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慢性意识障碍相关颅内电生理特征研究进展

生物医学工程学杂志 2024年第4期41卷 826-832页

作者：黄永志吴佳柔许敏鹏何江弘(综述) 明东(审校) 天津大学医学工程与转化医学研究院天津300072 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 首都医科大学附属北京天坛医院神经外科北京100070

慢性意识障碍(pDOC)是由各类严重脑损伤导致的持续性意识丧失的病理状态。pDOC会严重影响患者的社会生活能力,并对家庭及社会造成巨大负担。探究意识障碍的发生机制、准确评估pDOC患者的意识水平,是制定有效临床诊疗策略的基础。借助功... 详细信息

慢性意识障碍(pDOC)是由各类严重脑损伤导致的持续性意识丧失的病理状态。pDOC会严重影响患者的社会生活能力,并对家庭及社会造成巨大负担。探究意识障碍的发生机制、准确评估pDOC患者的意识水平,是制定有效临床诊疗策略的基础。借助功能磁共振、头皮脑电等非侵入脑成像技术的研究已经证实,意识的产生、维持以及意识障碍涉及大脑多个皮质和皮质下脑区及相关的功能网络。颅内神经电生理技术直接记录皮质下或皮质神经元的电活动,信噪比和空间分辨率高,对于深入揭示意识障碍脑功能和疾病机制具有独特优势和重要价值。本综述从反映微观尺度的单神经元活动锋电位和反映宏观尺度的神经元集群活动场电位两类典型的颅内电生理信号分析出发,回顾pDOC相关的颅内电生理特征研究进展,并探讨当前存在的问题和未来发展趋势,以期推动pDOC相关的病理生理机制研究,并为后续pDOC的临床诊疗提供有益启示。

关键词：慢性意识障碍锋电位局部场电位颅内电生理

Dynamic Brain Responses Modulated by Precise Timing Prediction in an Opposing Process

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Neuroscience Bulletin 2021年第1期37卷 70-80页

作者： minpeng xu Jiayuan Meng Haiqing Yu Tzyy-Ping Jung Dong Ming College of Precision Instruments and Optoelectronics Engineering Tianjin UniversityTianjin 300072China Academy of Medical Engineering and Translational Medicine Tianjin UniversityTianjin 300072China Swartz Center for Computational Neuroscience University of CaliforniaSan DiegoCA 92093USA

The brain function of prediction is fundamental for human beings to shape perceptions efficiently and successively. Through decades of effort, a valuable brain activation map has been obtained for prediction. However,much less is known about how the brain manages the prediction process over time using traditional neuropsychological paradigms. Here, we implemented an innovative paradigm for timing prediction to precisely study the temporal dynamics of neural oscillations. In the experiment recruiting 45 participants, expectation suppression was found for the overall electroencephalographic activity,consistent with previous hemodynamic studies. Notably,we found that N1 was positively associated with predictability while N2 showed a reversed relation to predictability. Furthermore, the matching prediction had a similar profile with no timing prediction, both showing an almost saturated N1 and an absence of N2. The results indicate that the N1 process showed a ‘sharpening' effect for predictable inputs, while the N2 process showed a‘dampening' effect. Therefore, these two paradoxical neural effects of prediction, which have provoked wide confusion in accounting for expectation suppression,actually co-exist in the procedure of timing prediction but work in separate time windows. These findings strongly support a recently-proposed opposing process theory.

关键词： Expectation suppression Predictive coding Event-related potentials Timing prediction

Current Challenges for the Practical Application of Electroencephalography-Based Brain-Computer Interfaces

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Engineering 2021年第12期7卷 1710-1712页

作者： minpeng xu Feng He Tzyy-Ping Jung Xiaosong Gu Dong Ming Department of Biomedical Engineering College of Precision Instruments and Optoelectronics EngineeringTianjin UniversityTianjin 300072China Academy of Medical Engineering and Translational Medicine Tianjin UniversityTianjin 300072China Swartz Center for Computational Neuroscience University of CaliforniaSan DiegoCA 92093USA Key Laboratory of Neuroregeneration of Jiangsu and the Ministry of Education Co-Innovation Center of NeuroregenerationNantong UniversityNantong 226001China

It has been almost 50 years since the term“brain–computer interface”(BCI)was first proposed by Jacques *** in 1973[1].Unlike traditional electronic interfaces that transmit nonliving information between devices,BCIs set up a communication bridge between a living brain and nonliving *** speaking,a BCI is a system that measures brain activity and converts it into the artificial outputs that replace,restore,enhance,supplement,or improve the natural central nervous system outputs[2].At present,electroencephalography(EEG)is the most commonly used brain signal for BCIs.

关键词： replace convert system

EEG-controlled functional electrical stimulation rehabilitation for chronic stroke:system design and clinical application

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Frontiers of Medicine 2021年第5期15卷 740-749页

作者： Long Chen Bin Gu Zhongpeng Wang Lei Zhang minpeng xu Shuang Liu Feng He Dong Ming Neural Engineering&Rehabilitation Laboratory Department of Biomedical EngineeringCollege of Precision Instruments and Optoelectronics EngineeringTianjin UniversityTianjin 300072China Academy of Medical Engineering and Translational Medicine Tianjin UniversityTianjin 300072China

Stroke is one of the most serious diseases that threaten human life and *** is a major cause of death and disability in the *** strategies for motor rehabilitation after stroke are undergoing *** aimed to develop a novel artificial neural rehabilitation system,which integrates brain--computer interface(BCI)and functional electrical stimulation(FES)technologies,for limb motor function recovery after *** conducted clinical trials(including controlled trials)in 32 patients with chronic *** were randomly divided into the BCI-FES group and the neuromuscular electrical stimulation(NMES)*** changes in outcome measures during intervention were compared between groups,and the trends of ERD values based on EEG were analyzed for BCI-FES *** showed that the increase in Fugl Meyer Assessment of the Upper Extremity(FMA-UE)and Kendall Manual Muscle Testing(Kendall MMT)scores of the BCI-FES group was significantly higher than that in the sham group,which indicated the practicality and superiority of the BCI-FES system in clinical *** change in the laterality coefficient(LC)values based onμ-ERD(ΔLCm-ERD)had high significant positive correlation with the change in FMA-UE(r=0.6093,P=0.012),which provides theoretical basis for exploring novel objective evaluation methods.

关键词： brain-computer interface functional electrical stimulation electroencephalogram laterality coefficient chronic stroke

用于运动准备诱发脑电响应识别的新型复合空间滤波算法研究

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信息通信技术与政策 2024年第5期50卷 2-11页

作者：王坤黄依宁许敏鹏顾晓松明东天津大学医学工程与转化医学研究院天津300072

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是人类大脑与外界环境之间的直接信息交流通路,在人体运动功能康复、替代、增强等多方面日益凸显其重要科学意义与应用价值。基于运动意图的脑机接口范式作为最自然的脑机交互方式,受到研究者的... 详细信息

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是人类大脑与外界环境之间的直接信息交流通路,在人体运动功能康复、替代、增强等多方面日益凸显其重要科学意义与应用价值。基于运动意图的脑机接口范式作为最自然的脑机交互方式,受到研究者的广泛关注。对运动预备阶段的脑电特征进行解码能够使BCI响应速度更快、灵活度更高。然而,该阶段的脑电特征信号微弱,难以高效识别。针对上述挑战,围绕运动预备阶段脑电低频时域空间侧向性特征强化开展研究,设计了左右手自主按键运动任务,针对低频运动相关皮质电位特征,结合判别空间模式与任务相关成分分析两种算法,提出了一种新型复合空间模式滤波算法。实验结果显示,该算法平均识别正确率可达78.56%,优于已有文献报道,可为基于运动意图的高效脑机交互提供理论依据与技术支持。

关键词：运动预备脑电脑机接口空间滤波

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面向情感计算的视频诱发范式的回顾与思考

智能安全

智能安全 2024年第1期3卷 49-61页

作者：王筱敏赵少楷许敏鹏谢良闫野印二威天津大学医学工程与转化医学研究院天津300072 军事科学院国防科技创新研究院北京100071

情感计算的一个重要目的是建立一个能够对人类情绪进行实时、准确判别的智能系统,以提高人机交互的和谐性,具有广泛的应用前景。在实验室条件下诱发情感需要借助情绪诱发范式(Experimental Paradigm for Inducing Emotions,EPIE)。近年... 详细信息

情感计算的一个重要目的是建立一个能够对人类情绪进行实时、准确判别的智能系统,以提高人机交互的和谐性,具有广泛的应用前景。在实验室条件下诱发情感需要借助情绪诱发范式(Experimental Paradigm for Inducing Emotions,EPIE)。近年来,基于视频的情绪诱发范式获得了大量的关注。然而,少有文献系统性地总结面向情感计算的视频诱发范式中的实验流程和统计方法,以及对实验标准和规范开展梳理和介绍。根据近年来已报道的情感计算的研究成果,回顾了它们所采用的情绪诱发范式,包含情绪模型选择、刺激素材筛选、被试筛选和培训、评价问卷的设计与统计方法、实验流程设计。此外,在总结和评价现有范式的基础之上,对面向情感计算的视频诱发范式的被试选择、素材顺序、自评问卷等提出了新的思路和建议。

关键词：情感计算情绪诱发范式视频诱发情绪

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选择性注意与节律性神经振荡关系综述

生物医学工程学杂志 2019年第2期36卷 320-324页

作者：许敏鹏李榕明东天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津大学医学工程与转化医学研究院天津300072

选择性注意促进了大脑对外界的感知、协调分配了大脑的有限资源,这一认知过程依赖于注意相关脑网络的神经电活动。节律性的神经振荡作为大脑神经电活动的重要形式,与选择性注意有着紧密的联系。近几十年来,两者的关系成为了热点研究问... 详细信息

选择性注意促进了大脑对外界的感知、协调分配了大脑的有限资源,这一认知过程依赖于注意相关脑网络的神经电活动。节律性的神经振荡作为大脑神经电活动的重要形式,与选择性注意有着紧密的联系。近几十年来,两者的关系成为了热点研究问题。通过外部节律性刺激来引导内部神经振荡发生周期性活动改变的方式,即神经振荡-外部节律同步化作用,为揭示两者关系提供了新的思路,同时也为注意功能障碍的诊疗提供了新的方法。本文就选择性注意与神经振荡关系的研究现状展开了综述讨论,并着重介绍了神经振荡-外部节律同步化作用在揭示两者关系乃至注意功能障碍的诊疗方面的应用前景。

关键词：选择性注意注意相关脑网络神经振荡神经振荡-外部节律同步化作用注意功能障碍

不同视觉注意状态调制稳态视觉诱发电位特征的可分性研究

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生物医学工程学杂志 2019年第5期36卷 705-710页

作者：许敏鹏程秀敏明东天津大学精密仪器与光电子工程学院神经工程与康复实验室天津300072 天津大学医学工程与转化医学研究院天津神经工程国际联合研究中心天津300072

注意将我们的心理资源集中到感兴趣事件的处理上,是一种重要的行为和认知过程。识别注意力状态对提高工作绩效、减少失误的发生具有重要意义。然而,至今还没有能够直接并客观检测注意力状态的方法。基于视觉注意对稳态视觉诱发电位(SSV... 详细信息

注意将我们的心理资源集中到感兴趣事件的处理上,是一种重要的行为和认知过程。识别注意力状态对提高工作绩效、减少失误的发生具有重要意义。然而,至今还没有能够直接并客观检测注意力状态的方法。基于视觉注意对稳态视觉诱发电位(SSVEP)具有调节效应这一事实,本文设计了10 Hz稳态视觉刺激背景下的go/no-go实验范式,以探究不同视觉注意状态调制SSVEP特征的可分性。实验记录了15名在校研究生志愿者高、低视觉注意力状态下的脑电信号,高、低视觉注意力状态由行为学反应情况判定。研究分析了高、低视觉注意力状态下SSVEP信号的差异,并采用相关分类算法对这种差异进行了识别。结果表明,判别典型模式匹配(DCPM)算法相比线性判别分析(LDA)算法和典型相关分析(CCA)算法分类识别效果更佳,正确率可达76%。研究结果证明,不同视觉注意状态调制的SSVEP特征具有可分性,这为视觉注意力状态的监测提供了新方法。

关键词：视觉注意状态稳态视觉诱发电位判别典型模式匹配算法线性判别分析算法典型相关分析算法

Coding framework of predictive timing in the brain

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Coding framework of predictive timing in the brain