A lack of driver's vigilance is the main cause of most vehicle crashes. Electroencephalography(EEG) has been reliable and efficient tool for drivers' drowsiness estimation. Even though previous studies have developed accurate and robust driver's vigilance detection algorithms, these methods are still facing challenges on following areas: (a) small sample size training, (b) anomaly signal detection, and (c) subject-independent classification. In this paper, we propose a generalized few-shot model, namely EEG-Fest, to improve aforementioned drawbacks. The EEG-Fest model can (a) classify the query sample's drowsiness with a few samples, (b) identify whether a query sample is anomaly signals or not, and (c) achieve subject independent classification. The proposed algorithm achieves state-of-the-art results on the SEED-VIG dataset and the SADT dataset. The accuracy of the drowsy class achieves 92% and 94% for 1-shot and 5-shot support samples in the SEED-VIG dataset, and 62% and 78% for 1-shot and 5-shot support samples in the SADT dataset.

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。

脑电图（EEG）是情绪识别的流行和有效工具。但是，研究人员仍然晦涩难懂，人脑中脑电图中脑电图的传播机制及其与情绪的内在相关性仍然晦涩难懂。这项工作提出了四个变体变压器框架〜（空间注意力，暂时关注，顺序的时空注意力和同时的空间临时注意），以探索情感与空间 - 周期性的EEG特征之间的关系。具体而言，空间注意力和时间关注是分别学习拓扑结构信息和时间变化的脑电图特征。顺序的时空注意力在一秒钟的段中引起空间注意力，并在一个样本中依次在一个样本中注意，以探索情绪刺激对同一时间段中不同EEG电极EEG电极的EEG信号的影响程度。同时进行空间和时间关注的同时时空注意力同时进行，用于模拟不同时间段中不同空间特征之间的关系。实验结果表明，同时的时空注意力会导致设计选择中的最佳情感识别精度，这表明建模EEG信号的空间和时间特征的相关性对于情绪识别是重要的。

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。

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。

工作记忆（WM）表示在脑海中存储的信息，是人类认知领域的一个基本研究主题。可以监测大脑的电活动的脑电图（EEG）已被广泛用于测量WM的水平。但是，关键的挑战之一是个体差异可能会导致无效的结果，尤其是当既定模型符合陌生主题时。在这项工作中，我们提出了一个具有空间注意力（CS-DASA）的跨主题深层适应模型，以概括跨科目的工作负载分类。首先，我们将EEG时间序列转换为包含空间，光谱和时间信息的多帧EEG图像。首先，CS-DASA中的主题共享模块从源和目标主题中接收多帧的EEG图像数据，并学习了共同的特征表示。然后，在特定于主题的模块中，实现了最大平均差异，以测量重现的内核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域适应增加有效的罚款损失。此外，采用主题对象的空间注意机制专注于目标图像数据的判别空间特征。在包含13个受试者的公共WM EEG数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够达到比现有最新方法更好的性能。

Seizure type identification is essential for the treatment and management of epileptic patients. However, it is a difficult process known to be time consuming and labor intensive. Automated diagnosis systems, with the advancement of machine learning algorithms, have the potential to accelerate the classification process, alert patients, and support physicians in making quick and accurate decisions. In this paper, we present a novel multi-path seizure-type classification deep learning network (MP-SeizNet), consisting of a convolutional neural network (CNN) and a bidirectional long short-term memory neural network (Bi-LSTM) with an attention mechanism. The objective of this study was to classify specific types of seizures, including complex partial, simple partial, absence, tonic, and tonic-clonic seizures, using only electroencephalogram (EEG) data. The EEG data is fed to our proposed model in two different representations. The CNN was fed with wavelet-based features extracted from the EEG signals, while the Bi-LSTM was fed with raw EEG signals to let our MP-SeizNet jointly learns from different representations of seizure data for more accurate information learning. The proposed MP-SeizNet was evaluated using the largest available EEG epilepsy database, the Temple University Hospital EEG Seizure Corpus, TUSZ v1.5.2. We evaluated our proposed model across different patient data using three-fold cross-validation and across seizure data using five-fold cross-validation, achieving F1 scores of 87.6% and 98.1%, 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。

在情感计算领域的基于生理信号的情感识别，已经支付了相当大的关注。对于可靠性和用户友好的采集，电卸电子活动（EDA）在实际应用中具有很大的优势。然而，基于EDA的情感识别与数百个科目仍然缺乏有效的解决方案。在本文中，我们的工作试图融合主题的各个EDA功能和外部诱发的音乐功能。我们提出了端到端的多模式框架，1维剩余时间和通道注意网络（RTCAN-1D）。对于EDA特征，基于新型的基于凸优化的EDA（CVXEDA）方法被应用于将EDA信号分解为PAHSIC和TONC信号，以进行动态和稳定的功能。首先涉及基于EDA的情感识别的渠道时间关注机制，以改善时间和渠道明智的表示。对于音乐功能，我们将音乐信号与开源工具包opensmile处理，以获取外部特征向量。来自EDA信号和来自音乐的外部情绪基准的个体情感特征在分类层中融合。我们对三个多模式数据集（PMEMO，DEAP，AMIGOS）进行了系统的比较，适用于2级薪酬/唤醒情感识别。我们提出的RTCAN-1D优于现有的最先进的模型，这也验证了我们的工作为大规模情感认可提供了可靠和有效的解决方案。我们的代码已在https://github.com/guanghaoyin/rtcan-1发布。

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.

目的：脑电图（EEG）和肌电图（EMG）是两个非侵入性的生物信号，它们在人类机器界面（HMI）技术（EEG-HMI和EMG-HMI范式）中广泛用于康复，用于康复的物理残疾人。将脑电图和EMG信号成功解码为各自的控制命令是康复过程中的关键步骤。最近，提出了几个基于卷积的神经网络（CNN）架构，它们直接将原始的时间序列信号映射到决策空间中，并同时执行有意义的特征提取和分类的过程。但是，这些网络是根据学习给定生物信号的预期特征量身定制的，并且仅限于单个范式。在这项工作中，我们解决了一个问题，即我们可以构建一个单个体系结构，该架构能够从不同的HMI范式中学习不同的功能并仍然成功地对其进行分类。方法：在这项工作中，我们引入了一个称为Controanet的单个混合模型，该模型基于CNN和Transformer架构，该模型对EEG-HMI和EMG-HMI范式同样有用。 Contranet使用CNN块在模型中引入电感偏置并学习局部依赖性，而变压器块则使用自我注意机制来学习信号中的长距离依赖性，这对于EEG和EMG信号的分类至关重要。主要结果：我们在三个属于EEG-HMI和EMG-HMI范式的公开数据集上评估并比较了Contronet与最先进的方法。 Contranet在所有不同类别任务（2级，3类，4级和10级解码任务）中的表现优于其对应。意义：结果表明，与当前的最新算法状态相比，从不同的HMI范式中学习不同的特征并概述了矛盾。

本文提出了一个新颖的框架，以根据权威的睡眠医学指导自动捕获人睡眠的脑电图（EEG）信号的时间频率。该框架由两个部分组成：第一部分通过将输入EEG频谱图将其划分为一系列时频贴片来提取信息特征。第二部分是由基于注意力的体系结构有效地搜索分配的时频贴片和并行睡眠阶段定义因素之间的相关性构成的。拟议的管道在Sleep Heart Health研究数据集上进行了验证，其阶段唤醒，N2和N3的新最新结果获得了相应的F1分数为0.93、0.88和0.87，仅使用EEG信号。该提出的方法还具有高评分者间可靠性为0.80 kappa。我们还可以看到睡眠分期决策与提出方法提取的特征之间的对应关系，为我们的模型提供了强大的解释性。

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。

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。

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）。

神经科学领域的研究揭示了情绪模式和脑功能区域之间的关系，展示了不同脑区之间的动态关系是影响通过脑电图（EEG）确定的情绪识别的必要因素。此外，在脑电情绪识别中，我们可以观察到，基于相同的脑电图数据，我们可以观察到粗粒情绪之间的粗粒情绪之间的边界;这表明大型粗糙和小细粒度情绪变化的同意。因此，来自粗糙到细粒度类别的渐进分类过程可能有助于EEG情绪识别。因此，在本研究中，我们提出了一种逐步的图表卷积网络（PGCN），用于捕获EEG情绪信号中的这种固有特性，并逐步学习鉴别性EEG特征。为了适应不同的EEG模式，我们构建了一个双图模块，以表征不同EEG通道之间的内在关系，其中包含神经科学研究的动态功能连接和脑区的静态空间接近信息。此外，通过观察粗糙和细粒度的情绪之间的关系，我们采用双头模块，使PGCN能够逐步了解更多辨别性EEG特征，从粗粒（简单）到细粒度的类别（困难），参考情绪的分层特征。为了验证我们模型的性能，在两个公共数据集中进行了广泛的实验：种子-46和多模态生理情绪数据库（MPED）。

我们提出STAF，一种用于几次视频分类的时空关注融合网络。STAF首先通过应用3D卷积神经网络嵌入网络来提取视频的粗粒度的空间和时间特征。然后使用自我关注和跨关注网络微调提取的特征。最后，STAF应用轻量级融合网络和最近的邻邻分类器来分类每个查询视频。为了评估STAF，我们在三个基准（UCF101，HMDB51和SomeS-V2）上进行广泛的实验。实验结果表明，STAF通过大边缘提高了最先进的准确性，例如，STAF分别将五向单拍精度增加5.3％和7.0％，分别为UCF101和HMDB51增加。

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。

EEG信号是复杂且低频信号。因此，它们很容易受到外部因素的影响。脑电图伪像的去除对于神经科学至关重要，因为伪影对脑电图分析的结果有重大影响。在这些文物中，去除眼伪影是最具挑战性的。在这项研究中，通过开发基于双向长期记忆（BILSTM）的深度学习（DL）模型来提出一种新型的眼部伪像去除方法。我们创建了一个基准测试数据集，通过组合Eegdenoisenet和DEAP数据集来训练和测试提出的DL模型。我们还通过以各种SNR级别的EOG污染地面真相清洁的脑电图来增强数据。然后，使用小波同步转换（WSST）获得的高定位时频（TF）系数（WSST）获得的高定位时频（TF）系数，将Bilstm网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于WSST的DL模型结果与传统TF分析（TFA）方法进行比较，即短期傅立叶变换（STFT）和连续小波转换（CWT）以及增强原始信号。最佳的平均MSE值为0.3066是通过首次基于BilstM的WSST-NET模型获得的。我们的结果表明，与传统的TF和原始信号方法相比，WSST-NET模型显着改善了伪影的性能。此外，提出的EOG去除方法表明，它的表现优于文献中许多基于常规和DL的眼神伪像去除方法。