【摘 要】
：
随着人类对大脑的不断探索,脑科学得到了快速的发展。作为脑科学的分支,脑机接口旨在为大脑和外部设备之间建立一条信息交流的通路,实现对外部设备的控制。由于运动想象脑电信号的成本低、使用方便、安全、不需要呈现刺激信号等优点,基于运动想象脑电信号的脑机接口被认为是最具有发展和应用前景的脑机接口技术之一。由于脑电信号具有非线性、非平稳、信噪比低等特点,脑电信号的处理就显得尤为关键,信号分类的精度决定了脑机接
【机 构】
：
中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)
【出 处】
：
中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)
论文部分内容阅读
随着人类对大脑的不断探索,脑科学得到了快速的发展。作为脑科学的分支,脑机接口旨在为大脑和外部设备之间建立一条信息交流的通路,实现对外部设备的控制。由于运动想象脑电信号的成本低、使用方便、安全、不需要呈现刺激信号等优点,基于运动想象脑电信号的脑机接口被认为是最具有发展和应用前景的脑机接口技术之一。由于脑电信号具有非线性、非平稳、信噪比低等特点,脑电信号的处理就显得尤为关键,信号分类的精度决定了脑机接口技术的性能。目前基于运动想象脑电信号的分类算法精度还比较低,本文基于深度学习最新的网络结构设计了两种分类算法,具体工作如下:（1）针对目前运动想象脑电信号数据集较为匮乏的问题,本文在运动想象竞赛公开数据集BCIC IV 2a的基础上,设计运动想象信号采集实验范式,召集被试,使用EGI设备采集包含64个电极的高密度运动想象脑电信号,并总结了一套运动想象脑电信号的预处理流程。运动想象脑电信号的预处理主要包含滤波筛选感兴趣频段,重参考,分段提取有用脑电信号,基线校正,插值坏导对噪声较大的电极信号进行重新插值,删除质量较差的数据段等。（2）针对基于传统机器学习算法的脑电信号分类效果不佳的问题,本文对BCIC IV 2a公开数据集和自采数据集,提取脑电信号的时域特征:包括方差、去趋势波动分析、分形维数等,频域特征:功率谱密度和空域特征:通用空间模式,使用基于卡方检验的特征选择算法进行降维,最后使用K最近邻算法、支持向量机和随机森林机器学习算法对提取得到的特征进行被试内和被试间分类。计算所有被试的四分类准确率的平均值作为模型的评估指标,结果显示所有被试基本上都在进行特征选择后使用支持向量机进行分类达到的分类效果最好,BCIC IV2a被试内和被试间四分类准确率达到了0.642和0.569,与未进行特征选择相比提升了11.4%和4.4%,自采数据集的被试内和被试间四分类准确率达到了0.593和0.35。（3）针对当前基于神经网络的运动想象脑电信号分类算法的特征提取能力不强,分类精度有待提升的问题,本文充分利用脑电信号的时域、频域和空域特征,使用滤波器组对仅做最少预处理的脑电信号进行带通滤波,获得脑电信号的多视图表示,使用卷积神经网络作为脑电信号的空间滤波器来提取脑电信号的空间特征,使用基于注意力机制的长短时记忆网络和基于多层Transfomer编码器的网络提取脑电信号的时域信息,提出两种脑电信号分类模型FBLSTM和FBTransformer。将我们提出的模型与对比方法Deep Conv Net、EEGNet和FBCNet在BCIC IV 2a数据集上进行被试内和被试间实验,计算所有被试的分类准确率的平均值作为模型的评估指标,结果显示FBLSTM的被试内和被试间四分类准确率达到了0.742和0.536,与主流方法FBCNet相比,分别提升了1.9%和3.2%;FBTransformer的被试内四分类准确率达到了0.729,优于对比方法,被试间四分类准确率达到了0.517。
其他文献
＜正＞在“电池电动势和内阻的测量”实验中,电路的选择和误差分析是该实验的重点,也是难点。在实际教学中,许多教师和学生对于这一问题表示很困惑,感觉无从下手。以下提供几种方法供大家参考。一、多种方法分析采用图1所示电路的误差问题1.计算法改变滑动变阻器的阻值,从电压表、
高中物理新课程标准积极提倡分组合作实验教学。创设分组合作实验教学，能增进小组成员之间的情感和了解，提升各组学生的合作探索实验能力。本文通过选取鲁科版高中物理必修3“电池电动势和内阻的测量”一节实验课，分析、把握教材和学生学情，探讨如何在物理教学中有效实施分组合作实验活动，让每个学生真正体验上丰富有趣的实验新课堂。
p21活化激酶4（PAK4）广泛地存在于真核生物中,在人体的所有组织中均有表达。PAK4可以在细胞内外将信号传递给下游,参与了细胞生长、诱导凋亡、细胞增殖和衰老等多个过程。但研究显示PAK4容易过表达,其过表达与多种癌症相关。抑制PAK4的表达对治疗癌症有明显的作用,所以近年来对PAK4抑制剂的研究热度不断增加。吡咯并嘧啶类化合物自发现之初起就引起了广大化学研究者的注意。吡咯并[2,3-d]嘧啶结
＜正＞伴随人们不健康的生活方式增多，高血压、糖尿病、肥胖等代谢异常发病率逐渐增高，随之而来的冠心病发病率逐年增高。冠心病常通过急性心肌梗死（acute myocardial infarction, AMI）和缺血再灌注损伤触发心力衰竭（heart failure, HF）,诱发急性或慢性适应性重塑过程。冠心病和心衰是心血管疾病发病和死亡的两个最重要的原因[1]。AMI通常由冠状动脉不稳定斑块破裂导
＜正＞据Gujar MR 2023年8月10日[Dev Cell,2023 Aug 10. S1534-5807（23）00356-8.]报道，杜克-新加坡国立大学医学院的研究人员发现了果蝇休眠神经干细胞（neural stem cell, NSC）中受伤细胞突起的再生能力。这一发现将果蝇NSC确立为揭示神经元再生秘密的强大新模型。该研究首次证实果蝇休眠NSC中被切断的细胞突起可以再生。然而，这种
钠-葡萄糖共转运体2（SGLT2）抑制剂目前已在心力衰竭（合并/不合并糖尿病）治疗中有明确获益。心肌梗死后心室重构，导致心力衰竭发生和发展，最终导致死亡。心肌梗死患者应用SGLT2抑制剂的研究相对较少。本文目的在于综述心肌梗死前后应用SGLT2抑制剂的研究进展。
开展钢铁产品碳足迹研究，探讨现阶段面临的技术问题，分析钢铁企业碳减排潜力，推动产品全流程降碳，为钢铁产品出口和提升国际市场竞争力提供技术支持。文章选取四川省1 000 kg粗钢为功能单元，确定从“摇篮”到“大门”的核算边界，选取四川省典型钢铁企业开展碳足迹核算，提出四川省钢铁产品碳足迹核算的政策建议：即建立四川省钢铁产品碳足迹基础数据集及核算模型；研究制定钢铁行业碳排放核算方法及产品碳足迹技术标准
区块链是一种新型数据管理工具,具有去中心化、公开透明等特性,能够有效降低数据存储、数据访问的成本。然而,和普通数据不同,医疗数据具有频繁更新、涉及隐私等特点,不适合直接使用普通区块链进行管理,否则将带来极大的通信开销以及隐私泄露风险。针对以上问题,本文从医疗数据的存储、分享两个方面介绍了基于区块链的医疗数据管理方案。具体来说,本文做了以下工作:（1）提出一种可变陷门的变色龙哈希方案。现有的同类方案
就业是最大的民生。新一轮工业革命席卷全球,数字经济已成为各国经济增长的新出路。我国经济正在蓬勃发展,产业结构加速转型升级,与之相伴的是就业从“增量”向“提质”转变的更高要求。当前我国存在着区域之间就业机会和劳动收入不均等、社会保障体系不完善、劳动力人力资本水平低等就业质量问题,劳资矛盾忧患、劳动配置效率低等因素更严重地阻碍了就业质量的提升。各行业积极拥抱数字经济浪潮,不断打造出新业态、新产业和新商