現(xiàn)實意義[1].腦電(Electroencephalogram， EEG)作為一種客觀可靠的抑郁評估手段， 具有較高的時間分辨率、 相對低成本、 易記錄且對患者身體無任何侵入式傷害等優(yōu)點， 越來越多的學者開始使用腦電數(shù)據(jù)建立機器學習模型對抑郁癥和正常人進行識別[2-4]. Yang等[5]采集5 min靜息態(tài)EEG數(shù)據(jù)， 采用單一時間窗口對腦電beta節(jié)律數(shù)據(jù)進行處理， 提取了線性和非線性特征， 使用機器學習算法對 beta 節(jié)律腦電特征在不同導聯(lián)下進行分

態(tài)[4]。而基于腦電信號的情緒識別研究可以避免人類偽裝情緒,通過檢測電生理信號更加真實準確地分析人類的情緒[5]。與目前已有的情緒識別研究工作相比,本文將提出一種基于腦電通道增強的情緒識別方法,能夠更加便攜精確地識別人類的情緒狀態(tài)。腦電信號是一種非線性非平穩(wěn)的隨機信號,通過對腦電信號進行信號預處理、特征提取等可以分析檢測人類的意圖和情緒狀態(tài)[6]。從使用腦電通道個數(shù)的角度出發(fā),腦電情緒識別可以分為單通道和多通道的情緒識別方法[7]。據(jù)相關研究表明,單通道的

等生理信號相比,腦電(electroencephalography,EEG)可以直接準確地反應人類的情緒[7]。因此,本文重點聚焦于使用腦電進行情緒識別。傳統(tǒng)采用腦電進行情緒識別的方法主要是提取腦電的時間、頻率或時頻域特征,如微分熵(DE)特征、譜密度(PSD)和小波熵[8]等,然后使用機器學習模型進行情緒分類,如支持向量機(SVM)。近年來,隨著深度學習的發(fā)展,越來越多的研究人員將深度學習用于腦電情緒識別,以更好地挖掘腦電潛在的情緒特征[9]。尤其是卷積

鍵詞：腦機接口;腦電;抑郁癥;情感障礙;治療1 抑郁癥概述1.1抑郁癥簡介抑郁癥是精神疾病的一種，以明顯而長久的心情消沉為首要特點，也是一種常見的疾病。伴隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展趨勢，大家的日常生活快節(jié)奏、工作壓力太大，抑郁癥的發(fā)病率也是明顯提升。雖然每個人偶爾都會感到抑郁或悲傷，但抑郁患者的這種感覺更強烈，持續(xù)時間更長。抑郁癥患者還可能伴有以下癥狀：興趣和活動顯著減少;缺乏活力并且易于疲勞;睡眠困難;很難集中注意力和猶豫不決;食欲或體重的變化;感到悲觀、絕

，實現(xiàn)心電信號和腦電信號的濾波、特征提取、頻譜分析等功能，方便學生直觀了解常用生物醫(yī)學信號處理方法，更好的服務理論教學。關鍵詞：心電;腦電;實驗平臺;labVIEWAbstract： In order to strengthen students' effect of the theoretical learning and improve the ability to solve practical problems by using their kno

文獻資料法，圍繞腦電及其技術在運動訓練過程中的變化，整理國內(nèi)腦電及其分析技術在運動科學領域的訓練監(jiān)控中的應用成果的現(xiàn)狀與進展，以為今后開展運動科學領域與腦電結(jié)合的研究提供方向和參考。關鍵詞 ?腦電 ?運動科學領域 ?訓練變化 ?訓練監(jiān)控近十年，隨著人工智能的發(fā)展，認知神經(jīng)科學等類腦智能領域的技術不斷創(chuàng)新，研究人腦的原理機制，使其更好地為人類事業(yè)助力，是當前各國學術研究人員的共識。以冬奧服務為先導，如何借助儀器掌握運動員大腦變化的內(nèi)在規(guī)律來解決競技體育中面臨

揮重要作用，人類腦電信號（EEG）在情緒識別上的應用具有良好的效果。目前深度學習算法在腦電信號情緒識別上的研究主要針對兩個目標，一是提高情感識別的平均準確率;二是對多維情感進行多分類準確識別。文章在二分類、三分類、四分類三個方面概述了近幾年深度學習應用于EEG情緒識別的研究進展，總結(jié)了深度學習算法在腦電信號（EEG）解碼情感狀態(tài)中一些仍待解決的關鍵問題和發(fā)展方向。關鍵詞：深度學習;腦電;情緒識別;分類中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：100

抗阻練習對老年人腦電和平衡能力的影響，為降低老年人跌倒風險、促進老年人積極參加體育鍛煉提供科學指導。方法：采用24式太極拳結(jié)合彈力帶練習。訓練周期：12周。訓練頻率與時間：每周3次，每次1h。結(jié)果：運動干預12周后，刺激狀態(tài)下，中央?yún)^(qū)和枕葉區(qū)α波、β波、θ波、δ波的功率值的都具有顯著性差異（P關鍵詞：腦電 ?平衡能力 ?反應時 ?下肢肌力中圖分類號：G80-32 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ?

科學技術的發(fā)展，腦電與眼動作為一種重要的心理學實驗研究方法，為教育技術研究提供了新的視角與方向，并逐漸被各個研究機構(gòu)與學院所關注。該文基于對以往教學方法改善的總結(jié)過程中融合腦電及眼動等客觀指標，探討了改善大學生課堂注意力的策略，以期改善教學質(zhì)量。[關鍵詞]課堂注意力;教學環(huán)境;腦電;眼動[基金項目]2019年度蘇州科技大學校級青年項目“初探基于多模態(tài)融合策略的意圖識別計算模型與驗證”（341922905）[作者簡介]吳 瓊（1984—），男，吉林長春人，博

EB）模型進行了腦電源活動分析。同時，結(jié)合稀疏求解的方法，提取更集中的神經(jīng)電活動，進一步突出激活強度高的腦區(qū)。實驗結(jié)果表明，在獎懲結(jié)果呈現(xiàn)后的200～350 ms內(nèi)，獎賞刺激能夠誘發(fā)出反饋相關負波（Feedback Related Negativity， FRN）。fMRI空間定位顯示前額葉、眶額葉等獎賞相關腦區(qū)出現(xiàn)激活，EEG源定位提取到了前額葉腦區(qū)的激活，但是這些激活區(qū)域均分散在腦區(qū)的各個部位。相比于單一模態(tài)fMRI空間定位和EEG源定位結(jié)果，同步源定

言語研究中的典型腦電成分N400為指標，通過改變后期動作結(jié)果與前期動作序列是否匹配，探索不同技能水平運動員相較于無經(jīng)驗的普通大學生在加工乒乓球動作時是否會誘發(fā)明顯的N400成分。結(jié)果 ①專家組和新手組運動員的反應時和正確率均顯著高于對照組 （P =0.002）;②專家組 （P =0.047） 和新手組 （P<0.001） 在不匹配條件下相較于匹配條件均誘發(fā)了顯著的類N400成分，而對照組在2類條件下誘發(fā)的類N400波幅無顯著差異 （P =0.846）;③進

馬震摘 要：根據(jù)腦電圖信號進行腦狀態(tài)跟蹤是一個具有挑戰(zhàn)性的問題?；贜MM的方法可以在神經(jīng)科學及臨床應用中推測潛在生理學變化，同時跟蹤腦狀態(tài)，具有廣闊的應用前景。NMM中的IPSP振幅和IPSP速率常數(shù)可以直觀反映受試者麻醉引起的生理學變化。提出采用無跡卡爾曼濾波（UKF）估計神經(jīng)群模型參數(shù)，并討論所估計的參數(shù)隨麻醉深度的變化情況。結(jié)果進一步說明IPSP振幅參數(shù)估計和PSP速率常數(shù)會因受試者不同而不同，但所有參數(shù)會隨時間即麻醉水平的提升而增加。IPSP振幅

皮層自發(fā)或誘發(fā)的腦電活動則稱之為腦電信號。探討二者之間的關系對于深入認識運動性肌肉疲勞的本質(zhì)具有重要意義，文章?lián)俗龊唵蔚膶嶒炐苑治??！娟P鍵詞】運動性肌肉疲勞;肌電;腦電一、實驗階段（一）受試者選取從XX高校隨機選取15名健康青年男性志愿者作為受試者，受試者皆無專業(yè)體育運動訓練經(jīng)歷，且都是右利手;所有受試者在實驗前需接受問卷調(diào)查，確保受試者身體健康狀況良好。（二）實驗程序正式實驗進行之前，受試者坐在座椅上，上身保持直立，分別調(diào)節(jié)座椅高度和身體姿勢，使得髖、

維度、誘發(fā)方式、腦電成分等方面進行闡述，對情緒的相關研究進行了總結(jié)，同時嘗試著提出了一些未來研究需要關注的問題。關鍵詞：情緒;生理基礎;誘發(fā);腦電情緒是以個體的愿望和需要為中介的一種心理活動（彭聃齡，2012）。當一個人達到了追求的目標時，會感到成功的喜悅，這是一種積極的情緒;當一個人失去了已有的東西或者權(quán)力時，會感到失敗的痛苦，這是一種消極的情緒。在日常的生活中，情緒的作用無處不在。因此，對情緒進行分析和識別是神經(jīng)科學、心理學、認知科學、計算機科學和人工

針對目前運動想象腦電（EEG）信號識別率較低的問題，考慮到腦電信號蘊含著豐富的時頻信息，提出一種基于時頻域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）運動想象腦電信號識別方法。首先，利用短時傅里葉變換（STFT）對腦電信號的相關頻帶進行預處理，并將多個電極的時頻圖組合構(gòu)造出一種二維時頻圖;然后，針對二維時頻圖的時頻特性，通過一維卷積的方法設計了一種新穎的CNN結(jié)構(gòu);最后，通過支持向量機（SVM）對CNN提取的特征進行分類?；贐CI數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明，所提方法的平均識別率為

要：為了改善傳統(tǒng)腦電情緒識別方法需要對腦電信號進行深入了解，且需要人工提取相關特征的缺點，基于深度森林的表征學習能力對腦電樣本的時域與頻域數(shù)據(jù)進行自動特征提取，并融合32通道腦電信號的時域特征向量和頻域特征向量，通過級聯(lián)森林對特征作進一步學習。實驗結(jié)果表明，該方法對效價二分類預測的準確率達到68.4%，查準率達到66.3%，查全率達到89.9%，F(xiàn)1分數(shù)達到76.3%;對喚醒度二分類預測的準確率達到68.2%，查準率達到65.8%，查全率達到91.2%，F(xiàn)

括自主神經(jīng)反應、腦電圖監(jiān)測，前者特異度差，后者常見工具為腦電雙頻指數(shù)（BIS）、聽覺誘發(fā)電位指數(shù)，雖能對麻醉深度、鎮(zhèn)靜抑制程度有效反映，但其僅對原始腦電部分信息分析，且計算耗時，有藥物依賴性，無法滿足實時監(jiān)測要求［5-6］。有研究證實，腦電信號源于非線性系統(tǒng)，近年來腦電近似熵作為非線性分析方法之一在腦功能研究中應用較多，但關于近似熵用于麻醉深度監(jiān)測的臨床報道尚少［7-8］?；诖?，本研究對2017年1月～2018年1月手術患者全麻過程中的近似熵值、BIS值

八段錦練習中人體腦電、肌電及心電的實驗監(jiān)測，在中醫(yī)學整體觀視域下，找出八段錦功法“調(diào)身”“調(diào)息”“調(diào)心”代表的部分指標腦電、肌電及心電數(shù)據(jù)變化過程，分析腦電、肌電及心電之間的變化規(guī)律，得出三者之間的協(xié)同關聯(lián)作用，進而分析健身氣功·八段錦鍛煉過程中強調(diào)的“三調(diào)合一”境界，從而證明在八段錦練習過程中通過調(diào)節(jié)身形、控制呼吸，使人體進入和諧穩(wěn)定的狀態(tài)，對人的腦部有較好的放松作用，對于脊柱和經(jīng)絡起到牽拉按摩效果，系統(tǒng)形成對交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)的積極影響，起到提高心臟的

主要介紹了眼動、腦電測試方法的基本原理及在產(chǎn)品設計評價中的應用，并提出展望?！娟P鍵詞】設計評價；實驗評價；眼動；腦電產(chǎn)品設計是企業(yè)保持發(fā)展的動力。在產(chǎn)品設計流程中，設計方案評選處于關鍵一環(huán)，而產(chǎn)品設計評價是對設計方案進行選擇與優(yōu)化的主要手段，因此在設計評價中首先要選擇適當?shù)脑O計評價方法，確立評價標準。1.產(chǎn)品設計評價方法介紹設計評價包含兩方面內(nèi)容，一是針對同一產(chǎn)品的多個設計方案的評價，二是針對同類產(chǎn)品已有樣品的評價分析。前者將設計方案與評價標準相比較，以接

紅外光譜 運動 腦電中圖分類號：G804 文獻標識：A 文章編號：1009-9328（2017）06-000-01一、引言心理學對運動的研究最初開始是對運動員動機的研究，慢慢地隨著社會的發(fā)展運用到日常的體育運動中，可用于提高大眾的身體素質(zhì)以及運動帶給人們身體的好處等等?，F(xiàn)如今各種儀器與心理學的緊密結(jié)合，讓我們能夠更加了解運動對個體所起的作用以及如何更好地影響個體。最常見的探究腦科學的儀器有近紅外光譜儀，腦磁圖，正電子發(fā)射層析技術，腦電和核磁共振成像等。二、

鍵詞：風險決策；腦電；近紅外；磁共振中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）52-0097-02在人類生產(chǎn)生活過程中，面臨著或大或小的風險情境，在風險情境下進行決策行為是人類長期以來學會的技能。個體須在損失或盈利、損失或盈利的權(quán)重、損失與盈利關系的不確定性這三個方面做出最優(yōu)選擇。當個體不能預告決策情境各種備選方案的結(jié)果，方案不確定且概率已知時，便構(gòu)成了風險決策。在蓬勃發(fā)展的認知神經(jīng)科學推動下，人們開始探討風險決策背

不同方面的信息。腦電/電生理對發(fā)生在毫秒量級的瞬態(tài)神經(jīng)活動敏感，可以動態(tài)地揭示腦功能活動的動態(tài)連接性。由于EEG和fMRI信號的產(chǎn)生機理不同，決定了EEG/fMRI兩種技術在時-空兩方面具有互補性。通過信息融合將兩種技術的優(yōu)點進行集成是一個受到高度關注的研究策略。該研究重點關注電生理的腦網(wǎng)絡分析方法，同時考慮電生理與fMRI信息的融合問題，并將發(fā)展的新技術方法用于臨床神經(jīng)精神疾病的腦機制研究。成功建立了精神分裂癥獼猴模型，為該研究應用發(fā)展的數(shù)據(jù)處理方法在疾

供依據(jù)，以駕駛員腦電信號δ(0.5～4 Hz), θ(4～8 Hz), α(8～13 Hz),β(13～30 Hz)頻譜幅值為輸入特征，結(jié)合SVM模型構(gòu)建了駕駛員腦力負荷識別模型. 在此基礎上，基于駕駛模擬器實驗數(shù)據(jù)，對該模型予以試算. 結(jié)果表明，模型識別正確率可達93.8%～96.5%. 該模型對駕駛員腦力負荷識別具有較高準確性，可用于駕駛員腦力負荷識別.關鍵詞:駕駛員；腦力負荷；識別；腦電；支持向量機車載信息系統(tǒng)(如GPS導航，實時通訊，車載音視頻)的

頻誘發(fā)情緒并采集腦電及外周生理信號的公開數(shù)據(jù)庫)進行情緒識別的16篇文章做了梳理；對特征提取、數(shù)據(jù)標準化、降維、情緒分類、交叉檢驗等方法做了詳細的解釋和比較；最后分析了現(xiàn)階段情緒識別在游戲開發(fā)、多媒體制作、交互體驗、社交網(wǎng)絡中的初步探索和應用，以及情緒識別和情感計算目前存在的問題及未來發(fā)展的方向.關鍵詞情緒識別；腦電；外周生理信號；特征提?。粰C器學習情緒是伴隨著認知和意識過程產(chǎn)生的心理和生理狀態(tài)，在人類交流中扮演著非常重要的角色.對情緒的研究由來已久，近年

sting的癲癇腦電檢測方法陳爽爽1,2， 周衛(wèi)東1,2， 耿淑娟1,2， 袁 琦1,2， 王紀文3(1. 山東大學 蘇州研究院， 江蘇 蘇州 215123； 2. 山東大學 信息科學與工程學院， 山東 濟南 250100；3. 山東大學 齊魯醫(yī)院， 山東 濟南 250100)自動癲癇腦電檢測對癲癇的診斷具有重要意義， 可以減輕監(jiān)測長期腦電的工作強度。 本文提出和探討一種基于梯度boosting的長程腦電癲癇檢測的新機器學習算法。 該算法提取長程腦電的相對

風定癎丸的療效和腦電地形圖的改變。方法：用熄風定癎丸對133例癲癎患者進行治療并進行腦電地形圖檢查，同時與對照組進行比較。結(jié)果：治療組的療效是95.6%，對照組是69.7%。腦電地形圖有明顯的改變。結(jié)論：熄風定癎丸的療效是明顯的，腦電地形圖有重要的應用價值。療效；熄風定癎丸；癲癎；腦電地形圖10.3969/j.issn 1672-0458.2014.02.011

育園地·現(xiàn)代實用腦電地形圖學 （續(xù)）第四章 正常人腦電地形圖第二節(jié) 正常老年人（Normal the aged）覺醒腦電地形圖以下是一位82歲正常男性老年人腦電地形圖，包括α（圖4-5）、β（圖4-6）、θ（圖4-7）、δ（圖4-8）4個頻段的圖像，其表現(xiàn)與正常成年人基本相同，但有以下特點：①α頻段圖像有從枕區(qū)向額區(qū)移動和泛化的傾向；②慢波段θ和δ功率有降低的傾向。圖4-5 α頻率段圖4-6 β頻率段圖4-7 θ頻率段圖4-8 δ頻率段第三節(jié) 正常兒童（N

（正文見第51頁）Fig. 1 Evoke θ/ε and α changes of EEG with time stop training periodFig. 2 ε/α of EEG shows linear changes with time stop training periodFig. 3 δ/α of EEG showsU-shaped changes with time after high-intensity training peri

反復性三大特點。腦電圖(EEG)是腦神經(jīng)細胞電活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映，在癲癇的診斷和治療中是一種非常重要的工具［1－2］。在癲癇發(fā)作間歇期(interictal)、發(fā)作前期(preictal)和發(fā)作期(ictal)，其腦電活動也隨之發(fā)生變化。臨床上癲癇發(fā)作診斷所使用的方法為目測法，即通過觀察腦電信號中的癲癇特征波來診斷癲癇發(fā)作。通常，用于癲癇發(fā)作診斷的腦電信號持續(xù)很長時間，有時甚至長達幾天，分析如此長的腦電信號耗費專家大量的精力。因此，近年來人