睡眠剥夺影响大脑功能区状态的非线性评价

采用近似熵研究睡眠剥夺（sleep deprivation，SD）对脑认知功能的影响，评价SD引起的大脑功能区状态的非线性变化．12名受试者在正常睡眠和一夜SD之后分别接受视觉注意力测试，记录自发脑电和诱发脑电，采用二维插值构建19导脑电近似熵脑信息图（brain information map，BIM）．结果表明，在SD状态下，自发脑电的近似熵在全脑范围内有不同程度的下降，额叶处大脑偏侧性发生变化，复杂度的中心从左脑转移到右脑；前额叶处诱发脑电近似熵值降低，而顶叶和颞叶处则升高．脑电近似熵可以作为指标来评价SD对脑认知功能的负向影响，BIM的变化趋势与从生理学及影像学角度的分析相吻合，与线性方法的研究结论一致，在一定程度上可以反映大脑功能状态，提供一条评价脑功能区状态变化趋势的思路．     

一种高分辨率时频分析方法用于痫样脑电波识别的研究

痫样脑电波的自动识别，对于临床癫痫诊断和长时间的脑电监护具有重要的价值。文章在对一种高分辨率的时频分析方法－离散Ｇａｂｏｒ谱分解研究的基础上，对２０例癫痫患者的临床脑电信号进行了分析研究，从这些脑电信号的时频说待高线图上，得到了易于自动识别棘波和棘慢复合波的特征。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

基于相位同步指数的运动想象脑电平行坐标可视化分类

脑电相位同步可以反应大脑不同功能区域之间的连接性能,是当前脑科学研究中最活跃的课题之一。平行坐标作为信息可视化的主流技术,在可视化数据分析和模式识别领域有广泛应用。本文以脑机接口竞赛的运动想象脑电数据(Data Ⅲ)为对象,以平行坐标可视化技术为手段,基于相位同步指数和线性判别分类器对左右手想象意识任务进行识别。结果表明,信息可视化技术为脑机接口系统的实现提供新的思路。     

脑机接口技术及其在智能可穿戴设备的应用研究

0 引 言 人脑作为人体最为复杂的器官,引起了研究人员的广泛关注.1924年,德国医生汉斯·贝格尔发现了脑电波,人们在观察并能够测量到脑电信号以后,就开始注意到意识是可以被转化为电子信号而读取的.随着现代科技的不断发展,大量研究开始着眼于通过合适的分析脑电信号的方法了解大脑活动,从而还原出大脑运作机制.     

心理学与脑科学理学与脑科学:进展、思考和展望

正脑科学,又称神经科学,是研究脑和神经系统的结构与功能的交叉性学科。脑科学涉及的研究范围包括但不局限于探讨大脑的工作原理和发现大脑疾病的异常机制。自20世纪50年代里奥克(David Rioch)成立第一个神经科学实验室以来,基于脑的研究受到大量科学研究者的关注。1969年,世界最大的神经科学组织——神经系统科学协会(Society for Neuroscience,SFN)成立,据     

人工大脑抢占脑科学制高点

“现在是太空竞赛以来，美国研发水平达到新高度的时候了”，在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，并一语道破美国出台“脑计划”的深层动机——抢占脑科学研究战略制高点。大脑是人体最复杂的器官，破译大脑运转密码、揭开生命之谜，是令无数科学家殚精竭虑的艰难课题。近年来，脑科学被视为科研领域“皇冠上的明珠”，成为发展最快的学科之一。秦失其鹿，天下共逐之，高才疾足者先得。面对这一科学高峰，以美国为代表的发达国家正在摩拳擦掌、跃跃欲试……     

脑电监护分析系统的软件设计与实现

脑电信号在外围设备采样后,由计算机通过软件系统以波形图形式进行实时播放.本文以脑电波监护与分析的系统给出计算机技术在工程领域的应用实例.首先介绍涉及的脑电生物及数字信号处理技术的背景知识,然后讨论软件体系结构、子系统划分及功能模块,包括脑电信号的监护、数字滤波器及信号分析,并以数据采集、滤波与分析算法为重点.     

脑电EEG信号的分析方法

脑科学是世界上研究的热点问题之一,目前有效可行的方法是利用脑电信号对大脑进行研究。现今,常用于脑电信号分析的方法有:时域分析法;频域分析法;时频分析法;非线性分析方法和人工神经网络等。这些方法可有效分析脑电信号特征,具有重要临床应用价值。     

老年性痴呆症患者的EEG近似熵特征初探

老年性痴呆症是一种后天获得性中枢神经系统退行性疾病，严重地危害着人们的身体健康和生活质量，为了探索老年性痴呆症脑电图中隐含的信息，对老年性痴呆症患者和健康对照者的脑电图（EEG）近似熵进行分析，并绘制其脑电脑电信息图，对照健康人，发现患者EEG近似熵普遍下降，尤以右额叶，颞叶区显著，提示EEG近似熵与大脑功能状况有一定联系，在一定程度上可以反映大脑功能状态。     

正常新生儿及婴儿睡眠振幅整合脑电图分析

为研究振幅整合脑电图(aEEG)在脑发育过程中的变化规律,根据87例无特殊疾病的新生儿和婴儿的睡眠脑电数据绘制aEEG图形。分析aEEG随受孕后年龄(PMA)增加的变化趋势。结果表明,PMA极小新生儿的aEEG呈现高度非连续性;约27周后可从aEEG波形中发现睡眠周期;37周后睡眠周期表现为高、低幅值顺次相接的波谱带。aEEG上、下边缘随PMA的增加呈上升趋势,其中脑电波幅升高较明显的年龄阶段为PMA<33周以及PMA>44周。aEEG能够反映新生儿脑发育成熟度,在临床领域有一定的应用价值。     

利用双谱分析的癫痫脑电特征研究

根据癫痫患者脑电信号具有非高斯、非线性随机特性,应用高阶累积量技术对癫痫患者的脑电信号进行双谱估计,研究了在不同发病阶段的脑电信号的高斯偏离程度,以获取更加敏感和准确的临床监护和发病预报参量.用参数模型法进行双谱估计,并根据奇异值分解最小二乘法求解模型参数,从而获得高分辨率的双谱估计值和有效的脑电相位信息.用功率谱对高阶谱进行规范,规范化结果可作为相关系数,通过估计双相关系数找出它与癫痫发作的关系.实验结果表明,患者在癫痫发作前、开始发作和发作期,双谱的等高线图具有明显的尖峰,在癫痫发作时的脑电双相关系数值要比癫痫发作前和发作后的系数值高得多,使得脑电波的非高斯性和非线性增强.双谱分析为癫痫脑电信号的研究提供了一些新的思路,双相关系数有望成为临床监护、预报癜痫发作的一个指标.     

心理学与脑科学:进展、思考和展望

 脑科学,又称神经科学,是研究脑和神经系统的结构与功能的交叉性学科。脑科学涉及的研究范围包括但不局限于探讨大脑的工作原理和发现大脑疾病的异常机制。自20世纪50年代里奥克（David Rioch）成立第一个神经科学实验室以来,基于脑的研究受到大量科学研究者的关注。1969年,世界最大的神经科学组织——神经系统科学协会（So-ciety for Neuroscience,SFN）成立,据悉,近年神经系统科学学会年会年会吸引了来自世界80多个国家的4万余名研究者参加。     

最新版小鼠大脑3D图谱

正美国艾伦脑科学研究所的研究团队历经3年,终于绘制出了小鼠大脑的最新3D地图。在这版超高分辨率大脑地图上,可以精确定位单个脑细胞。该论文已于2020年5月7日发表在Cell上。最新的大脑地图是艾伦小鼠脑通用坐标框架(CommonCoordinateFramework)的第3版,因此被命名为CCFv3,可以在网络上公开访问并下载使用工具。为了绘制CCFv3,研究人员利用双光子断层扫描技术一共扫描了1675只小鼠的大脑。处理这些数据时,研究人员先将大脑拆成很多"小块"     

脑科学,探索“小宇宙”中的奥秘

正早在100多年前,著名的西班牙科学家、神经系统研究的先驱者——圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔就表示,"只要大脑的奥秘尚未大白于天下,宇宙将仍是一个谜"。现如今,正值科学技术大步向前迈进时期,紧挨着科技浪潮之巅上的科研工作者正在推动脑科学的进步与发展。近日,从一场涵盖科学家、投资家、企业家等各界关心脑科学前沿发展的财智沙龙活动中可以看到——互联网经济已步入了新常态,下一个时代将是类脑人工智能。然而,人类的大脑是个复杂的"小宇宙",至今我们依     

自个儿琢磨自个儿 大脑欲露“隐私”

对于人的大脑的研究,目前已经成为现代科学中最为深奥的课题, 也是最难攻克的科学堡垒。为了探索大脑的奥秘,攻克各种疾病,开发人工智能技术,欧美等国家纷纷制定了脑科学研究的长远计划,并宣布21世纪是“脑科学时代”。那么,大脑究竟是怎么回事?脑科学在现代科学中到底处于什么样的位置?21世纪真的是“脑科学时代”吗?     

听科学家讲述脑科学的故事

 什么是世界上最复杂的东西,什么系统不到1.5 kg重里面的"元件"却堪比宇宙中繁星一样多,什么机器里每个"元件"要与成千上万其他"元件"发生联系,它就是人类的大脑。人类千百年来苦苦追寻的心智就来源于大脑,对大脑的开发已经成为当今科学界的重要使命。脑科学研究综合了神经科学、计算机科学、生物科学、心理学等众多学科的专家,它的开发对于促进人类心灵和社会的发展都具有重大意义。正如美国诺贝尔奖得主艾德尔曼(G. M. Edelman)认为的:"脑科学的知识将奠定即将到来的新时代的基础,这些知识使我们可以医治大量疾病,建造仿照脑功能的机器,对我们自己的本质和我们如何认识世界都会有更深刻的理解"。欧美发达国家也认识到了脑科学对人类发展的重要性,美国宣布20世纪最后10年为"脑的10年",欧共体宣布了"10年脑计划",日本也制定了20年的"脑时代"计划,中国科学家也通过各种渠道成立了脑科学实验室并开展相关研究。脑科学已经成为21世纪科学研究的前沿,成为世界各国科学研究的重要领域。     

神经病学临床:脑科学研究转化基地

 当代自然科学面临的最大挑战之一是揭示脑奥秘。2013年,美国和欧盟相继启动"大脑活动图谱计划" (BRAIN)和"人类大脑工程"(HBP)计划,中国的脑研究计划也势在必行,这将是继人类基因组计划完成后,神经科学(Neuroscience)领域更具有挑战性的大科学计划。作为脑科学研究的转化医学基地,神经病学临床将成为脑科学研究主力军。     

大脑网络论—论人类心理活动的大脑机制

在过去几十年里，两个原来相互独立的科学领域逐渐融合，这两个领域就是神经生物学（即脑科学）和认知心理学（即心理科学）。最近，这一统一的步伐已经加快。在充分吸收这两个领域现有理论和实验研究成果的基础上，作者提出一个关于人类的感知、记忆、注意、思维、想象等高级心理现象的大脑机制的统一理论，其核心是记忆的大脑机制，称之为大脑网络论。本文概括介绍这一理论的基本框架。     

基于脑电功能连接微状态序列递归分析的情绪解码模型

脑电微状态代表准稳定的全局神经元活动，被认为是大脑动力学的构建模块，而基于微状态概率统计的特征不能很好表征脑电的动态变化特性。针对该问题提出了基于脑电微状态序列递归分析的情绪解码模型。该模型通过聚类从脑电功能连接模式中提取出具有代表性的微状态典型模式，将原始脑电信号映射为微状态时间序列，构建递归图表征脑电动力学特性，并利用卷积神经网络对递归图实现情绪解码。在公开的脑电情绪数据集(DEAP)上的实验结果表明该模型实现了比传统微状态方法更好的情绪解码效果。