注意引导的CNN框架用于3D MRI扫描的胶质瘤分割和评级研究 胶质瘤是人类最致命的脑肿瘤形式，及时诊断这些肿瘤是有效肿瘤治疗的重要一步。磁共振成像（MRI）通常提供对脑部病变的无创检查。然而，手动检查MRI扫描中的肿瘤需要大量时间，并且容易出错。因此，自动诊断肿瘤在胶质瘤的临床管理和外科干预中起着至关重要的作用。在这项研究中，我们提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的框架，用于从3D MRI扫描中无创分级肿瘤。 背景介绍 胶质瘤是常见且致命的脑肿瘤，根据其侵袭性和恶性程度可以分为四级。低级别肿瘤（I-III级）通常较不具侵袭性且对治疗反应较好。然而，高级别肿瘤（IV级）具有高度侵袭性，例如胶质母细胞瘤，其治疗效果较差，仅有5%的患者能存活5年。 为了使用医疗影像开展胶质瘤的研究，研究者通常...

研究背景及研究目的 癫痫是一种自发性且严重的神经系统疾病，表现为反复发作，全球有大约5000万人受其影响[1]。尽管近年来抗癫痫药物（ASM）的发展有所进步，药物难治性癫痫（Drug-Resistant Epilepsy，DRE）仍影响着20%到30%的癫痫患者[1-3]。DRE患者不仅面临巨大的经济、社会和心理负担，但需长时间的药物试验才能确诊。早期识别高风险患者，可以为施行如癫痫手术、神经调控或生酮饮食等治疗方式提供更早的干预。 以往的研究已指出DRE的风险因素包括：早期发病、高频率发作、脑电图（EEG）异常、神经缺陷、认知障碍、创伤史和颅内结构病变等[5-9]。然而，对于新诊断的癫痫患者，这些因素的重要性尚不明确，因此需要综合工具来早期识别高风险患者。 脑电图在癫痫领域扮演着不可或缺的...

深度睡眠网络：基于单通道EEG的自动睡眠阶段评分模型 背景介绍 睡眠对于人体健康具有重要影响，监测人们的睡眠质量在医学研究和实践中至关重要。通常，睡眠专家通过分析多种生理信号（如脑电图 (EEG)、眼动电图 (EOG)、肌电图 (EMG) 和心电图 (ECG)）进行睡眠阶段评分。这些信号被称为多导睡眠图 (Polysomnogram, PSG)，经分类后用于确定个体的睡眠状态。然而，这种手动方法耗时且费力，需要专家持续数夜对多个传感器进行记录并分析。 基于多信号（如EEG、EOG和EMG）或单信号EEG的自动睡眠阶段评分方法已得到广泛研究。然而，大多数现有方法依赖于手工特征提取，这通常根据数据集的特性进行设计，无法推广到具有异质性的更大人群中。此外，较少方法考虑了用于识别睡眠阶段转换规则的时...

MI-EEG解码中基于注意力机制的时间依赖学习卷积神经网络（CNN） 研究背景与问题描述 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统提供了一种通过实时翻译大脑信号与计算机进行通信的新途径。近年来，BCI技术逐渐在为瘫痪患者提供辅助和预防性护理方面发挥了重要作用。现有的许多BCI系统依赖于非侵入性且相对便捷的脑电图（EEG）信号记录来追踪大脑活动。然而，即使在同一MI任务期间，不同时期产生不同MI相关模式的时间依赖性特性也往往被忽略，从而大大限制了MI-EEG解码性能。 论文来源与作者信息 论文《A Temporal Dependency Learning CNN with Attention Mechanism for MI-EEG Decoding》于202...

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是将神经系统与外部环境连接的一种通讯手段。运动想象（Motor Imagery, MI）是BCI研究的基石，它指在运动执行前的内在演练（Internal Rehearsal）。非侵入性技术如脑电图（Electroencephalography, EEG）因其成本效益高与便利性，可以高时间分辨率记录神经活动。当受试者想象移动身体特定部位时，大脑特定区域会发生能量变化（ERD/ERS），这些变化可以通过EEG记录并用于辨别运动意图。MI基础的BCI系统已经取得显著进展，能够控制外骨骼和光标，特别是与虚拟现实技术结合，用于中风康复的潜力更为显著。 目前，MI解码方法的高性能是这种系统成功的关键。然而，相比于依赖外部刺激的其它BC...