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...
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...
单一的技术只能采集单一的数据信号,使用多重不同的技术结合能将不同的时空中来增加信号的准确性,同时使用EEG-fNI具有一系列功能和实用优势:一方面,EEG是直接测量大脑的电活动,这些电活动是由突触后电位的总和引起的,这些电位传导到头皮上,并通过至少两个电极以电位差的形式进行检测。另一方面,fNIRS与大脑的血流动力学...
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。 摘要 ...
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...
最近,科学家提出一种基于正则化空间模式(RSCP)的R-CSP-E方法,即在计算基于转移学习和集合学习理论的fNIRS信号特征时引入EEG信号,使用独立分量分析(ICA)来实现两个信号源之间的对应,然后在改进共同空间模式(CSP)算法的空间滤波器时引入了EEG。实验证明,该方法相对没有迁移算法的传统方法,平均分类精度可提高5%。实现了...
fNIRS 在卒中后运动功能评估和康复中的应用 fNIRS 是一种新型功能性神经成像技术，利用近红外光谱来估计氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化，反映大脑皮层血氧代谢活动。fNIRS 在静息状态下评估运动相关皮层活动和卒中后脑网络的监测和预测预后方面具有应用。集成 fNIRS-EEG 用于卒中后运动功能评估 集成 fNIRS-EEG 可以...
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...
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...
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...