在大脑计算机界面（BCI）研究中，记录数据耗时且昂贵，这限制了对大数据集的访问。这可能会影响BCI系统的性能，因为机器学习方法在很大程度上取决于训练数据集的大小。出现重要的问题：考虑到神经元信号特征（例如，非平稳性），我们可以通过更多数据来实现更高的解码性能来训练解码器吗？在长期BCI研究的情况下，随着时间的推移进一步改善的观点是什么？在这项研究中，我们从两个主要角度研究了长期记录对电动图像解码的影响：有关数据集大小的模型要求和患者适应的潜力。我们评估了长期BCI和四边形NCT02550522的多线性模型和两个深度学习模型（DL）模型，其中包含43个由四脑术患者执行的ECOG记录的43次会议。在实验中，参与者使用运动图像模式执行了3D虚拟手工翻译。我们设计了多个计算实验，其中增加或翻译了训练数据集，以研究模型的性能与影响记录的不同因素之间的关系。我们的分析表明，在培训数据集中添加更多数据可能不会立即提高已经包含40分钟信号的数据集的性能。与多线性模型相比，DL解码器在数据集大小上显示出类似的要求，同时证明了更高的解码性能。此外，通过在实验后面记录的相对较小的数据集获得了高解码性能，这表明运动图像模式得到改善和患者适应。最后，我们提出了UMAP嵌入和局部固有维度，以可视化数据并可能评估数据质量。

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％。

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。

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。

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。

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。

State-of-the-art performance in electroencephalography (EEG) decoding tasks is currently often achieved with either Deep-Learning or Riemannian-Geometry-based decoders. Recently, there is growing interest in Deep Riemannian Networks (DRNs) possibly combining the advantages of both previous classes of methods. However, there are still a range of topics where additional insight is needed to pave the way for a more widespread application of DRNs in EEG. These include architecture design questions such as network size and end-to-end ability as well as model training questions. How these factors affect model performance has not been explored. Additionally, it is not clear how the data within these networks is transformed, and whether this would correlate with traditional EEG decoding. Our study aims to lay the groundwork in the area of these topics through the analysis of DRNs for EEG with a wide range of hyperparameters. Networks were tested on two public EEG datasets and compared with state-of-the-art ConvNets. Here we propose end-to-end EEG SPDNet (EE(G)-SPDNet), and we show that this wide, end-to-end DRN can outperform the ConvNets, and in doing so use physiologically plausible frequency regions. We also show that the end-to-end approach learns more complex filters than traditional band-pass filters targeting the classical alpha, beta, and gamma frequency bands of the EEG, and that performance can benefit from channel specific filtering approaches. Additionally, architectural analysis revealed areas for further improvement due to the possible loss of Riemannian specific information throughout the network. Our study thus shows how to design and train DRNs to infer task-related information from the raw EEG without the need of handcrafted filterbanks and highlights the potential of end-to-end DRNs such as EE(G)-SPDNet for high-performance EEG decoding.

良好的培训数据是开发有用的ML应用程序的先决条件。但是，在许多域中，现有数据集不能由于隐私法规（例如，从医学研究）而被共享。这项工作调查了一种简单而非规范的方法，可以匿名数据综合来使第三方能够受益于此类私人数据。我们探讨了从不切实际，任务相关的刺激中隐含地学习的可行性，这通过激发训练有素的深神经网络（DNN）的神经元来合成。因此，神经元励磁用作伪生成模型。刺激数据用于培训新的分类模型。此外，我们将此框架扩展以抑制与特定个人相关的表示。我们使用开放和大型闭合临床研究的睡眠监测数据，并评估（1）最终用户是否可以创建和成功使用定制分类模型进行睡眠呼吸暂停检测，并且（2）研究中参与者的身份受到保护。广泛的比较实证研究表明，在刺激上培训的不同算法能够在与原始模型相同的任务上成功概括。然而，新和原始模型之间的架构和算法相似性在性能方面发挥着重要作用。对于类似的架构，性能接近使用真实数据（例如，精度差为0.56 \％，Kappa系数差为0.03-0.04）。进一步的实验表明，刺激可以在很大程度上成功地匿名匿名研究临床研究的参与者。

Current learning machines have successfully solved hard application problems, reaching high accuracy and displaying seemingly "intelligent" behavior. Here we apply recent techniques for explaining decisions of state-of-the-art learning machines and analyze various tasks from computer vision and arcade games. This showcases a spectrum of problem-solving behaviors ranging from naive and short-sighted, to wellinformed and strategic. We observe that standard performance evaluation metrics can be oblivious to distinguishing these diverse problem solving behaviors. Furthermore, we propose our semi-automated Spectral Relevance Analysis that provides a practically effective way of characterizing and validating the behavior of nonlinear learning machines. This helps to assess whether a learned model indeed delivers reliably for the problem that it was conceived for. Furthermore, our work intends to add a voice of caution to the ongoing excitement about machine intelligence and pledges to evaluate and judge some of these recent successes in a more nuanced manner.

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。

神经记录的进展现在在前所未有的细节中研究神经活动的机会。潜在的变量模型（LVMS）是用于分析各种神经系统和行为的丰富活动的有希望的工具，因为LVM不依赖于活动与外部实验变量之间的已知关系。然而，目前缺乏标准化目前阻碍了对神经元群体活性的LVM进行的进展，导致采用临时方式进行和比较方法。为协调这些建模工作，我们为神经人群活动的潜在变量建模介绍了基准套件。我们从认知，感官和机动领域策划了四种神经尖峰活动的数据集，以促进适用于这些地区各地的各种活动的模型。我们将无监督的评估视为用于评估数据集的模型的共同框架，并应用几个显示基准多样性的基线。我们通过评估释放此基准。 http://neurallatents.github.io.

The key to electroencephalography (EEG)-based brain-computer interface (BCI) lies in neural decoding, and its accuracy can be improved by using hybrid BCI paradigms, that is, fusing multiple paradigms. However, hybrid BCIs usually require separate processing processes for EEG signals in each paradigm, which greatly reduces the efficiency of EEG feature extraction and the generalizability of the model. Here, we propose a two-stream convolutional neural network (TSCNN) based hybrid brain-computer interface. It combines steady-state visual evoked potential (SSVEP) and motor imagery (MI) paradigms. TSCNN automatically learns to extract EEG features in the two paradigms in the training process, and improves the decoding accuracy by 25.4% compared with the MI mode, and 2.6% compared with SSVEP mode in the test data. Moreover, the versatility of TSCNN is verified as it provides considerable performance in both single-mode (70.2% for MI, 93.0% for SSVEP) and hybrid-mode scenarios (95.6% for MI-SSVEP hybrid). Our work will facilitate the real-world applications of EEG-based BCI systems.

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。

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。

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。

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。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

深度学习（DL）已在脑电图（EEG）基于脑电图（EEG）的大部分应用中广泛研究，尤其是在过去五年中对于运动成像（MI）分类。 MI-EEG分类的主流DL方法使用卷积神经网络（CNN）利用EEG信号的暂时性模式，这些模式在视觉图像中取得了显着成功。但是，由于视觉图像的统计特征从根本上偏离了脑电图信号，因此出现了一个自然的问题，除了CNN之外是否存在替代网络体系结构。为了解决这个问题，我们提出了一个名为Tensor-CSPNET的新型几何深度学习（GDL）框架，该框架是源自对称阳性（SPD）的EEG信号的空间协方差矩阵（SPD）歧管（SPD）歧管，并完全捕获了使用临时性跨性别模式，并使用现有的深神经网络捕获了现有的深神经网络SPD流形，与许多成功的MI-EEG分类器的经验集成以优化框架。在实验中，张量-CSPNET在两个常用的MI-EEG数据集中的交叉验证和保留方案上达到或略微优于当前最新性能。此外，可视化和可解释性分析还表现出张量-CSPNET对MI-EEG分类的有效性。总而言之，在这项研究中，我们通过将DL方法概括为SPD歧管，为问题提供了可行的答案，该方法表明了MI-EEG分类的特定GDL方法的开始。

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.