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。

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。

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。

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。

在本文中，正在研究精神任务 - 根脑 - 计算机接口（BCI）的分类，因为这些系统是BCI中的主要调查领域，因为这些系统可以增强具有严重残疾人的人们的生命。 BCI模型的性能主要取决于通过多个通道获得的特征向量的大小。在心理任务分类的情况下，培训样本的可用性最小。通常，特征选择用于通过摆脱无关紧要和多余的功能来增加心理任务分类的比率。本文提出了一种为精神任务分类选择相关和非冗余频谱特征的方法。这可以通过使用四个非常已知的多变量特征选择方法VIZ，BHATTACHARYA的距离，散射矩阵的比率，线性回归和最小冗余和最大相关性。这项工作还涉及对心理任务分类的多元和单变量特征选择的比较分析。在应用上述方法后，研究结果表明了精神任务分类的学习模型的性能的大量改进。此外，通过执行稳健的排名算法和弗里德曼的统计测试来认识所提出的方法的功效，以找到最佳组合并比较功率谱密度和特征选择方法的不同组合。

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。

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。

最近的研究利用稀疏的分类来预测高维大脑活动信号的分类变量，以暴露人类的意图和精神状态，从而自动选择模型训练过程中的相关特征。但是，现有的稀疏分类模型可能会容易出现由大脑记录固有的噪声引起的性能降解。为了解决这个问题，我们旨在在本研究中提出一种新的健壮和稀疏分类算法。为此，我们将CorrentRopy学习框架引入基于自动相关性的稀疏分类模型，并提出了一种新的基于Correntropy的鲁棒稀疏逻辑回归算法。为了证明所提出算法的上等大脑活性解码性能，我们在合成数据集，脑电图（EEG）数据集和功能磁共振成像（FMRI）数据集上对其进行了评估。广泛的实验结果证实，不仅提出的方法可以在嘈杂和高维分类任务中实现更高的分类精度，而且还将为解码方案选择那些更有信息的功能。将Correntropy学习方法与自动相关性测定技术相结合，将显着提高噪声的鲁棒性，从而导致更足够的稳健稀疏脑解码算法。它在现实世界中的大脑活动解码和脑部计算机界面中提供了一种更强大的方法。

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。

精神分裂症（SZ）是一种精神障碍，由于大脑中特定化学品的分泌，一些脑区的功能失去平衡，导致思想，行动和情绪之间缺乏协调。本研究提供了通过脑电图（EEG）信号的自动化SZ诊断的各种智能深度学习（DL）方法。将得到的结果与传统智能方法的结果进行比较。为了实施拟议的方法，已经使用了波兰华沙精神病学与神经学研究所的数据集。首先，将EEG信号分成25秒的时间框架，然后通过Z分数或标准L2标准化。在分类步骤中，考虑通过EEG信号考虑两种不同的方法进行SZ诊断。在该步骤中，首先通过传统的机器学习方法进行EEG信号的分类，例如，支持向量机，K-CORMONT邻居，决策树，NA \“IVE贝叶斯，随机森林，极其随机树木和袋装。各种提出的DL模型，即长的短期存储器（LSTMS），一维卷积网络（1D-CNNS）和1D-CNN-LSTMS。在此步骤中，实现并比较了DL模型具有不同的激活功能。在提议的DL模型中，CNN-LSTM架构具有最佳性能。在这种架构中，使用具有Z分数和L2组合标准化的Relu激活功能。所提出的CNN-LSTM模型具有达到99.25％的准确度，比该领域的大多数前研究的结果更好。值得一提的是，为了执行所有模拟，已经使用了具有k = 5的k折叠交叉验证方法。

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）。

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。

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.

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.

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。

这项研究评估了脑电图数据的区分能力（唯一性）从脑电图公共数据集的方式互相认证相对及其持久性。除了脑电图数据外，Luciw等人。提供EMG（肌电图）和运动学数据，以使工程师和研究人员利用eeg Gal进行进一步的研究。但是，评估EMG和运动学数据不在本研究的范围之内。最新的目的是确定是否可以利用脑电图数据来控制假体设备。另一方面，本研究旨在通过脑电图数据来评估个体的可分离性，以执行用户身份验证。功能重要性算法用于选择每个用户的最佳功能，以对其进行对验证。该研究实施的身份验证平台基于机器学习模型/分类器。作为初始测试，使用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）进行了两项初步研究，以通过多标记EEG数据集观察模型的学习趋势。首先利用KNN作为用户身份验证的分类器，观察到精度约为75％。此后，用于提高线性和非线性SVM的性能。使用线性和非线性SVM可实现85.18％和86.92％的总体平均精度。除精度外，还计算了F1分数。线性和非线性SVM的总平均F1得分分别为87.51％和88.94％。除总体表现外，还观察到使用线性SVM和97.4％的精度和97.4％的精度（97.3％F1得分）使用非线性SVM的高表现精度（95.3％F1得分）。

认知处理信号可用于改善自然语言处理（NLP）任务。但是，目前尚不清楚这些信号如何与语言信息相关。在神经语言学中，人类语言处理和语言特征之间的桥接通常通过具有高度控制的刺激的单可变控制实验，广泛研究。这些方法不仅损害了自然读数的真实性，而且耗时且昂贵。在本文中，我们提出了一种数据驱动方法来研究认知处理信号与语言特征之间的关系。具体而言，我们提出了一种统一的注意力框架，它由嵌入，注意，编码和预测层组成，以选择性地将认知处理信号映射到语言特征。我们将映射过程定义为桥接任务，并为词汇，句法和语义特征开发12个桥接任务。所提出的框架仅需要在自然读数下记录的认知处理信号作为输入，并且可用于检测具有单个认知数据集的广泛的语言特征。实验结果的观察结果与以前的神经科学结果共鸣。除此之外，我们的实验还揭示了许多有趣的发现，例如语境上跟踪特征与句子时态之间的相关性。

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。

功能连接是研究大脑振荡活动的关键方法，以便为神经元相互作用的潜在动态提供重要见解，并且主要用于脑活动分析。建立脑电脑界面信息几何的进步，我们提出了一种新颖的框架，它结合了功能连接估计和基于协方差的管道来对精神状态进行分类，例如电机图像。针对每个估算器培训的riemannian分类器，并且集合分类器将决策组合在每个特征空间中。提供了对功能连接估计器的全面评估，并在不同的条件和数据集上评估最佳表演管道，称为岩酮。使用Meta分析在数据集中聚合结果，FUCONE比所有最先进的方法更好地执行。性能增益主要是对特征空间的改进的改进的改进，增加了集合分类器相对于和内部主题间变异性的鲁棒性。