基于CNN的新型图像分割流水线用于个体化猫脊髓刺激建模

基于卷积神经网络(CNN)的图像分割流程用于个体化猫脊髓刺激建模 背景与研究动机 脊髓刺激(Spinal Cord Stimulation, SCS)是一种被广泛应用于慢性疼痛管理的治疗方法。近年来,它也被用于调节神经活动,旨在恢复失去的自主或感知运动功能。个性化的建模和治疗计划是确保SCS安全有效的重要方面。然而,生成所需细节和准确性水平的脊柱模型需要耗时且劳动密集的手工图像分割,由人类专家进行。因此,迫切需要自动化分割算法,以便在数据有限的情况下也能生成高质量的解剖模型。 论文来源 本文由Alessandro Fasse、Taylor Newton、Lucy Liang、Uzoma Agbor、Cecelia Rowland、Niels Kuster、Robert Gaunt、Elvir...

基于注意力引导的图结构学习网络用于基于EEG的听觉注意力检测

基于注意力引导的图结构学习网络用于基于EEG的听觉注意力检测

注意引导的图结构学习网络在基于EEG的听觉注意检测中的应用 学术背景 “鸡尾酒会效应”描述了人类大脑在多说话者环境中选择性集中注意力于一个说话者而忽略其他人的能力。然而,对于听力受损者来说,这种情况构成了一个重大挑战。尽管现代听觉假体如助听器和人工耳蜗在减噪方面有效,但它们往往无法区分听者所要关注的信号。听觉注意检测(Auditory Attention Detection,AAD)任务解决此问题的潜力在于,它直接从大脑中提取与注意力相关的信息。神经科学研究表明,非侵入性的神经记录技术,如脑电图(Electroencephalography,EEG),在解码听觉注意方面具有巨大潜力。为了解决EEG信号的解码问题,研究人员开发了各种方法来解释EEG信号,并由此确定注意力,调整助听器性能。 论文...

经股动脉支架电极阵列进行股神经血管内刺激的可行性

经股动脉支架电极阵列进行股神经血管内刺激的可行性 近年来,对外周神经的电刺激作为恢复受损神经功能的一种治疗方法逐渐受到关注。传统的电极阵列通常需要通过侵入性手术进行植入,这对患者的身体造成了较大的负担。因此,血管内支架电极阵列作为一种侵入性较小的替代方案,显示出了巨大的潜力。本文旨在研究通过血管内支架电极阵列刺激股神经的可行性,并与商用的心脏起搏导管进行性能比较。 论文背景与目的 电刺激外周神经已被用于治疗无法通过常规药物疗法恢复的神经功能障碍,例如治疗难治性癫痫和抑郁症。此外,这项技术还被用于研究治疗炎症性肠病、肌肉骨骼疾病、慢性疼痛管理以及为假肢提供感觉反馈等应用场景。然而,传统电极阵列的侵入性植入手术限制了其作为长期治疗方法的实际应用。 本文描述的研究旨在解决血管内支架电极阵列在外周神...

系统评估欧几里德对齐与深度学习在EEG解码中的应用

系统评估欧几里德对齐与深度学习在EEG解码中的应用 背景介绍 脑电图(EEG)信号由于其无创性、便携性和低采集成本,广泛用于脑机接口(BCI)任务。然而,EEG信号存在低信噪比、易受电极位置影响及空间分辨率差等缺点。随着深度学习(DL)技术的进展,该技术在BCI领域表现出色,甚至在某些情况下超过了传统的机器学习方法。然而,DL模型对数据需求量大是其主要障碍。多受试者数据的迁移学习(Transfer Learning, TL)通过共享数据能够更高效地训练DL模型。欧几里得对齐(Euclidean Alignment,EA)因其易用性、低计算复杂度和与DL模型兼容性,逐渐受到关注。但现有研究对EA结合DL的全局和个体模型训练效果评估较少。这篇论文旨在系统性评估EA和DL结合对BCI信号解码训练性...

通过视觉运动整合任务揭示脑功能网络的变化

机能脑网络在视觉运动任务中的重组变化 研究背景 运动执行是一个复杂的认知功能,依赖于空间上接近和远离的脑区的协调激活。视觉运动整合任务需要处理和解释视觉输入以规划运动执行,并调整人类运动以与环境互动。基于功能性磁共振成像(fMRI)的研究表明,前额叶和顶叶区域在视觉运动整合过程中起着重要作用。此外,sensorimotor皮层也涉及其中。然而,现有研究主要使用fMRI技术探索这些过程,对于脑电图(EEG)信号的研究相对较少。 在诸多研究中,通过功能连接性分析明确了不同脑区之间的统计依赖关系,并研究它们在不同条件下如何相互作用和交流。有研究通过脑磁图(MEG)和颅内EEG探讨了大脑在gamma波段的连接性,发现大脑在视觉运动过程中的动态参与。此外,基于脑电图的研究确认了前顶叶区域在视觉运动过程...

贝叶斯估计群体事件相关电位成分

背景介绍 事件相关电位(Event-Related Potentials,ERPs)的研究提供了关于大脑机制的重要信息,尤其在解释各种心理过程时具有独特优势。在这些研究中,通常在被试执行特定任务时记录多通道脑电图(EEG),根据刺激类型和被试反应将试验分为不同类别,并取各类别试验的平均值计算ERPs。记录头皮表面的ERPs有较好的时间分辨率,但由于体积传导效应,其空间分辨率较低。 解决体积传导问题的一种方法是使用盲源分离(Blind Source Separation,BSS)方法。若BSS方法用在单次试验数据间,其主要目标是更准确地刻画个体ERPs;若BSS方法用在个体ERPs数据间,其主要目标是识别大脑反应的共性特征。然而,目前的大多数BSS算法并不能充分考虑ERPs噪声的复杂特性:空间...