脑电图（EEG）信号的分类在广泛的应用中很有用，例如癫痫发作检测/预测，运动图像分类，情绪分类和药物效应诊断等。随着大量的脑电图通道获取，开发有效的数据还原方法至关重要，从一个应用程序到另一种应用程序的重要性各不相同。同样重要的是，对于许多应用程序，在脑电图录制期间实现在线分类，以监视发生的变化。在本文中，我们介绍了一种基于共同信息（MI）的方法，以进行渠道选择。获得的结果表明，尽管分类精度得分受到惩罚，但使用MI技术可以实现有希望的加速增长。将MI与含有信号转变的信号时期（3秒）一起增强了这些加速增长。这项工作是探索性的，我们建议进行进一步的研究进行验证和开发。提高分类速度的好处包括改善在临床或教育环境中的应用。

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。

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。

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。

与脑电图（TMS-EEG）共同注册的经颅磁刺激先前已证明是对阿尔茨海默氏病（AD）研究的有用工具。在这项工作中，我们研究了使用TMS诱发的脑电图反应的使用，以对健康对照（HC）分类AD患者。通过使用包含17AD和17HC的数据集，我们从单个TMS响应中提取各种时域特征，并在低，中和高密度EEG电极集中平均它们。在保留一项受试者的验证方案中，使用带有随机森林分类器的高密度电极获得了AD与HC的最佳分类性能。准确性，灵敏度和特异性分别为92.7％，96.58％和88.2％。

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。

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.

肥胖是现代社会的严重问题，因为它与生活质量大大降低了。目前进行的研究是为了探索使用脑电图（EEG）数据探索与肥胖相关的神经学证据。在这项研究中，我们开发了一种新型的机器学习模型，以使用来自EEG数据的Alpha带功能连接功能来鉴定肥胖女性的大脑网络。总体分类精度达到90％。我们的发现表明，肥胖的大脑的特征是功能失调的网络，在该网络中，负责处理自指信息（例如能量需求）的领域受到损害。

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。

嗜睡是驾驶员和交通事故主要原因之一的主要关注点。认知神经科学和计算机科学的进步已通过使用脑部计算机界面（BCIS）和机器学习（ML）来检测驾驶员的嗜睡。然而，几个挑战仍然开放，应该面对。首先，文献中缺少使用一组ML算法的多种ML算法对嗜睡检测性能的全面评估。最后，需要研究适合受试者组的可扩展ML模型的检测性能，并将其与文献中提出的单个模型进行比较。为了改善这些局限性，这项工作提出了一个智能框架，该框架采用了BCIS和基于脑电图（EEG）的功能，以检测驾驶场景中的嗜睡。 SEED-VIG数据集用于喂食不同的ML回归器和三类分类器，然后评估，分析和比较单个受试者和组的表现最佳模型。有关单个模型的更多详细信息，随机森林（RF）获得了78％的F1分数，改善了通过文献中使用的模型（例如支持向量机（SVM））获得的58％。关于可扩展模型，RF达到了79％的F1得分，证明了这些方法的有效性。所学的经验教训可以总结如下：i）不仅SVM，而且文献中未充分探索的其他模型与嗜睡检测有关，ii）ii）适用于受试者组的可伸缩方法也有效地检测嗜睡，即使新受试者也是如此评估模型培训中未包括的。

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。

癫痫发作是最重要的神经障碍之一，其早期诊断将有助于临床医生为患者提供准确的治疗方法。脑电图（EEG）信号广泛用于癫痫癫痫发作检测，其提供了关于大脑功能的实质性信息的专家。本文介绍了采用模糊理论和深层学习技术的新型诊断程序。所提出的方法在Bonn大学数据集上进行了评估，具有六个分类组合以及弗赖堡数据集。可以使用可调谐Q小波变换（TQWT）来将EEG信号分解为不同的子带。在特征提取步骤中，从TQWT的不同子带计算了13个不同的模糊熵，并且计算它们的计算复杂性以帮助研究人员选择各种任务的最佳集合。在下文中，采用具有六层的AutoEncoder（AE）用于减少维数。最后，标准自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及其具有蚱蜢优化算法（ANFIS-GOA），粒子群优化（ANFIS-PSO）和育种群优化（ANFIS-BS）方法的变体分类。使用我们所提出的方法，ANFIS-BS方法在弗赖堡数据集上分为两类分为两类和准确度，在两类分类中获得99.46％的准确性，以及弗赖堡数据集的99.28％，达到最先进的两个人的表演。

基于脑电图（EEG）的脑生物识别技术已被越来越多地用于个人鉴定。传统的机器学习技术以及现代的深度学习方法已采用有希望的结果。在本文中，我们提出了EEG-BBNET，这是一个混合网络，该网络将卷积神经网络（CNN）与图形卷积神经网络（GCNN）集成在一起。 CNN在自动特征提取方面的好处以及GCNN通过图形表示在EEG电极之间学习连通性的能力被共同利用。我们检查了各种连通性度量，即欧几里得距离，皮尔逊的相关系数，相锁定值，相位滞后指数和RHO索引。在由各种脑部计算机界面（BCI）任务组成的基准数据集上评估了所提出的方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行了比较。我们发现，使用会议内数据的平均正确识别率最高99.26％，我们的模型在事件相关电位（ERP）任务中的所有基线都优于所有基准。具有Pearson相关性和RHO指数的EEG-BBNET提供了最佳的分类结果。此外，我们的模型使用会议间和任务数据显示出更大的适应性。我们还研究了我们提出的模型的实用性，该模型的电极数量较少。额叶区域上的电极放置似乎最合适，性能损失最少。

基于EEG的基于EEG的情感识别（EEG-ER）与消费者级EEG器件涉及使用减少数量的通道进行语调。这些设备通常仅提供四个或五个通道，与通常在最新的最先进的研究中通常使用的大量信道（32或更多）不同。在这项工作中，我们建议使用离散小波变换（DWT）来提取时间频域特征，并且我们使用几秒钟的时间窗口来执行EEG-ER分类。该技术可以实时使用，而不是在HOC上完成完整会话数据。我们还应用了在现有研究中开发的基线拆卸预处理，以我们提出的DWT熵和能量特征，这显着提高了分类精度。我们考虑两个不同的分类器架构，一个3D卷积神经网络（3D CNN）和支持向量机（SVM）。我们在主题和主题依赖设置上评估两个模型，以分类个人情绪状态的价值和唤醒维度。我们在Deap DataSet提供的完整32通道数据上测试它们，以及相同数据集的减少的5通道提取物。 SVM模型在所有呈现的场景上表现最佳，在唤起完整的32通道主题案例的唤醒时，在价值上实现95.32％的精度，95.68％，以前的实时EEG-EEG-EEG-EEG-EEG对象依赖性基准。在独立的案例上，还获得了80.70％的准确度，唤醒的唤醒器中的81.41％。将输入数据减少到5个通道仅在所有场景中平均降低3.54％，这使得该型号适合使用更可访问的低端EEG器件。

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.

眼目光信息的收集为人类认知，健康和行为的许多关键方面提供了一个窗口。此外，许多神经科学研究补充了从眼睛跟踪中获得的行为信息，以及脑电图（EEG）提供的高时间分辨率和神经生理学标记。必不可少的眼睛跟踪软件处理步骤之一是将连续数据流的分割为与扫视，固定和眨眼等眼睛跟踪应用程序相关的事件。在这里，我们介绍了Detrtime，这是一个新颖的时间序列分割框架，该框架创建了不需要额外记录的眼睛跟踪模式并仅依靠脑电图数据的眼部事件检测器。我们的端到端基于深度学习的框架将计算机视觉的最新进展带到了脑电图数据的《时代》系列分割的最前沿。 Detr Time在各种眼睛追踪实验范式上实现眼部事件检测中的最新性能。除此之外，我们还提供了证据表明我们的模型在脑电图阶段分割的任务中很好地概括了。

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％。

与经典信号处理和基于机器学习的框架相比，基于深度学习的方法基于深度学习的方法显着提高了分类准确性。但大多数是由于脑电图数据中存在的受试者间可变性而无法概括对象无关的任务的主题依赖性研究。在这项工作中，提出了一种新的深度学习框架，其能够进行独立的情感识别，由两部分组成。首先，提出了具有通道关注自动泊车的无监督的长短期存储器（LSTM），用于获取主体不变的潜航向量子空间，即每个人的EEG数据中存在的内部变量。其次，提出了一种具有注意力框架的卷积神经网络（CNN），用于对从提出的LSTM获得的编码的较低的潜在空间表示对具有通道 - 注意自身形拓的编码的低潜空间表示的任务。通过注意机制，所提出的方法可以突出EEG信号的显着时间段，这有助于所考虑的情绪，由结果验证。已经使用公共数据集进行了验证的方法，用于EEG信号，例如Deap DataSet，SEED数据集和CHB-MIT数据集。所提出的端到端深度学习框架消除了不同手工工程特征的要求，并提供了一个单一的全面任务不可知性EEG分析工具，能够对主题独立数据进行各种EEG分析。

交通事故是年轻人死亡的主要原因，这一问题今天占了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是脑部计算机界面（BCIS）最有前途的技术之一。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，在驾驶场景中，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图检测情绪。此外，已经设计了两个场景的用例。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驱动模拟器的主要任务。这样，它旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可在发现两种情绪（非刺激性和愤怒）中达到99％的准确性，三种情绪（非刺激性，愤怒和中立）的93％，四种情绪（非刺激）（非 - 刺激，愤怒，中立和喜悦）。

近年来，深度学习显示了广泛区域的潜力和效率，包括计算机视觉，图像和信号处理。然而，由于缺乏算法决策和结果的解释性，用户应用程序仍然存在转化挑战。这个黑匣子问题对于高风险应用程序（例如与医疗相关的决策制定）尤其有问题。当前的研究目标是设计一个可解释的深度学习系统，用于对脑电图的时间序列分类（EEG）进行睡眠阶段评分，以此作为设计透明系统的一步。我们已经开发了一个可解释的深神经网络，该网络包括基于内核的层，该层是基于人类专家在视觉分析记录的视觉分析中用于睡眠评分的一组原理。将基于内核的卷积层定义并用作系统的第一层，并可用于用户解释。训练有素的系统及其结果从脑电图信号的微观结构（例如训练的内核）以及每个内核对检测到的阶段的效果，宏观结构（例如阶段之间的过渡）中解释了四个级别。拟议的系统表现出比先前的研究更大的性能，而解释的结果表明，该系统学习了与专家知识一致的信息。