 位作者 肖萌 肖开提·苏理旦 《精神医学杂志》 2024年第2期176-180,共5页
目的探索通过机器学习算法结合脑电信号实现对精神分裂症和抑郁症的诊断。方法分别采集33例精神分裂症患者和28例抑郁症患者的脑电信号,并将采集到的脑电图信号格式由EDF格式转化为ASCII格式,提取脑电信号的Lempel-Ziv复杂度、最大李雅... 目的探索通过机器学习算法结合脑电信号实现对精神分裂症和抑郁症的诊断。方法分别采集33例精神分裂症患者和28例抑郁症患者的脑电信号,并将采集到的脑电图信号格式由EDF格式转化为ASCII格式,提取脑电信号的Lempel-Ziv复杂度、最大李雅普诺夫指数、Higuchi分形维数等特征。应用特征融合策略对特征进行融合,形成新的特征向量,然后利用机器学习分类算法进行分类研究。结果最终基于高斯核函数的支持向量机(SVM)的分类准确率为84.85%,其中灵敏度为89.47%,特异性为78.57%。结论通过提取EEG脑电信号特征结合机器学习算法对精神分裂症和抑郁症进行识别,对开发新型的精神分裂症和抑郁症的诊断技术具有一定的研究意义。 展开更多
关键词 精神分裂症 抑郁症 脑电信号 机器学习 特征融合
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注意力残差网络结合LSTM的EEG情绪识别研究
6
作者 张琪 熊馨 +2 位作者 周建华 宗静 周雕 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期570-579,共10页
基于脑电信号的情感识别已成为情感计算和人机交互领域的一个重要挑战。由于脑电信号中具有时间、空间、频率维度信息,采用结合注意力残差网络与长短时记忆网络的混合网络模型(ECA-ResNet-LSTM)对脑电信号进行特征提取与识别。首先,提... 基于脑电信号的情感识别已成为情感计算和人机交互领域的一个重要挑战。由于脑电信号中具有时间、空间、频率维度信息,采用结合注意力残差网络与长短时记忆网络的混合网络模型(ECA-ResNet-LSTM)对脑电信号进行特征提取与识别。首先,提取时域分段后脑电信号不同频带微分熵特征,将从不同通道中提取出的微分熵特征转化为四维特征矩阵;然后通过注意力残差网络(ECA-ResNet)提取脑电信号中空间与频率信息,并引入注意力机制重新分配更相关频带信息的权重,长短时记忆网络(LSTM)从ECA-ResNet的输出中提取时间相关信息。实验结果表明:在DEAP数据集唤醒维和效价维二分类准确率分别达到了97.15%和96.13%,唤醒-效价维四分类准确率达到了95.96%,SEED数据集积极-中性-消极三分类准确率达到96.64%,相比现有主流情感识别模型取得了显著提升。 展开更多
关键词 脑电信号 情感识别 微分熵 注意力机制 残差网络
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强化学习融合群智能算法的癫痫EEG不平衡分类方法
7
作者 李奇 李鹏飞 +2 位作者 赵迪 刘嘉威 杨菁菁 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2024年第12期110-123,共14页
癫痫智能检测的脑电数据具有不平衡性。考虑到单一的群智能算法在改善数据不平衡方面的不足,提出了一种基于强化学习的自适应融合群智能算法。使用强化学习在种群进化的不同阶段自适应地选择并融合多种群智能算法;通过双种群协同进化策... 癫痫智能检测的脑电数据具有不平衡性。考虑到单一的群智能算法在改善数据不平衡方面的不足,提出了一种基于强化学习的自适应融合群智能算法。使用强化学习在种群进化的不同阶段自适应地选择并融合多种群智能算法;通过双种群协同进化策略,更高效地获得全局最优解;使用由全局最优解所表示的样本构建平衡数据集并训练分类器。在2个公共癫痫脑电数据集上的实验表明,该方法优于单一的群智能算法,能够有效提高分类器对少数类样本和整体数据集的分类性能。 展开更多
关键词 癫痫发作检测 脑电信号 不平衡数据集 强化学习 群智能算法
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基于EEG和面部视频的多模态连续情感识别 被引量:1
8
作者 雪雯 陈景霞 +1 位作者 胡凯蕾 刘洋 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第1期169-176,共8页
针对脑电(Electroencephalogram, EEG)通道间和时间上情绪强度的改变很难被捕捉,以及不同被试的面部特征情绪上的相似性难以挖掘的问题,文章提出了一种基于EEG和面部视频的多模态连续情感识别模型.采用基于时空注意力机制(Spatial-Tempo... 针对脑电(Electroencephalogram, EEG)通道间和时间上情绪强度的改变很难被捕捉,以及不同被试的面部特征情绪上的相似性难以挖掘的问题,文章提出了一种基于EEG和面部视频的多模态连续情感识别模型.采用基于时空注意力机制(Spatial-Temporal Attention)的卷积和双向长短期记忆神经网络的组合模型(STA-CNNBiLSTM)对EEG中提取的功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)特征进行深层特征学习与情感分类;采用引入自注意力机制的预训练卷积神经网络(SA-CNN)对人脸面部几何特征进行学习与情感分类.采用决策级融合算法,对两个模态的分类结果进行迭代学习与融合,得到最终多模态情感分类结果.在公开数据集MAHNOB-HCI进行了大量对比验证实验,在FER2013数据集的面部几何特征上对SA-CNN模型进行了预训练.在独立被试的实验中,所提模型在效价维度二分类的平均准确率为75.50%,在唤醒维度二分类的平均准确率为79.00%,均优于单模态上的最高平均准确率.和目前流行的模型LSSVM、SE-CNN和AM-LSTM相比较,所提模型的分类效果更优,验证了所提时空注意力机制能够捕捉更多的EEG时空特征,自注意力机制能够关注到不同被试面部特征的相似性,进而提高了多模态情感识别的性能. 展开更多
关键词 eeg 多模态情感识别 卷积双向长短期记忆组合模型 时空注意力机制 自注意力机制
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基于多脑区注意力机制胶囊融合网络的EEG-fNIRS情感识别
9
作者 刘悦 张雪英 +2 位作者 陈桂军 黄丽霞 孙颖 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2247-2257,共11页
为了提高情感识别的准确率,提出多脑区注意力机制和胶囊融合模块的胶囊网络模型(MBA-CFc CapsNet).通过情感视频片段诱发采集EEG-fNIRS信号,构建TYUT3.0数据集.提取EEG和f NIRS的特征,将其映射到矩阵,通过多脑区注意力机制融合EEG和fNIR... 为了提高情感识别的准确率,提出多脑区注意力机制和胶囊融合模块的胶囊网络模型(MBA-CFc CapsNet).通过情感视频片段诱发采集EEG-fNIRS信号,构建TYUT3.0数据集.提取EEG和f NIRS的特征,将其映射到矩阵,通过多脑区注意力机制融合EEG和fNIRS的特征,给予不同脑区特征不同的权重,以提取质量更高的初级胶囊.使用胶囊融合模块,减少进入动态路由机制的胶囊数量,减少模型运行的时间.利用MBA-CFc CapsNet模型在TYUT3.0情感数据集上进行实验,与单模态EEG和f NIRS识别结果相比,2种信号结合情感识别的准确率提高了1.53%和14.35%.MBA-CF-cCapsNet模型与原始CapsNet模型相比,平均识别率提高了4.98%,与当前常用的CapsNet情感识别模型相比提高了1%~5%. 展开更多
关键词 胶囊网络 eeg FNIRS 多脑区注意力机制 胶囊融合 情感识别
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基于深度学习的EEG数据分析技术综述
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作者 钟博 王鹏飞 +1 位作者 王乙乔 王晓玲 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期879-890,共12页
对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解... 对近年来的相关工作进行全面分析、横向比较,梳理出基于深度学习的EEG数据分析闭环流程.对EEG数据进行介绍,从深度学习在EEG数据预处理、特征提取以及模型泛化3个关键阶段的应用进行展开,梳理深度学习算法在相应阶段提供的研究思路和解决方案,包括各阶段所存在的难点与问题.全方位总结出不同算法的主要贡献和局限性,讨论深度学习技术在各个阶段处理EEG数据时所面临的挑战及未来的发展方向. 展开更多
关键词 头皮脑电(eeg) 闭环流程 深度学习 预处理 特征提取 模型泛化
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乒乓球运动员的视觉运动整合优势——基于功能偏侧化理论的EEG证据
11
作者 漆昌柱 宋一锐 王淙一 《上海体育大学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第11期69-81,104,共14页
目的探究乒乓球运动员视觉运动整合的优势特征,并基于功能偏侧化理论分析其神经机制。方法选取22名乒乓球运动员作为专家组,21名普通大学生作为新手组。采用半视野速示技术,设置视觉运动整合任务,测试并比较乒乓球运动员与新手视觉运动... 目的探究乒乓球运动员视觉运动整合的优势特征,并基于功能偏侧化理论分析其神经机制。方法选取22名乒乓球运动员作为专家组,21名普通大学生作为新手组。采用半视野速示技术,设置视觉运动整合任务,测试并比较乒乓球运动员与新手视觉运动整合的行为差异及脑电特征。结果(1)乒乓球专家组的右手反应时显著短于新手组(P<0.05);(2)在视觉加工阶段,乒乓球专家组的P1成分潜伏期显著长于新手组,且专家组左半球N2潜伏期显著高于右半球(P<0.05);(3)在视觉运动转换和运动执行阶段,乒乓球专家组诱发了更大的BA6区的negativity波幅和BA4区的N2波幅(P<0.05);(4)在顶-枕区域,乒乓球专家组的高频alpha节律神经振荡水平低于新手组,具体表现为在左视野右手反应模式下高频alpha节律振荡水平较低(P<0.05)。结论(1)乒乓球运动员右手(优势手)的视觉运动反应时更短;(2)乒乓球运动员大脑右半球在早期视觉加工阶段对刺激识别更迅速,在视觉运动转换阶段更直接有效;(3)乒乓球运动员在视觉运动整合过程中表现出更少的注意资源消耗,主要体现在右半球的视觉加工和左半球的动作反应优势上。 展开更多
关键词 乒乓球运动员 视觉运动整合 功能偏侧化 神经振荡 事件相关电位 eeg
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基于有效注意力和GAN结合的脑卒中EEG增强算法 被引量:1
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作者 王夙喆 张雪英 +2 位作者 陈晓玉 李凤莲 吴泽林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期336-344,共9页
在基于脑电的卒中分类诊断任务中,以卷积神经网络为基础的深度模型得到广泛应用,但由于卒中类别病患样本数量少,导致数据集类别不平衡,降低了分类精度。现有的少数类数据增强方法大多采用生成对抗网络(GAN),生成效果一般,虽然可通过引... 在基于脑电的卒中分类诊断任务中,以卷积神经网络为基础的深度模型得到广泛应用,但由于卒中类别病患样本数量少,导致数据集类别不平衡,降低了分类精度。现有的少数类数据增强方法大多采用生成对抗网络(GAN),生成效果一般,虽然可通过引入缩放点乘注意力改善样本生成质量,但存储及运算代价往往较大。针对此问题,构建一种基于线性有效注意力的渐进式数据增强算法LESA-CGAN。首先,算法采用双层自编码条件生成对抗网络架构,分别进行脑电标签特征提取及脑电样本生成,并使生成过程逐层精细化;其次,通过在编码部分引入线性有效自注意力(LESA)模块,加强脑电的标签隐层特征提取,并降低网络整体的运算复杂度。消融与对比实验结果表明,在合理的编码层数与生成数据比例下,LESA-CGAN与其他基准方法相比计算资源占用较少,且在样本生成质量指标上实现了10%的性能提升,各频段生成的脑电特征样本均更加自然,同时将病患分类的准确率和敏感度提高到了98.85%和98.79%。 展开更多
关键词 脑卒中 脑电 生成对抗网络 自注意力机制 线性有效自注意力
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Autophagy and circadian rhythms:interactions and clinical implications 被引量:1
13
作者 TIANKAI DI ZHIFEI ZHOU +2 位作者 FEN LIU YUJIANG CHEN LULU WANG 《BIOCELL》 SCIE 2024年第1期33-45,共13页
Autophagy is a widespread biological process that controls cellular growth,survival,development,and death.Circadian rhythm is a recurring reaction of living organisms and behaviors to variations in surrounding brightn... Autophagy is a widespread biological process that controls cellular growth,survival,development,and death.Circadian rhythm is a recurring reaction of living organisms and behaviors to variations in surrounding brightness and obscurity.Most of the fundamental physiological processes in mammals,such as the sleep-wake pattern and the rhythm of nutrition and energy metabolism,are governed by circadian rhythms.Research has indicated that autophagy exhibits a specific circadian pattern in both normal and abnormal conditions.Autophagy can modulate circadian rhythms by breaking down proteins that regulate the circadian clock.The potential regulatory connection between the two has been a popular subject of clinical and fundamental research.Understanding the interaction between circadian rhythm and autophagy could potentially lead to the development of novel approaches for disease treatment in the future.The present analysis presented a summary of the molecular processes implicated in the interplay between autophagy and circadian rhythm,as well as the pathological importance of the disrupted regulatory association between these two phenomena. 展开更多
关键词 AUTOPHAGY Circadian rhythms MECHANISM APPLICATION
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Pain-Relief Effects of Aroma Touch Therapy with <i>Citrus junos</i>Oil Evaluated by Quantitative EEG Occipital Alpha-2 Rhythm Powers
14
作者 Tomomi Bohgaki Yoshitada Katagiri Makoto Usami 《Journal of Behavioral and Brain Science》 2014年第1期11-22,共12页
Aroma touch therapy is widely used in clinical fields for alleviating pain-related symptoms;however, few studies have reported the pain-relief mechanisms. The present study aimed to elucidate the analgesic effects of ... Aroma touch therapy is widely used in clinical fields for alleviating pain-related symptoms;however, few studies have reported the pain-relief mechanisms. The present study aimed to elucidate the analgesic effects of aroma touch therapy with Citrus junos oil based on the quantitative evaluation of deep brain network (DBN) activity using electroencephalogram (EEG) occipital alpha-2 rhythm (10-13 Hz) powers. Experimental investigations were performed with 13 healthy volunteers using the cold pressor task for simulating chronic pain in three different sessions: a baseline session with no therapies, a control session with a touch therapy, and an aroma touch therapy. We have found for the first time that the interviewed pain ratings represented by Numeric Rating Scale (NRS) scores were strongly correlated with a DBN activity index, which was derived from the slow fluctuation components of occipital EEG alpha-2 rhythm powers. The correlation was characterized by a V-shaped curve in the DBN activity index versus the pain rating, i.e., the NRS score, which provided the complete analgesic states (NRS = 0) for some subjects under aroma touch therapy at an appropriate DBN activity index. Such analgesic states were not so strongly correlated with emotional valence. In conclusion, aroma touch therapy may directly modulate DBN activity so that pain-induced outcomes are minimized. 展开更多
关键词 AROMA TOUCH THERAPY Chronic Pain Encephalogram OCCIPITAL Alpha-2 rhythm Citrus junos (Yuzu) OIL
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基于分心疗法的EEG生物反馈疼痛干预游戏化系统设计:一种新颖的疼痛管理方法
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作者 魏米诺 韩挺 +3 位作者 刘雨妍 田昌英 向宏清 杨双 《上海视觉》 2024年第3期1-5,共5页
疼痛,被广泛认为是人类的第五大生命体征。随着癌症患者生存率的提高,有效的疼痛管理显得尤为重要。研究显示,在中国,平均72%前列腺癌患者会受到不同程度的疼痛困扰。为解决传统疼痛管理方法所带来的副作用和依赖性问题,本研究致力于开... 疼痛,被广泛认为是人类的第五大生命体征。随着癌症患者生存率的提高,有效的疼痛管理显得尤为重要。研究显示,在中国,平均72%前列腺癌患者会受到不同程度的疼痛困扰。为解决传统疼痛管理方法所带来的副作用和依赖性问题,本研究致力于开发一种基于分心疗法和EEG生物反馈的游戏化疼痛干预系统,并对52名癌症患者进行了实验验证。该系统通过分心疗法,结合EEG生物反馈技术,并利用TGAM芯片监测患者的前额脑电波,个性化调整游戏难度,进而优化分心效果。实验采综合性的评估指标来评价与统计干预系统对患者的影响。结果表明,使用该系统后,被试者的专注度得到显著提高,疼痛感知显著降低。证明了游戏化干预系统在癌症疼痛管理领域的有效性,展示了其广泛的应用潜力。 展开更多
关键词 分心疗法 eeg生物反馈 疼痛干预 游戏化设计 癌症管理
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基于EEG的警觉度客观检测与通道筛选技术研究
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作者 孙子恒 代艳莹 +4 位作者 焦学军 姜劲 綦宏志 余辉 周鹏 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第4期434-442,共9页
在航天领域,警觉度的降低会影响航天员的工效,还可能引发重大安全事故。针对航天领域的警觉度客观检测技术进行研究,设计了多轮次PVT和3⁃back任务结合的警觉度建模实验,并全程采集EEG信号和行为学数据,该实验范式成功诱导了37名志愿者... 在航天领域,警觉度的降低会影响航天员的工效,还可能引发重大安全事故。针对航天领域的警觉度客观检测技术进行研究,设计了多轮次PVT和3⁃back任务结合的警觉度建模实验,并全程采集EEG信号和行为学数据,该实验范式成功诱导了37名志愿者警觉度下降,并伴随着大脑快波成分减少,慢波成分增加,复杂度降低等现象,在额叶、颞叶和枕叶区域变化明显。使用方差分析(ANOVA)结合支持向量机(SVM)对单个特征建模的方法筛选出了6个警觉度敏感特征,在此基础上使用SVM⁃RFECV方法筛选出了12个警觉度敏感导联,最后使用SVM进行警觉度客观检测模型的构建。结果显示:特征筛选前的平均分类正确率为83.10%,在导联筛选后为87.16%,提升了约4%。特征筛选和导联筛选工作有效地提高了模型的综合性能,同时简化了脑电采集流程,减少了后续数据处理的工作量和时间成本。 展开更多
关键词 脑电 警觉度 支持向量机 特征筛选 导联筛选
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基于EEG与Bi-LSTM网络的无人机操控等级分类研究
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作者 盛翔 郑书河 +2 位作者 王鑫 聂子言 段文鑫 《南方农机》 2024年第7期6-10,共5页
【目的】探究使用基于认知能力与脑电信号对民用小型无人机操控者能力等级划分的可能性及创新算法对其等级能力划分的准确度。【方法】以民用小型无人机模拟器操控者为研究对象,提出了一种基于双向长短时记忆模型的深度学习算法,对模拟... 【目的】探究使用基于认知能力与脑电信号对民用小型无人机操控者能力等级划分的可能性及创新算法对其等级能力划分的准确度。【方法】以民用小型无人机模拟器操控者为研究对象,提出了一种基于双向长短时记忆模型的深度学习算法,对模拟器飞行任务的操控能力等级进行划分,并通过提取PSD作为特征值,将其作为Bi-LSTM模型的输入进行了三折交叉验证训练和测试。【结果】该创新模型较已有相关模型表现优异,模型的准确性、特异性和敏感性指标分别达到98%、92%和90%。【结论】该方法可为民用小型无人机操控驾驶培训效果评估提供新方法,也可用于设计能够根据用户技能水平自适应其功能的实时未来系统。未来研究可增加受试者数目,来检验课题组提出的新方法在样本均衡以及模型泛化能力方面的稳健性。 展开更多
关键词 eeg 双向LSTM 无人机模拟器 教学评估
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乒乓球运动员时距知觉的优势特征及神经机制:来自ERP和EEG的证据
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作者 宋一锐 漆昌柱 +1 位作者 王淙一 刘嘉良 《中国体育科技》 CSSCI 北大核心 2024年第9期23-30,共8页
目的:探究不同时距刺激下,乒乓球运动员时距知觉的优势特征及其大脑皮层之间同步振荡的功能耦合特征。方法:选取22名乒乓球运动员作为专家组,22名普通大学生作为新手组。采用时间复制法,测量行为、事件相关电位(event-related potential... 目的:探究不同时距刺激下,乒乓球运动员时距知觉的优势特征及其大脑皮层之间同步振荡的功能耦合特征。方法:选取22名乒乓球运动员作为专家组,22名普通大学生作为新手组。采用时间复制法,测量行为、事件相关电位(event-related potential,ERP)和脑电图(electroencephalogram,EEG)数据,通过sLORETA进行溯源分析和功能连接分析。结果:1)行为学结果显示,专家组时间复制的准确性和一致性更高。2)ERP结果显示,专家组诱发的CNV波幅显著大于新手组。3)溯源分析结果显示,与新手组相比,在短时距刺激下专家组大脑右侧颞叶区域激活水平更高;在长时距刺激下专家组大脑右侧额叶区域激活水平更高。4)功能连接分析显示,在α频段内,专家组短时距知觉在左侧额上回-中央旁小叶(8L-6L)和右侧额下回-颞横回(44R-41R)之间存在显著的功能连接;专家组长时距知觉在左侧三角部额下回与右侧额中回(44L-46R)、左侧内侧眶额叶与右侧三角部额下回(11,12L-44R)、左侧内侧眶额叶与右侧岛盖部额下回(11,12L-45R)之间存在显著的功能连接。结论:乒乓球运动员具有时距知觉的优势,其时间复制的准确性和一致性更高,对时距信息的感知处理更直接、自动化程度更高,这与额叶和颞叶区域的高度激活以及特定脑区间的功能连接增强密切相关。 展开更多
关键词 乒乓球 运动员 时距知觉 事件相关电位 脑电图
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Effect of Wearing a Maxillofacial Prosthesis on Masticatory Rhythm Improvement in Mandibulectomy Patients
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作者 Xuewei Han Mihoko Haraguchi +2 位作者 Yuka I. Sumita Marwa Ahmed Aboelez Noriyuki Wakabayashi 《Health》 2024年第7期717-729,共13页
Background: Recording jaw movement rhythms in patients with jaw defects is challenging using conventional tracking devices. However, masticatory rhythm is crucial for masticatory performance and nutritional intake. Th... Background: Recording jaw movement rhythms in patients with jaw defects is challenging using conventional tracking devices. However, masticatory rhythm is crucial for masticatory performance and nutritional intake. This study aimed to explore the impact of using a maxillofacial prosthesis to restore masticatory rhythm in mandibulectomy patients with a novel wearable device. Methods: Twelve patients who underwent mandibulectomy and were rehabilitated with maxillofacial prosthesis were recruited. Chewing rate, cycle durations, coefficient of variation of cycle durations (CV), changing times of skin morphology on the back of the ear pinna area (SM), and masticatory performance were measured during gum chewing without and with a denture using a wearable jaw movement rhythm tracking device. A paired t-test and the Pearson correlation coefficient were used for statistical analysis. Results: The chewing rate increased by 8.6 cycles/min with dentures (P P = 0.01). The CV and SM decreased with dentures (P = 0.004 and P = 0.01, respectively). Significant correlations were found between the CV and SM without dentures (P = 0.004). Conclusion: 1. Wearing maxillofacial prostheses can improve masticatory rhythm in patients who undergo mandibulectomy with Eichner B2 occlusal supports. 2. The wearable device is available for measuring masticatory rhythm in patients with jaw defects in clinics. 3. Changing times of the skin morphology on the back of the ear pinna indicate jaw movement stability through a simpler process than the coefficient of variation of cycle durations. 展开更多
关键词 Masticatory rhythm Jaw Movement rhythm Tracking Device Maxillofacial Prosthesis Head and Neck Tumor Mandibulectomy
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基于3D特征融合与轻量化CNN的情绪EEG识别 被引量:1
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作者 陈紫扬 随力 胡磊 《软件导刊》 2024年第6期38-43,共6页
情绪变化可引起头皮脑电信号的改变,基于脑电信号的情绪识别是近年来情绪研究的一个重要方向。为此,提出一种基于3D特征融合与轻量化卷积神经网络的情绪EEG识别方法,使用2 s窗口的3D特征图作为输入,并根据效价和唤醒提供情绪状态作为输... 情绪变化可引起头皮脑电信号的改变,基于脑电信号的情绪识别是近年来情绪研究的一个重要方向。为此,提出一种基于3D特征融合与轻量化卷积神经网络的情绪EEG识别方法,使用2 s窗口的3D特征图作为输入,并根据效价和唤醒提供情绪状态作为输出。在DEAP公开数据集上对所提方法进行受试者依赖实验,结果表明情绪识别性能评估效价和唤醒识别准确率分别为(97.08±0.32)%和(96.78±0.34)%。所提方法具有较高的情绪识别准确度和较低的计算复杂度,适用于实际场景中的情绪识别。 展开更多
关键词 情绪识别 卷积神经网络 脑电信号 特征融合 轻量化模型
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