fNIRS-EEG系统与独立脑电图相比显示出更高的敏感性和特异性。fNIRS信号可以作为EEG的联合分类程序,或者可作为EEG激活的预测器。在这两种情况下,使用fNIRS-EEG系统,可以发现更强大的基于脑电图的脑接口分类器,总体上增加了脑接口性能的稳定性。Fazli et al.,Almajidy et al.,和Koo et al.将fNIRS-EEG-BCI联合应...
将EEG的ROIs时间序列分解为以下典型的振荡活动:δ(1-4Hz)、θ(4-7Hz)、α(8-15Hz)、β(15-25Hz)和γ(25-45Hz);而fNIRS源重建则通过改进的比尔-朗伯(Beer-Lambert)定律转换为氧合血红蛋白(HbO)和脱氧血红蛋白(HbR)浓度。 脑网络的连接差异 采用Pearson相关系数计算42个ROIs在EEG(各频段)和fNIRS(HbO和Hb...
除了采集fNIR数据的36个通道,还添加了按照10-20系统放置的EEG电极。 算法的总体结构。将脑电信号和fNIRS信号分别进行预处理后,分为训练集和测试集,通过ICA算法调整训练集数据的信道顺序,然后使用RCSP框架生成特征,最后结合LDA和KNN进行分类 特征提取的算法由两部分组成,模型训练和模型测试,在第一部分中,和以往基于单一...
本研究提出了fNIRS-EEG情感数据库(FEAD),该数据库包含37名被试的神经血流动力学数据以及对24个情绪视频刺激的情感状态评分。本研究使用便携式设备来记录EEG和fNIRS信号,这种方法为情感计算技术和算法在各种应用中的整合提供了契机,并且研究结果很好地揭示了EEG和fNIRS信号对情绪维度的敏感性。希望未来的研究能够利用该数据...
EEG-fNIRS多模态脑机接口研究:传统基于单一模态脑电(EEG)脑-机接口易受环境噪声干扰、分类精度低等问题,在EEG脑-机接口的研究基础上,引入功能近红外光谱成像(function Near Infrared Spectroscopy,fNIRS)技术,可以自行设计EEG-fNIRS多模态脑-机接口的实验范式,研究最重要的特征提取与分类环节,同时SIMULINK驱动程序可在订...
来自德国奥尔登堡大学心理学部的Catharina Zich等人在Neurobiology of Aging杂志上发表了一项基于EEG和fNIRS同步采集的研究,旨在探究年龄和神经反馈这两种因素对运动想象信号的影响。结果发现:在运动想象时,年轻人的ERD变化和HbR变化相对于老年人表现出更明显的单侧化;神经反馈可以增强运动想象期间的EEG和fNIRS信号。
fNIRS-EEG 联用在临床研究主要集中在新生儿(37%)和癫痫(27%),次要临床应用是康复(8%)、儿童发育(6%)和精神病学(6%)。 01 fNIRS-EEG-脑机接口研究 脑机接口(BCI)为用户提供了大脑与外部环境之间的直接沟通途径,是残疾患者替代或恢复其运动功能...
EEG（电脑脑电图）和fNIRS（功能性近红外光谱）是两种常用的非侵入性脑成像技术，由于时间分辨率不足和缺乏特征提取技术，现有的基于fNIRS的BCI系统性能不佳。开发基于EEG-fNIRS多模态数据融合的BCI技术仍面临一些挑战，如数据预处理、特征提取和融合、模型训练和优化等，这需要结合神经科学知识和机器学习、深度学习等AI...
具体而言，参与者在训练前接受了详细的视功能检查，包括调节灵活性和调节幅度的测量。随后，参与者佩戴EEG-fNIRS设备，记录静息状态下的脑电和脑氧信号。进行10分钟的3D视觉训练后，参与者再次接受视功能检查，并记录训练后的脑电信号和血红蛋白浓度变化。本研究通过图论分析，计算了静态脑网络（SBN）、动态脑网络（DBN...
显然,微美全息开发的基于EEG-fNIRS多模态数据融合的脑机接口(BCI)技术,将为脑科学、神经工程、临床医疗等领域的研究和应用提供强有力的技术支持。它可以帮助科研人员更深入地理解脑神经活动的规律,为临床医生提供更准确的诊疗依据,也可以应用于脑机接口、虚拟现实等高科技领域,推动其技术进步。