最近在生物医学中大型数据集的可用性激发了多种医疗保健应用的代表性学习方法的开发。尽管预测性能取得了进步，但这种方法的临床实用性在暴露于现实世界数据时受到限制。在这里，我们开发模型诊断措施，以检测部署过程中潜在的陷阱，而无需访问外部数据。具体而言，我们专注于通过数据转换建模电生理信号（EEG）的现实数据转移，并通过分析a）模型的潜在空间和b）预测性不确定性在这些变换下扩展了常规的基于任务的评估。我们使用公开可用的大规模临床EEG进行了多个EEG功能编码器和两个临床相关的下游任务进行实验。在这种实验环境中，我们的结果表明，在提出的数据转移下，潜在空间完整性和模型不确定性的度量可能有助于预测部署过程中的性能退化。

对训练有素的ML模型进行连续监控，以确定其预测何时应该和不应信任的预测对于他们的安全部署至关重要。这样的框架应该是高性能，可解释的，事后和可行的。我们提出了信任范围，这是连续模型监视的“不信任”评分框架。我们使用一系列潜在空间嵌入序列评估每个输入样本模型预测的可信度。具体而言，（a）我们的潜在空间不信任得分估计了潜在空间中的距离指标（马哈拉氏症距离）和相似性指标（余弦相似性），并且（b）我们的顺序不信任得分决定了过去输入顺序的相关性偏差非参数基于滑动窗口的表示，用于可操作的连续监视。我们通过两个下游任务评估信任量：（1）分布转移的输入检测和（2）数据漂移检测，跨越不同的域 - 使用公共数据集的音频和视觉，并进一步基准了我们在具有挑战性的现实，现实世界中的脑电图（EEG）（EEG）（EEG） ）数据集用于癫痫发作。我们的潜在空间不信任得分以84.1（视觉），73.9（音频），77.1（临床脑电图）的AUROCs获得最新的结果，优于10分以上。我们暴露了对输入语义内容不敏感的流行基线中的关键故障，使它们不适合现实世界模型监视。我们表明，我们的顺序不信任得分达到了高漂移检测率：超过90％的流显示所有域的误差<20％。通过广泛的定性和定量评估，我们表明我们的不信任分数更强大，并为轻松采用实践提供了解释性。

脑电图（EEG）解码旨在识别基于非侵入性测量的脑活动的神经处理的感知，语义和认知含量。当应用于在静态，受控的实验室环境中获取的数据时，传统的EEG解码方法取得了适度的成功。然而，开放世界的环境是一个更现实的环境，在影响EEG录音的情况下，可以意外地出现，显着削弱了现有方法的鲁棒性。近年来，由于其在特征提取的卓越容量，深入学习（DL）被出现为潜在的解决方案。它克服了使用浅架构提取的“手工制作”功能或功能的限制，但通常需要大量的昂贵，专业标记的数据 - 并不总是可获得的。结合具有域特定知识的DL可能允许开发即使具有小样本数据，也可以开发用于解码大脑活动的鲁棒方法。虽然已经提出了各种DL方法来解决EEG解码中的一些挑战，但目前缺乏系统的教程概述，特别是对于开放世界应用程序。因此，本文为开放世界EEG解码提供了对DL方法的全面调查，并确定了有前途的研究方向，以激发现实世界应用中的脑电图解码的未来研究。

在过去的几年中，深度学习用于脑电图（EEG）分类任务一直在迅速增长，但其应用程序受到EEG数据集相对较小的限制。数据扩展包括在培训过程中人为地增加数据集的大小，它一直是在计算机视觉或语音等应用程序中获得最新性能的关键要素。尽管文献中已经提出了一些脑电图数据的增强转换，但它们对跨任务的绩效的积极影响仍然难以捉摸。在这项工作中，我们提出了对主要现有脑电图增强的统一和详尽的分析，该分析在常见的实验环境中进行了比较。我们的结果强调了为睡眠阶段分类和大脑计算机界面界面的最佳数据增强，在某些情况下显示预测功率改善大于10％。

目的：在本文中，我们旨在从大量未标记的脑电图（EEG）信号中学习强大的向量表示，以使学习的表示（1）表现得足以替代睡眠分期任务中的原始信号； （2）在较少的标签和嘈杂样本的情况下，提供了比监督模型更好的预测性能。材料和方法：我们提出了一个自我监督的模型，称为与世界表示形式（Contrawr）相比，用于EEG信号表示学习，该模型使用数据集中的全局统计信息来区分与不同睡眠阶段相关的信号。在包括在家中的三个现实世界EEG数据集上评估了Contrawr模型，这些模型既包括在家中录制设置。结果：Contrawr在三个数据集中的睡眠登台任务上，Moco，Simclr，Byol，Simsiam胜过最新的自我监督学习方法。当可用的培训标签较少时，Contrawr还会击败受监督的学习（例如，标记不到2％的数据时，精度提高了4％）。此外，该模型在2D投影中提供了信息表示。讨论：建议的模型可以推广到其他无监督的生理信号学习任务。未来的方向包括探索特定于任务的数据增强，并将自我监督与监督方法结合起来，这是基于本文自我监督学习的最初成功。结论：我们表明，Contrawr对噪声是强大的，并且可以为下游预测任务提供高质量的EEG表示。在低标签场景（例如，只有2％的数据具有标签），Contrawr的预测能力（例如，睡眠分期准确性提高了4％）比监督的基线要好得多。

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。

分配转移或培训数据和部署数据之间的不匹配是在高风险工业应用中使用机器学习的重要障碍，例如自动驾驶和医学。这需要能够评估ML模型的推广以及其不确定性估计的质量。标准ML基线数据集不允许评估这些属性，因为培训，验证和测试数据通常相同分布。最近，已经出现了一系列专用基准测试，其中包括分布匹配和转移的数据。在这些基准测试中，数据集在任务的多样性以及其功能的数据模式方面脱颖而出。虽然大多数基准测试由2D图像分类任务主导，但Shifts包含表格天气预测，机器翻译和车辆运动预测任务。这使得可以评估模型的鲁棒性属性，并可以得出多种工业规模的任务以及通用或直接适用的特定任务结论。在本文中，我们扩展了偏移数据集，其中两个数据集来自具有高社会重要性的工业高风险应用程序。具体而言，我们考虑了3D磁共振脑图像中白质多发性硬化病变的分割任务以及海洋货物容器中功耗的估计。两项任务均具有无处不在的分配变化和由于错误成本而构成严格的安全要求。这些新数据集将使研究人员能够进一步探索新情况下的强大概括和不确定性估计。在这项工作中，我们提供了两个任务的数据集和基线结果的描述。

AASM准则是为了有一种常用的方法，旨在标准化睡眠评分程序的数十年努力的结果。该指南涵盖了从技术/数字规格（例如，推荐的EEG推导）到相应的详细睡眠评分规则到年龄的几个方面。在睡眠评分自动化的背景下，与许多其他技术相比，深度学习表现出更好的性能。通常，临床专业知识和官方准则对于支持自动睡眠评分算法在解决任务时至关重要。在本文中，我们表明，基于深度学习的睡眠评分算法可能不需要充分利用临床知识或严格遵循AASM准则。具体而言，我们证明了U-Sleep是一种最先进的睡眠评分算法，即使使用临床非申请或非规定派生，也可以解决得分任务，即使无需利用有关有关的信息，也无需利用有关有关的信息。受试者的年代年龄。我们最终加强了一个众所周知的发现，即使用来自多个数据中心的数据始终导致与单个队列上的培训相比，可以使性能更好。确实，我们表明，即使增加了单个数据队列的大小和异质性，后者仍然有效。在我们的所有实验中，我们使用了来自13个不同临床研究的28528多个多摄影研究研究。

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

A systematic review on machine-learning strategies for improving generalizability (cross-subjects and cross-sessions) electroencephalography (EEG) based in emotion classification was realized. In this context, the non-stationarity of EEG signals is a critical issue and can lead to the Dataset Shift problem. Several architectures and methods have been proposed to address this issue, mainly based on transfer learning methods. 418 papers were retrieved from the Scopus, IEEE Xplore and PubMed databases through a search query focusing on modern machine learning techniques for generalization in EEG-based emotion assessment. Among these papers, 75 were found eligible based on their relevance to the problem. Studies lacking a specific cross-subject and cross-session validation strategy and making use of other biosignals as support were excluded. On the basis of the selected papers' analysis, a taxonomy of the studies employing Machine Learning (ML) methods was proposed, together with a brief discussion on the different ML approaches involved. The studies with the best results in terms of average classification accuracy were identified, supporting that transfer learning methods seem to perform better than other approaches. A discussion is proposed on the impact of (i) the emotion theoretical models and (ii) psychological screening of the experimental sample on the classifier performances.

电磁源成像（ESI）需要解决高度不良的反问题。为了寻求独特的解决方案，传统的ESI方法施加了各种形式的先验，这些方法可能无法准确反映实际的源属性，这可能会阻碍其广泛的应用。为了克服这一局限性，在本文中，提出了一种新的数据合成的时空卷积编码器网络方法，称为dst-cednet。 DST-CEDNET将ESI作为机器学习问题重新铸造，其中歧视性学习和潜在空间表示形式集成到卷积编码器decoder网络（CEDNET）中，以从测量的电脑摄影/磁脑摄影学（E/MEG）信号中学习强大的映射，大脑活动。特别是，通过纳入有关动态大脑活动的先验知识，设计了一种新型的数据合成策略来生成大规模样本，以有效训练Cednet。这与传统的ESI方法相反，在传统的ESI方法中，通常通过主要旨在用于数学便利的约束来实施先前的信息。广泛的数值实验以及对真实MEG和癫痫脑电图数据集的分析表明，DST-Cednet在多种源配置下稳健估计源信号的多种最新ESI方法的表现。

目的：开发和验证一种自动化方法，用于对新生儿重症监护病房中睡眠状态波动的床旁监测。方法：基于深度学习的算法是使用30个近期新生儿的长期（a）脑电图监测的53个EEG录音设计和训练的。使用来自30个多摄影记录的外部数据集对结果进行了验证。除了训练和验证单个脑电图通道安静的睡眠探测器外，我们还构建了睡眠状态趋势（SST），这是一种可视化分类器输出的床旁准备手段。结果：训练数据中安静的睡眠检测的准确性为90％，在4电极记录中获得的所有双极派生中，精度是可比的（85-86％）。该算法很好地概括了外部数据集，尽管信号推导不同，但仍显示81％的总体精度。 SST允许对分类器输出的直观，清晰可视化。结论：可以从单个EEG通道的高保真度中检测到睡眠状态的波动，并且可以将结果可视化为床边监视器中透明和直观的趋势。意义：睡眠状态趋势（SST）可以为护理人员提供对睡眠状态波动及其周期性的实时视图。

生物关键是一种信号，可以从人体中连续测量，例如呼吸声，心脏活动（ECG），脑波（EEG）等，基于该信号，机器学习模型已经为自动疾病的非常有前途的性能开发检测和健康状态监测。但是，DataSet Shift，即，推理的数据分布因训练的分布而异，对于真实的基于生物信号的应用程序并不罕见。为了提高稳健性，具有不确定性资格的概率模型适于捕获预测的可靠性。然而，评估估计不确定性的质量仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一个框架来评估估计不确定性在捕获不同类型的生物数据集转换时估计的不确定性的能力。特别是，我们使用基于呼吸声和心电图信号的三个分类任务，以基准五个代表性的不确定性资格方法。广泛的实验表明，尽管集合和贝叶斯模型可以在数据集移位下提供相对更好的不确定性估计，但所有测试模型都无法满足可靠的预测和模型校准中的承诺。我们的工作为任何新开发的生物宣布分类器进行了全面评估，为全面评估铺平了道路。

在过去的几年中，自动睡眠评分的研究主要集中在开发日益复杂的深度学习体系结构上。但是，最近，这些方法仅实现了边际改进，通常以需要更多数据和更昂贵的培训程序为代价。尽管所有这些努力及其令人满意的表现，但在临床背景下，自动睡眠期临时解决方案并未被广泛采用。我们认为，由于很难训练，部署和繁殖，大多数对睡眠评分的深度学习解决方案在现实世界中的适用性受到限制。此外，这些解决方案缺乏可解释性和透明度，这通常是提高采用率的关键。在这项工作中，我们使用经典的机器学习来重新审视睡眠阶段分类的问题。结果表明，通过传统的机器学习管道可以实现最新的性能，该管道包括预处理，功能提取和简单的机器学习模型。特别是，我们分析了线性模型和非线性（梯度提升）模型的性能。我们的方法超过了两个公共数据集上的最新方法（使用相同的数据）：Sleep--EDF SC-20（MF1 0.810）和Sleep-eDF ST（MF1 0.795），同时在Sleep-eDF上取得了竞争成果SC-78（MF1 0.775）和质量SS3（MF1 0.817）。我们表明，对于睡眠阶段评分任务，工程特征向量的表现力与深度学习模型的内部学表现相当。该观察结果为临床采用打开了大门，因为代表性功能向量允许利用传统机器学习模型的可解释性和成功记录。

脑电图（EEG）录音通常被伪影污染。已经开发了各种方法来消除或削弱伪影的影响。然而，大多数人都依赖于先前的分析经验。在这里，我们提出了一个深入的学习框架，以将神经信号和伪像在嵌入空间中分离并重建被称为DeepSeparator的去噪信号。 DeepSeparator采用编码器来提取和放大原始EEG中的特征，称为分解器的模块以提取趋势，检测和抑制伪像和解码器以重建去噪信号。此外，DeepSeparator可以提取伪像，这在很大程度上增加了模型解释性。通过半合成的EEG数据集和实际任务相关的EEG数据集进行了所提出的方法，建议DeepSepater在EoG和EMG伪像去除中占据了传统模型。 DeepSeparator可以扩展到多通道EEG和任何长度的数据。它可能激励深入学习的EEG去噪的未来发展和应用。 DeepSeparator的代码可在https://github.com/ncclabsustech/deepseparator上获得。

我们提出了Parse，这是一种新颖的半监督结构，用于学习强大的脑电图表现以进行情感识别。为了减少大量未标记数据与标记数据有限的潜在分布不匹配，Parse使用成对表示对准。首先，我们的模型执行数据增强，然后标签猜测大量原始和增强的未标记数据。然后将其锐化的标签和标记数据的凸组合锐化。最后，进行表示对准和情感分类。为了严格测试我们的模型，我们将解析与我们实施并适应脑电图学习的几种最先进的半监督方法进行了比较。我们对四个基于公共EEG的情绪识别数据集，种子，种子IV，种子V和Amigos（价和唤醒）进行这些实验。该实验表明，我们提出的框架在种子，种子-IV和Amigos（Valence）中的标记样品有限的情况下，取得了总体最佳效果，同时接近种子V和Amigos中的总体最佳结果（达到第二好） （唤醒）。分析表明，我们的成对表示对齐方式通过减少未标记数据和标记数据之间的分布比对来大大提高性能，尤其是当每类仅1个样本被标记时。

基于深度神经网络的EEG解码系统已广泛用于大脑计算机接口（BCI）的决策制作。然而，在EEG信号中的显着方差和噪声，它们的预测可能是不可靠的。以前的eEG分析工作主要关注源信号中噪声模式的探索，而解码过程中的不确定性主要是未开发的。自动检测和量化这种解码不确定性对于诸如机器人手臂控制等的BCI电机图像等很重要。在这项工作中，我们提出了一个不确定性估计模型（UE-EEG），以探讨EEG解码过程中的不确定性，这考虑了输入信号中的不确定性和模型中的不确定性。采用模型不确定性估计的模型面向模型的模型方法，采用贝叶斯神经网络来建立输入数据的不确定性。该模型可以集成到电流广泛使用的深度学习分类器中，而无需改变架构。我们对两个公共电机图像数据集进行了对主题内部EEG解码和交叉对象eEG解码的不确定性估计进行了广泛的实验，其中拟议的模型实现了对估计不确定性的质量的显着改善，并演示了所提出的UE-EEG是一种有用的BCI应用程序的工具。

由于数据保护法和机构内的官方程序，在实践中很难在机构之间共享医疗数据。因此，大多数现有的算法经过相对较小的脑电图（EEG）数据集的培训，这可能会损害预测准确性。在这项工作中，我们通过将公开可用的数据集分配到代表各个机构中数据的不相交集中来共享数据时模拟了一个情况。我们建议在每个机构中培训一个（本地）检测器，并将其个人预测汇总为最终预测。比较了四个集合计划，即多数投票，平均值，加权平均值和Dawid-Skene方法。该方法仅使用EEG通道的一个子集在独立的数据集上进行了验证。当每个机构提供足够数量的数据时，合奏的精度与对所有数据进行训练的单个检测器相当。加权平均聚合方案表现出最佳性能，当局部检测器接近对所有可用数据训练的单个检测器的性能时，它只能用DAWID-SKENE方法略有优于。

我们展示了一个新的数据集和基准，其目的是在大脑活动和眼球运动的交叉口中推进研究。我们的数据集EEGEYENET包括从三种不同实验范式中收集的356个不同受试者的同时脑电图（EEG）和眼睛跟踪（ET）录像。使用此数据集，我们还提出了一种评估EEG测量的凝视预测的基准。基准由三个任务组成，难度越来越高：左右，角度幅度和绝对位置。我们在该基准测试中运行大量实验，以便根据经典机器学习模型和大型神经网络提供实心基线。我们释放了我们的完整代码和数据，并提供了一种简单且易于使用的界面来评估新方法。

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。