作为第二个最常见的神经变性疾病，帕金森病导致全世界严重问题。然而，PD的原因和机制尚不清楚，未建立PD的系统早期诊断和治疗，许多PD患者未被诊断或误诊。在本文中，我们提出了一种基于EEG的诊断方法来诊断帕金森病，它使用插值方法将EEG信号的频带能量映射到二维图像，并使用帽识别分类，实现了短时脑电图的89.34％的分类准确度超过传统SVM模型的部分。在不同EEG频段上的单独分类精度的比较揭示了伽马带中的最高精度，这表明我们需要更多地关注PD早期阶段的伽马带变化的变化。

本文介绍了机器学习推动的各种脑电图应用程序和当前的脑电图市场生态系统。使用脑电图越来越多的开放医疗和健康数据集鼓励数据驱动的研究，并有望通过知识发现和机器学习数据科学算法开发来改善患者护理的神经病学。这项工作导致各种脑电图发展，目前构成了新的脑电图市场。本文试图对脑电图市场进行全面的调查，并涵盖脑电图的六个重要应用，包括诊断/筛查，药物开发，神经营销，日常健康，元元和年龄/残疾援助。这项调查的重点是研究领域与商业市场之间的比较和对比。我们的调查指出了脑电图的当前局限性，并指示了上面列出的每个脑电图应用程序的研究和商机的未来方向。根据我们的调查，对基于机器学习的脑电图应用程序的更多研究将导致与脑电图相关的更强大的市场。越来越多的公司将使用研究技术并将其应用于现实生活中。随着与EEG相关的市场的增长，与EEG相关的设备将收集更多的脑电图数据，并且将有更多的EEG数据供研究人员在他们的研究中使用，以作为一个良性周期。我们的市场分析表明，在上面列出的六个应用程序中使用脑电图数据和机器学习有关的研究指向脑电图生态系统和机器学习世界的增长和发展的明确趋势。

在神经科学领域，脑活动分析总是被认为是一个重要领域。精神分裂症（SZ）是一种严重影响世界各地人民的思想，行为和情感的大脑障碍。在Sz检测中被证明是一种有效的生物标志物的脑电图（EEG）。由于其非线性结构，EEG是非线性时间序列信号，并利用其进行调查，这是对其的影响。本文旨在利用深层学习方法提高基于EEG基于SZ检测的性能。已经提出了一种新的混合深度学习模型（精神分裂症混合神经网络），已经提出了卷积神经网络（CNN）和长短期存储器（LSTM）的组合。 CNN网络用于本地特征提取，LSTM已用于分类。所提出的模型仅与CNN，仅限LSTM和基于机器学习的模型进行了比较。已经在两个不同的数据集上进行了评估所有模型，其中数据集1由19个科目和数据集2组成，由16个科目组成。使用不同频带上的各种参数设置并在头皮上使用不同的电极组来进行几个实验。基于所有实验，显然提出的混合模型（SZHNN）与其他现有型号相比，拟议的混合模型（SZHNN）提供了99.9％的最高分类精度。该建议的模型克服了不同频带的影响，甚至没有5个电极显示出91％的更好的精度。该拟议的模型也在智能医疗保健和远程监控应用程序的医疗器互联网上进行评估。

One of the main challenges in electroencephalogram (EEG) based brain-computer interface (BCI) systems is learning the subject/session invariant features to classify cognitive activities within an end-to-end discriminative setting. We propose a novel end-to-end machine learning pipeline, EEG-NeXt, which facilitates transfer learning by: i) aligning the EEG trials from different subjects in the Euclidean-space, ii) tailoring the techniques of deep learning for the scalograms of EEG signals to capture better frequency localization for low-frequency, longer-duration events, and iii) utilizing pretrained ConvNeXt (a modernized ResNet architecture which supersedes state-of-the-art (SOTA) image classification models) as the backbone network via adaptive finetuning. On publicly available datasets (Physionet Sleep Cassette and BNCI2014001) we benchmark our method against SOTA via cross-subject validation and demonstrate improved accuracy in cognitive activity classification along with better generalizability across cohorts.

上肢运动分类将输入信号映射到目标活动，是控制康复机器人技术的关键领域之一。分类器接受了康复系统的培训，以理解上肢无法正常工作的患者的欲望。肌电图（EMG）信号和脑电图（EEG）信号广泛用于上肢运动分类。通过分析实时脑电图和EMG信号的分类结果，系统可以理解用户的意图，并预测人们希望执行的事件。因此，它将为用户提供外部帮助，以协助一个人进行活动。但是，由于嘈杂的环境，并非所有用户都处理有效的脑电图和EMG信号。实时数据收集过程中的噪声污染了数据的有效性。此外，并非所有患者由于肌肉损伤和神经肌肉疾病而处理强大的EMG信号。为了解决这些问题，我们想提出一种新颖的决策级多传感器融合技术。简而言之，该系统将将EEG信号与EMG信号集成，从两个来源检索有效的信息以了解和预测用户的需求，从而提供帮助。通过对包含同时记录的脑电图和EMG信号的公开途径数据集进行测试，我们设法结论了新型系统的可行性和有效性。

通过脑电图信号的情绪分类取得了许多进步。但是，诸如缺乏数据和学习重要特征和模式之类的问题始终是具有在计算和预测准确性方面改进的领域。这项工作分析了基线机器学习分类器在DEAP数据集上的性能以及一种表格学习方法，该方法提供了最新的可比结果，从而利用了性能提升，这是由于其深度学习架构而无需部署重型神经网络。

While the brain connectivity network can inform the understanding and diagnosis of developmental dyslexia, its cause-effect relationships have not yet enough been examined. Employing electroencephalography signals and band-limited white noise stimulus at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency), we measure the phase Granger causalities among channels to identify differences between dyslexic learners and controls, thereby proposing a method to calculate directional connectivity. As causal relationships run in both directions, we explore three scenarios, namely channels' activity as sources, as sinks, and in total. Our proposed method can be used for both classification and exploratory analysis. In all scenarios, we find confirmation of the established right-lateralized Theta sampling network anomaly, in line with the temporal sampling framework's assumption of oscillatory differences in the Theta and Gamma bands. Further, we show that this anomaly primarily occurs in the causal relationships of channels acting as sinks, where it is significantly more pronounced than when only total activity is observed. In the sink scenario, our classifier obtains 0.84 and 0.88 accuracy and 0.87 and 0.93 AUC for the Theta and Gamma bands, respectively.

在脑电图（EEG）的驾驶员的背景下，设计无校准系统仍然具有挑战性，因为EEG信号在不同的主题和录音会话之间显着变化。已经努力使用EEG信号的深度学习方法来利用精神状态识别。然而，现有工作主要将深入学习模型视为黑匣子分类器，而模型已经学习的是什么以及它们在脑电图数据中受到噪声的影响仍然是曝光的。在本文中，我们开发了一种新颖的卷积神经网络，可以通过突出显示包含分类重要信息的输入样本的本地区域来解释其决定。该网络具有紧凑的结构，利用可分离卷曲来处理空间序列中的EEG信号。结果表明，该模型在11个受试者上实现了78.35％的平均准确性，用于休假交叉对象嗜睡识别，其高于传统的基线方法为53.4％-72.68％和最先进的深层学习方法63.90％-65.78％。可视化结果表明，该模型已经学会了识别EEG信号的生物学可解释的特征，例如，α主轴，作为不同受试者的嗜睡的强指标。此外，我们还探讨了一些错误分类的样本背后的原因，具有可视化技术，并讨论了提高识别准确性的潜在方法。我们的作品说明了使用可解释的深度学习模型的有希望的方向，以从复杂的EEG信号发现与不同心理状态相关的有意义的模式。

癫痫是在4000年全球出现回来的最常见的神经系统疾病之一。这几天它会影响大约5000万人的人。这种疾病的特征是复发癫痫发作。在过去的几十年里，可用于癫痫发作控制的治疗方法已经提高了很多关于医学技术领域的进步。脑电图（EEG）是一种广泛使用的技术，用于监测大脑活动，广泛流行的癫痫发作区域检测。它在手术前进行，并且还在在神经刺激装置中可用的时间操作预测癫痫发作。但在大多数情况下，视觉检查是通过神经病学家进行的，以检测和分类疾病的模式，但这需要大量的域名知识和经验。这一切依次对神经外部产生压力，并导致时间浪费，并降低了他们的准确性和效率。需要一些在信息技术领域的自动化系统，例如在深度学习中使用神经网络，可以帮助神经根学家。在本文中，提出了一种模型，可提供98.33％的准确性，可用于开发自动化系统。发达的系统将显着帮助神经科学家的表现。

Non-invasive brain-computer interface technology has been developed for detecting human mental states with high performances. Detection of the pilots' mental states is particularly critical because their abnormal mental states could cause catastrophic accidents. In this study, we presented the feasibility of classifying distraction levels (namely, normal state, low distraction, and high distraction) by applying the deep learning method. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to classify distraction levels under a flight environment. We proposed a model for classifying distraction levels. A total of ten pilots conducted the experiment in a simulated flight environment. The grand-average accuracy was 0.8437 for classifying distraction levels across all subjects. Hence, we believe that it will contribute significantly to autonomous driving or flight based on artificial intelligence technology in the future.

本报告描述了一组新生儿脑电图（EEG）记录，根据背景模式中异常的严重程度分级。该数据集由来自新生儿重症监护病房记录的53个新生儿的169小时多通道脑电图组成。所有新生儿均诊断出低氧缺血性脑病（HIE），这是全年前婴儿脑损伤的最常见原因。对于每种新生儿，选择了多个1小时的高质量脑电图，然后对背景异常进行评分。分级系统评估eeg属性，例如振幅和频率，连续性，睡眠循环，对称性和同步以及异常波形。然后将背景严重程度分为4年级：正常或轻度异常，中度异常，严重异常和不活跃的脑电图。数据可用作用于HIE，用于脑电图训练目的的新生儿的多通道脑电图的参考集，或用于开发和评估自动化等级算法。

视网膜光学相干断层扫描（OCT）和光学相干断层扫描（OCTA）是（早期）诊断阿尔茨海默氏病（AD）的有前途的工具。这些非侵入性成像技术比替代神经影像工具更具成本效益，更容易获得。但是，即使对于训练有素的从业人员来说，解释和分类OCT设备进行的多层扫描也是耗时和挑战。关于机器学习和深度学习方法的调查，涉及对诸如青光眼等各种疾病的OCT扫描自动分析。但是，目前的文献缺乏对使用OCT或OCTA诊断阿尔茨海默氏病或​​认知障碍的广泛调查。这促使我们进行了针对需要介绍该问题的机器/深度学习科学家或从业者的全面调查。本文包含1）对阿尔茨海默氏病和认知障碍的医学背景介绍及其使用OCT和八八片成像方式的诊断，2）从自动分析的角度审查有关该问题的各种技术建议和子问题的回顾，3 ）对最近的深度学习研究和可用的OCT/OCTA数据集的系统综述，旨在诊断阿尔茨海默氏病和认知障碍。对于后者，我们使用发布或灭亡软件来搜索来自Scopus，PubMed和Web Science等各种来源的相关研究。我们遵循PRISMA方法筛选了3073参考的初始库，并确定了直接针对AD诊断的十项相关研究（n = 10，3073分）。我们认为缺乏开放的OCT/OCTA数据集（关于阿尔茨海默氏病）是阻碍该领域进展的主要问题。

基于电动机图像（MI）的脑电脑界面（BCIS）允许通过解码神经生理现象来控制几种应用，这些现象通常通过使用非侵入性技术被脑电图（EEG）记录。尽管在基于MI的BCI的进展方面很大，但脑电图有特定于受试者和各种变化随时间。这些问题指出了提高分类绩效的重大挑战，特别是在独立的方式。为了克服这些挑战，我们提出了Min2Net，这是一个新的端到端多任务学习来解决这项任务。我们将深度度量学习集成到多任务AutoEncoder中，以从脑电图中学习紧凑且识别的潜在表示，并同时执行分类。这种方法降低了预处理的复杂性，导致EEG分类的显着性能改善。实验结果以本语独立的方式表明，MIN2Net优于最先进的技术，在SMR-BCI和OpenBMI数据集中分别实现了6.72％的F1分数提高，以及2.23％。我们证明MIN2NET在潜在代表中提高了歧视信息。本研究表明使用此模型的可能性和实用性为新用户开发基于MI的BCI应用，而无需校准。

The access to activity of subcortical structures offers unique opportunity for building intention dependent brain-computer interfaces, renders abundant options for exploring a broad range of cognitive phenomena in the realm of affective neuroscience including complex decision making processes and the eternal free-will dilemma and facilitates diagnostics of a range of neurological deceases. So far this was possible only using bulky, expensive and immobile fMRI equipment. Here we present an interpretable domain grounded solution to recover the activity of several subcortical regions from the multichannel EEG data and demonstrate up to 60% correlation between the actual subcortical blood oxygenation level dependent sBOLD signal and its EEG-derived twin. Then, using the novel and theoretically justified weight interpretation methodology we recover individual spatial and time-frequency patterns of scalp EEG predictive of the hemodynamic signal in the subcortical nuclei. The described results not only pave the road towards wearable subcortical activity scanners but also showcase an automatic knowledge discovery process facilitated by deep learning technology in combination with an interpretable domain constrained architecture and the appropriate downstream task.

认识到人类的感情在日常沟通中发挥着关键作用。神经科学已经证明，不同的情绪状态存在于不同脑区，脑电图频带和颞戳中不同程度的激活。在本文中，我们提出了一种新颖的结构来探索情感认可的信息脑电图。所提出的模块，由PST-Integn表示，由位置，光谱和颞件注意力模块组成，用于探索更多辨别性EEG特征。具体地，位置注意模块是捕获在空间尺寸中的不同情绪刺激的激活区域。光谱和时间注意力模块分别分配不同频带和时间片的权重。我们的方法是自适应的，也可以符合其作为插入式模块的3D卷积神经网络（3D-CNN）。我们在两个现实世界数据集进行实验。 3D-CNN结合我们的模块实现了有希望的结果，并证明了PST-关注能够从脑电图中捕获稳定的情感识别模式。

苏黎世认知语言处理语料库（Zuco）提供了来自两种读取范例，正常读取和特定任务读数的眼跟踪和脑电图信号。我们分析了机器学习方法是否能够使用眼睛跟踪和EEG功能对这两个任务进行分类。我们使用聚合的句子级别功能以及细粒度的单词级别来实现模型。我们在主题内和交叉对象评估方案中测试模型。所有模型都在Zuco 1.0和Zuco 2.0数据子集上进行测试，其特征在于不同的记录程序，因此允许不同的概括水平。最后，我们提供了一系列的控制实验，以更详细地分析结果。

传统的脑电脑接口（BCI）需要在使用之前为每个用户提供完整的数据收集，训练和校准阶段。近年来，已经开发了许多主题独立的（SI）BCI。与受试者依赖性（SD）方法相比，这些方法中的许多方法产生较弱的性能，有些方法是计算昂贵的。潜在的真实世界应用程序将极大地受益于更准确，紧凑，并计算高效的主题的BCI。在这项工作中，我们提出了一个名为CCSPNET（卷积公共空间模式网络）的新型主题独立的BCI框架，该框架被训练在大型脑电图（EEG）信号数据库中的电动机图像（MI）范例上，由400个试验组成每54名科目执行两班手机MI任务。所提出的框架应用小波核卷积神经网络（WKCNN）和时间卷积神经网络（TCNN），以表示和提取EEG信号的光谱特征。对于空间特征提取来实现公共空间模式（CSP）算法，并且通过密集的神经网络减少了CSP特征的数量。最后，类标签由线性判别分析（LDA）分类器确定。 CCSPNET评估结果表明，可以具有紧凑的BCI，可实现与复杂和计算昂贵的模型相当的SD和SI最先进的性能。

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）和机器学习分类器的癫痫检测方法。这里DWT已被用于特征提取，因为它提供了更好地分解了不同频带中的信号。首先，DWT已被应用于EEG信号以提取细节和近似系数或不同的子带。在提取系数之后，主成分分析（PCA）已经应用于不同的子带，然后使用特征级融合技术来提取低维特征空间中的重要特征。三个分类器即：支持向量机（SVM）分类器，K-Cirelte-邻（KNN）分类器和NAIVE Bayes（NB）分类器已用于分类EEG信号的工作中。该方法在Bonn数据库上进行了测试，并为KNN，SVM，NB分类器提供最多100％的识别精度。

目的：提出使用深神经网络（DNN）的新型SSVEP分类方法，提高单通道和用户独立的脑电电脑接口（BCIS）的性能，具有小的数据长度。方法：我们建议与DNN结合使用过滤器组（创建EEG信号的子带分量）。在这种情况下，我们创建了三种不同的模型：经常性的神经网络（FBRNN）分析时域，2D卷积神经网络（FBCNN-2D）处理复谱特征和3D卷积神经网络（FBCNN-3D）分析复杂谱图，我们在本研究中介绍了SSVEP分类的可能输入。我们通过开放数据集培训了我们的神经网络，并构思了它们，以便不需要从最终用户校准：因此，测试主题数据与训练和验证分开。结果：带滤波器银行的DNN超越了类似网络的准确性，在没有相当大的边距（高达4.6％）的情况下，它们甚至更高的边距（高达7.1％）超越了常见的SSVEP分类方法（SVM和FBCCA） 。在使用过滤器银行中的三个DNN中，FBRNN获得了最佳结果，然后是FBCNN-3D，最后由FBCNN-2D获得。结论和意义：滤波器银行允许不同类型的深神经网络，以更有效地分析SSVEP的谐波分量。复谱图比复杂频谱特征和幅度谱进行更多信息，允许FBCNN-3D超越另一个CNN。在具有挑战性的分类问题中获得的平均测试精度（87.3％）和F1分数（0.877）表示施工，经济，快速和低延迟BCIS建设的强大潜力。

尖峰神经网络（SNN）正在受到越来越多的关注，作为开发“生物学上合理”的机器学习模型的一种手段。这些网络模仿人大脑中的突触连接并产生尖峰列车，可以通过二进制值近似，从而排除了浮点算术电路的高计算成本。最近，已经引入了卷积层与SNNS的计算效率相结合的卷积层。在本文中，研究了使用脑电图（EEG）使用卷积尖峰神经网络（CSNN）作为分类器的可行性。脑电图数据是在一个实验中收集的，该实验参与者在旨在模拟城市环境的测试台上操作遥控车辆。参与者通过音频倒计时通知了进入传入的制动事件，以引起预期潜力，然后使用脑电图测量。将CSNN的性能与标准的卷积神经网络（CNN）和三个图形神经网络（GNN）进行了比较。结果表明，CSNN的表现优于其他神经网络。