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面向實用的腦-機接口--縮小研究與實際應用之間的差距 版權信息
- ISBN：9787030726216
- 條形碼：9787030726216 ; 978-7-03-072621-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向實用的腦-機接口--縮小研究與實際應用之間的差距 本書特色
本書是腦-機接口（BCI）的經典著作，旨在縮小BCI 研究與實際應用之間的差距，推動BCI 技術走出實驗室，走向實際應用。
面向實用的腦-機接口--縮小研究與實際應用之間的差距 內容簡介
本書是腦-機接口(BCI)的經典著作，自在縮小BCI研究與實際應用之間的差距，推動BCI技術走出實驗室，走向實際應用。主要介紹和論述實用化BC傳感器及其信號處理，實用化BCI的設備、應用及用戶群體，BCI實際應用接口和環境，實用化BCI基礎設施建設中新出現的問題。 鑒于BCI研發和應用的跨學科性質，本書不僅可供從事BCI研發的人員參考，也可供受認知與神經科學啟發的人工智能（包括類腦計算、腦機智能融合等方向）的研發人員參考；本書還可作為高等院校及科研院所C1課程的參考書，以供高年級本科生、碩士和博士研究生學習和參考。
面向實用的腦-機接口--縮小研究與實際應用之間的差距 目錄
目錄譯者序前言第1章 BCI現狀及進展：概述、分析和建議 11.1 引言 11.2 本書概述 21.2.1 第1部分概述 31.2.2 第2部分概述 41.2.3 第3部分概述 51.2.4 第4部分概述 61.3 預測和建議 71.4 總結 10參考文獻 11第1部分 傳感器、信號和信號處理第2章 混合光-電BCI：實踐和可能性 152.1 引言 152.2 EEG與fNIRS的基本生理起源 152.2.1 腦電的起源 152.2.2 fNIRS響應的起源 162.3 信號模型 242.3.1 血管響應建模 242.3.2 分光光度轉換 262.3.3 合成信號的生成 272.4 公開（外顯）的和想象（內隱）的運動任務期間EEG-fNIRS聯合測量 282.4.1 fNIRS/EEG傳感器 292.4.2 實驗描述 292.4.3 信號處理 302.4.4 結果 312.5 結論 32參考文獻 33第3章 BCI中的組合分類技術 363.1 引言 363.2 理論背景 373.2.1 模式識別方法：組合的定義和背景 373.2.2 融合的模式識別視角 383.2.3 為組合的優勢打下扎實的基礎 403.3 組合和融合的層次 413.3.1 特征級聯 413.3.2 分類級聯 423.3.3 分類融合 423.3.4 決策融合 443.4 組合的類型 453.4.1 分類器組合 453.4.2 堆疊式組合 453.4.3 多導聯組合 453.4.4 多模態組合 463.5 重采樣策略 463.5.1 數據集劃分 473.5.2 特征空間劃分 493.5.3 信號分割 503.6 融合算子 503.6.1 基于樣本的融合 513.6.2 時域融合算子 523.7 總結組合所得的結果 523.8 結論 54參考文獻 55第4章 采用獨立成分分析提升BCI性能 594.1 引言 594.2 ICA在EEG信號處理中的應用 594.3 ICA在BCI系統中的應用 614.3.1 偽跡剔除 624.3.2 提高任務相關腦電信號的信噪比 634.3.3 選擇電極 654.4 基于ICA的零訓練BCI 664.4.1 實驗和數據記錄 674.4.2 方法 684.4.3 結果 694.5 討論和總結 71參考文獻 72第5章 皮層腦電（ECoG）電極在BCI應用中的長期使用 755.1 引言：從術前診斷到運動解碼 755.2 ECoG電極的方法和技術 775.3 用于BCI的ECoG信號 805.4 用于BCI的多通道ECoG陣列 815.4.1 激光加工電極的制造 825.4.2 **個研究的生物評價/結果 855.5 可長期植入的無線系統 86參考文獻 89第2部分 設備、應用和用戶第6章 設備、應用和用戶介紹：基于共享控制技術的實用BCI 956.1 引言 956.2 當前和新興的用戶群體 966.3 BCI設備和應用場景 976.3.1 通信和控制 976.3.2 運動替代：恢復抓取功能 986.3.3 娛樂和游戲 1006.3.4 運動康復與運動恢復 1006.3.5 心理狀態監測 1016.3.6 混合BCI 1016.4 基于共享控制技術的實用BCI：面向移動性控制 1026.4.1 運動殘疾患者控制的臨場感遙操作機器人 1036.4.2 BCI控制輪椅 1046.5 利用EEG錯誤電位實現手勢識別系統的自適應 1066.6 結論 108參考文獻 109第7章 BCI在手部運動功能康復中的應用 1177.1 引言 1177.2 脊髓損傷患者手部運動功能的康復：腦控神經假肢 1187.2.1 上肢的功能性電刺激 1187.2.2 BCI與FES技術相結合 1217.3 腦卒中后手部運動功能的康復：基于BCI的附加干預 1237.3.1 BCI在腦卒中康復中的應用：*新進展 1247.3.2 FES在腦卒中上肢康復中的應用 1267.3.3 BCI與FES技術相結合在康復臨床中的應用：一種整合方法 1267.4 結論與展望 130參考文獻 131第8章 以用戶為中心的BCI研發設計 1388.1 基于技術的殘疾人輔助解決方案 1388.1.1 理解和界定殘疾 1388.1.2 輔助技術和BCI 1398.2 以用戶為中心的BCI研發方案 1418.2.1 以用戶為中心的設計原則 1418.2.2 在BCI研究中與*終用戶合作 1428.3 BCI支持或替換現有AT解決方案 1488.4 結論 150參考文獻 150第9章 設計未來BCI：超越比特率 1559.1 引言 1559.2 BCI的控制特性 1559.2.1 BCI范式的特定問題 1569.2.2 克服BCI局限性的方法 1579.3 BCI從可用性研究到神經工效學優化 1589.3.1 ERP相關決定因素的現有文獻 1589.3.2 美學、互動隱喻、可用性和性能 1629.4 共享控制 1639.5 創建有效的應用結構：三級任務 1659.5.1 低層級：BCI控制信號 1659.5.2 中間層級：應用 1669.5.3 高層級：用戶 1669.6 吸引終端用戶與期望的作用 1669.7 研究交互：原型和仿真 1679.7.1 展示用戶需求的低保真原型 1689.7.2 面向設計與開發的高保真模擬 1699.8 結論 171參考文獻 172第10章 BCI與虛擬現實相結合：面向新的應用和改進的BCI 17710.1 引言 17710.2 VR和BCI控制的基本原理 17810.2.1 VR的定義 17810.2.2 基于BCI的VR應用的總體架構 17910.3 BCI控制的VR應用評述 18110.3.1 運動想象控制的VR環境 18110.3.2 基于SSVEP的VR/AR環境 18610.3.3 基于P300的VR控制 18910.4 VR對BCI的影響 19110.5 結論 193參考文獻 194第3部分 應用接口和環境第11章 BCI與用戶體驗評價 20111.1 引言 20111.2 BCI用戶體驗評價的現狀 20211.2.1 用戶體驗影響BCI 20211.2.2 BCI影響用戶體驗 20311.3 將HCI用戶體驗評價應用于BCI 20311.3.1 觀測分析 20411.3.2 神經生理測量 20511.3.3 訪談和問卷調查 20511.3.4 其他方法 20611.4 案例研究 20611.4.1 案例研究：意識控制羊 20711.4.2 案例：倉鼠實驗室 20811.5 討論和結論 210參考文獻 211第12章 多模態交互和多任務環境下的BCI框架 21412.1 引言 21412.2 在雙重任務環境中使用BCI面臨的挑戰 21512.3 組合BCI 21912.4 在多模態用戶接口中集成BCI：相關問題 22012.5 討論和結論 221參考文獻 222第13章 腦電激活的人機交互及應用 22513.1 引言 22513.2 腦狀態識別算法和系統 22613.2.1 醫療應用的神經反饋系統 22613.2.2 神經反饋系統的信號處理算法 22713.2.3 神經反饋系統用于增強效能 22713.2.4 情感識別算法 22813.3 時空分形方法 23013.3.1 用于可視化分析的腦電三維映射 23013.3.2 基于分形的方法 23113.3.3 實時腦狀態識別 23213.3.4 特征提取 23213.4 實時腦電激活的應用 23313.4.1 神經反饋訓練系統 23413.4.2 基于實時腦電的情感監測與識別 23413.5 結論 236參考文獻 237第14章 視覺誘發電位的相位檢測在BCI中的應用 24014.1 引言 24014.2 信號處理和模式識別方法 24114.2.1 空間濾波 24214.2.2 相位同步分析 24314.3 實驗證據 24314.3.1 *佳刺激頻率 24414.3.2 BCI操作的標定 24614.3.3 BCI操作和信息傳輸速率 24614.4 討論和結論 248參考文獻 248第15章 干電極腦電傳感器能否提高基于SMR、P300和SSVEP的BCI的可用性 25015.1 BCI研究的動機 25015.2 方法 25315.3 實驗設置 25415.4 P300的BCI 25515.5 運動想象 25515.6 SSVEP的BCI 25615.7 結果 25615.8 P300實驗范式 25715.9 運動想象的干電極 25915.10 SSVEP訓練 26415.11 討論 265參考文獻 267第4部分 實用的BCI基礎設施：新出現的問題第16章 BCI軟件平臺 27116.1 引言 27116.2 BCI2000 27216.3 OpenViBE 27416.4 TOBI 27716.5 BCILAB 28016.6 BCI + + 28216.7 xBCI 28416.8 BF + + 28716.9 Pyff 28816.10 總結 290參考文獻 292第17章 重要問題：報告BCI性能的準則 29717.1 引言 29717.2 性能指標 29817.2.1 混淆矩陣 29817.2.2 正確率和錯誤率 29917.2.3 Cohen's Kappa 30017.2.4 敏感性和特異性 30117.2.5 F-測量 30117.2.6 相關系數 30217.3 分類的重要性 30217.3.1 隨機分類的理論水平 30217.3.2 置信區間 30317.3.3 總結 30517.4 包含時間的性能指標 30517.5 估計離線數據的性能指標 30717.5.1 數據集操作 30717.5.2 注意事項 30817.6 假設檢驗 30817.6.1 學生t檢驗與方差分析 30917.6.2 重復測量 30917.6.3 多重比較 31017.6.4 報告結果 31117.7 結論 311參考文獻 312第18章 混合BCI的原理 31718.1 引言 31718.2 基于兩種不同EEG BCI的hBCI 31818.2.1 基于ERD和誘發電位的BCI 31818.2.2 基于運動想象和SSVEP相結合的BCI控制2自由度人工上肢 31918.3 基于EEG BCI和非EEG BCI的hBCI 32018.4 基于EEG BCI和其他生物信號的hBCI 32318.4.1 心率變化用于SSVEP-BCI的電源開/關 32318.4.2 大腦活動與肌肉活動的融合 32418.5 基于EEG BCI和EEG監測的hBCI 32718.6 基于EEG BCI和其他信號的hBCI 32818.7 展望：基于EEG BCI、EEG監測和其他生物信號的hBCI 33018.8 結論與未來工作 331參考文獻 332第19章 非視覺和多感覺BCI系統：現狀和未來 33619.1 引言 33619.2 基于P300的BCI系統 33719.2.1 P300矩陣拼寫器 33719.2.2 超越“矩陣”布局范式：其他Oddball范式 33819.2.3 基于觸覺P300的BCI 33919.3 基于穩態誘發響應的BCI 33919.3.1 聽覺穩態響應 33919.3.2 觸覺穩態響應 34019.4 用皮層慢電位控制BCI 34119.5 感覺運動節律和不同的心理任務 34119.5.1 運動想象的可聽化 34219.5.2 運動想象的體感反饋 34219.5.3 基于音樂和節奏想象的BCI 34319.5.4 基于語音的BCI 34419.5.5 概念性BCI 34419.6 多感覺BCI研究的新方向 34519.6.1 視覺P300 BCI與其他模態相結合 34619.6.2 視覺SSVEP-BCI與其他模態相結合 34619.6.3 視覺反饋與其他模態相結合 34719.6.4 心理任務和多感覺反饋 34719.7 總結 347參考文獻 348第20章 用BioGauges工具集表征BCI的控制 35320.1 引言 35320.2 BCI使用的關鍵因素 35320.3 表征BCI系統的特征 35620.3.1 BioGauges與可控性 35620.3.2 轉換器分類 35720.3.3 BioGauges實驗系統 35820.3.4 分析方法 36020.3.5 驗證 36120.4 結論與展望 362參考文獻 362后記 366彩圖
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面向實用的腦-機接口--縮小研究與實際應用之間的差距 作者簡介
伏云發，教授，博士，博士生導師。博士畢業于中國科學院研究生院、中國科學院沈陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室。目前于昆明理工大學信息工程與自動化學院自動化系任教，為昆明理工大學腦認知與腦機智能融合創新團隊負責人、昆明理工大學腦信息處理與腦一機交互控制學科方向團隊負責人、云南省神經科學學會理事和副秘書。主要研究方向：腦一計算機智能融合（即腦一機智能融合）；神經反饋及應用。
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