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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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Effects of Immediate Dental Loading Implant Therapy on Electroencephalography (EEG) and Stress
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作者 Yuri Koseki Senichi Suzuki +2 位作者 Takuji Yamaguchi Ailing Hu Hiroyuki Kobayashi 《Health》 2023年第6期465-474,共10页
Purpose: Implant therapy restores masticatory function by restoring lost tooth morphology. It has been shown that mastication contributes not only to food intake and digestion, but also to the improvement of overall h... Purpose: Implant therapy restores masticatory function by restoring lost tooth morphology. It has been shown that mastication contributes not only to food intake and digestion, but also to the improvement of overall health. However, there have been no studies on the effects of implant treatment on electroencephalography (EEG). In this study, we investigated the effects of restoration of masticatory function by implant treatment on EEG and stress. Methods: 13 subjects (6 males, 7 females, age 64.1 ± 5.8 years) who had lost masticatory function due to tooth loss and 11 healthy subjects (6 males, 5 females, age 47.6 ± 2.4 years) as a control group. EEG (θ, α, β waves, α/β ratio) and salivary cortisol were measured before immediate dental implant treatment and every month of treatment for 6 months. EEG (θ, α, β waves, α/β ratio) was measured with a simple electroencephalograph miniature DAQ terminal (Intercross-410, Intercross Co., Ltd., Japan) in a resting closed-eye condition, and salivary cortisol was measured using an ELISA kit. Results: Compared to the control group, the appearance of θ and α waves were significantly decreased and β waves were increased, and α/β ratio was significantly decreased. The cortisol level of the subject group was significantly higher compared with the control group. With the course of implant treatment, the appearance of θ and α waves of the subject group increased, while β waves decreased. However, no significant difference was observed. The α/β ratio of the subject group increased from the first month after implant treatment and increased significantly after 5 and 6 months (0 vs. 5 months: p < 0.05, 0 vs. 6 months: p < 0.01). The cortisol levels in the subject group decreased from the first month after implant treatment and significantly decreased after 3 or 4 months (0 vs. 3 months: p < 0.05, 0 vs. 4 months: p < 0.01). These results suggest that tooth loss causes mental stress, which decreases brain stimulation and affects function. Restoration of masticatory function by implants was suggested to alleviate the effects on brain function and stress. 展开更多
关键词 Immediate Loading Implant electroencephalography (eeg) α/β CORTISOL
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基于改进的GAF算法的EEG情感识别
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作者 王星星 邵杰 +2 位作者 陈鑫 杨世逸林 杨鑫 《计算机技术与发展》 2024年第5期109-116,共8页
利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含... 利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含的信息要远远比一维信号蕴含的信息丰富,因此将一维信号转换成二维图像可以提取更加有效的特征进行识别。为此,该文提出了一种基于改进的Gramian Angular Field(GAF)算法的EEG情感识别方法。首先,从EEG信号中提取alpha、beta、gama三个频段的子带信号;然后,提出了一种基于马氏距离加权的改进GAF算法将一维EEG信号转换成二维特征图像;接着,从二维图像中提取奇异值熵、图能量等特征;最后,利用卷积神经网络(CNN)对提取的EEG特征进行分类识别。基于广泛使用的DEAP数据集,针对四分类(HAHV、LAHV、LALV和HALV)情感识别任务,对该模型进行了验证。实验结果表明:所提算法的平均分类准确率达到92.63%,与现有的识别方法对比具有一定的优势。 展开更多
关键词 脑电图 情感识别 格拉姆角场 马氏距离 卷积神经网络
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EEG (Electroencephalography) Abnormality in First Episode Mania: Is It Trait or State? 被引量:1
4
作者 Sermin Kesebir Sertac Guven Elif Tathdil Yaylacl Ozgur Bilgin Topcuoglu Merih Altlntas 《Psychology Research》 2013年第10期563-570,共8页
关键词 持续异常 脑电图 临床特征 eeg 状态 临床特点 检查结果 抗癫痫药
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基于动态网络的文本敏感信息感知脑响应检测模型
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作者 李慧敏 曾颖 +2 位作者 童莉 鲁润南 闫镔 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第4期152-156,共5页
针对文本敏感信息感知过程复杂和个体差异大造成敏感信息感知脑响应潜伏期不确定性的问题,提出了一种基于动态卷积神经网络的脑响应检测模型——DyCNN_CBAM。该模型通过增加的动态卷积模块,让每层的卷积参数在训练的时候随着输入可变,... 针对文本敏感信息感知过程复杂和个体差异大造成敏感信息感知脑响应潜伏期不确定性的问题,提出了一种基于动态卷积神经网络的脑响应检测模型——DyCNN_CBAM。该模型通过增加的动态卷积模块,让每层的卷积参数在训练的时候随着输入可变,可提升模型的尺寸与容量。然后在模型第一、二层后增加的注意力机制模块,自动计算贡献度较高的时空信息。实验结果表明:该模型比现有的单尺度模型平均分类准确率提高了4%,F1分数提高6.7%,同时比现有多尺度网络平均分类准确率提高了2%,F1分数提高1.2%。此外,在公开数据集上取得最好的F1分数。由此说明,该网络更够适应文本敏感信息感知脑信号潜伏期抖动性,有效地提升了文本敏感信息检测模型的稳定性。 展开更多
关键词 文本敏感信息 脑电信号 目标检测 动态卷积神经网络 注意力机制
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基于神经成像技术的味觉解码研究进展
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作者 刘源 朱忆雯 +1 位作者 樊玉霞 仇晨曦 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-11,共11页
味觉感知的神经基础作为认知神经科学与感官科学研究的交汇点,正日益受到学界的关注。本文综述应用神经成像技术于味觉解码领域的最新研究进展,深入探讨大脑如何依赖其精细的神经网络处理味觉信息,并实现从感官输入到复杂认知功能的转... 味觉感知的神经基础作为认知神经科学与感官科学研究的交汇点,正日益受到学界的关注。本文综述应用神经成像技术于味觉解码领域的最新研究进展,深入探讨大脑如何依赖其精细的神经网络处理味觉信息,并实现从感官输入到复杂认知功能的转换。脑电图(EEG)以其高时间分辨率捕捉大脑对味觉刺激的即时电生理反应,而功能性磁共振成像(fMRI)则利用其高空间分辨率详细映射大脑对味觉刺激的血液动力学响应。此外,功能性近红外光谱成像(fNIRS)技术以其对运动伪影的低敏感性和良好的时间分辨率,为在自然行为条件下监测味觉处理提供了新的视角。本文综合评述这些技术揭示的味觉感知神经网络结构,并讨论它们在增进对味觉感知机制的理解以及在相关疾病的诊断和治疗中的应用潜力。 展开更多
关键词 味觉感知 脑电图 功能性磁共振成像 功能性近红外光谱成像 空间分布
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基于马尔可夫转移概率的意识障碍识别研究 被引量:1
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作者 李娅倩 庄禹童 +3 位作者 高军峰 李响 田敏 张冰洋 《中南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期350-357,共8页
意识障碍可分为最小意识状态和植物状态,目前对两类患者的区分主要基于行为量表的方法,但仍存在40%的误判率,脑电信号可以作为临床诊断的辅助工具.微状态可以反应大脑潜在认知机制的时空信息,探讨较短且具有平稳性微状态序列的低阶马尔... 意识障碍可分为最小意识状态和植物状态,目前对两类患者的区分主要基于行为量表的方法,但仍存在40%的误判率,脑电信号可以作为临床诊断的辅助工具.微状态可以反应大脑潜在认知机制的时空信息,探讨较短且具有平稳性微状态序列的低阶马尔可夫性质鲜少研究.基于18名意识障碍患者的静息态脑电信号,在具有平稳性的时间尺度上(60 s)对微状态序列进行分割,然后计算状态转换序列的一阶马尔可夫和二阶马尔可夫转移概率,得到两类意识障碍患者具有统计学差异的转移模式,并将差异模式作为特征进行交叉验证,最高得到92%的分类准确率.结果表明:意识障碍患者的统计差异模式更倾向于转向C状态和D状态,一阶马尔可夫比二阶马尔可夫具有更好的分类效果.上述结果为区分两类意识障碍患者以及医疗领域的微状态研究提供了新方法. 展开更多
关键词 微状态 脑电信号 马尔可夫 平稳性 转移概率 意识障碍
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EEG相干分析在语言理解研究中的应用 被引量:5
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作者 王琳 张清芳 杨玉芳 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2007年第6期865-871,共7页
EEG相干反映了EEG信号在各个脑区之间的信息传递,可以揭示各种认知加工过程中不同功能网络的协同工作方式。首先介绍了这一方法的基本原理,然后从词语和句子两个水平上阐述了EEG相干分析在语言理解研究中的应用。在词语水平上涉及一般... EEG相干反映了EEG信号在各个脑区之间的信息传递,可以揭示各种认知加工过程中不同功能网络的协同工作方式。首先介绍了这一方法的基本原理,然后从词语和句子两个水平上阐述了EEG相干分析在语言理解研究中的应用。在词语水平上涉及一般认知加工过程、语法加工和语义加工三个方面;在句子水平上,从句子的语义整合角度进行了介绍。最后指出了这一方法的优缺点,并对今后的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 eeg(electroencephalography)信号 eeg相干分析(eeg COHERENCE Analysis) 频谱 波段 语言理解
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脑机接口中脑电图-近红外光谱联合分析进展研究
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作者 张力新 周鸿展 +3 位作者 王东 孟佳圆 许敏鹏 明东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期790-797,共8页
脑机接口(BCI)能将受试者意图相关的大脑活动转化为外部设备控制指令,在神经疾病治疗、运动康复等方面具有较高应用潜力。BCI的实现需从人脑获取有意义的信号,而脑电图(EEG)可以反映神经电活动,主要用于对反映实时性要求较高的BCI系统;... 脑机接口(BCI)能将受试者意图相关的大脑活动转化为外部设备控制指令,在神经疾病治疗、运动康复等方面具有较高应用潜力。BCI的实现需从人脑获取有意义的信号,而脑电图(EEG)可以反映神经电活动,主要用于对反映实时性要求较高的BCI系统;近红外光谱(NIRS)主要反映血流动力学水平,一般用于神经生理状态等需要精确定位脑活跃区域的研究。EEG和NIRS因其非侵入、方便穿戴、成本较低等优点,成为BCI的重要信号获取方法。相比于单模态BCI系统,基于EEG-NIRS联合分析的混合BCI系统由于具有更丰富的信号特征,在生理状态检测、运动想象等领域得到了越来越多的关注与研究。该文从EEG-NIRS联合分析在脑机接口中应用的研究现状出发,在数据和特征融合程度、层面上归纳最近的相关领域研究现状,并对EEG-NIRS信号处理手段的研究前景进行了展望。 展开更多
关键词 信号处理 脑机接口 脑电图 近红外光谱
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基于同步EEG-fMRI采集的情绪认知重评数据特征融合分析研究 被引量:7
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作者 邹凌 严永 +3 位作者 杨彪 李文杰 潘昌杰 周仁来 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期771-781,共11页
脑电(Electroencephalography,EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,f MRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息.为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动,基于同步采集的EEG-f MRI数据,应用典型相... 脑电(Electroencephalography,EEG)与功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging,f MRI)为脑科学研究提供了互补的时空信息.为研究大脑在对情绪图片采取认知重评策略时的神经活动,基于同步采集的EEG-f MRI数据,应用典型相关分析、经验模态分解及k-均值聚类等算法对融合情绪数据进行交叉关联和盲源分离,得到空间上的f MRI图像和与之对应的EEG时间演变信号.结果表明:时域上,CCA分离出的脑电成分在认知重评状态下有明显的晚期正电位(Late positive potential,LPP)(潜伏期200 ms^900 ms)出现,而且认知重评策略诱发下的LPP波幅明显小于观看负性诱发的LPP波幅(F(1,224)=28.72,P<0.01),而大于观看中性诱发的LPP波幅(F(1,224)=63.32,P<0.01);与之对应的空域上,可以明显地看出和情绪调节相关的扣带回,额叶、颞叶等区域有明显激活区,采用情绪认知重评策略时的脑区激活强度明显小于观看负性状态,而大于观看中性,且观看中性状态下被激活的与情绪相关的区域相对较少.研究表明,这种融合数据分析技术通过计算两种模态数据之间潜在的线性相关性,可以有效地分离出大脑在时空上神经活动情况,达到了同时描绘出大脑神经活动的时间信息与空间信息的效果. 展开更多
关键词 脑电 功能磁共振成像 典型相关分析 认知重评 特征融合
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基于子空间方法的任务依赖脑电实时压缩算法研究
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作者 王战阳 张洪欣 杨晨 《信息通信技术与政策》 2024年第5期26-33,共8页
现有研究提出的脑电信号的数据压缩算法虽然已经可以做到不错的压缩率,但是缺少对任务态数据的关注,同时在实时性上也难以满足脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)应用的要求,且会大幅度降低BCI系统的性能。基于子空间方法,在已知BC... 现有研究提出的脑电信号的数据压缩算法虽然已经可以做到不错的压缩率,但是缺少对任务态数据的关注,同时在实时性上也难以满足脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)应用的要求,且会大幅度降低BCI系统的性能。基于子空间方法,在已知BCI系统任务态信息时,在压缩过程中尽可能保留任务相关脑电信号,可以在不影响BCI系统性能的同时大幅度减少需要传输的数据量。通过使用有限冲击响应滤波器组逼近任务相关成分的信号子空间,可以将脑电信号分割成压缩率允许的最小块,实时处理小块脑电信号。在与原数据在部分分类算法性能上无显著性差异的前提下,可提出一种仅传输8%数据量的算法,该算法不仅可以在传输较少数据量的同时较小地影响BCI系统的性能,且可做到实时压缩,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电 信号压缩 任务依赖
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基于脑电信号空域特征的紧急制动行为识别
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作者 袁月婷 闫光辉 +1 位作者 常文文 张玉婵 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期84-91,共8页
基于脑电信号对紧急制动行为的分类识别和预测,是开发以人为中心的智能辅助驾驶系统的关键问题。为实现对驾驶过程中紧急制动和正常驾驶行为的分类识别,提出了基于PLV的特征表示方法来构建功能性脑网络,结合对网络特征参数的统计分析,... 基于脑电信号对紧急制动行为的分类识别和预测,是开发以人为中心的智能辅助驾驶系统的关键问题。为实现对驾驶过程中紧急制动和正常驾驶行为的分类识别,提出了基于PLV的特征表示方法来构建功能性脑网络,结合对网络特征参数的统计分析,确定显著性差异的特征参数,以及通过对数欧式距离提取脑电信号空域特征,并结合机器学习算法完成对紧急制动和正常驾驶行为的分类识别。实验结果表明,针对17名被试的紧急制动和正常驾驶的分类准确率均高于84%,最高准确率达到95.7%;对功能性脑网络的分析结果表明,在两种驾驶行为过程中,脑区间的交互都涉及全脑区,且在紧急制动过程中,脑区间的交互主要出现在额-中央-颞叶区,这与紧急制动下大脑更专注于判断决策相符。研究结果对理解驾驶过程中,尤其是紧急制动过程中驾驶员对应脑区间的依赖关系,以及开发智能辅助驾驶系统在驾驶过程中提前识别紧急制动意图具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 驾驶行为 紧急制动 脑电信号 脑功能网络 对数欧式距离
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基于概率稀疏自注意力神经网络的重性抑郁疾患诊断
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作者 秦璟 秦志光 +1 位作者 李发礼 彭悦恒 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期2970-2974,共5页
抑郁症的诊断主要依赖于医师的咨询和量表评估等主观方法,可能导致误诊。脑电图(EEG)具有高时间分辨率、低成本、易于设置和无创等优点,因此可以用作精神障碍(如抑郁症)的定量测量工具。深度学习算法目前在EEG信号上有多种应用,其中就... 抑郁症的诊断主要依赖于医师的咨询和量表评估等主观方法,可能导致误诊。脑电图(EEG)具有高时间分辨率、低成本、易于设置和无创等优点,因此可以用作精神障碍(如抑郁症)的定量测量工具。深度学习算法目前在EEG信号上有多种应用,其中就包括抑郁症的诊断和分类。EGG信号在通过自注意力机制处理时有大量的冗余部分,因此,提出一种基于概率稀疏自注意力机制的卷积神经网络(PSANet)。首先,根据采样因数在自注意力机制中选取少量最关键的注意力点,在运用自注意力机制的同时克服它计算成本高的缺点,使它可以在脑电长序列数据上应用;同时将脑电图与患者的生理量表进行嵌合,从而进行多维度诊断。在一个包含抑郁症患者和健康对照组的数据集上进行实验评估,实验结果表明,PSANet表现出较高的分类准确性,参数量也低于EEGNet等对比方法。 展开更多
关键词 抑郁症诊断 脑电图 深度学习 自注意力机制 卷积神经网络
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稳定分布噪声环境下的EEG-MUSIC源定位 被引量:2
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作者 龙俊波 汪海滨 查代奉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期122-125,共4页
EEG作为一种无损的新医学技术近几年已经被广泛地研究,EEG-MUSIC是一种基于EEG的脑源病灶空间定位算法,它只能在高斯噪声下工作。特殊情况下的脑电传感器阵列数据中可能伴有一种强脉冲噪声,这种噪声可以用α稳定分布描述。稳定分布噪声... EEG作为一种无损的新医学技术近几年已经被广泛地研究,EEG-MUSIC是一种基于EEG的脑源病灶空间定位算法,它只能在高斯噪声下工作。特殊情况下的脑电传感器阵列数据中可能伴有一种强脉冲噪声,这种噪声可以用α稳定分布描述。稳定分布噪声环境下,传统的EEG-RAP-MUSIC失效。为此用FLOM矩阵代替自相关矩阵,提出了一种适合稳定分布噪声环境的脑源定位新方法FLOM-EEG-RAP-MUSIC。计算机仿真表明,所提出的方法能较好地在稳定分布噪声环境下工作,具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 脑电图 源定位 Α稳定分布 分数低阶矩 多信号分类
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一种基于稀疏分解去除EEG信号中MRI伪迹的新方法 被引量:1
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作者 徐鹏 陈华富 +1 位作者 刘祖祥 尧德中 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期439-443,共5页
在脑电图(Electroencephalography,EEG)和功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, FMRI)同时记录时,如何有效的去除混入EEG信号中的强磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI)伪迹干扰信号是当前在EEG和FMRI的联合研究... 在脑电图(Electroencephalography,EEG)和功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, FMRI)同时记录时,如何有效的去除混入EEG信号中的强磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI)伪迹干扰信号是当前在EEG和FMRI的联合研究中面临的一个信号前期处理难点。主要从MRI干扰信号和EEG信号在时空上的差别出发,提出了一种基于混合过完备库的稀疏成分分析的分解方法,实现了强MRI干扰下的EEG信号的估计。在方法实现中,首先利用小波和离散余弦构造能体现MRI干扰和EEG时空特性差别的混合过完备库,然后通过匹配追踪(Matching pursuit,MP)方法在混合过完备库中的学习,实现MRI伪迹的消除。对模拟数据以及真实记录的混入了MRI干扰的EEG信号的估计实验结果,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 磁共振成像伪迹 混合过完备库 稀疏成分分析 脑电图
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缺血性脑卒中急性期TCD,EEG,BEAM,CT的对比研究 被引量:2
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作者 朱榆红 陈纯 +2 位作者 高平 保明芳 李燕 《昆明医学院学报》 2003年第1期20-24,27,共6页
目的 :对缺血性脑卒中急性期TCD动态观察 ,并与EEG ,BEAM ,CT等进行对比研究 ,以探讨TCD对缺血性脑卒中早期诊断、病情判断、治疗指导的价值 .方法 :发病 2 4h内首次发病的单侧MCA供血区缺血性脑卒中患者 2 3例 ,于入院即刻进行神经功... 目的 :对缺血性脑卒中急性期TCD动态观察 ,并与EEG ,BEAM ,CT等进行对比研究 ,以探讨TCD对缺血性脑卒中早期诊断、病情判断、治疗指导的价值 .方法 :发病 2 4h内首次发病的单侧MCA供血区缺血性脑卒中患者 2 3例 ,于入院即刻进行神经功能缺损评分及床旁TCD检查 ,在第 2 ,4 ,7d进行复查 ,入院当天进行EEG ,BEAM及CT检查 .门诊健康体检者 30人为对照组 .结果 :入院当天TCD异常率高于EEG ,BEAM及CT .入院当天病侧MCAVm降低 ,病侧ACAVm升高 ,分别与自身健侧及对照组比较差异有显著性(P <0 0 1) .MCA流速不对称指数 (AI)与神经功能缺损评分成正相关 (P <0 0 1) ,与BEAM慢波相对功率值成正相关 (P <0 0 5 ) ,与α波相对功率值成负相关 (P <0 0 1) .动态观察病侧MCAVm逐渐恢复并出现流速增高 ,而病侧ACAVm随之下降 .结论 :在缺血性脑卒中急性期TCD异常率高于BEAM ,EEG及CT ,异常程度与病情严重程度相关 ,动态观察可发现血管再通情况 ,具有较高的早期诊断。 展开更多
关键词 缺血性脑卒中 经颅多普勒超声 脑电图 脑电地形图 头颅CT
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Assessing target optical camouflage effects using brain functional networks:A feasibility study
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作者 Zhou Yu Li Xue +4 位作者 Weidong Xu Jun Liu Qi Jia Jianghua Hu Jidong Wu 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期69-77,共9页
Brain functional networks model the brain's ability to exchange information across different regions,aiding in the understanding of the cognitive process of human visual attention during target searching,thereby c... Brain functional networks model the brain's ability to exchange information across different regions,aiding in the understanding of the cognitive process of human visual attention during target searching,thereby contributing to the advancement of camouflage evaluation.In this study,images with various camouflage effects were presented to observers to generate electroencephalography(EEG)signals,which were then used to construct a brain functional network.The topological parameters of the network were subsequently extracted and input into a machine learning model for training.The results indicate that most of the classifiers achieved accuracy rates exceeding 70%.Specifically,the Logistic algorithm achieved an accuracy of 81.67%.Therefore,it is possible to predict target camouflage effectiveness with high accuracy without the need to calculate discovery probability.The proposed method fully considers the aspects of human visual and cognitive processes,overcomes the subjectivity of human interpretation,and achieves stable and reliable accuracy. 展开更多
关键词 Camouflage effect evaluation electroencephalography(eeg) Brain functional networks Machine learning
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Sustainable development of electroencephalography materials and technology
18
作者 Ling Xiong Nannan Li +1 位作者 Yi Luo Lei Chen 《SusMat》 SCIE EI 2024年第2期125-144,共20页
Electroencephalogram(EEG)is one of the most important bioelectrical signals related to brain activity and plays a crucial role in clinical medicine.Driven by continuously expanding applications,the development of EEG ... Electroencephalogram(EEG)is one of the most important bioelectrical signals related to brain activity and plays a crucial role in clinical medicine.Driven by continuously expanding applications,the development of EEG materials and technology has attracted considerable attention.However,systematic analysis of the sustainable development of EEG materials and technology is still lacking.This review discusses the sustainable development of EEG materials and technology.First,the developing course of EEG is introduced to reveal its significance,particularly in clinical medicine.Then,the sustainability of the EEG materials and technology is discussed from two main aspects:integrated systems and EEG electrodes.For integrated systems,sustainability has been focused on the developing trend toward mobile EEG systems and big-data monitoring/analyzing of EEG signals.Sustainability is related to miniaturized,wireless,portable,and wearable systems that are integrated with big-data modeling techniques.For EEG electrodes and materials,sustainability has been comprehensively analyzed from three perspectives:performance of different material/structural categories,sustainablematerials for EEGelectrodes,and sustainable manufacturing technologies.In addition,sustainable applications of EEG have been presented.Finally,the sustainable development of EEG materials and technology in recent decades is summarized,revealing future possible research directions as well as urgent challenges. 展开更多
关键词 clinical medicine electroencephalography technology limitations and future directions materials and electrodes sustainable development
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脑电技术在信息资源管理学科的应用:现状与展望
19
作者 刘洋 田慧溢 《农业图书情报学报》 2024年第4期63-71,共9页
[目的/意义]揭示脑电技术在信息资源管理学科中的应用现状,拓展学科边界,为相关研究提供思路。[方法/过程]本研究系统梳理了Information Science&Library Science建库至今,与信息资源管理学科中应用脑电技术相关的65篇实证研究,分... [目的/意义]揭示脑电技术在信息资源管理学科中的应用现状,拓展学科边界,为相关研究提供思路。[方法/过程]本研究系统梳理了Information Science&Library Science建库至今,与信息资源管理学科中应用脑电技术相关的65篇实证研究,分析、整理其在信息资源管理学科的应用现状,并揭示其领域发展的作用。[结果/结论]本研究从65篇文献的搜索关键词发现,信息资源管理学科中,与脑电技术相关的应用研究近年来显著增加,主要有3个研究重点,一是探讨界面信息布局对用户认知负荷和搜索效率的影响;二是信息安全领域的认知行为研究;三是对人机决策过程中的从众机制研究。研究展望信息资源管理学科中脑电技术的应用前景,并探讨该领域应用认知神经科学工具未来的发展方向及面临的挑战,为信息资源管理学科中脑电技术的进一步应用提供参考。 展开更多
关键词 信息资源管理 脑电图 脑电技术 学科交叉
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乙酰胆碱受体抗体脑室内注射影响大鼠EEG的机制探讨
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作者 郑金瓯 梁志坚 +1 位作者 吴原 孙华 《广西医科大学学报》 CAS 2004年第6期813-815,共3页
目的 :观察乙酰胆碱受体抗体 (ACh Rab)脑室内注射对大鼠脑电图的影响 ,并探讨其发生机制。方法 :将从确诊的ACh Rab阳性的重症肌无力 (MG)患者血清提纯的 Ig G(ACh Rab)及健康人 Ig G,分别注射到大鼠侧脑室 ,观察大鼠行为学、EEG的改... 目的 :观察乙酰胆碱受体抗体 (ACh Rab)脑室内注射对大鼠脑电图的影响 ,并探讨其发生机制。方法 :将从确诊的ACh Rab阳性的重症肌无力 (MG)患者血清提纯的 Ig G(ACh Rab)及健康人 Ig G,分别注射到大鼠侧脑室 ,观察大鼠行为学、EEG的改变 ,采用 HE染色、TU NEL 染色检测大鼠脑神经元凋亡。结果 :与对照组比较 ,注射后实验组大鼠出现类似实验性重症肌无力的行为学改变 ,部分大鼠出现癫发作 ;EEG异常 :慢波成分增多 ,性活动增加 ;脑内神经元凋亡增加。结论 :重症肌无力 ACh Rab可致大鼠 EEG异常 ,ACh Rab与大鼠 CNS神经型 n ACh R结合 。 展开更多
关键词 大鼠 乙酰胆碱受体抗体 脑电图 凋亡
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