EEG Signal Classification Reinforced by LDConv and Transformer
Гиперсканирование позволяет записывать электроэнцефалограмму нескольких человек одновременно, способствуя совместной работе мозга для повышения надежности решений. Традиционные методы декодирования опираются на индивидуальную мозговую активность, игнорируя межмозговую связь. Мы предлагаем модель для обнаружения целей двумя мозгами, объединяющую модуль построения общего пространства и модуль управления общими признаками. Первый выявляет синхронность между мозгами, второй интегрирует признаки для совместного обучения. Результаты показывают улучшение точности на 10% в 12 группах по сравнению с одномозговыми подходами, некоторые группы превосходят современные методы на 5%. Группы с высокой производительностью имеют сильную межмозговую связь. Это способствует развитию надежных интерфейсов мозг-компьютер.
Интерфейсы мозг-компьютер на основе электроэнцефалограммы исследуют моторные образы, ментальную арифметику и потенциалы P300. Новая модель, Линейная Деформируемая Конволюционная Трансформерная, объединяет адаптивную свертку и трансформеры для моделирования временных связей. На данных с 29 участниками достигнута точность 92,13% для моторных образов и 91,63% для арифметики, превосходя существующие методы.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11120669
Гиперсканирование позволяет записывать электроэнцефалограмму нескольких человек одновременно, способствуя совместной работе мозга для повышения надежности решений. Традиционные методы декодирования опираются на индивидуальную мозговую активность, игнорируя межмозговую связь. Мы предлагаем модель для обнаружения целей двумя мозгами, объединяющую модуль построения общего пространства и модуль управления общими признаками. Первый выявляет синхронность между мозгами, второй интегрирует признаки для совместного обучения. Результаты показывают улучшение точности на 10% в 12 группах по сравнению с одномозговыми подходами, некоторые группы превосходят современные методы на 5%. Группы с высокой производительностью имеют сильную межмозговую связь. Это способствует развитию надежных интерфейсов мозг-компьютер.
Интерфейсы мозг-компьютер на основе электроэнцефалограммы исследуют моторные образы, ментальную арифметику и потенциалы P300. Новая модель, Линейная Деформируемая Конволюционная Трансформерная, объединяет адаптивную свертку и трансформеры для моделирования временных связей. На данных с 29 участниками достигнута точность 92,13% для моторных образов и 91,63% для арифметики, превосходя существующие методы.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11120669
A Classification Model Based on SEB-CNN for P300 Signal Recognition of P300 Speller
P300 спеллер — приложение интерфейса мозг-компьютер для классификации сигналов P300 при ограниченных стимулах. Предложена архитектура SEB-CNN с пространственными свертками для извлечения признаков и временным вниманием для последовательностей. Это улучшает адаптивность и обобщение модели. SEB-CNN превосходит традиционные сети по точности, особенно при малом числе стимулов (p<0.01).
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11120812
P300 спеллер — приложение интерфейса мозг-компьютер для классификации сигналов P300 при ограниченных стимулах. Предложена архитектура SEB-CNN с пространственными свертками для извлечения признаков и временным вниманием для последовательностей. Это улучшает адаптивность и обобщение модели. SEB-CNN превосходит традиционные сети по точности, особенно при малом числе стимулов (p<0.01).
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11120812
Textured Phantom Sensations: Rendering Spatial Textured Signals Between Fingertips Using Vibrotactile Phantom Illusion
Фантомное ощущение — иллюзия, возникающая между несколькими точками стимуляции, — используется для передачи пространственной информации с помощью простых синусоидальных вибраций, но с ограниченной выразительностью. Мы исследовали устойчивость фантомного ощущения к сложным текстурным вибрациям, названным текстурированным фантомным ощущением, на кончиках указательного и среднего пальцев. В первом исследовании изучались статические и динамические фантомные ощущения с тремя постоянными текстурными вибрациями. Во втором — статические и динамические фантомные ощущения с пятью непостоянными текстурными вибрациями от двух движений царапания. Средняя точность распознавания текстур составила 57,6% и 59,7% для постоянных вибраций и 67,5% и 72,4% для непостоянных при статическом и динамическом текстурированном фантомном ощущении соответственно. Наша работа расширяет фантомное ощущение для передачи пространственной информации с помощью сложных вибраций, сохраняя сравнимую с синусоидальной эффективностью, и обсуждает возможности для создания выразительных вибраций в приложениях.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11123243
Фантомное ощущение — иллюзия, возникающая между несколькими точками стимуляции, — используется для передачи пространственной информации с помощью простых синусоидальных вибраций, но с ограниченной выразительностью. Мы исследовали устойчивость фантомного ощущения к сложным текстурным вибрациям, названным текстурированным фантомным ощущением, на кончиках указательного и среднего пальцев. В первом исследовании изучались статические и динамические фантомные ощущения с тремя постоянными текстурными вибрациями. Во втором — статические и динамические фантомные ощущения с пятью непостоянными текстурными вибрациями от двух движений царапания. Средняя точность распознавания текстур составила 57,6% и 59,7% для постоянных вибраций и 67,5% и 72,4% для непостоянных при статическом и динамическом текстурированном фантомном ощущении соответственно. Наша работа расширяет фантомное ощущение для передачи пространственной информации с помощью сложных вибраций, сохраняя сравнимую с синусоидальной эффективностью, и обсуждает возможности для создания выразительных вибраций в приложениях.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11123243
🔥2
Sense-of-Agency as Clinically Accessible Features for Schizophrenia Prediction: Interpretable Ensemble Machine Learning Research and Webserver Development
Шизофрения — тяжелое психическое расстройство, требующее точной диагностики для снижения социально-экономических рисков. Традиционная диагностика использует клинические интервью, фокусируясь на позитивных симптомах. Системы с машинным обучением выявляют связи между признаками и шизофренией, улучшая диагностику и лечение. Дефицит чувства агентности — ключевой признак, но его диагностическое применение ограничено. В исследовании с 155 участниками созданы модели машинного обучения для анализа чувства агентности с использованием методов оценки, временных интервалов и связывания намерений. Ансамблевая модель SchNet показала точность 0,90 и F1-оценку 0,91. Веб-сервер SchNet (https://github.com/jourmore/SchNet-webserver) предлагает онлайн-тестирование, прогнозирование риска шизофрении и анализ, поддерживая клиническое применение.
Шизофрения — тяжелое психическое расстройство, требующее точной диагностики для снижения социально-экономических рисков. Традиционная диагностика использует клинические интервью, фокусируясь на позитивных симптомах. Системы с машинным обучением выявляют связи между признаками и шизофренией, улучшая диагностику и лечение. Дефицит чувства агентности — ключевой признак, но его диагностическое применение ограничено. В исследовании с 155 участниками созданы модели машинного обучения для анализа чувства агентности с использованием методов оценки, временных интервалов и связывания намерений. Ансамблевая модель SchNet показала точность 0,90 и F1-оценку 0,91. Веб-сервер SchNet (https://github.com/jourmore/SchNet-webserver) предлагает онлайн-тестирование, прогнозирование риска шизофрении и анализ, поддерживая клиническое применение.
GitHub
GitHub - jourmore/SchNet-webserver: The webserver link for SchNet (Predicting Schizophrenia from Sense of Agency).
The webserver link for SchNet (Predicting Schizophrenia from Sense of Agency). - jourmore/SchNet-webserver
🔥4👍1
Similar destabilization of neural dynamics under different general anesthetics
Разные классы анестетиков могут вызывать потерю сознания, несмотря на то, что они действуют через различные биологические механизмы. Это наводит на мысль, что они оказывают сходное воздействие на динамику или временное развитие активности нейронных популяций. Чтобы изучить это, авторы проанализировали электрофизиологические записи коры головного мозга во время введения пропофола, кетамина и дексмедетомидина, используя строгий метод оценки динамической стабильности. Они обнаружили, что все три анестетика, несмотря на их молекулярные различия, одинаково влияют на кортикальные состояния, дестабилизируя их динамику. Эта дестабилизация соответствовала более медленному восстановлению после сенсорных возмущений и увеличению времени автокорреляции, вызванной стимулами, во время введения анестетиков. Дестабилизация преимущественно проявлялась в низкочастотных диапазонах, что связано с известным увеличением низкочастотной мощности во время анестезии. Наконец, дестабилизация тесно коррелировала с реальными колебаниями уровня сознания. Эти данные указывают на то, что дестабилизация коры может быть общим нейронным коррелятом бессознательного состояния, вызванного анестетиками, и предлагает механистическое объяснение низкочастотных колебаний, наблюдаемых во время анестезии.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.21.671540v1
Разные классы анестетиков могут вызывать потерю сознания, несмотря на то, что они действуют через различные биологические механизмы. Это наводит на мысль, что они оказывают сходное воздействие на динамику или временное развитие активности нейронных популяций. Чтобы изучить это, авторы проанализировали электрофизиологические записи коры головного мозга во время введения пропофола, кетамина и дексмедетомидина, используя строгий метод оценки динамической стабильности. Они обнаружили, что все три анестетика, несмотря на их молекулярные различия, одинаково влияют на кортикальные состояния, дестабилизируя их динамику. Эта дестабилизация соответствовала более медленному восстановлению после сенсорных возмущений и увеличению времени автокорреляции, вызванной стимулами, во время введения анестетиков. Дестабилизация преимущественно проявлялась в низкочастотных диапазонах, что связано с известным увеличением низкочастотной мощности во время анестезии. Наконец, дестабилизация тесно коррелировала с реальными колебаниями уровня сознания. Эти данные указывают на то, что дестабилизация коры может быть общим нейронным коррелятом бессознательного состояния, вызванного анестетиками, и предлагает механистическое объяснение низкочастотных колебаний, наблюдаемых во время анестезии.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.21.671540v1
bioRxiv
Similar destabilization of neural dynamics under different general anesthetics
Different classes of anesthetics can induce unconsciousness despite acting through distinct biological mechanisms. This raises the possibility that they produce a convergent effect on the dynamics or temporal evolution of neural population activity. To explore…
❤2👍1
Получен интересный ответ из European Journal of Physiology по поводу нашей статьи:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.13.670042v1
В письме от редактора — ссылка на письма рецензентов. Но никаких писем я не нашел. Журнал, кстати, довольно мусорный; публикуют в основном всякую хрень типа спортивной физиологогии.
В общем, зря они так. Послал вопрос редактору — посмеемся, если что-то ответит.
Ref.:
Ms. No. EJAP-D-25-00927
Beyond Traditional Poincare Analysis: Second-Order Plots Reveal Respiratory Effects in Heart Rate Variability
European Journal of Applied Physiology
Dear Dr Lebedev,
Comments have now been received from external reviewers with particular expertise in the area of your manuscript. Although we found the topic of your paper interesting, regrettably the various concerns that we identified preclude your manuscript from attaining a sufficiently high priority to warrant publication in EJAP.
For your guidance, we append the reviewers' comments below, which we hope will prove constructive.
We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work, and look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.
Yours sincerely,
David A Low, PhD
Editor
European Journal of Applied Physiology
Reviewers' comments:
Dear Authors
We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work. However, the paper does not meet the physiological requirements of EJAP.
We look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.
Yours sincerely,
David Low
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.13.670042v1
В письме от редактора — ссылка на письма рецензентов. Но никаких писем я не нашел. Журнал, кстати, довольно мусорный; публикуют в основном всякую хрень типа спортивной физиологогии.
В общем, зря они так. Послал вопрос редактору — посмеемся, если что-то ответит.
Ref.:
Ms. No. EJAP-D-25-00927
Beyond Traditional Poincare Analysis: Second-Order Plots Reveal Respiratory Effects in Heart Rate Variability
European Journal of Applied Physiology
Dear Dr Lebedev,
Comments have now been received from external reviewers with particular expertise in the area of your manuscript. Although we found the topic of your paper interesting, regrettably the various concerns that we identified preclude your manuscript from attaining a sufficiently high priority to warrant publication in EJAP.
For your guidance, we append the reviewers' comments below, which we hope will prove constructive.
We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work, and look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.
Yours sincerely,
David A Low, PhD
Editor
European Journal of Applied Physiology
Reviewers' comments:
Dear Authors
We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work. However, the paper does not meet the physiological requirements of EJAP.
We look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.
Yours sincerely,
David Low
❤1
"Об этом «Газете.Ru» рассказал нейрофизиолог ... Михаил Лебедев.
«Феномен фантомной руки известен давно. Люди, потерявшие конечности, продолжают ощущать их присутствие. Возникает логичный вопрос: если конечность ощущается, то где это ощущение «хранится»? Ответ прост: в коре головного мозга существует так называемая «карта» тела, которую иногда называют гомункулом. Это маленький человек с большими руками и крупной головой, а остальное тело довольно миниатюрное. Многие исследования показывают, что кора больше внимания уделяет руке и тонким движениям пальцев, чем ногам, которые контролируются более автоматическими подкорковыми структурами», – объяснил ученый.
Ранее были популярны исследования пластичности коры: если у животного ампутируют палец, соседние пальцы заполняют его зону на карте. Сейчас же ученые пришли к выводу, что кора остается неизменной.
«Это действительно объединяет все старые знания о фантомных конечностях. В рамках исследований мы смогли выяснить, что стимуляция нерва проецируется на фантом. Такая техника полезна для настройки протезов. То, что карта мозга сохраняется и после потери конечности, может помочь нам создать нейротехнологии, которые задействуют этот потенциал для очувствления протезов», – отметил ученый".
https://www.gazeta.ru/science/news/2025/08/27/26583908.shtml
«Феномен фантомной руки известен давно. Люди, потерявшие конечности, продолжают ощущать их присутствие. Возникает логичный вопрос: если конечность ощущается, то где это ощущение «хранится»? Ответ прост: в коре головного мозга существует так называемая «карта» тела, которую иногда называют гомункулом. Это маленький человек с большими руками и крупной головой, а остальное тело довольно миниатюрное. Многие исследования показывают, что кора больше внимания уделяет руке и тонким движениям пальцев, чем ногам, которые контролируются более автоматическими подкорковыми структурами», – объяснил ученый.
Ранее были популярны исследования пластичности коры: если у животного ампутируют палец, соседние пальцы заполняют его зону на карте. Сейчас же ученые пришли к выводу, что кора остается неизменной.
«Это действительно объединяет все старые знания о фантомных конечностях. В рамках исследований мы смогли выяснить, что стимуляция нерва проецируется на фантом. Такая техника полезна для настройки протезов. То, что карта мозга сохраняется и после потери конечности, может помочь нам создать нейротехнологии, которые задействуют этот потенциал для очувствления протезов», – отметил ученый".
https://www.gazeta.ru/science/news/2025/08/27/26583908.shtml
Газета.Ru
Оказалось, после ампутации руки мозг хранит память о движении пальцев всю жизнь
Нейрофизиолог Лебедев: мозг всю жизнь хранит движения пальцев после ампутации
🔥2🥰2❤1
Величайшее достижение! Искусственный интеллект превзошел человека.
Doctor's Handwritten Prescription Recognition
Doctor's Handwritten Prescription Recognition
Google Books
Intelligent Systems
This book features best selected research papers presented at the Fourth International Conference on Machine Learning, Internet of Things and Big Data (ICMIB 2024) held at GIET University, Gunupur, India, during 8–10 April 2024. It comprises high-quality…
👀5
Facial expression discrimination emerges from neural subspaces shared with detection and identity
Как мозг распознает выражения лица? Было проведено исследование на макаках, которые распознавали шесть эмоциональных категорий человеческих лиц. Также было проведено сравнении данных этих экспериментов с работой искусственных нейронных сетей. Было установлено, что традиционные модели не смогли точно воспроизвести результаты экспериментов, тогда как искусственные нейронные сети, моделирующее свойства инфратемпоральной коры, показали хорошие результаты. Записи нейронной активности показали, что часть нейронов кодировали лица лучше всего в интервале от 70 до 100 миллисекунд после их предъявления, причем эти же нейроны кодирование и выражений лица. Сделан вывод о существование общего функционального пространства в инфратемпоральной коре, где сосуществуют стабильная информация об идентичности и динамическая информация о выражении лица. Эта архитектура выходит за рамки классического представления о разделенных путях обработки информации.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.25.672186v1
Как мозг распознает выражения лица? Было проведено исследование на макаках, которые распознавали шесть эмоциональных категорий человеческих лиц. Также было проведено сравнении данных этих экспериментов с работой искусственных нейронных сетей. Было установлено, что традиционные модели не смогли точно воспроизвести результаты экспериментов, тогда как искусственные нейронные сети, моделирующее свойства инфратемпоральной коры, показали хорошие результаты. Записи нейронной активности показали, что часть нейронов кодировали лица лучше всего в интервале от 70 до 100 миллисекунд после их предъявления, причем эти же нейроны кодирование и выражений лица. Сделан вывод о существование общего функционального пространства в инфратемпоральной коре, где сосуществуют стабильная информация об идентичности и динамическая информация о выражении лица. Эта архитектура выходит за рамки классического представления о разделенных путях обработки информации.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.25.672186v1
bioRxiv
Facial expression discrimination emerges from neural subspaces shared with detection and identity
Understanding how the human brain decodes facial expressions remains a fundamental challenge, requiring computational models that tightly connect neural responses to behavior. Here, we demonstrate that rhesus macaques provide a unique and powerful animal…
Aperiodic and Periodic EEG Component Lifespan Trajectories: Monotonic Decrease versus Growth-then-Decline
Как меняется активность человеческого мозга при взрослении и старении? Сигналы ЭЭГ состоят из периодических и апериодических компонентов. В данном исследовании проанализированы изменения этих компонентов по данным крупной международной когорты, включающей 1563 человек в возрасте от 5 до 95 лет. ЭЭГ записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами. Выявлены две основные тенденции: апериодическая активность монотонно снижается, тогда как периодическая активность сначала растет, а затем снижается. Оба компонента имеют переломные точки примерно в возрасте 20 лет и переходят в стабильную фазу старения после 40 лет. Апериодическая активность преимущественно проявляется в передних областях мозга, в то время как периодическая активность сосредоточена в задних областях, и эти паттерны остаются стабильными на протяжении всей жизни. Мультимодальный анализ показывает, что эти траектории соответствуют различным биологическим основам. Траектория роста и снижения периодического компонента связана с функцией гамма-аминомасляной кислоты и миелинизацией. Напротив, монотонно убывающая траектория апериодической активности соответствует основным биомаркерам биологического старения, таким как метилирование ДНК и длина теломер. Преобразование возраста в логарифмическую шкалу упрощает эти нелинейные траектории в линейно убывающую модель для апериодического компонента и кусочно-линейную вогнутую модель для периодического компонента.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.26.672407v1
Как меняется активность человеческого мозга при взрослении и старении? Сигналы ЭЭГ состоят из периодических и апериодических компонентов. В данном исследовании проанализированы изменения этих компонентов по данным крупной международной когорты, включающей 1563 человек в возрасте от 5 до 95 лет. ЭЭГ записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами. Выявлены две основные тенденции: апериодическая активность монотонно снижается, тогда как периодическая активность сначала растет, а затем снижается. Оба компонента имеют переломные точки примерно в возрасте 20 лет и переходят в стабильную фазу старения после 40 лет. Апериодическая активность преимущественно проявляется в передних областях мозга, в то время как периодическая активность сосредоточена в задних областях, и эти паттерны остаются стабильными на протяжении всей жизни. Мультимодальный анализ показывает, что эти траектории соответствуют различным биологическим основам. Траектория роста и снижения периодического компонента связана с функцией гамма-аминомасляной кислоты и миелинизацией. Напротив, монотонно убывающая траектория апериодической активности соответствует основным биомаркерам биологического старения, таким как метилирование ДНК и длина теломер. Преобразование возраста в логарифмическую шкалу упрощает эти нелинейные траектории в линейно убывающую модель для апериодического компонента и кусочно-линейную вогнутую модель для периодического компонента.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.26.672407v1
❤2👍2🔥2
How Occam's razor guides human decision-making
Бритва Оккама — принцип, согласно которому, при прочих равных условиях, более простые объяснения следует предпочитать более сложным. Считается, что этот принцип направляет процесс принятия решений человеком, однако характер этого влияния оставался неизвестным. В указанном исследовании показано, что люди склонны выбирать более простое объяснение из двух возможных. Эти предпочтения соответствуют прогнозам формальных теорий выбора моделей, которые штрафуют избыточную сложность. Такие штрафы возникают, когда рассматривается не только лучшее объяснение, но и интеграл по всем возможным и релевантным объяснениям. Предпочтение простоты отсутствует у некоторых искусственных нейронных сетей, даже когда они являются неадаптивными. Авторы утверждают, в принятии решений человеком играет роль статистический выбор модели, включая интегрирование по всем возможным скрытым причинам, чтобы не переобучаться на шуме.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.523479v5
Бритва Оккама — принцип, согласно которому, при прочих равных условиях, более простые объяснения следует предпочитать более сложным. Считается, что этот принцип направляет процесс принятия решений человеком, однако характер этого влияния оставался неизвестным. В указанном исследовании показано, что люди склонны выбирать более простое объяснение из двух возможных. Эти предпочтения соответствуют прогнозам формальных теорий выбора моделей, которые штрафуют избыточную сложность. Такие штрафы возникают, когда рассматривается не только лучшее объяснение, но и интеграл по всем возможным и релевантным объяснениям. Предпочтение простоты отсутствует у некоторых искусственных нейронных сетей, даже когда они являются неадаптивными. Авторы утверждают, в принятии решений человеком играет роль статистический выбор модели, включая интегрирование по всем возможным скрытым причинам, чтобы не переобучаться на шуме.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.523479v5
bioRxiv
How Occam’s razor guides human decision-making
Occam’s razor is the principle that, all else being equal, simpler explanations should be preferred over more complex ones. This principle is thought to guide human decision-making, but the nature of this guidance is not known. Here we used preregistered…
👍7