fNIR脑成像系统介绍: fNIR近红外光学脑成像系统通过测量人体的前额脑皮层氧水平变化从而评估人的大脑活动情况。fNIR是一个独立功能的脑成像系统，包括一个控制单元和连续的近红外光谱传感器（NIRS技术）。系统通过4个光源和10个探测器，提供16个信息通道。fNIR系统软件显示实时数据，同时保存数据用于分析。 fNIR是近红外光学成像技术，它测量前额叶皮层的神经活动和血流动力学反应。被试者前额佩戴一个安装了传感器的绑带，包括四个红外光源和10个探测器。FNIR传感器检测前额 叶皮层的氧含量，实时提供氧血红蛋白（oxy- hemoglobin）和脱氧血红蛋白（deoxygenated hemoglobin）的数值。在被试者执行不同的任务时，系统提供了连续和实时的氧变化显示。 fNIR给用户提供了一种认知功能评估。它消除了很多功能磁共振成像的缺点。被试者可以坐在电脑前面进行测试或者执行移动的任务。它可以整合SUPERLAB刺激呈现系统和BIOPAC虚拟现实产品。 fNIR数据可以结合其他的生理信号，例如心电、呼吸、血压、皮肤电活动等。 fNIR提供了血红蛋白水平的相对变化，16通道传感器:4个光源，10个探测器，2个波长 。 具体测试参加如下: fNIR系统有3个配置:FNIR100，FNIR200，FNIR300 fNIR100适用于以下应用: 人力绩效评估 麻醉深度监测 脑机接口 虚拟现实 神经康复学 自闭症 可靠性评价（测谎）fNIR提供了血红蛋白水平的相对变化，计算采用了modified Beer-Lambert law定律 合氧血红蛋白变化: delta O2Hb (mol/L) 脱氧血红蛋白变化: delta HHb (mol/L) 总血红蛋白变化: delta cHb (mol/L) 16通道传感器:4个光源，10个探测器，2个波长 COBI Studio数据采集软件:可配置通道数量 fNIR可用在麻醉深度监测，脑机接口，虚拟现实，可靠性评价（测谎）等领域。 材料清单: 1 × Atmega16U2 10 × Photodiode 4 × 730nm LED 4 × 850nm LED 1 × LTC2494 附件内容包括: 基于该设计主板原理图和PCB源文件，用Eagle软件打开（或者查看转换好的PDF档格式）； 固件源码，包括配置代码； 相关的设计资料；

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

通过对脑电信号时频均谱熵的分析，研究用于描述临床手术麻醉深度的实时监测参数。随机采集33例麻醉状态下脑电信号序列，分析其时频均谱熵变化趋势，判断病人的神经活动状态。实验结果显示，脑电信号的时频均谱熵值随着麻醉深度的增加而减少，当肌电熵值接近零时，病人进入麻醉状态。表明时频均谱熵算法简单、计算所需数据序列短、抗干扰强，采用时频均谱熵对脑电信号进行分析，可为临床麻醉深度监测提供一种实时的方法。

64导 采样频率1000hz 静息态脑电 Ch1=Fp1,,0.1,µV Ch2=Fp2,,0.1,µV Ch3=F3,,0.1,µV Ch4=F4,,0.1,µV Ch5=C3,,0.1,µV Ch6=C4,,0.1,µV Ch7=P3,,0.1,µV Ch8=P4,,0.1,µV Ch9=O1,,0.1,µV Ch10=O2,,0.1,µV Ch11=F7,,0.1,µV Ch12=F8,,0.1,µV Ch13=T7,,0.1,µV Ch14=T8,,0.1,µV Ch15=P7,,0.1,µV Ch16=P8,,0.1,µV Ch17=Fz,,0.1,µV Ch18=Cz,,0.1,µV Ch19=Pz,,0.1,µV Ch20=EOG,,0.1,µV Ch21=FC1,,0.1,µV Ch22=FC2,,0.1,µV Ch23=CP1,,0.1,µV Ch24=CP2,,0.1,µV Ch25=FC5,,0.1,µV Ch26=FC6,,0.1,µV Ch27=CP5,,0.1,µV Ch28=CP6,,0.1,µV Ch29=FT9,,0.1,µV Ch30=FT10,,0.1,µV Ch31=TP9,,0.1,µV Ch32=TP10,,0.1,µV Ch33=F1,,0.1,µV Ch34=F2,,0.1,µV Ch35=C1,,0.1,µV Ch36=C2,,0.1,µV Ch37=P1,,0.1,µV Ch38=P2,,0.1,µV Ch39=AF3,,0.1,µV Ch40=AF4,,0.1,µV Ch41=FC3,,0.1,µV Ch42=FC4,,0.1,µV Ch43=CP3,,0.1,µV Ch44=CP4,,0.1,µV Ch45=PO3,,0.1,µV Ch46=PO4,,0.1,µV Ch47=F5,,0.1,µV Ch48=F6,,0.1,µV Ch49=C5,,0.1,µV Ch50=C6,,0.1,µV Ch51=P5,,0.1,µV Ch52=P6,,0.1,µV Ch53=AF7,,0.1,µV Ch54=AF8,,0.1,µV Ch55=FT7,,0.1,µV Ch56=FT8,,0.1,µV Ch57=TP7,,0.1,µV Ch58=TP8,,0.1,µV Ch59=PO7,,0.1,µV Ch60=PO8,,0.1,µV Ch61=Fpz,,0.1,µV Ch62=CPz,,0.1,µV Ch63=POz,,0.1,µV Ch64=Oz,,0.1,µV

l-曲线矩阵代码脑电数据集 Matlab中的大脑计算机接口/ EEG信号分析代码 该存储库包含用于EEG / BCI实验的基于Matlab的分析代码。 它提供给研究人员使用Jason Farquhar的论文进行分析或进行复制。 当前按“原样”提供。 通常，对代码本身进行了很好的注释（大多数情况下带有用法说明），但是几乎没有其他文档。 基于管道的分析方法规范； 例如jf_cvtrain（jf_welchpsd（jf_detrend（jf_reref（z）））） 自记录数据结构-核心数据结构以及原始数据，都包含描述其结构（哪些维度是哪个）以及对象的处理历史的元数据。 可以使用jf_disp（z）方法打印此历史记录 快速入门如果您已加载此框架（使用initPaths函数），并且在matlab路径中运行了一项分析，则可以执行以下操作： z = jf_import（'expt'，'subj'，'label'，X，{'ch'，'time'，'epoch'}，'Y'，Y）; ％假设X = [ch x时间x历元]原始eeg数据，％Y =每个历元的[epochs x 1]标签。 z = jf_addFo

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plus

本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

基于DEAP的脑电情绪识别（基于CNN的多目标进化算法选择的人类情绪与脑电图通道的二维区分)，采用的tensorflow框架，模型为深度卷积神经网络模型

在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。