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Shantanu Sarkar
Shantanu Sarkar
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新的nASR层增强了脑机接口的实时脑电图伪影去除能力
研究人员开发了nASR，这是一种新颖的、可端到端训练的神经层，旨在提高实时脑机接口（BCI）中脑电图（EEG）信号伪影子空间重建的准确性和速度。与传统方法对阈值参数敏感且可能无意中去除关键神经数据不同，nASR引入了可训练参数来精确识别和重建通道级伪影。在人体受试者数据上的评估表明，nASR变体在分类指标上显著优于标准的ASR，同时将推理时间缩短了20倍以上。
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新框架使用脑电图和AR评估轻度脑损伤的眼动反应时间
研究人员开发了一个新颖的框架，该框架整合了脑电图（EEG）数据和基于增强现实（AR）的前庭/眼动筛查（VOMS）任务来评估眼动反应时间。该系统利用冗余离散小波变换（RDWT）驱动的深度神经网络来处理EEG信号，小波域滤波被证明在去噪和提高预测精度方面有效。然后采用动态时间规整（DTW）来估计眼动反应时间，揭示了任务依赖性差异，并突显了这种多模态方法在评估轻度创伤性脑损伤（mTBI）方面的潜力。