1。介绍

信号处理和分析已广泛应用于神经科学领域。例如,脑部(半)自动系统已经越来越多地用于各种医疗应用程序如疾病预防、检测和诊断疾病,康复,智能环境教育,严肃游戏和娱乐,安全性和身份验证,生物统计学,和移动,以及新设备的信号采集。这些系统在文献中介绍了准确、快速、互补,和替代设备援助专家在他们的决策,促进大脑信号的分析和解释,并减少和/或消除错误1,2]。这个特殊问题的主要目的是促进讨论的最新进展与大脑信号分析新方法或应用程序以识别创新,目前,神经科学领域和重要的贡献。这个杂志的特刊包含9提交原创作品从23中选择。这些研究解决新趋势新方法和技术应用于不同的应用程序。

2。计算智能

首先,即Martišius和r . Damaševičius三级脑机接口开发了一个原型系统,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)范式和Emotiv EPOC耳机,控制一个在线射击游戏中实现OpenViBE软件。此外,研究。金等人研究了智能手机推送式通知的影响在一个任务根据智能手机过度使用,使用事件相关电位(ERP)。作者得出的结论是,智能手机呈现敏感反应与通知期间的任务。此外,j . m . de Oliveira等人描述了虚拟环境对病人参与治疗游戏neuropsychomotor康复病人和拟议中的虚拟环境集成。在这部作品中,系统识别和追踪手和手指(跳跃运动传感器)以及脑电图仪的传感器(MindWave)负责测量关注任务执行期间的水平。此外,h . g . Yeom等人检查是否类似的有节奏的振荡时间延迟在宏观神经活动在低频率达到运动的脑磁图描记术(MEG)信号使用jPCA表明,技术动作的神经机制是类似于有节奏的运动。k .矢野和t . Suyama固定低秩空间滤波器估计提出了一种新颖的脑机接口系统应用于识别情绪引发了通过电影。另一方面,n . t . Haumann等人相比,成果运用流行的方法减少工件梅格和EEG信号的听觉诱发消极反应在健康成年受试者不匹配。共同,r . Grandchamp和a . Delorme提出了Brainarium小说教学和艺术方法基于脑机接口技术,可提供和说明科学知识,以及科学探索的新框架。 Besides, J. Hori and S. Takasawa proposed an inverse filter that optimizes filtering properties using a sigmoid function applied to human experimental data of visually evoked potentials. These authors concluded that the estimation accuracy is improved and the localized dipole distribution is obtained with less noise. Finally, N. S. Bastos et al. evaluated the use of a data mining technique combined with brain-computer interface systems to assess the behavior of the brain of blind and sighted people in a spatial activity.

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维克多·雨果·德·阿尔伯克基
普拉西多Rogerio ibsen Pinheiro
Joao Paulo爸爸
若昂·曼努埃尔·r·s·塔瓦雷斯
罗纳尔多Parente de Menezes
卡洛斯·a·s·奥利维拉