Интерфейс мозга - Компьютер

Интерфейс мозга и коэффициента ( BCI ), иногда называемый интерфейсом мозга и мачины ( ИМТ ), представляет собой прямую связь между электрической активностью мозга и внешним устройством, чаще всего компьютером или роботизированной конечностью. BCI часто направлены на исследование, картирование , помощь, расширение или восстановление человеческих когнитивных или сенсорных моторных функций . ^{[ 1 ]} Они часто концептуализируются как границы раздела человека и мачин , который пропускает посредника движущихся частей тела (руки ...), хотя они также повышают возможность стирать различие между мозгом и машиной . Реализации BCI варьируются от неинвазивных ( EEG , MEG , MRI ) и частично инвазивного ( ECOG и Endovascular) до инвазивных ( микроэлектродная массива ), в зависимости от того, насколько физически близкие электроды для ткани мозга. ^{[ 2 ]}

Исследования BCIS начались в 1970 -х годах Жаком Видалом в Калифорнийском университете, Лос -Анджелес (UCLA) по гранту Национального научного фонда , за которым последовал контракт от DARPA . ^{[ 3 ]}^{[ 4 ]} В статье Vidal 1973 года была представлена экспрессия интерфейса мозга и коэффициента в научную литературу.

Из -за корковой пластичности мозга сигналы от имплантированных протезов могут после адаптации обрабатываться мозгом, как естественный датчик или эффекторные каналы. ^{[ 5 ]} После многих лет экспериментов на животных первые нейропротетические устройства были имплантированы у людей в середине 1990-х годов.

Исследования по взаимодействию человека с компьютером посредством применения машинного обучения к статистическим временным функциям, извлеченным из данных лобной доли ( EEG Brainwave ), достигли успеха в классификации психических состояний (расслабленные, нейтральные, концентрирующие), ^{[ 6 ]} умственные эмоциональные состояния (негативные, нейтральные, позитивные), ^{[ 7 ]} и таламокортикальная дисритмия . ^{[ 8 ]}

История

История интерфейсов мозга-компьютера (BCIS) начинается с открытия Ганса Бергера электрической активности мозга и развития электроэнцефалографии (ЭЭГ). В 1924 году Бергер был первым, кто зафиксировал человеческую деятельность мозга, используя ЭЭГ. Бергер смог идентифицировать колебательную активность , такую как альфа -волна (8–13 Гц), путем анализа трассов ЭЭГ.

Первое записывающее устройство Бергера было рудиментарным. Он вставил серебряные провода под скальпами своих пациентов. Позже они были заменены серебряными фольгами, прикрепленными к головой пациента резиновыми повязками. Бергер подключил эти датчики с капиллярным электрометром Lippmann , с разочаровывающими результатами. более сложные измерительные устройства, такие как Siemens с двумя катушками менее записи , Тем не ^-4 Вольт, привел к успеху.

Бергер проанализировал взаимосвязь чередований в своих диаграммах волн ЭЭГ с заболеваниями мозга . ЭЭГ разрешили совершенно новые возможности для исследования мозга.

Хотя этот термин еще не был придуман, одним из самых ранних примеров работающего интерфейса мозговой машины была музыкальная музыка для сольного исполнителя (1965) американского композитора Элвина Люсиера . В этой части используются аппаратное обеспечение обработки ЭЭГ и аналогового сигнала (фильтры, усилители и смешанная плата) для стимуляции акустических перкуссионных инструментов. Выполнение произведения требует создания альфа -волн и, таким образом, «игра» на различные инструменты с помощью громкоговорителей, которые расположены рядом или непосредственно на инструментах. ^{[ 9 ]}

Видал придумал термин «BCI» и создал первые рецензируемые публикации по этой теме. ^{[ 3 ]}^{[ 4 ]} Он широко признан изобретателем BCIS. ^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}^{[ 12 ]} В обзоре было указано, что в статье Видала 1973 года говорится, что «вызов BCI». ^{[ 13 ]} управления внешними объектами с использованием сигналов ЭЭГ, и особенно использования потенциала условного отрицательного вариации (CNV) в качестве проблемы для управления BCI. Эксперимент Видала в 1977 году был первым применением BCI после его вызова BCI 1973 года. Это был неинвазивный ЭЭГ (на самом деле визуальный вызванный потенциал (VEP)) управление графическим объектом, подобным курсору, на экране компьютера. Демонстрация была движением в лабиринте. ^{[ 14 ]}

1988 год был первой демонстрацией неинвазивного контроля ЭЭГ над физическим объектом, роботом. Эксперимент продемонстрировал контроль ЭЭГ множественных циклов движения запуска, вдоль произвольной траектории, определенной линией, нарисованной на полу. Поведение линии было поведением робота по умолчанию, использующим автономный интеллект и автономный источник энергии. ^{[ 15 ]}^{[ 16 ]}^{[ 17 ]}^{[ 18 ]}

В 1990 году был дан отчет о закрытом цикле, двунаправленной, адаптивной BCI, контролирующей компьютерный зуммер с помощью упреждающего мозгового потенциала, потенциала контингентного негативного вариации (CNV). ^{[ 19 ]}^{[ 20 ]} В эксперименте описано, как состояние ожидания мозга, проявленное CNV, использовало петлю обратной связи для контроля зуммера S2 в парадигме S1-S2-CNV. Полученная когнитивная волна, представляющая ожидаемое обучение в мозге, была названа электрограммой (EXG). Потенциал мозга CNV был частью вызова Видала 1973 года.

Исследования в 2010 -х годах предположили потенциал нервной стимуляции для восстановления функциональной связности и связанного с ними поведения посредством модуляции молекулярных механизмов. ^{[ 21 ]}^{[ 22 ]} Это открыло дверь для концепции, что технологии BCI могут восстановить функцию.

Начиная с 2013 года, DARPA финансировала технологию BCI по инициативе Brain, которая поддержала работу по трудоустройству, включая медицинский центр Университета Питтсбурга , ^{[ 23 ]} Paradromics, ^{[ 24 ]} Коричневый, ^{[ 25 ]} и синхрон. ^{[ 26 ]}

Нейропротетика

Нейропротетика-это область нейробиологии , связанной с нейронными протезами, то есть с использованием искусственных устройств для замены функции нарушенных нервных систем и проблем, связанных с мозгом, или сенсорных или других органов (мочевой пузырь, диафрагма и т. Д.). По состоянию на декабрь 2010 года кохлеарные имплантаты были имплантированы в качестве нейропротетических устройств примерно за 736 900 человек по всему миру. ^{[ 27 ]} Другие нейропротетические устройства стремятся восстановить зрение, включая имплантаты сетчатки . Первым нейропротетическим устройством, однако, был кардиостимулятор .

Термины иногда используются взаимозаменяемо. Нейропротетика и BCI стремятся достичь тех же целей, таких как восстановление зрения, слух, движение, способность общаться и даже когнитивная функция . ^{[ 1 ]} Оба используют сходные экспериментальные методы и хирургические методы.

Исследование животных

Несколько лабораторий сумели прочитать сигналы от кортикальных слоев головного мозга обезьян и крыс для работы BCI для производства движения. Обезьяны перемещали компьютерные курсоры и приказали роботизированным рукам выполнять простые задачи, просто подумав об этой задаче и увидев результаты, без моторного вывода. ^{[ 28 ]} В мае 2008 года фотографии, на которых показала обезьяну в медицинском центре Университета Питтсбурга, работающего в роботизированном руке, мыслили, были опубликованы в нескольких исследованиях. ^{[ 29 ]} Овцы также использовались для оценки технологии BCI, включая стентрод Synchron.

В 2020 году Elon Musk был Neuralink успешно имплантирован на свинью. ^{[ 30 ]} В 2021 году Маск объявил, что компания успешно позволила обезьянам играть в видеоигры, используя устройство Neuralink. ^{[ 31 ]}

Ранняя работа

В 1969 году исследования оперантных кондиционирования Fetz et al. В региональном исследовании приматов и факультете физиологии и биофизики Школа медицины Вашингтонского университета показала, что обезьяны могут научиться контролировать отклонение биологической обратной связи с нейронной деятельностью. ^{[ 32 ]} Подобная работа в 1970 -х годах установила, что обезьяны могут научиться контролировать скорости стрельбы индивидуальных и нескольких нейронов в первичной моторной коре, если они были вознаграждены соответственно. ^{[ 33 ]}

Алгоритмы для восстановления движений из моторной коры нейронов , которые контролируют движение, датируются 1970 -х годов. В 1980 -х годах Джоргопулос из Университета Джона Хопкинса обнаружил математическую связь между электрическими реакциями нейронов отдельной моторной коры у обезьян -макаков -резус и направлением, в котором они перемещали руки. Он также обнаружил, что рассеянные группы нейронов, в разных областях мозга обезьяны, коллективно контролируемые моторные команды. Он смог записать увольнения нейронов только в одной области за раз из -за ограничений оборудования. ^{[ 34 ]}

Несколько групп смогли захватить сложные сигналы моторной коры головного мозга путем записи из нейронных ансамблей (группы нейронов) и используя их для контроля внешних устройств. ^{[ Цитация необходима ]}

Исследовать

Кеннеди и Ян и

Филипп Кеннеди (Основатель Neural Signals (1987) и его коллеги построили первый внутрикортикальный график мозга и компут, имплантируя электроды нейротрофического конуса в обезьян. ^{[ Цитация необходима ]}

В 1999 году Ян Дэн и соавт. В Калифорнийском университете Беркли декодировали нейрональные увольнения для воспроизведения изображений у кошек. Команда использовала массив электродов, встроенных в таламус (который интегрирует сенсорный ввод мозга). таламуса Исследователи нацелены на 177 клеток мозга в области бокового геникулята , которые декодируют сигналы от сетчатки . Ужигания нейронов были записаны при просмотре восьми коротких фильмов. Используя математические фильтры, исследователи расшифровали сигналы для реконструкции узнаваемых сцен и движущихся объектов. ^{[ 35 ]}

Николелис

Университета Дьюка Профессор Мигель Николелис выступает за использование нескольких электродов, распространяющихся по большей области мозга для получения нейрональных сигналов.

После первоначальных исследований на крысах в 1990 -х годах у николелисов и коллег развивались BCI, которые декодировали активность мозга у обезьян Совы и использовали устройства для воспроизведения движения обезьян в роботизированных руках. Усовершенствованные обезжиренные способности обезьян и навыки манипуляции с ручной манипуляцией сделали их хорошими испытуемыми.

К 2000 году группа преуспела в создании BCI, который воспроизводил движения обезьян совы, в то время как обезьяна управляла джойстиком или достигла пищи. ^{[ 36 ]} BCI работал в режиме реального времени и может удаленно управлять отдельным роботом. Но обезьяны не получили отзывов ( BCI с открытой петлей ).

Более поздние эксперименты на резус -обезьянах включали обратную связь и воспроизведенную обезьяну, достигающую и захватывающие движения в руке робота. Их глубокая расщелина и бороздки сделали их лучшими моделями для нейрофизиологии человека, чем обезьяны совы. Обезьяны были обучены достичь и схватить объекты на экране компьютера, манипулируя джойстиком, в то время как соответствующие движения рукой робота были скрыты. ^{[ 37 ]}^{[ 38 ]} Позже обезьяны были показаны роботом и научились контролировать его, просматривая его движения. BCI использовали прогнозы скорости для управления достижением движений и одновременно предсказали силу захвата .

В 2011 году O'Doherty и коллеги показали BCI с сенсорной обратной связью с резусными обезьянами. Обезьяна контролировала положение аватарской руки, получая сенсорную обратную связь посредством прямой внутрикортикальной стимуляции (ICM) в области представления руки сенсорной коры . ^{[ 39 ]}

Donoghue, Schwartz и Andersen

Другие лаборатории, которые разработали BCIS и алгоритмы, которые декодируют сигналы нейронов, включают Джона Донохью в Институте наук о мозгах Карни в Университете Брауна , Эндрю Шварц в Университете Питтсбурга и Ричард Андерсен в Калтехе . Эти исследователи продемонстрировали работающие BCI, используя зарегистрированные сигналы от гораздо меньшего количества нейронов, чем николелис (15–30 нейронов против 50–200 нейронов).

Институт Карни сообщил, что обучающие резус-обезьяны для использования BCI для отслеживания визуальных целей на экране компьютера (BCI с закрытой петлей) с джойстиком или без него. ^{[ 40 ]} Группа создала BCI для трехмерного отслеживания в виртуальной реальности и воспроизводил контроль BCI в роботизированной руке. ^{[ 41 ]} Та же самая группа продемонстрировала, что обезьяна может кормить себя кусочками фруктов и зефира, используя роботизированную руку, контролируемую сигналами мозга животного. ^{[ 42 ]}^{[ 43 ]}^{[ 44 ]}

Группа Андерсена использовала записи активности премий из задней теменной коры , в том числе сигналы, созданные, когда экспериментальные животные ожидали получения вознаграждения. ^{[ 45 ]}

Другое исследование

В дополнение к прогнозированию кинематических и кинетических параметров движений конечностей, BCI, которые предсказывают электромиографическую или электрическую активность мышц приматов, находятся в процессе. ^{[ 46 ]} Такие BCI могут восстановить подвижность в парализованных конечностях путем электрически стимулирующих мышц.

Николелис и его коллеги продемонстрировали, что крупные нейронные ансамбли могут предсказать положение руки. Эта работа позволила BCIS читать намерения движения рук и перевести их в движения привода. Кармен и коллеги ^{[ 37 ]} запрограммировал BCI, который позволил обезьянам управлять достижением и захватыванием движений роботизированной рукой. Лебедев и его коллеги утверждали, что мозговые сети реорганизуются, чтобы создать новое представление о роботизированном придатке в дополнение к представлению собственных конечностей животного. ^{[ 38 ]}

В 2019 году в исследовании сообщалось о BCI, который мог помочь пациентам с нарушениями речи, вызванными неврологическими расстройствами. высокой плотности, Их BCI использовала электрокортикографию чтобы использовать нейронную активность из мозга пациента и использовало глубокое обучение для синтеза речи. ^{[ 47 ]}^{[ 48 ]} В 2021 году эти исследователи сообщили о потенциале BCI для декодирования слов и предложений у пациента с анартриком , который не смог выступить более 15 лет. ^{[ 49 ]}^{[ 50 ]}

Самым большим препятствием для технологии BCI является отсутствие модальности датчика, которая обеспечивает безопасный, точный и надежный доступ к мозговым сигналам. Использование лучшего датчика расширяет диапазон функций связи, которые могут быть предоставлены с использованием BCI.

Разработка и внедрение системы BCI является сложной и трудоемкой. В ответ на эту проблему Gerwin Schalk разрабатывает BCI2000 , систему общего назначения для исследований BCI, с 2000 года. ^{[ 51 ]}

В новом «беспроводном» подходе используются светово-управляемые ионные каналы, такие как ChannelRhodopsin, для контроля активности генетически определенных подмножествах нейронов in vivo . В контексте простой учебной задачи освещение трансфицированных клеток в соматосенсорной коре повлияло на принятие решений у мышей. ^{[ 52 ]}

BCIS привела к более глубокому пониманию нейронных сетей и центральной нервной системы . Исследования сообщили, что, несмотря на склонность нейробиологов верить, что нейроны оказывают наибольшее влияние при работе вместе, отдельные нейроны могут быть обусловлены с помощью BCIS для стрельбы в схеме, которая позволяет приматам контролировать моторные выходы. BCIS привела к развитию принципа единственного нейрона недостаточности, который утверждает, что даже с хорошо настроенной скоростью стрельбы, отдельные нейроны могут нести ограниченную информацию, и, следовательно, самый высокий уровень точности достигается путем записи ансамбля. Другие принципы, обнаруженные с помощью BCIS, включают принцип многозадачности нейрона, принцип нейрональной массы, принцип нейронного вырождения и принцип пластичности. ^{[ 53 ]}

Предлагается, что BCIS применяется пользователями без инвалидности. Пассивные BCI разрешают оценку и интерпретацию изменений в состоянии пользователя во время взаимодействия человека с компьютером ( HCI ). Во вторичном, неявном цикле управления система адаптируется к своему пользователю, улучшая его удобство использования . ^{[ 54 ]}

Системы BCI потенциально могут использоваться для кодирования сигналов с периферии. Эти сенсорные устройства BCI позволяют решать в реальном времени, поведенчески релевантные решения, основанные на нейронной стимуляции с закрытым контуром. ^{[ 55 ]}

Премия BCI

Награда BCI Research присуждается ежегодно в знак признания инновационных исследований. Каждый год известная исследовательская лаборатория просят судить о проектах. Жюри состоит из экспертов BCI, набираемых этой лабораторией. Жюри выбирает двенадцать номинантов, затем выбирает победителя первого, второго и третьего места, который получает награды в размере 3000 долларов США, 2000 долларов и 1000 долларов соответственно.

Человеческие исследования

Инвазивные BCIS

Инвазивный BCI требует хирургического вмешательства с помощью электродов имплантата под кожей головы для доступа к сигналам мозга. Основным преимуществом является повышение точности. Недостатки включают побочные эффекты от хирургии, включая рубцовую ткань, которая может препятствовать сигналам мозга, или организм может не принимать имплантированные электроды. ^{[ 56 ]}

Зрение

Инвазивное исследование BCI нацелено на ремонт поврежденного зрелища и предоставление новой функциональности для людей с параличом. Инвазивные BCI имплантируются непосредственно в серое вещество мозга во время нейрохирургии. Поскольку они лежат в сером веществе, инвазивные устройства производят сигналы высочайшего качества устройств BCI, но склонны к созданию рубцов , вызывая сигнал ослабить или исчезнуть, когда организм реагирует на посторонний объект. ^{[ 57 ]}

В науке о зрении прямые мозговые имплантаты использовались для лечения не врожденной (приобретенной) слепоты. Одним из первых ученых, которые создали работающий интерфейс мозга для восстановления зрелища, был частный исследователь Уильям Добель . Первый прототип Добель был имплантирован в «Джерри», человек, ослепленный в взрослой жизни, в 1978 году. Однопользовательский BCI, содержащий 68 электродов, был имплантирован на визуальную кору Джерри и преуспела в создании фосфен , ощущение света. Система включала камеры, установленные на очках, чтобы отправить сигналы в имплантат. Первоначально имплантат позволил Джерри увидеть оттенки серого в ограниченном поле зрения на низком уровне кадров. Это также требовало от его подключения к компьютеру мэйнфрейма , но сокращение электроники и более быстрых компьютеров сделало его искусственный взгляд более переносимым и теперь позволяет ему выполнять простые задачи без помощи. ^{[ 58 ]}

Фиктивное устройство, иллюстрирующее конструкцию литьевой питье интерфейса

В 2002 году Jens Naumann, также ослепленная во взрослом возрасте, стал первым в серии из 16 пациентов, которые получили имплантат второго поколения Добелль, одно из самых ранних коммерческих видов использования BCIS. Устройство второго поколения использовало более сложный имплантат, позволяющий лучше отображать фосфен в когерентное зрение. Фосфена распространяются по всей области зрения в том, что исследователи называют «эффектом Звездной ночи». Сразу после своего имплантата Йенс смог использовать свое несовершенно восстановленное видение, чтобы медленно водить автомобиль вокруг парковки исследовательского института. ^{[ 59 ]} Довель умер в 2004 году, прежде чем его процессы и разработки были задокументированы, не оставив никого продолжить свою работу. ^{[ 60 ]} Впоследствии Науманн и другие пациенты в программе начали иметь проблемы с их зрением и в конечном итоге снова потеряли свое «зрение». ^{[ 61 ]}^{[ 62 ]}

Движение

BCIS, сосредоточенная на моторной нейропротезии, направлена на то, чтобы восстановить движение у людей с параличом или предоставления устройств для их помощи, таких как интерфейсы с компьютерами или руками робота.

Кеннеди и Бакай сначала установили человеческий мозговой имплантат, который давал сигналы достаточно высокого качества для имитации движения. Их пациент, Джонни Рэй (1944–2002), разработал « заблокированный синдром с стеблем мозга » после инсульта в 1997 году. Имплантат Рэя был установлен в 1998 году, и он жил достаточно долго, чтобы начать работу с имплантатом, в конечном итоге научившись контролировать компьютерный курсор; Он умер в 2002 году от аневризмы мозга . ^{[ 63 ]}

Тетраплегический Мэтт Нэгл используя BCI в 2005 году в рамках первого девятимесячного испытания человеческого Cyberkinetics рисования стал первым человеком, который контролировал искусственную руку , чип-имплантата Нэгла . Имплантированный в правой презентальной извилине (область моторной коры для движения рук), имплантат 96-электродного электрода позволил Нэгле управлять роботизированной рукой, думая о перемещении руки, а также на компьютерном курсоре, свете и телевизоре. ^{[ 64 ]} Год спустя Джонатан Волпау получил Фонд Альтрана за инновационный приз за разработку раздела раздела компьютера мозга с электродами, расположенными на поверхности черепа, а не непосредственно в мозге. ^{[ 65 ]}

Исследовательские группы во главе с Braingate Group и другим в медицинском центре Университета Питтсбург , как в сотрудничестве с Департаментом по делам ветеранов Соединенных Штатов (VA), продемонстрировали контроль над протезными конечностями со многими степенями свободы, используя прямые связи с массивами нейронов в Моторная кора пациентов с тетраплегией. ^{[ 66 ]}^{[ 67 ]}

Коммуникация

В мае 2021 года команда Стэнфордского университета сообщила о успешном тесте на проверку концепции, который позволил участнику в четырех четырехместных изделиях производить английские предложения со скоростью около 86 символов в минуту и 18 слов в минуту. Участник представлял себе, как он двигал рукой, чтобы написать буквы, а система выполнила распознавание почерка по электрическим сигналам, обнаруженным в моторной коре, используя скрытые модели Маркова и повторяющиеся нейронные сети . ^{[ 68 ]}^{[ 69 ]}

В исследовании 2021 года сообщалось, что парализованный пациент смог сообщать 15 слов в минуту, используя мозговой имплантат, который анализировал моторные нейроны голосового тракта. ^{[ 70 ]}^{[ 49 ]}

В обзорной статье авторы задавались вопросом, могут ли показатели передачи информации человеческой информации превзойти язык с BCIS. Языковые исследования сообщили, что показатели передачи информации относительно постоянны во многих языках. Это может отражать предел обработки информации мозга. В качестве альтернативы, этот предел может быть присущим самому языку в качестве модальности для передачи информации. ^{[ 71 ]}

В 2023 году в двух исследованиях использовались BCIS с повторяющейся нейронной сетью для декодирования речи с рекордной скоростью 62 слов в минуту и 78 слов в минуту. ^{[ 72 ]}^{[ 73 ]}^{[ 74 ]}

Технические проблемы

Существует ряд технических проблем для регистрации мозговой активности с помощью инвазивных BCIS. Достижения в области технологий CMOS продвигают и позволяют интегрированным, инвазивным конструкциям BCI с меньшим размером, более низкими потребностями в мощности и более высокими возможностями сбора сигнала. ^{[ 75 ]} Инвазивные BCI включают электроды, которые проникают в ткань головного мозга в попытке записать потенциальные сигналы действия (также известные как шипы) из отдельных или небольших групп нейронов вблизи электрода. Интерфейс между регистрационным электродом и электролитическим раствором, окружающим нейроны, был смоделирован с использованием модели Ходжкин-Хаксли . ^{[ 76 ]}^{[ 77 ]}

Электронные ограничения для инвазивных BCI были активной областью исследований в последние десятилетия. В то время как внутриклеточные записи нейронов показывают потенциальные напряжения действия на масштабе сотен милливолт, хронические инвазивные BCI полагаются на регистрацию внеклеточных напряжений, которые обычно на три порядка меньше, существующие в сотнях микроволтов. ^{[ 78 ]} Дальнейшим добавлением к задаче обнаружения сигналов в масштабе микроволтов является тот факт, что граница раздела электрода-ткани имеет высокую емкость при небольших напряжениях. Из -за характера этих небольших сигналов для систем BCI, которые включают функциональность в интегрированную схему, каждый электрод требует своего собственного усилителя и АЦП , что преобразует аналоговые внеклеточные напряжения в цифровые сигналы. ^{[ 78 ]} Поскольку типичный потенциал действий нейронов длится в течение одной миллисекунды, измерения BCIS должны иметь скорости отбора проб от 300 Гц до 5 кГц. Еще одна проблема заключается в том, что инвазивные BCI должны быть низкими мощными, чтобы рассеять меньше тепла в окружающую ткань; На самом базовом уровне традиционно необходимо больше мощности для оптимизации отношения сигнал / шум . ^{[ 77 ]} Оптимальная конструкция батареи является активной областью исследований в BCIS. ^{[ 79 ]}

Проблемы, существующие в области материальной науки, являются центральными для дизайна инвазивных BCIS. Изменения качества сигнала во времени обычно наблюдались с имплантируемыми микроэлектродами. ^{[ 80 ]} Оптимальные материалы и механические характеристики для долгосрочной стабильности сигнала в инвазивных BCIS были активной областью исследований. ^{[ 81 ]} Было предложено, чтобы образование глиальных рубцов , вторичных по отношению к повреждению на границе раздела электрода, вероятно, отвечает за сбой электрода и снижение производительности записи. ^{[ 82 ]} Исследования показали, что утечка гематоэнцефалического барьера , либо во время введения, либо со временем, может быть ответственной за воспалительную и глиальную реакцию на хронические микроэлектроды, имплантированные в мозг. ^{[ 82 ]}^{[ 83 ]} В результате гибкий ^{[ 84 ]}^{[ 85 ]}^{[ 86 ]} и тканевые дизайны ^{[ 87 ]}^{[ 88 ]} были исследованы и разработаны для минимизации реакции иностранного тела путем сопоставления модуля молодого электрода ближе к модуле ткани головного мозга. ^{[ 87 ]}

Частично инвазивные BCIS

Частично инвазивные устройства BCI имплантируются внутри черепа, но отдыхают вне мозга, а не в сером веществе. Они производят сигналы более высокого разрешения, чем неинвазивные BCIS, где костная ткань черепа отклоняет и деформирует сигналы и имеет более низкий риск формирования рубца в мозге, чем полностью инвазивные BCI. Была проведена доклиническая демонстрация внутрикортикальной BCI из периларной коры инсульта. ^{[ 89 ]}

Эндоваскулярный

Систематический обзор, опубликованный в 2020 году, подробно описал многочисленные клинические и неклинические исследования, изучающие выполнимость эндоваскулярных BCI. ^{[ 90 ]}

В 2010 году исследователи, связанные с Университетом Мельбурна, начали разрабатывать BCI, которая может быть вставлена через сосудистую систему. Австралийский невролог Томас Окссли задумал эту идею для этого BCI, называемого Stentrode, зарабатывая финансирование от DARPA . Доклинические исследования оценивали технологию у овец. ^{[ 2 ]}

Стентод представляет собой монолитный матриц электродов стента , предназначенная для доставки через внутривенное катетер под руководством изображения в верхнюю сагиттальную синус , в области, которая находится рядом с моторной корой . ^{[ 91 ]} Эта близость позволяет стентроду для измерения нейронной активности. Процедура наиболее похожа на то, как венозные синусовые стенты расположены для лечения идиопатической внутричерепной гипертонии . ^{[ 92 ]} Стентод передает нейронную активность с телеметрией без батареи, имплантированной в грудь, которая беспроводно связывается с внешней телеметрией, способной к передаче мощности и передачи данных. В то время как эндоваскулярный BCI способствует избеганию краниотомии для введения, существуют такие риски, как свертывание и венозный тромбоз .

Человеческие испытания со стентродом были начаты по состоянию на 2021 год. ^{[ 91 ]} В ноябре 2020 года два участника с амиотрофическим боковым склерозом смогли беспроводным образом контролировать операционную систему для текста, электронной почты, магазина и банка, используя прямые мысли, используя стентрод, ^{[ 93 ]} Маркировка в первый раз, когда раздела мозговой компьютер был имплантирован через кровеносные сосуды пациента, что устраняет необходимость хирургии головного мозга. В январе 2023 года исследователи не сообщили о серьезных нежелательных явлениях в течение первого года для всех четырех пациентов, которые могли бы использовать его для эксплуатации компьютеров. ^{[ 94 ]}^{[ 95 ]}

Электрокортикография

Электрокортикография (ECOG) измеряет электрическую активность головного мозга из-под черепа таким образом, сходным с неинвазивной электроэнцефалографией, используя электроды, встроенные в тонкую пластиковую площадку, расположенную над корой, под матер Dura . ^{[ 96 ]} Ecog Technologies были впервые испытаны на людях в 2004 году Эриком Леутардтом и Даниэлем Мораном из Вашингтонского университета в Сент -Луисе . В более позднем испытании исследователи позволили подросткому мальчику играть в космических захватчиков . ^{[ 97 ]} Это исследование указывает на то, что контроль является быстрым, требует минимального обучения, балансировки точности сигнала и уровня инвазивности. ^{[ Примечание 1 ]}

Сигналы могут быть либо субдуральными, либо эпидуральными, но не взяты изнутри паренхимы мозга . Пациенты должны иметь инвазивный мониторинг для локализации и резекции эпилептогенного фокуса. ^{[ Цитация необходима ]}

ECOG предлагает более высокое пространственное разрешение, лучшее отношение сигнал / шум, более широкий диапазон частот и меньшие требования к обучению, чем ЭЭГ, записанный скальпом, и в то же время имеет более низкую техническую сложность, более низкий клинический риск и может иметь превосходную долгосрочную стабильность чем внутрикортикальная запись с одним нейроном. ^{[ 99 ]} Этот профиль функции и доказательства высокого уровня контроля с минимальными требованиями к обучению показывают потенциал для применения в реальном мире для людей с ограниченными возможностями. ^{[ 100 ]}^{[ 101 ]}

Эдвард Чанг и Джозеф Макин из UCSF сообщили, что сигналы ECOG могут быть использованы для декодирования речи у пациентов с эпилепсией, имплантированными массивами ECOG с высокой плотностью над перизильвскими кортикальными. ^{[ 102 ]}^{[ 103 ]} Они сообщили о частоте ошибок слов в 3% (заметное улучшение по сравнению с предыдущими усилиями) с использованием нейронной сети кодера-декодера , которая переводила данные ECOG в одно из пятидесяти предложений, состоящих из 250 уникальных слов.

Неинвазивные BCIS

Человеческие эксперименты использовали неинвазивные интерфейсы нейровизуализации . Большинство опубликованных исследований BCI включают неинвазивные BCI на основе ЭЭГ. Технологии и интерфейсы на основе ЭЭГ были использованы для самых широких приложений. Хотя интерфейсы на основе ЭЭГ просты в ношении и не требуют операции, они имеют относительно плохое пространственное разрешение и не могут эффективно использовать высокочастотные сигналы, поскольку череп мешает, рассеивая и размывая электромагнитные волны, созданные нейронами. Интерфейсы на основе ЭЭГ также требуют некоторого времени и усилий до каждого сеанса использования, в то время как другие не требуют обучения предшествующим образом. Выбор конкретного BCI для пациента зависит от многочисленных факторов.

Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия

В 2014 году BCI с использованием функциональной ближней инфракрасной спектроскопии для «заблокированных» пациентов с амиотрофическим боковым склерозом (ALS) был способен восстановить базовую способность общаться. ^{[ 104 ]}

Электроэнцефалография (ЭЭГ) интерфейсы на основе мозга.

Записи мозговых волн, продуцируемых электроэнцефалограммой

После того, как Видал заявил о вызове BCI, первоначальные сообщения о неинвазивных подходах включали контроль курсора в 2D с использованием VEP, ^{[ 105 ]} контроль зуммера с помощью CNV, ^{[ 106 ]} контроль физического объекта, робота, используя ритм мозга (альфа), ^{[ 107 ]} Управление текстом, записанного на экране с использованием P300. ^{[ 108 ]}^{[ 109 ]}

В первые дни исследований BCI еще одним существенным барьером для использования ЭЭГ было то, что требовалось обширное обучение. Например, в экспериментах, начиная с середины 1990-х годов, Нильс Бирбаумер из Университета Тюбингена в Германии обучил парализованных людей саморегулировать медленные потенциалы коры в их ЭЭГ до такой степени, что эти сигналы могут использоваться в качестве бинарного сигнала, чтобы Управляйте компьютерным курсором. (Бирбаумер ранее обучил эпилептики для предотвращения надвигающихся подходов, контролируя эту волну низкого напряжения.) Эксперимент обучил десяти пациентов перемещать компьютерный курсор. Процесс был медленным, для пациентов потребовалось более часа, чтобы написать 100 символов с курсором, в то время как тренировки часто занимали месяцы. Подход медленного кортикального потенциала упал в пользу подходов, которые требуют незначительного обучения или вообще нет, более быстрее и точнее, и работают для большей доли пользователей. ^{[ 110 ]}

Другим параметром исследования является тип колебательной активности , который измеряется. Gert Pfurtscheller основал BCI Lab 1991 и провел первый онлайн -BCI на основе колебательных функций и классификаторов. Вместе с Бирбаумером и Джонатаном Вольпау в Университете штата Нью -Йорк они сосредоточились на разработке технологий, которая позволила бы пользователям выбирать мозговые сигналы, которые они нашли легче всего для управления BCI, включая MU и бета -ритмы. ^{[ Цитация необходима ]}

Дальнейшим параметром является метод обратной связи, используемый, как показано в исследованиях сигналов p300 . Модели волн P300 генерируются невольно ( обратная связь с стимулом ), когда люди видят что-то, что они распознают, и могут позволить BCI декодировать категории мыслей без обучения. ^{[ Цитация необходима ]}

В исследовании 2005 года сообщалось о эмуляции цифровых управляющих цепей цифровых управления с использованием шлепанца CNV. ^{[ 111 ]} В исследовании 2009 года сообщалось, что неинвазивный контроль ЭЭГ в роботизированной руке с использованием шлепанца CNV. ^{[ 112 ]} Исследование 2011 года сообщило, что контроль двух роботизированных вооруженных вооружений башни Ханои с тремя дисками с использованием шлепанца CNV. ^{[ 113 ]} Исследование 2015 года описала ЭЭГ-стимуляцию триггера Шмитта , фрук-флопа, демольтиплектора и модема . ^{[ 114 ]}

Достижения Bin He и его команды в Университете Миннесоты предполагают потенциал интерфейсов на основе ЭЭГ, чтобы выполнить задачи, близкие к инвазивным интерфейсам мозга. Используя расширенную функциональную нейровизуализацию, включая жирную функциональную МРТ и визуализацию источника ЭЭГ , они идентифицировали ко-вариацию и совместную локализацию электрофизиологических и гемодинамических сигналов. ^{[ 115 ]} Уточненная подходом нейровизуализации и протоколом обучения, они создали неинвазивный разей на основе ЭЭГ на основе ЭЭГ-компьютера для контроля полета виртуального вертолета в трехмерном пространстве, основанном на моторном воображении. ^{[ 116 ]} В июне 2013 года они объявили о методике, направленной на управление вертолетом с дистанционным управлением через полосу препятствий. ^{[ 117 ]} ЭЭГ Они также решили обратную проблему , а затем использовали полученную виртуальную ЭЭГ для задач BCI. Хорошо контролируемые исследования показали достоинства такого BCI на основе анализа источника. ^{[ 118 ]}

В исследовании 2014 года сообщалось, что сильно пациенты с нарушениями моториков могут общаться быстрее и более надежно с неинвазивным ЭЭГ BCI, чем с мышечными каналами связи. ^{[ 119 ]}

В исследовании 2019 года сообщалось, что применение эволюционных алгоритмов может улучшить классификацию психического состояния ЭЭГ с помощью неинвазивного устройства MUSE , что позволяет классифицировать данные, полученные пользовательским чувствительным устройством. ^{[ 120 ]}

Сообщалось , что в систематическом обзоре рандомизированных контролируемых исследований с использованием BCI для реабилитации верхних конечностей BCI BCI BCI обладает эффективностью в улучшении моторной функции верхней конечности по сравнению с контрольной терапией. В частности, исследования BCI, в которых использовались функции мощности полосы, моторные образы и функциональную электрическую стимуляцию, были более эффективными, чем альтернативы. ^{[ 121 ]} Еще один систематический обзор 2021 года был сосредоточен на BCI на основе ЭЭГ, основанного на роботе, на основе ЭЭГ для реабилитации ручной работы. Улучшение показателей моторной оценки наблюдалось в трех из одиннадцати исследований. ^{[ 122 ]}

Сухой активные электроды массивы

В начале 1990 -х годов Бабак Тахери в Калифорнийском университете Дэвис продемонстрировал первые и многоканальные массивы активных электродов. ^{[ 123 ]} Было продемонстрировано, что массивовый электрод работает хорошо по сравнению с серебра / хлорида электродами серебра. Устройство состояло из четырех сенсорных сайтов со встроенной электроникой для снижения шума путем апеданса . Преимущества таких электродов:

Электролит не используется,
Нет подготовки кожи,
значительно уменьшенный размер датчика,
Совместимость с системами мониторинга ЭЭГ.

Активная матрица электродов представляет собой интегрированную систему, содержащую массив емкостных датчиков с локальной интегрированной схемой, упакованной с батареями для питания схемы. Этот уровень интеграции был необходим для достижения результата.

Электрод был протестирован на испытательной скамейке и на людях в четырех методах, а именно:

спонтанная ЭЭГ,
сенсорные потенциалы, связанные с событиями,
потенциалы ствола мозга,
Потенциал когнитивных событий.

Производительность выгодно сравнивалась со стандартными мокрыми электродами с точки зрения подготовки кожи, никаких требований к гелям (сухой) и более высокого отношения сигнал / шум. ^{[ 124 ]}

В 1999 году Hunter Peckham и другие в Case Western Reserve University использовали 64-Электродный Сколкэп ЭЭГ, чтобы вернуть ограниченные движения рук в четырехриплегию . Как он сосредоточился на простых, но противоположных понятиях, таких как вверх и вниз. Основной шаблон был идентифицирован в его выходе бета-ритм ЭЭГ и использован для управления переключателем: выше средняя активность была интерпретирована как включено, ниже среднего. Сигналы также использовались для управления нервными контроллерами, встроенными в его руки, восстанавливая некоторые движения. ^{[ 125 ]}

SSVEP Mobile EEG BCIS

В 2009 году сообщалось о заглавном заглавном залоге NCTU. Эти исследователи также разработали на основе кремния на основе кремния (MEMS), сухие электроды предназначенные для применения в неволосные участки кузова. повязки Эти электроды были закреплены на плате DAQ с помощью держателей электродов. Модуль обработки сигналов измерял альфа -активность и перенес его через Bluetooth на телефон, который оценивал бдительность пациентов и когнитивную способность. Когда субъект стал сонливым, телефон отправил обратную связь оператору, чтобы разбудить их. ^{[ 126 ]}

В 2011 году исследователи сообщили о BCI на основе сотовой связи, которая может привести к звонке телефона. /усиления биосигнала Носимая система состояла из четырех канала биосигнального модуля , модуля связи и телефона Bluetooth. Электроды были размещены для того, чтобы поднять устойчивые визуальные потенциалы ( SSVEP ). ^{[ 127 ]} SSVEPS - это электрические ответы на мерцающие визуальные стимулы с скоростью повторения более 6 Гц ^{[ 127 ]} которые лучше всего встречаются в теменных и затылочных областях кожи головы зрительной коры. ^{[ 128 ]}^{[ 129 ]}^{[ 130 ]} Сообщалось, что все участники исследования смогли инициировать телефонный звонок с минимальной практикой в естественной среде. ^{[ 131 ]}

Ученые сообщили, что одноканальный алгоритм быстрого преобразования Фурье (FFT) и множественная система канала канонического анализа корреляции ( CCA ) могут поддерживать мобильные BCIS. ^{[ 127 ]}^{[ 132 ]} Алгоритм CCA был применен в экспериментах, исследующих BCI с заявленной высокой точностью и скоростью. ^{[ 133 ]} Совместная технология BCI может быть переведена для других приложений, таких как получение сенсомоторных MU / бета -ритмов, чтобы функционировать как BCI на основе моторики. ^{[ 127 ]}

В 2013 году сравнительные тесты, проведенные на мобильном телефоне Android , планшете и компьютере, проанализировали плотность спектра мощности результирующих SSVEP ЭЭГ. Заявленные цели этого исследования состояли в том, чтобы «повысить практичность, переносимость и повсеместность BCI на основе SSVEP для ежедневного использования». Сообщалось, что частота стимуляции на всех средах была точной, хотя сигнал телефона не был стабильным. Сообщалось, что амплитуды SSVEP для ноутбука и планшета больше, чем у мобильного телефона. Эти две качественные характеристики были предложены в качестве показателей осуществимости использования мобильного стимула BCI. ^{[ 132 ]}

Одной из трудностей с показаниями ЭЭГ является восприимчивость к артефактам движения. ^{[ 134 ]} В большинстве исследовательских проектов участников попросили сесть на все еще в лабораторных условиях, как можно больше уменьшить движения головы и глаз. Однако, поскольку эти инициативы были предназначены для создания мобильного устройства для ежедневного использования, ^{[ 132 ]} Технология должна была быть проверена в движении. В 2013 году исследователи проверили мобильную технологию BCI на основе ЭЭГ, измеряя SSVEP от участников, когда они ходили на беговой дорожке. Сообщаемые результаты заключались в том, что по мере увеличения скорости обнаружение SSVEP с использованием CCA снижалась. Было показано, что независимый компонентный анализ (ICA) эффективен при отделении сигналов ЭЭГ от шума. ^{[ 135 ]} Исследователи заявили, что данные CCA с обработкой ICA и без нее были одинаковыми. Они пришли к выводу, что CCA продемонстрировала надежность артефактов движения. ^{[ 129 ]} Приложения BCI на основе ЭЭГ предлагают низкое пространственное разрешение. Возможные решения включают в себя: подключение к исходному ЭЭГ на основе теории графиков , распознавание схемы ЭЭГ на основе слияния Topomap и EEG- FMRI .

Протез и контроль окружающей среды

Неинвазивные BCI были применены к устройствам верхней и нижней конечности у людей с параличом. Например, Герт Пфуртсшеллер из Технологического университета Граца , контролируемую BCI и его коллег продемонстрировал функциональную систему электрической стимуляции для восстановления движений верхних конечностей у человека с тетраплегией из-за повреждения спинного мозга . ^{[ 136 ]} В период с 2012 по 2013 год исследователи из Калифорнийского университета, Ирвин впервые продемонстрировал, что технология BCI может восстановить контролируемую мозгом ходьбу после травмы спинного мозга . В своем исследовании человек с параплегией походки BCI-роботической походки оперировал ортоз для восстановления базового амбификации. ^{[ 137 ]}^{[ 138 ]} В 2009 году независимый исследователь Алекс Блейни использовал Emotiv EPOC для контроля 5 -оси робота. ^{[ 139 ]} Он сделал несколько демонстраций инвалидных колясок, контролируемых разумом и домашней автоматизации .

Магнитоэнцефалография и FMRI

Магнитоэнцефалография (MEG) и функциональная магнитно-резонансная томография (FMRI) использовались в качестве неинвазивных BCI. ^{[ 140 ]} В широко известном эксперименте FMRI позволил двум пользователям играть в Pong в режиме реального времени, изменяя их гемодинамический ответ или кровоток мозга через биологическую обратную связь . ^{[ 141 ]}

Измерения гемодинамических реакций в ФМРТ в реальном времени также использовались для борьбы с руками робота с семисекундной задержкой между мышлением и движением. ^{[ 142 ]}

В 2008 году, разработанные в области вычислительных нейробиологических наук лабораторий (ATR) в 2008 году, в Киото , Япония, позволили исследователям реконструировать изображения из мозговых сигналов при разрешении 10x10 пикселей . ^{[ 143 ]}

В исследовании 2011 года сообщалось, что во втором за второй реконструкция видео, которые наблюдали под предметами исследования, на основе данных FMRI. ^{[ 144 ]} Это было достигнуто путем создания статистической модели, связывающей видео с мозговой деятельностью. Эта модель была затем использована для поиска 100 односекундных видео сегментов, в базе данных из 18 миллионов секунд случайных видеороликов на YouTube , сопоставляющих визуальные шаблоны с активностью мозга, записанную, когда субъекты смотрели видео. Эти 100 одновременных видео-экстрактов были затем объединены в изображение пюре, которое напоминало видео. ^{[ 145 ]}^{[ 146 ]}^{[ 147 ]}

Стратегии контроля BCI в нейрогамировании

Моторные образы

Моторные образы включает в себя воображение движения частей тела, активируя сенсомоторную кору , которая модулирует сенсомоторные колебания в ЭЭГ. Это может быть обнаружено BCI и используется для определения намерения пользователя. Моторные образы обычно требуют обучения для получения приемлемого контроля. Тренировки обычно потребляют часы в течение нескольких дней. Независимо от продолжительности учебной сессии, пользователи не могут освоить схему управления. Это приводит к очень медленным темпам игрового процесса. ^{[ 148 ]} Методы машинного обучения использовались для вычисления специфической для субъекта модель для обнаружения производительности моторных изображений. Лучший алгоритм соревнования BCI IV в 2022 году. ^{[ 149 ]} Набор данных 2 для моторных изображений был общим пространственным паттерном Filter Bank, разработанной Ang et al. от *звезды , Сингапур . ^{[ 150 ]}

Bio/Neurofeedback для пассивных конструкций BCI

Биологическая обратная связь может использоваться для мониторинга психического расслабления субъекта. В некоторых случаях биологическая обратная связь не соответствует ЭЭГ, в то время как такие параметры, как электромиография (ЭМГ), гальваническая сопротивление кожи (GSR) и изменчивость сердечного ритма (HRV). Многие системы биологической обратной связи рассматривают расстройства, такие как дефицит внимания гиперактивность (СДВГ) , проблемы со сном у детей, шлифование зубов и хроническая боль. Системы биологической обратной связи ЭЭГ обычно контролируют четыре полосы мозговых волн (тета: 4–7 Гц, альфа: 8–12 Гц, SMR: 12–15 Гц, бета: 15–18 Гц) и бросают вызов субъекту, чтобы контролировать их. Passive BCI использует BCI для обогащения взаимодействия человека и мачины с информацией о психическом состоянии пользователя, например, моделирования, которые обнаруживают, когда пользователи намереваются продвигать тормоза во время торможения в чрезвычайных ситуациях. ^{[ 54 ]} Разработчики игр, использующие пассивные BCIS, понимают, что посредством повторения уровней игры адаптируется когнитивное состояние пользователя. Во время первой игры данного уровня игрок реагирует иначе, чем во время последующих игр: например, пользователь менее удивлен событием, которое они ожидают. ^{[ 148 ]}

Визуальный потенциал (VEP)

VEP - это электрический потенциал, записанный после того, как субъект представлен с визуальными стимулами. Типы VEP включают SSVEP и потенциал P300.

Устойчивые визуально вызванные потенциалы (SSVEP) используют потенциалы, генерируемые захватывающими сетчаткой , используя визуальные стимулы, модулированные на определенных частотах. Стимулы SSVEP часто формируются из чередующихся шаблонов и иногда используют мигающие изображения. Частота обращения фазы используемого стимула может быть различена с помощью ЭЭГ; Это делает обнаружение стимулов SSVEP относительно простым. SSVEP используется во многих системах BCI. Это связано с несколькими факторами. Полученный сигнал измерим в такой большой популяции, как переходное движение VEP и Blink. Электрокардиографические артефакты не влияют на отслеживаемые частоты. Сигнал SSVEP является надежным; Топографическая организация первичной визуальной коры такова, что более широкая область получает афференты из центральной или фовиальной области визуального поля. SSVEP поставляется с проблемами. Поскольку SSVEP используют мигающие стимулы, чтобы вывести намерение пользователя, пользователь должен смотреть на один из мигающих или итерационных символов, чтобы взаимодействовать с системой. Следовательно, вероятно, что символы становятся раздражающими и неудобными во время более длинных игровых сессий.

Другим типом VEP является потенциал P300 . Этот потенциал является положительным пиком в ЭЭГ, который происходит примерно через 300 мс после появления целевого стимула (стимул, для которого пользователь ждет или ищет) или странные стимулы . Амплитуда P300 уменьшается по мере того, как целевые стимулы и игнорируемые стимулы становятся более сходными. Считается, что P300 связан с процессом внимания более высокого уровня или ориентировочным ответом. Использование P300 требует меньше тренировок. Первым приложением для его использования была матрица P300. В рамках этой системы субъект выбирает письмо из 6 на 6 сетки букв и чисел. Ряды и столбцы сетки последовательно мелькали, и каждый раз, когда выбранная «буква выбора» была освещена, P300 пользователя был (потенциально). Тем не менее, процесс связи, примерно на 17 символов в минуту, был медленным. P300 предлагает дискретный выбор, а не постоянный контроль. Преимущество P300 в играх состоит в том, что игроку не нужно учиться, как использовать новую систему управления, требуя только коротких экземпляров обучения для изучения механики игрового процесса и основной парадигмы BCI. ^{[ 148 ]}

Бес-мозговая интерфейс человека-компьютера (физиологические вычисления)

Взаимодействие человека с компьютером может использовать другие методы записи, такие как электрокулография и отслеживание глаз. Эти методы не регистрируют активность мозга и, следовательно, не квалифицируются как BCIS. ^{[ 151 ]}

Электрокулография (EOG)

В 1989 году в исследовании сообщалось о контроле мобильного робота по движению глаз с использованием электрокулографических сигналов. Мобильный робот был привлечен к цели, используя пять команд EOG, интерпретируемые как вперед, назад, влево, справа и останавливаются. ^{[ 152 ]}

Колебание размера зрачка

В статье 2016 года описан новый HCI, не основанный на EEG, который не требовал визуальной фиксации или способности перемещать глаза. ^{[ 153 ]} Интерфейс основан на скрытом интересах ; направлять внимание на выбранную букву на виртуальной клавиатуре, без необходимости смотреть прямо на букву. Каждая буква имеет свой собственный (фоновый) круг, который микроавтофмыслят в яркости иначе, чем у других. Выбор букв основан на наилучшем соответствии между непреднамеренным колебанием размера зрачка и шаблоном колебаний фонарного круга. Точность дополнительно улучшается за счет умственной репетиции пользователя слов «яркие» и «темные» в синхронности с переходами яркости круга буквы.

Благословное общение

В 1960 -х годах исследователь после обучения использовал ЭЭГ для создания кода Морзе с использованием альфа -волн. ^{[ 154 ]} 27 февраля 2013 года Мигеля Николелиса группа в Университете Дьюка и IINN-ELS соединили мозг двух крыс, что позволило им обмениваться информацией, на первом в мире границе с прямым мозгом . ^{[ 155 ]}^{[ 156 ]}^{[ 157 ]}

Гервин Шалк сообщил, что сигналы ECOG могут различать гласные и согласные, встроенные в разговорные и воображаемые слова, проливая свет на механизмы, связанные с их производством, и может обеспечить основу для общения на основе мозга с использованием воображаемой речи. ^{[ 101 ]}^{[ 158 ]}

В 2002 году в его нервной системе у Кевина Уорвика было количество 100 электродов, чтобы связать свою нервную систему с Интернетом. Уорик провел ряд экспериментов. Электроды были имплантированы в нервную систему его жены, что позволило им провести первый эксперимент с прямой электронной коммуникацией между нервными системами двух людей. ^{[ 159 ]}^{[ 160 ]}^{[ 161 ]}^{[ 162 ]}

Другие исследователи достигли связи мозга между мозгами между расстоянием, используя неинвазивную технологию, прикрепленную к скальпам участников. Слова были закодированы в двоичных потоках когнитивным моторным вводом человека, отправляющего информацию. Псевдолудочные кусочки информации, несущей кодируемые слова «Хола» («Привет» на испанском) и «ciao» («Прощай» на итальянском языке) и были переданы разум. ^{[ 163 ]}

Клеточная культура BCIS

Первый в мире нейрохип , разработанный исследователями Caltech Джером Пайн и Майклом Махером

Исследователи создали устройства для взаимодействия с нейронными клетками и целыми нейронными сетями in vitro . Эксперименты по культивируемой нервной ткани, сосредоточенных на создании сетей решения проблем, создании основных компьютеров и манипулировании роботизированными устройствами. Исследование методов стимуляции и записи отдельных нейронов, выращенных на полупроводниковых чипах, представляют собой нейроэлектроника или нейрохип . ^{[ 164 ]}

Развитие первого нейрохипа была заявлена командой Caltech во главе с Джером Пайн и Майклом Махером в 1997 году. ^{[ 165 ]} Чип Caltech имел место для 16 нейронов.

В 2003 году команда во главе с Теодором Бергером в Университете Южной Калифорнии работала над нейрохипом, призванным функционировать как искусственный или протезный гиппокамп . Нейрохип был разработан для мозгов крыс. Гиппокамп был выбран, потому что считается, что он является наиболее структурированной и наиболее изученной частью мозга. Его функция состоит в том, чтобы кодировать опыт для хранения как долгосрочные воспоминания в других частях мозга. ^{[ 166 ]}

В 2004 году Томас Демарс из Университета Флориды использовал культуру из 25 000 нейронов, взятых из мозга крысы, чтобы разлететь F-22 истребителя симулятор истребителя . После сбора корковые нейроны культивировали в чашке Петри и воссоединились, чтобы сформировать живую нервную сеть. Клетки располагали над сеткой из 60 электродов и использовали для управления функциями шага и рыскания симулятора. Основное внимание в исследовании было сосредоточено на понимании того, как человеческий мозг работает и изучает вычислительные задачи на клеточном уровне. ^{[ 167 ]}

Совместная BCIS

Идея объединения/интеграции мозговых сигналов от нескольких людей была введена в Humanity+ @caltech, в декабре 2010 года Адрианом Стоикой, который назвал эту концепцию как мульти-мозговую агрегацию. ^{[ 168 ]}^{[ 169 ]}^{[ 170 ]} Патент был применен в 2012 году. ^{[ 171 ]}^{[ 172 ]}^{[ 173 ]} Первая статья Стоики по этой теме появилась в 2012 году после публикации его патентного заявления. ^{[ 174 ]}

Этические соображения

BCIS представляют значительные этические вопросы, в том числе опасения по поводу конфиденциальности, автономии, согласия и последствий слияния человеческого познания с внешними устройствами. Изучение этих этических соображений подчеркивает сложное взаимодействие между развитием технологий и сохранением фундаментальных прав человека и ценностей. Проблемы могут быть в целом классифицированы на проблемы, ориентированные на пользователя, а также правовые и социальные проблемы.

Опасения сосредоточены на безопасности и долгосрочных последствиях для пользователей. К ним относятся получение информированного согласия от людей с трудностями в общении, влияние на качество жизни пациентов и семей, побочные эффекты, связанные со здоровьем, неправильное использование терапевтических применений, риски безопасности и необратимый характер некоторых изменений, вызванных BC. Кроме того, возникают вопросы о доступе к техническому обслуживанию, ремонту и запасным частям, особенно в случае банкротства компании ^{[ 175 ]}

Правовые и социальные аспекты BCIS усложняют основное усыновление. Опасения включают проблемы подотчетности и ответственности, такие как претензии о том, что BCI влияет на то, чтобы переопределять свободную волю и контроль над действиями, неточный перевод когнитивных намерений, изменения личности, возникающие в результате стимуляции глубокого мозга и размытия грань между человеком и машиной. ^{[ 176 ]} Другие проблемы связаны с использованием BCIS в передовых методах допроса, несанкционированный доступ («взлом мозга»), ^{[ 177 ]} Социальная стратификация посредством избирательного улучшения, вопросов конфиденциальности, связанных с чтением разума, отслеживания и «мечения» систем, а также потенциал для управления ума, движения и эмоций. ^{[ 178 ]} Исследователи также предположили, что BCIS может усугубить существующее социальное неравенство.

В своей нынешней форме большинство BCI более сродни корректирующим методам лечения, которые затрагивают немногие этические проблемы. Биоэтика хорошо оборудована для решения проблем, связанных с технологиями BCI, причем в 2009 году Клаузен предполагает, что «BCIS создает этические проблемы, но они концептуально похожи на те, которые биоэтики решают для других сфер терапии». ^{[ 179 ]} Haselager и коллеги подчеркнули важность управления ожиданиями и ценностями. ^{[ 180 ]} Стандартные протоколы могут гарантировать, что этически здравые информированные процедуры для пациентов с заблокированными.

Эволюция BCIS отражает эволюцию фармацевтической науки, которая началась как средство для устранения нарушений и теперь усиливает фокус и снижает необходимость во сне. По мере продвижения BCIS от терапии до улучшений сообщество BCI работает над достижением консенсуса по этическим руководствам для исследований, разработок и распространения. ^{[ 181 ]}^{[ 182 ]} Обеспечение справедливого доступа к BCIS будет иметь решающее значение в предотвращении неравенства поколений, которое может препятствовать праву на процветание человека.

Недорогие системы

Различные компании разрабатывают недорогую BCI для исследований и развлечений. Игрушки, такие как Neurosky и Mattel Mindflex, добились некоторого коммерческого успеха.

В 2006 году Sony запатентовала систему нейронной интерфейсы, позволяющая радиоволзам влиять на сигналы в нейронной коре. ^{[ 183 ]}
В 2007 году Neurosky выпустил первый доступный EEG на основе потребителей вместе с игрой NeuRoboy. Это было первое крупномасштабное устройство ЭЭГ, которое использовало технологию сухого датчика. ^{[ 184 ]}
В 2008 году OCZ Technology разработала устройство для использования в видеоиграх, основанных на электромиографии . ^{[ 185 ]}
В 2008 году Final Fantasy Developer Square Enix объявил, что он сотрудничает с Neurosky для создания игры JudeCca. ^{[ 186 ]}^{[ 187 ]}
В 2009 году Mattel вступил в партнерские отношения с Neurosky, чтобы выпустить MindFlex , игру, которая использовала ЭЭГ для проведения мяча через полосу препятствий. Это было, безусловно, самая продаваемая ЭЭГ на основе потребителей в то время. ^{[ 186 ]}^{[ 188 ]}
В 2009 году дядя Милтон Industries сотрудничал с Neurosky, чтобы выпустить тренер Star Wars Force , игру, предназначенную для создания иллюзии владения силой . ^{[ 186 ]}^{[ 189 ]}
В 2009 году Emotiv выпустил EPOC, 14 -канальное устройство ЭЭГ, которое может прочитать 4 психических состояния, 13 сознательных состояний, выражения лица и движения головы. EPOC был первым коммерческим BCI, использующим технологию сухого датчика, которая может быть ослаблена солевым раствором для лучшего соединения. ^{[ 190 ]}
В ноябре 2011 года журнал Time выбрал «Necomimi», созданный NeuroWear в качестве одного из лучших изобретений года. ^{[ 191 ]}
В феврале 2014 года они пройдут (некоммерческая организация, зафиксированная на конструировании экзоскелетов, получивших дублированные жизни, для параликов и квадриплегиков) начал партнерство с Джеймсом В. Шакарджи в разработке беспроводной BCI. ^{[ 192 ]}
В 2016 году группа любителей разработала доску BCI с открытым исходным кодом, которая отправляет нейронные сигналы в аудиораздел смартфона, снижая стоимость BCI начального уровня до 20 фунтов стерлингов. ^{[ 193 ]} Основное диагностическое программное обеспечение доступно для устройств Android , а также приложение для ввода текста для Unity . ^{[ 194 ]}
В 2020 году NextMind выпустила комплект разработчиков, включающий гарнитуру ЭЭГ с сухими электродами за 399 долларов. ^{[ 195 ]}^{[ 196 ]} Устройство может запускать различные демонстрационные приложения Visual-BCI, или разработчики могут создавать свои собственные. Позже он был приобретен Snap Inc. в 2022 году. ^{[ 197 ]}
В 2023 году Pieeg выпустил щит, который позволяет преобразовать одноразовую компьютерную Raspberry Pi в интерфейс Brain-Computer за 350 долларов. ^{[ 198 ]}

Будущие направления

Консорциум из 12 европейских партнеров завершил дорожную карту для поддержки Европейской комиссии в их решениях о финансировании для программы Framework Horizon 2020 . Проект был профинансирован Европейской комиссией. Он начался в ноябре 2013 года и опубликовал дорожную карту в апреле 2015 года. ^{[ 199 ]} Публикация 2015 года описывает этот проект, а также общество интерфейса Brain-Computer. ^{[ 200 ]} Он рассмотрел работу в рамках этого проекта, в которой были определены BCI и приложения, изучали последние тенденции, обсуждали этические вопросы и оценивали направления для новых BCIS.

Другие недавние публикации также изучили будущие направления BCI для новых групп инвалидов. ^{[ 10 ]}^{[ 201 ]}

Расстройства сознания (Док)

У некоторых людей есть расстройство сознания (DOC). Это состояние определяется, чтобы включать людей в кому и людей в вегетативном состоянии (VS) или минимально сознательное состояние (MCS). BCI Research стремится обратиться к DOC. Ключевая первоначальная цель-выявить пациентов, которые могут выполнять основные когнитивные задачи, которые изменили бы их диагноз и позволили бы им принимать важные решения (например, искать терапию, где жить, и их взгляды на решения в конце жизни относительно их). Неправильно диагностированные пациенты могут умереть в результате решений в конце жизни, принятых другими. Перспектива использования BCI для связи с такими пациентами является дразнящей перспективой. ^{[ 202 ]}^{[ 203 ]}

Многие такие пациенты не могут использовать BCIS на основе зрения. Следовательно, инструменты должны полагаться на слуховые и/или вибротаксильные стимулы. Пациенты могут носить наушники и/или вибротаксильные стимуляторы, размещенные на отзывчивых частях тела. Другая проблема заключается в том, что пациенты могут общаться только с непредсказуемыми интервалами. Домашние устройства могут разрешать связь, когда пациент будет готов.

Автоматизированные инструменты могут задавать вопросы, на которые пациенты могут легко ответить, например, «Ваш отец по имени Джордж?» или "Вы родились в США?" Автоматизированные инструкции информируют пациентов, как кони Да или нет, например, путем сосредоточения их внимания на стимулах справа против левого запястья. Это сосредоточенное внимание придает надежные изменения в моделях ЭЭГ , которые могут помочь определить, может ли пациент общаться. ^{[ 204 ]}^{[ 205 ]}^{[ 206 ]}

Моторное восстановление

Люди могут потерять часть своей способности двигаться из -за многих причин, таких как инсульт или травма. Исследования в последние годы продемонстрировали полезность систем BCI на основе ЭЭГ в оказании моторного восстановления и нейрореабилитации у пациентов, у которых был инсульт. ^{[ 207 ]}^{[ 208 ]}^{[ 209 ]}^{[ 210 ]} Несколько групп исследовали системы и методы для восстановления двигателя, которые включают BCIS. ^{[ 211 ]}^{[ 212 ]}^{[ 213 ]}^{[ 214 ]} При таком подходе BCI измеряет двигательную активность, в то время как пациент представляет или пытается двигаться в соответствии с указаниями терапевта. BCI может предоставить два преимущества: (1) Если BCI указывает на то, что пациент не представляет движение правильно (несоблюдение), то BCI может информировать пациента и терапевта; и (2) полезная обратная связь, такая как функциональная стимуляция или движение виртуального аватара, также зависит от правильных изображений движения пациента.

До настоящего времени BCIS для моторного восстановления полагалась на ЭЭГ для измерения моторных изображений пациента. Тем не менее, исследования также использовали МРТ для изучения различных изменений в мозге, поскольку люди проходят обучение на основе BCI. ^{[ 215 ]}^{[ 216 ]}^{[ 217 ]} Исследования визуализации в сочетании с системами BCI на основе ЭЭГ обеспечивают перспективу для изучения нейропластичности во время моторного восстановления после инсульта. ^{[ 217 ]} Будущие системы могут включать в себя МРТ и другие меры для контроля в реальном времени, таких как функциональный ближний инфракрас, вероятно, в тандеме с ЭЭГ. Неинвазивная стимуляция мозга также была исследована в сочетании с BCIS для моторного восстановления. ^{[ 218 ]} В 2016 году ученые из Мельбурнского университета опубликовали доклинические данные о проверке концепции, связанные с потенциальной технологической платформой для интерфейса мозга, для пациентов с параличом, чтобы облегчить контроль над внешними устройствами, такими как роботизированные конечности, компьютеры и экзоскелеты путем перевода. мозговая активность. ^{[ 219 ]}^{[ 220 ]}^{[ 221 ]}

Функциональное картирование мозга

В 2014 году около 400 000 человек прошли картирование мозга во время нейрохирургии. Эта процедура часто требуется для людей, которые не реагируют на лекарства . ^{[ 222 ]} Во время этой процедуры электроды помещаются в мозг, чтобы точно определить местоположения структур и функциональных областей. Пациенты могут бодрствовать во время нейрохирургии и попросить выполнить задачи, такие как движущиеся пальцы или повторяющиеся слова. Это необходимо, чтобы хирурги могли удалять желаемую ткань, щадя другие области. Удаление слишком большого количества мозговой ткани может привести к постоянному повреждению, в то время как слишком мало удаления может сделать дополнительную нейрохирургию. ^{[ Цитация необходима ]}

Исследователи исследовали способы улучшения нейрохирургического картирования. Эта работа сосредоточена в основном на высокой гамма-активности, которую трудно обнаружить неинвазивно. Результаты улучшены методы определения ключевых функциональных областей. ^{[ 223 ]}

Гибкие устройства

Гибкая электроника - это полимеры или другие гибкие материалы (например, шелк , ^{[ 224 ]} пентацен , PDMS , Pararylene , Polyimide ^{[ 225 ]}) напечатано с помощью схемы ; Гибкость позволяет электронике сгибаться. Методы изготовления, используемые для создания этих устройств, напоминают те, которые используются для создания интегрированных цепей и микроэлектромеханических систем (MEMS). ^{[ Цитация необходима ]}

Гибкие нейронные интерфейсы могут минимизировать травму тканей мозга, связанную с механическим несоответствием между электродом и ткани. ^{[ 226 ]}

Нейронная пыль

Нейронная пыль -это устройства размером с миллиметром, управляемые как беспроводные датчики нервных датчиков, которые были предложены в статье 2011 года из Калифорнийского университета Беркли беспроводной исследовательской центр. ^{[ 227 ]}^{[ 228 ]} В одной модели локальные полевые потенциалы можно отличить от потенциала действий «шипов», которые будут предлагать значительно диверсифицированные данные по сравнению с обычными методами. ^{[ 227 ]}

Смотрите также

Информатика
Intendix (2009)
Alterego , система, которая считывает невысказанные вербализации и реагирует наушниками с костями
Дополненное обучение
Биологическая машина
Корковые имплантаты
Глубокая стимуляция мозга
Человеческие чувства
Опыт машины
Ядра (нейротехнологическая компания)
Обнаружение лжи
Микроволновый слуховой эффект
Нейронная инженерия
Невропейский
Нейроботика
Нейростимуляция
Ноотропный
Точная нейробиология
Проект Киборг
Смоделированная реальность
Стент-Электродный Массив записи
Телеприз
Идентификация мысли
Компьютер Wetware (использует аналогичную технологию для iO)
Эмуляция всего мозга
Wirehead (научная фантастика)

Примечания

^ Эти электроды не были имплантированы у пациента с намерением развития BCI. У пациента была сильная эпилепсия , и электроды были временно имплантированы, чтобы помочь его врачам локализовать очаги припадков; Исследователи BCI просто воспользовались этим. ^{[ 98 ]}

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^{беременный} Krucoff MO, Rahimpour S, Slutzky MW, Edgerton VR, Turner DA (2016). «Увеличение восстановления нервной системы посредством нейробиологии, нейронного интерфейса и нейрореабилитации» . Границы в нейробиологии . 10 : 584. DOI : 10.3389/fnins.2016.00584 . PMC 5186786 . PMID 28082858 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Мартини, Майкл Л.; Оерманн, Эрик Карл; Опи, Николас Л.; Панов, Федор; Оксли, Томас; Yaeger, Курт (февраль 2020 г.). «Модальности датчиков для технологии интерфейса Brain-Computer: комплексный обзор литературы» . Нейрохирургия . 86 (2): E108 - E117. doi : 10.1093/neuros/nyz286 . ISSN 0148-396X . PMID 31361011 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Видал Дж.Дж. (1973). «На пути к прямой коммуникации мозга» . Ежегодный обзор биофизики и биоинженерии . 2 (1): 157–180. doi : 10.1146/annurev.bb.02.060173.001105 . PMID 4583653 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Видал Дж. (1977). «Обнаружение событий мозга в реальном времени в ЭЭГ». Труды IEEE . 65 (5): 633–641. doi : 10.1109/proc.1977.10542 . S2CID 7928242 .
^ Levine SP, Huggins JE, Bement SL, Kushwaha RK, Schuh LA, Rohde MM, et al. (Июнь 2000 г.). «Прямой интерфейс мозга, основанный на потенциалах, связанных с событиями». IEEE транзакции по реабилитационной инженерии . 8 (2): 180–185. doi : 10.1109/86.847809 . PMID 10896180 .
^ Bird JJ, Manso LJ, Ribeiro EP, Ekárt A, Faria DR (сентябрь 2018 г.). Исследование классификации психического состояния с использованием раздела мозговой машины на основе ЭЭГ . Остров Мадейра, Португалия: 9 -я Международная конференция по интеллектуальным системам 2018 . Получено 3 декабря 2018 года .
^ Bird JJ, Ekart A, Buckingham CD, Faria DR (2019). Умственные эмоциональные настроения классификация с помощью интерфейса мозговой машины на основе ЭЭГ . Колледж Святого Хью, Оксфордский университет, Великобритания: Международная конференция по цифровой обработке имиджа и обработке сигналов (Disp'19). Архивировано из оригинала 3 декабря 2018 года . Получено 3 декабря 2018 года .
^ Vanneste S, Song JJ, De Ridder D (март 2018 г.). «Таламокортикальная дисритмия, обнаруженная путем машинного обучения» . Природная связь . 9 (1): 1103. Bibcode : 2018natco ... 9.1103V . doi : 10.1038/s41467-018-02820-0 . PMC 5856824 . PMID 29549239 .
^ Straebel V , Thoben W (2014). «Музыка Элвина Люсиера для сольного исполнителя: экспериментальная музыка за пределами сонификации» . Организованный звук . 19 (1): 17–29. doi : 10.1017/s135577181300037x . S2CID 62506825 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Wolpaw, JR и Wolpaw, EW (2012). «Интерфейсы мозга-компьютер: что-то новое под солнцем». В кн.: Благословные интерфейсы: принципы и практика , Wolpaw, JR и Wolpaw (Eds.), EW Oxford University Press.
^ Wolpaw JR, Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM (июнь 2002 г.). «Размещение мозга-компьютера для связи и контроля». Клиническая нейрофизиология . 113 (6): 767–791. doi : 10.1016/s1388-2457 (02) 00057-3 . PMID 12048038 . S2CID 17571592 .
^ Эллисон Бз, Wolpaw EW, Wolpaw Jr (июль 2007 г.). «Системы интерфейса мозга-компьютера: прогресс и перспективы». Экспертный обзор медицинских устройств . 4 (4): 463–474. doi : 10.1586/17434440.4.4.463 . PMID 17605682 . S2CID 4690450 .
^ Bozinovski S, Bozinovska L (2019). «Интерфейс мозговых компьютеров в Европе: тридцатая годовщина» . Automatika . 60 (1): 36–47. doi : 10.1080/00051144.2019.1570644 .
^ Видал, Жак Дж. (1977). «Обнаружение событий мозга в ЭЭГ в реальном времени» (PDF) . Труды IEEE . 65 (5): 633–641. doi : 10.1109/proc.1977.10542 . S2CID 7928242 . Архивировано из оригинала (PDF) 19 июля 2015 года . Получено 4 ноября 2022 года .
^ S. Bozinovski, M. Sestakov, L. Bozinovska: Использование AEG Alpha Rhythm для управления мобильным роботом, G. Harris, C. Walker (Eds.) Proc. Ежегодная конференция медицинского и биологического общества IEEE , с. 1515-1516, Новый Орлеан, 1988
^ S. Bozinovski: Мобильный контроль траектории робота: от фиксированных рельсов до прямого биоэлектрического контроля, в O. Kaynak (ed.) Proc. Семинар IEEE по интеллектуальному управлению движением , с. 63-67, Стамбул, 1990
^ М. Лебедев: Увеличение сенсомоторных функций с нейронными протезами. Opera Medica и Physiologica. Тол. 2 (3): 211-227, 2016
^ М. Лебедев, М. Николелис: Интерфейсы мозговых машин: от базовой науки до нейропротезы и нейрореабилитации, Физиологический обзор 97: 737-867, 2017
^ L. Bozinovska, G. Stojanov, M. Sestakov, S. Bozinovski: распознавание картины CNV: шаг к наблюдению когнитивной волны, у L. Torres, E. Masgrau, E. Lagunas (Eds.) Обработка сигнала V: Теории и приложения, Proc. EUSIPCO-90: Пятая Европейская конференция по обработке сигналов, Elsevier, p. 1659-1662, Барселона, 1990
^ L. Bozinovska, S. Bozinovski, G. Stojanov, Electroexpectogram: экспериментальный дизайн и алгоритмы, в Proc Ieee International Biomedical Engineering Days, p. 55-60, Стамбул, 1992
^ Миранда Р.А., Кейсбер В.Д., Хейн А.М., Джуди Дж.В., Кротков Эп, Лаабс Т.Л. и др. (Апрель 2015). «Финдируемые DARPA усилия в разработке новых технологий интерфейса Brain-Computer» . Журнал методов нейробиологии . 244 : 52–67. doi : 10.1016/j.jneumeth.2014.07.019 . PMID 25107852 . S2CID 14678623 .
^ Джейкобс М., Премджи А., Нельсон А.Дж. (16 мая 2012 г.). «Протоколы TMS, вызывающие пластичность для исследования соматосенсорного контроля функции рук» . Нейронная пластичность . 2012 : 350574. DOI : 10.1155/2012/350574 . PMC 3362131 . PMID 22666612 .
^ Фокс, Мэгги (13 октября 2016 г.). «Мозговые чипы помогают парализованному человеку почувствовать его пальцами» . NBC News . Получено 23 марта 2021 года .
^ Хатмман, Тейлор (10 июля 2017 г.). «DARPA награждает 65 миллионов долларов за разработку идеального крошечного двухстороннего инициации мозга» . Технологический хруст . Получено 23 марта 2021 года .
^ Стейси, Кевин (10 июля 2017 г.). «Браун, чтобы получить до 19 миллионов долларов США для разработки интерфейса мозговых компьютеров следующего поколения» . Браунский университет . Получено 23 марта 2021 года .
^ «Минимально инвазивный« стентрод »демонстрирует потенциал как нервный график для мозга» . Агентство Advanced Research Projects (DARPA) . 8 февраля 2016 года . Получено 23 марта 2021 года .
^ «Кохлеарные имплантаты» . Национальный институт глухоты и других расстройств связи . Февраль 2016 года . Получено 1 апреля 2024 года .
^ Мигель Николелис и соавт. (2001) Duke Neurobiologe разработал систему, которая позволяет обезьянам контролировать руки робота через мозговые сигналы архивировали 19 декабря 2008 года на машине Wayback
^ Баум М (6 сентября 2008 г.). «Обезьяна использует мозговую силу, чтобы питаться роботизированной рукой» . ПИТТ Хроника. Архивировано с оригинала 10 сентября 2009 года . Получено 6 июля 2009 года .
^ Льюис Т (ноябрь 2020 г.). «Свиной-мозговой имплантат Элона Маска все еще далеки от« решения паралича » » . Scientific American . Получено 23 марта 2021 года .
^ Шид С (февраль 2021 г.). «Элон Маск говорит, что его стартап-Neuralink подключил обезьяну, чтобы играть в видеоигры, используя свой разум» . CNBC . Получено 23 марта 2021 года .
^ FETZ EE (февраль 1969 г.). "Оперантная кондиционирование активности кортикальной единицы" Наука . 163 (3870): 955–9 Bibcode : 1969sci ... 163..955 для Doi : /science.163.3870.9 10.1126 4974291PMID 45427819S2CID
^ Schmidt EM, McIntosh JS, Durelli L, Bak MJ (сентябрь 1978 г.). «Прекрасный контроль рабочих кондиционированных моделей стрельбы корковых нейронов». Экспериментальная неврология . 61 (2): 349–369. doi : 10.1016/0014-4886 (78) 90252-2 . PMID 101388 . S2CID 37539476 .
^ Georgopoulos AP, Lurito JT, Petrides M, Schwartz AB, Massey JT (январь 1989 г.). «Умственное вращение вектора нейрональной популяции». Наука . 243 (4888): 234–236. Bibcode : 1989sci ... 243..234G . doi : 10.1126/science.2911737 . PMID 2911737 . S2CID 37161168 .
^ Стэнли Г.Б., Ли Ф.Ф., Дэн Ю (сентябрь 1999 г.). «Реконструкция природных сцен из ансамблевых реакций в боковом ядре геникуляции» . Журнал нейробиологии . 19 (18): 8036–8042. doi : 10.1523/jneurosci.19-18-08036.1999 . PMC 6782475 . PMID 10479703 .
^ Wessberg J, Stambaugh CR, Kralik JD, Beck PD, Laubach M, Chapin JK, et al. (Ноябрь 2000). «Прогнозирование траектории рук по ансамблям корковых нейронов у приматов». Природа . 408 (6810): 361–365. Bibcode : 2000natur.408..361W . doi : 10.1038/35042582 . PMID 11099043 . S2CID 795720 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Carmena JM, Lebeedev MA, Crist RE, O'Doherty JE, Santucci DM, Dimitrov DF, et al. (Ноябрь 2003). «Обучение контролю над границей мозговой машины для достижения и захвата приматами» . PLOS Биология . 1 (2): E42. doi : 10.1371/journal.pbio.0000042 . PMC 261882 . PMID 14624244 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Лебедев М.А., Кармен Д.М., О'Доэрти Дж., Заксенхаус М., Энрикес С.С., Принципи Дж.С., Николелис Ма (май 2005). «Адаптация кортикального ансамбля для представления скорости искусственного привода, контролируемого границей раздела мозговой машины» . Журнал нейробиологии . 25 (19): 4681–4693. doi : 10.1523/jneurosci.4088-04.2005 . PMC 6724781 . PMID 15888644 .
^ O'Doherty JE, Lebeedev MA, IFFT PJ, Zhuang KZ, Shokur S, Bluuler H, Nicolelis MA (октябрь 2011 г.). «Активное тактильное исследование с использованием границы раздела мозговая машина-мозга» . Природа . 479 (7372): 228–231. Bibcode : 2011natur.479..228o . doi : 10.1038/nature10489 . PMC 3236080 . PMID 21976021 .
^ Serruya MD, Hatsopoulos NG, Paninski L, Fellows MR, Donoghue JP (март 2002 г.). «Мгновенный нейронный контроль сигнала движения». Природа . 416 (6877): 141–142. Bibcode : 2002natur.416..141s . doi : 10.1038/416141a . PMID 11894084 . S2CID 4383116 .
^ Тейлор Д.М., Тиллери С.И., Шварц А.Б. (июнь 2002 г.). «Прямой кортикальный контроль трехмерных нейропротетических устройств». Наука . 296 (5574): 1829–1832. Bibcode : 2002sci ... 296.1829t . Citeseerx 10.1.1.1027.4335 . doi : 10.1126/science.1070291 . PMID 12052948 . S2CID 9402759 .
^ Pitt Team для создания контролируемого мозгом ARM ARCHIVED 4 июля 2007 года в The Wayback Machine , Pittsburgh Tribune Review , 5 сентября 2006 года.
^ Видео на YouTube
^ Velliste M, Perel S, Spalding MC, Whitford AS, Schwartz AB (июнь 2008 г.). «Корковая контроль протезной руки для самообеспечения» . Природа . 453 (7198): 1098–1101. Bibcode : 2008natur.453.1098v . doi : 10.1038/nature06996 . PMID 18509337 . S2CID 4404323 .
^ Musallam S, Corneil BD, Greger B, Scherberger H, Andersen RA (июль 2004 г.). «Когнитивные контрольные сигналы для нейронных протезирования» . Наука . 305 (5681): 258–262. Bibcode : 2004sci ... 305..258m . doi : 10.1126/science.1097938 . PMID 15247483 . S2CID 3112034 .
^ Santucci DM, Kralik JD, Lebeedev MA, Nicolelis MA (сентябрь 2005 г.). «Фронтальные и теменные корковые ансамбли предсказывают активность мышц с одним испытанием во время достижения движений у приматов». Европейский журнал нейробиологии . 22 (6): 1529–1540. doi : 10.1111/j.1460-9568.2005.04320.x . PMID 16190906 . S2CID 31277881 .
^ Anumanchipalli GK, Chartier J, Chang EF (апрель 2019 г.). «Синтез речи от нервного декодирования разговорных предложений» . Природа . 568 (7753): 493–498. Bibcode : 2019natur.568..493a . doi : 10.1038/s41586-019-1119-1 . PMC 9714519 . PMID 31019317 . S2CID 129946122 .
^ Pandarinath C, Ali YH (апрель 2019 г.). «Мозговые имплантаты, которые позволяют вам высказывать свое мнение» . Природа . 568 (7753): 466–467. Bibcode : 2019natur.568..466p . doi : 10.1038/d41586-019-01181-y . PMID 31019323 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Моисей Д.А., Метцгер С.Л., Лю Дж.Р., Ануманчипалли Г.К., Макин Дж.Г., Сан П.Ф. и др. (Июль 2021 г.). «Нейропротезис декодирования речи у парализованного человека с анартрией» . Новая Англия Журнал медицины . 385 (3): 217–227. doi : 10.1056/nejmoa2027540 . PMC 8972947 . PMID 34260835 . S2CID 235907121 .
^ Belluck, Pam (14 июля 2021 года). «Поступив в мозг, чтобы помочь парализованному человеку говорить» . New York Times .
^ «Использование BCI2000 в исследовании BCI» . Национальный центр адаптивной нейротехнологии . Получено 5 декабря 2023 года .
^ Huber D, Petreanu L, Ghitani N, Ranade S, Hromádka T, Mainen Z, Svoboda K (январь 2008 г.). «Разреженная оптическая микростимуляция в бочковой коре приводит к научному поведению у мышей свободно перемещающихся мышей» . Природа . 451 (7174): 61–64. Bibcode : 2008natur.451 ... 61h . doi : 10.1038/nature06445 . PMC 3425380 . PMID 18094685 .
^ Николелис М.А., Лебедев Ма (июль 2009 г.). «Принципы нейронной ансамблевой физиологии, лежащие в основе работы интерфейсов мозга-машины». Природные обзоры. Нейробиология . 10 (7): 530–540. doi : 10.1038/nrn2653 . PMID 19543222 . S2CID 9290258 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Zander to, Kothe C (апрель 2011 г.). «На пути к пассивным интерфейсам мозга-компьютеров: применение технологии раздела интерфейса мозга к системам человеческих машин в целом». Журнал нейронной инженерии . 8 (2): 025005. Bibcode : 2011Jneng ... 8B5005Z . doi : 10.1088/1741-2560/8/2/025005 . PMID 21436512 . S2CID 37168897 .
^ Richardson AG, Ghenbot Y, Liu X, Hao H, Rinehart C, Deluccia S, et al. (Август 2019). «Обучение стратегии активного восприятия с использованием сенсорного интерфейса мозговой машины» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 116 (35): 17509–17514. BIBCODE : 2019PNAS..11617509R . doi : 10.1073/pnas.1909953116 . PMC 6717311 . PMID 31409713 .
^ Abdulkader SN, Atia A, Mestafa MS (июль 2015 г.). «Соединение компьютера мозга: приложения и проблемы» . Египетская информатика Журнал . 16 (2): 213–230. doi : 10.1016/j.eij.2015.06.002 . ISSN 1110-8665 .
^ Поликов В.С., Треско П.А., Рейхерт Вм (октябрь 2005 г.). «Ответ мозговой ткани на хронически имплантированные нервные электроды». Журнал методов нейробиологии . 148 (1): 1–18. doi : 10.1016/j.jneumeth.2005.08.015 . PMID 16198003 . S2CID 11248506 .
^ "Vision Quest" . Проводной . (Сентябрь 2002 г.).
^ Kotler S. "Vision Quest" . Проводной . ISSN 1059-1028 . Получено 10 ноября 2021 года .
^ Туллер Д. (1 ноября 2004 г.). «Доктор Уильям Добель, пионер искусственного видения, умирает в 62» . New York Times .
^ Науманн Дж. (2012). Поиск рая: отчет пациента об эксперименте по искусственному видению . Xlibris. ISBN 978-1-4797-0920-5 .
^ Nurun.com (28 ноября 2012 г.). «Высокотехнологичный рай мистера Джен Науманна потерян» . Thewhig.com . Получено 19 декабря 2016 года .
^ Кеннеди П.Р., Бакай Р.А. (июнь 1998 г.). «Восстановление нейронной продукции от парализованного пациента прямой связью мозга». Нейрорепорт . 9 (8): 1707–1711. doi : 10.1097/00001756-199806010-00007 . PMID 9665587 . S2CID 5681602 .
^ Hochberg LR, Serruya MD, Friehs GM, Mukand JA, Saleh M, Caplan AH, et al. (Июль 2006 г.). «Нейрональный ансамбль контроль протезных устройств человеком с тетраплегией». Природа . 442 (7099). Герхард М. Фрихс, Джон А. Муканд, Марьям Салех, Авраам Х. Каплан, Альмут Браннер, Дэвид Чен, Ричард Д. Пенн и Джон П. Донохью: 164–171. Bibcode : 2006natur.442..164H . doi : 10.1038/nature04970 . PMID 16838014 . S2CID 4347367 .
^ Мартинс Идуве. "Brain Computer Interface" . Academia.edu . Получено 5 декабря 2023 года .
^ Hochberg LR, Bacher D, Jarosiewicz B, Masse NY, Simeral JD, Vogel J, et al. (Май 2012 г.). «Достигнуть и схватить люди с тетраплегией, используя роботизированную руку, контролируемую нейро» . Природа . 485 (7398): 372–375. Bibcode : 2012natur.485..372H . doi : 10.1038/nature11076 . PMC 3640850 . PMID 22596161 .
^ Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, Wang W, Tyler-Kabara EC, Weber DJ, et al. (Февраль 2013 г.). «Высокопроизводительный нейропротетический контроль от человека с тетраплегией» . Лансет . 381 (9866): 557–564. doi : 10.1016/s0140-6736 (12) 61816-9 . PMC 3641862 . PMID 23253623 .
^ Уиллетт Ф.Р., Авансино Д.Т., Хохберг Л.Р., Хендерсон Дж.М., Шеной К.В. (май 2021). «Высокопроизводительная общение мозга к тексту через почерк» . Природа . 593 (7858): 249–254. Bibcode : 2021natur.593..249W . doi : 10.1038/s41586-021-03506-2 . PMC 8163299 . PMID 33981047 .
^ Уиллетт Фр (2021). «Высокопроизводительный почерк BCI». В Guger C, Allison BZ, Gunduz A (Eds.). Исследование интерфейса мозга-компьютера: современное резюме 10 . Springerbriefs в электрической и компьютерной технике. Cham: Springer International Publishing. С. 105–109. doi : 10.1007/978-3-030-79287-9_11 . ISBN 978-3-030-79287-9 Полем S2CID 239736609 .
^ Гамильтон Дж (14 июля 2021 года). «Экспериментальный мозговой имплантат позволяет человеку с параличом превратить свои мысли в слова» . Все учитывается . ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ЯДЕРНЫЙ РЕАКТОР.
^ Pandarinath C, Bensmaia SJ (сентябрь 2021 г.). «Наука и инженерия, стоящие за сенсибилизированными бионическими руками, контролируемыми мозгом» . Физиологические обзоры . 102 (2): 551–604. doi : 10.1152/physrev.00034.2020 . PMC 8742729 . PMID 34541898 . S2CID 237574228 .
^ Уиллетт, Фрэнсис Р.; Кунц, Эрин М.; Фанат, Chaofei; Авансино, Дональд Т.; Уилсон, Гай Х.; Чой, Юн Янг; Камдар, Форм; Глассер, Мэтью Ф.; Хохберг, Ли Р.; Druckmann, Shaul; Shenoy, Krishna v.; Хендерсон, Джейми М. (23 августа 2023 г.). «Высокопроизводительный нейропротезис речи» . Природа . 620 (7976): 1031–1036. Bibcode : 2023natur.620.1031W . doi : 10.1038/s41586-023-06377-x . ISSN 1476-4687 . PMC 10468393 . PMID 37612500 .
^ Метцгер, Шон Л.; Литлджон, Кайло Т.; Сильва, Александр Б.; Моисей, Дэвид А.; Ситон, Маргарет П.; Ван, побежал; Dougherty, Maximilian E.; Лю, Джесси Р.; Ву, Петр; Бергер, Майкл А.; Zhuravleva, Inga; Ту-чан, Адельн; Гангули, Карунеш; Anumanchipalli, Gopala K.; Чанг, Эдвард Ф. (23 августа 2023 г.). «Высокопроизводительный нейропротезис для декодирования речи и контроля аватара» . Природа . 620 (7976): 1037–1046. Bibcode : 2023natur.620.1037M . doi : 10.1038/s41586-023-06443-4 . ISSN 1476-4687 . PMC 10826467 . PMID 37612505 . S2CID 261098775 .
^ Наддаф, Мирим (23 августа 2023 г.). «Устройства для чтения мозга позволяют парализованным людям говорить, используя свои мысли» . Природа . 620 (7976): 930–931. Bibcode : 2023natur.620..930N . doi : 10.1038/d41586-023-02682-7 . PMID 37612493 . S2CID 261099321 .
^ Чжан М., Тан З., Лю Х, Ван дер Спигель Дж. (Апрель 2020 г.). «Электронные нейронные интерфейсы». Природа Электроника . 3 (4): 191–200. doi : 10.1038/s41928-020-0390-3 . ISSN 2520-1131 . S2CID 216508360 .
^ Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (август 1952 г.). «Количественное описание тока мембраны и его применение к проводимости и возбуждению в нерве» . Журнал физиологии . 117 (4): 500–544. doi : 10.1113/jphysiol.1952.sp004764 . PMC 1392413 . PMID 12991237 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Obien Me, Deligaris K, Bullmann T, Bakkum DJ, Frey U (2015). «Выявление функции нейронов с помощью записей микроэлектродного массива» . Границы в нейробиологии . 8 : 423. DOI : 10.3389/fnins.2014.00423 . PMC 4285113 . PMID 25610364 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Харрисон Р.Р. (июль 2008 г.). «Конструкция интегрированных цепей для наблюдения за активностью мозга». Труды IEEE . 96 (7): 1203–1216. doi : 10.1109/jproc.2008.922581 . ISSN 1558-2256 . S2CID 7020369 .
^ Haci D, Liu Y, Ghoreishizadeh SS, Constandinou TG (февраль 2020 г.). «Ключевые соображения для управления питанием в активных имплантируемых медицинских устройствах» . 2020 IEEE 11 -й латиноамериканский симпозиум по схемам и системам (LASCA) . С. 1–4. doi : 10.1109/lascas45839.2020.9069004 . ISBN 978-1-7281-3427-7 Полем S2CID 215817530 .
^ Дауни JE, Schwed N, Chase SM, Schwartz AB, Collinger JL (август 2018 г.). «Стабильность внутрикортикальной записи у пользователей интерфейса человека-компьютера человека». Журнал нейронной инженерии . 15 (4): 046016. BIBCODE : 2018JNENG..15D6016D . doi : 10.1088/1741-2552/aab7a0 . PMID 29553484 . S2CID 3961913 .
^ Szostak KM, Grand L, Constandinou TG (2017). «Нейронные интерфейсы для внутрикортной записи: требования, методы изготовления и характеристики» . Границы в нейробиологии . 11 : 665. DOI : 10.3389/fnins.2017.00665 . PMC 5725438 . PMID 29270103 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Saxena T, Karumbaiah L, Gaupp EA, Patkar R, Patil K, Betancur M, et al. (Июль 2013). «Влияние хронического нарушения гематоэнцефалического барьера на функцию внутрикортикального электрода». Биоматериалы . 34 (20): 4703–4713. doi : 10.1016/j.biomaterial.2013.03.007 . PMID 23562053 .
^ Нолта Н.Ф., Кристенсен М.Б., Крейн П.Д., Скузен Дж.Л., Треско П.А. (1 июня 2015 г.). «Утечка BBB, астроглиоз и потеря ткани коррелируют с производительностью регистрации микроэлектродных массивов кремния». Биоматериалы . 53 : 753–762. doi : 10.1016/j.biomaterial.2015.02.081 . PMID 25890770 .
^ Робинсон Дж.Т., Полмейер Э., Сбор MC, Kemere C, Kitching JE, Malliaras GG, et al. (Ноябрь 2019). «Разработка технологий восприятия мозга следующего поколения - обзор» . IEEE Sensors Journal . 19 (22): 10163–10175. doi : 10.1109/jsen.2019.2931159 . PMC 7047830 . PMID 32116472 .
^ Luan L, Wei X, Zhao Z, Siegel JJ, Potnis O, Tuppen CA, et al. (Февраль 2017 г.). «Ультрафлексивные наноэлектронные зонды образуют надежную, глиальную необработанную нейронную интеграцию» . Наука достижения . 3 (2): E1601966. Bibcode : 2017scia .... 3E1966L . doi : 10.1126/sciadv.1601966 . PMC 5310823 . PMID 28246640 .
^ Фрэнк Дж., Антонини М.Дж., Аникева П (сентябрь 2019 г.). «Интерфейсы следующего поколения для изучения нейронной функции» . Nature Biotechnology . 37 (9): 1013–1023. doi : 10.1038/s41587-019-0198-8 . PMC 7243676 . PMID 31406326 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Hong G, Viveros RD, Zwang TJ, Yang X, Lieber CM (июль 2018 г.). «Тканевые нейронные зонды для понимания и модуляции мозга» . Биохимия . 57 (27): 3995–4004. doi : 10.1021/acs.biochem.8b00122 . PMC 6039269 . PMID 29529359 .
^ Viveros Rd, Zhou T, Hong G, Fu TM, Lin HG, Lieber CM (июнь 2019 г.). «Усовершенствованные одно- и двухмерные сетки для инъекционной электроники» . Нано буквы . 19 (6): 4180–4187. Bibcode : 2019nanol..19.4180v . doi : 10.1021/acs.nanolett.9b01727 . PMC 6565464 . PMID 31075202 .
^ Гулати Т., Вон С.Дж., Раманатан Д.С., Вонг С.К., Бодупуди А., Свансон Р.А., Гангули К (июнь 2015 г.). «Надежный нейропротетический контроль из коры Perilesional инсульта» . Журнал нейробиологии . 35 (22): 8653–8661. doi : 10.1523/jneurosci.5007-14.2015 . PMC 6605327 . PMID 26041930 .
^ Sedozy S, Young S, Kumar JS, Capek S, Felbaum DR, Jean WC, et al. (Июль 2020 г.). «Систематический обзор эндоваскулярных массивов стента-электродов, минимально инвазивный подход к интерфейсам мозговой машины» . Нейрохирургический фокус . 49 (1): E3. doi : 10.3171/2020.4.focus20186 . PMID 32610291 . S2CID 220308983 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Opie N (2021). «Система нейронного интерфейса Stentrodetm». В Guger C, Allison BZ, Tangermann M (Eds.). Изучение интерфейса мозга . Springerbriefs в электрической и компьютерной технике. Cham: Springer International Publishing. С. 127–132. doi : 10.1007/978-3-030-60460-8_13 . ISBN 978-3-030-60460-8 Полем S2CID 234102889 .
^ Teleb MS, Cziep ME, Lazzaro MA, Gheith A, Asif K, Remler B, Zaidat OO (май 2014). «Идиопатическая внутричерепная гипертония. Систематический анализ поперечного синусового стентирования» . Интервенционная неврология . 2 (3): 132–143. doi : 10.1159/000357503 . PMC 4080637 . PMID 24999351 .
^ Брайсон S (5 ноября 2020 г.). «Устройство стентрода позволяет управлять компьютером пациентами с АС с частичным параличом верхней конечности» . ALS News сегодня .
^ Ланес, Николетта (12 января 2023 г.). «Новое« контролируемое мышлением устройство »читает активность мозга через яремную» . LivesCience.com . Архивировано из оригинала 16 февраля 2023 года . Получено 16 февраля 2023 года .
^ Митчелл, Питер; Ли, Сара С.М.; Ю, Питер Э.; Морокофф, Эндрю; Шарма, Рахул П.; Уильямс, Дэрил Л.; Макисаак, Кристофер; Говард, Марк Э.; Ирвинг, Лу; Vrljic, Иван; Уильямс, Кэмерон; Буш, Стивен; Балабански, Анна Х.; Драммонд, Кэтрин Дж.; Десмонд, Патриция; Вебер, Дуглас; Денисон, Тимоти; Мазерс, Сьюзен; О'Брайен, Теренс Дж.; Mocco, J.; Грейден, Дэвид Б.; Liebeskind, David S.; Опи, Николас Л.; Оксли, Томас Дж.; Кэмпбелл, Брюс CV (9 января 2023 г.). «Оценка безопасности полностью имплантированного эндоваскулярного раздела мозговых компьютеров для тяжелого паралича у 4 пациентов: стентрод с исследованием цифрового коммутатора, контролируемого мышлением» . Джама неврология . 80 (3): 270–278. doi : 10.1001/jamaneurol.2022.4847 . ISSN 2168-6149 . PMC 9857731 . PMID 36622685 . S2CID 255545643 .
^ Serruya M, Donoghue J (2004). «Глава III: Принципы проектирования нейромоторного протезного устройства» (PDF) . В Horch KW, Dhillon GS (ред.). Нейропротетика: теория и практика . Императорская колледж Пресс. С. 1158–1196. doi : 10.1142/9789812561763_0040 . Архивировано из оригинала (PDF) 4 апреля 2005 года.
^ «Подросток перемещает иконки видео просто воображением» . Пресс-релиз . Вашингтонский университет в Сент -Луисе. 9 октября 2006 г.
^ Schalk G, Miller KJ, Anderson NR, Wilson JA, Smyth MD, Ojemann JG, et al. (Март 2008 г.). «Двумерное управление движением с использованием электрокортикографических сигналов у людей» . Журнал нейронной инженерии . 5 (1): 75–84. Bibcode : 2008jneng ... 5 ... 75 с . doi : 10.1088/1741-2560/5/1/008 . PMC 2744037 . PMID 18310813 .
^ Николас-Алонсо Л.Ф., Гомес-Гил Дж (31 января 2012 г.). "Brain Computer Interfaces, обзор" . Датчики . 12 (2): 1211–1279. Bibcode : 2012senso..12.1211n . doi : 10.3390/s120201211 . PMC 3304110 . PMID 22438708 .
^ Янагисава Т. (2011). «Электрокортикографический контроль протезной руки у парализованных пациентов». Американская неврологическая ассоциация . Тол. 71, нет. 3. С. 353–361. doi : 10.1002/ana.22613 . BCI на основе ECOG имеет преимущество в сигнале и долговечности, которые абсолютно необходимы для клинического применения
^ Jump up to: ^а ^{беременный} PEI X (2011). «Декодирующие гласные и согласные в разговорных и воображаемых словах с использованием электрокортикографических сигналов у людей». J Neural Eng 046028 -й Ser. 8.4 . PMID 21750369 . Джастин Уильямс, биомедицинский инженер в университете, уже превратил имплантат Ecog в микроустройство, которое может быть установлено с минимальным суетом. Он был протестирован у животных в течение длительного периода времени - Micro Ecog остается на месте и, похоже, не отрицательно влияет на иммунную систему.
^ Макин Дж.Г., Моисей Д.А., Чанг Эф (2021). «Декодирование речи как машинный перевод». В Guger C, Allison BZ, Gunduz A (Eds.). Изучение интерфейса мозга . Springerbriefs в электрической и компьютерной технике. Cham: Springer International Publishing. С. 23–33. doi : 10.1007/978-3-030-79287-9_3 . ISBN 978-3-030-79287-9 Полем S2CID 239756345 .
^ Макин Дж.Г., Моисей Д.А., Чанг Эф (апрель 2020 г.). «Машинный перевод кортикальной активности в текст с помощью структуры кодера-декодера» . Nature Neuroscience . 23 (4): 575–582. doi : 10.1038/s41593-020-0608-8 . PMC 10560395 . PMID 32231340 . S2CID 214704481 .
^ Gallegos-ayala G, Furdea A, Takano K, Ruf CA, Flor H, Birbaumer N (май 2014). «Связь мозга у полностью заблокированного пациента с использованием спектроскопии при постели сближений в ближней инфракрасной инфракрасной линии» . Неврология . 82 (21): 1930–1932. doi : 10.1212/wnl.0000000000000449 . PMC 4049706 . PMID 24789862 .
^ Видал 1977
^ Bozinovsky et al. 1988, 1990
^ Bozinovski et al. 1988
^ Farwell and Donchin, 1988
^ Bozinovski S, Bozinovska L (2019). «Интерфейс мозговых компьютеров в Европе: тридцатая годовщина» . Automatika . 60 (1): 36–47. doi : 10.1080/00051144.2019.1570644 .
^ Уинтерс, Джеффри (май 2003 г.). «Общение с помощью мозговых волн» . Психология сегодня .
^ Adrijan Bozinovski "CNV Flip-Flop как парадигма границы раздела мозговых компаний" в J. Kern, S. Tonkovic, et al. (Eds) Proc 7-я конференция хорватской ассоциации медицинской информатики, с. 149-154, Rijeka, 2005
^ Бозиновский, Адриджан; Bozinovska, Liljana (2009). Упреждающие потенциалы мозга в парадигме границы раздела мозга . 2009 4 -я Международная конференция IEEE/EMBS по нейронной инженерии. IEEE. С. 451–454. doi : 10.1109/ner.2009.5109330 .
^ Бозиновский, Адриан; Тонкович, Станко; Игум, Велимир; Božinovska, Liljana (2011). «Контроль роботов с использованием упреждающих потенциалов мозга» . Автоматика . 52 (1): 20-30. Doi : 10.1080/00051144.2011.11828400 . S2CID 33223634 .
^ Бозиновский, Стево; Bozinovski, Adrijan (2015). «Психические состояния, проявления ЭЭГ и умственно эмулированные цифровые цепи для взаимодействия мозга-робот» . IEEE транзакции по автономному психическому развитию . 7 (1). Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE): 39–51. doi : 10.1109/tamd.2014.2387271 . ISSN 1943-0604 . S2CID 21464338 .
^ Юань Х, Лю Т., Шарковский Р., Риос С., Эш Дж, Хе Б (февраль 2010 г.). «Отрицательная ковариация между ответами, связанными с задачей в альфа/бета-диапазоне и жирным шрифтом в сенсомоторной коре человека: исследование ЭЭГ и МРТ моторных изображений и движений» . Нейроамиж . 49 (3): 2596–2606. doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.10.028 . PMC 2818527 . PMID 19850134 .
^ Doud AJ, Lucas JP, Pisansky Mt, He B (2011). Gribble pl (ред.). «Непрерывный трехмерный контроль виртуального вертолета с использованием интерфейса моторных изображений на основе моторных изображений» . Plos один . 6 (10): E26322. Bibcode : 2011ploso ... 626322d . doi : 10.1371/journal.pone.0026322 . PMC 3202533 . PMID 22046274 .
^ «Вертолет под руководством мысли взлетает» . BBC News . 5 июня 2013 года . Получено 5 июня 2013 года .
^ Цинь Л, Дин Л, Хе Б (сентябрь 2004 г.). «Классификация моторных изображений посредством анализа источника для приложений интерфейса мозга» . Журнал нейронной инженерии . 1 (3): 135–141. Bibcode : 2004jneng ... 1..135q . doi : 10.1088/1741-2560/1/3/002 . PMC 1945182 . PMID 15876632 .
^ Höhne J, Holz E, Staiger-Sälzer P, Müller KR , Kübler A, Tangermann M (2014). «Моторные образы для пациентов с тяжелым с нарушениями моторных сбивающих с толку: данные о взаимодействии с коммерческим компьютером мозга в качестве превосходного контрольного раствора» . Plos один . 9 (8): E104854. Bibcode : 2014 Ploso ... 9J4854H . Doi : 10.1371/journal.pone.0104854 . PMC 4146550 . PMID 25162231 .
^ Bird JJ, Faria DR, Manso LJ, Ekárt A, Buckingham CD (13 марта 2019 г.). «Глубокий эволюционный подход к оптимизации классификатора BioinSpired для взаимодействия мозга и имин» . Сложность . 2019 . Hindawi Limited: 1–14. Arxiv : 1908.04784 . doi : 10.1155/2019/4316548 . ISSN 1076-2787 .
^ Mansour S, Ang KK, Nair KP, Phua KS, Arvaneh M (январь 2022 г.). «Эффективность раздела мозговых компьютеров и влияние его дизайнерских характеристик на реабилитацию верхних конечностей после удара: систематический обзор и метаанализ рандомизированных контролируемых исследований» . Клиническая ЭЭГ и нейробиология . 53 (1): 79–90. doi : 10.1177/15500594211009065 . PMC 8619716 . PMID 33913351 . S2CID 233446181 .
^ Baniqued PD, Stanyer EC, Awais M, Alazmani A, Jackson AE, Mon-Williams MA, et al. (Январь 2021 г.). «Робототехника интерфейса Brain-Computer для реабилитации рук после инсульта: систематический обзор» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 18 (1): 15. doi : 10.1186/s12984-021-00820-8 . PMC 7825186 . PMID 33485365 .
^ Тахери Б.А., Найт Р.Т., Смит Р.Л. (май 1994). «Сухой электрод для записи ЭЭГ» . Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 90 (5): 376–383. doi : 10.1016/0013-4694 (94) 90053-1 . PMID 7514984 .
^ Ализаде-Тахери Б. (1994). Активная микромарированная матрица электродов кожи для записи сигнала ЭЭГ (диссертация PHD). п. 82. Bibcode : 1994phdt ........ 82a .
^ Хокенберри, Джон (август 2001 г.). «Следующие мозга» . Проводной . Тол. 9, нет. 8
^ Lin CT, Ko LW, Chang CJ, Wang YT, Chung CH, Yang FS, et al. (2009), «Носимый и беспроводной интерфейс мозга-компьютер и его приложения», основы дополненного познания. Нейросгерномика и эксплуатационная нейробиология , лекция в области компьютерных наук, вып. 5638, Springer Berlin Heidelberg, pp. 741–748, doi : 10.1007/978-3-642-02812-0_84 , ISBN 978-3-642-02811-3 , S2CID 14515754
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в ^{дюймовый} Ван Ит, Ван Y, Юнг Т.П. (апрель 2011 г.). «Интерфейс мозговой компьютер на основе сотового телефона для связи в повседневной жизни». Журнал нейронной инженерии . 8 (2): 025018. Bibcode : 2011Jneng ... 8B5018W . doi : 10.1088/1741-2560/8/2/025018 . PMID 21436517 . S2CID 10943518 .
^ Гугер С., Эллисон Б.З., Грусвинхагер Б., Прукл Р., Хинтермюллер С., Капеллер С. и др. (2012). "Сколько людей могли бы использовать SSVEP BCI?" Полем Границы в нейробиологии . 6 : 169. doi : 10.3389/fnins.2012.00169 . PMC 3500831 . PMID 23181009 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Лин Й.П., Ван Ю., Юнг Т.П. (2013). «Мобильный интерфейс на основе мобильного SSVEP для мозга для свободного движения людей: надежность канонического анализа корреляции с артефактами движения». 35 -я ежегодная Международная конференция Инженерной и биологической общества IEEE (EBCC) . Тол. 2013. С. 1350–1353. doi : 10.1109/embc.2013.6609759 . ISBN 978-1-4577-0216-7 Полем PMID 24109946 . S2CID 23136360 .
^ Рашид М., Сулайман Н., Абдул Маджид А.П., Муса Р.М., А.Б. Насир А.Ф., Бари Б.С., Хатун С. (2020). «Текущее состояние, проблемы и возможные решения интерфейса мозга на основе ЭЭГ: комплексный обзор» . Границы в нейророботике . 14 : 25. doi : 10.3389/fnbot.2020.00025 . PMC 7283463 . PMID 32581758 .
^ США 20130127708 , выпущен 23 мая 2013 г.
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Ван Ют, Ван Ю., Ченг К.К., Юнг Т.П. (2013). «Разработка презентации стимула на мобильных устройствах для действительно портативного BCI на основе SSVEP». 35 -я ежегодная Международная конференция Инженерной и биологической общества IEEE (EBCC) . Тол. 2013. С. 5271–5274. doi : 10.1109/embc.2013.6610738 . ISBN 978-1-4577-0216-7 Полем PMID 24110925 . S2CID 14324159 .
^ Bin G, Gao X, Yan Z, Hong B, Gao S (август 2009 г.). «Онлайн многоканальный интерфейс Brain-Computer на основе SSVEP с использованием метода канонического анализа корреляции». Журнал нейронной инженерии . 6 (4): 046002. Bibcode : 2009jneng ... 6d6002b . doi : 10.1088/1741-2560/6/4/046002 . PMID 194944422 . S2CID 32640699 .
^ Symonidou ER, Nordin AD, Hairston WD, Ferris DP (апрель 2018 г.). «Влияние кабеля кабеля, площади поверхности электрода и массы электрода на качество сигнала электроэнцефалографии во время движения» . Датчики . 18 (4): 1073. Bibcode : 2018senso..18.1073s . doi : 10.3390/s18041073 . PMC 5948545 . PMID 29614020 .
^ Wang Y, Wang R, Gao X, Hong B, Gao S (июнь 2006 г.). «Практический интерфейс Brain-Computer на основе VEP». IEEE транзакции по нейронным системам и реабилитационной инженерии . 14 (2): 234–239. doi : 10.1109/tnsre.2006.875576 . PMID 16792302 .
^ Pfurtscheller G, Müller GR, Pfurtscheller J, Gerner HJ, Rupp R (ноябрь 2003 г.). « Мысль»-контроль функциональной электрической стимуляции, чтобы восстановить захват рук у пациента с тетраплегией ». Нейробиологические буквы . 351 (1): 33–36. doi : 10.1016/s0304-3940 (03) 00947-9 . PMID 14550907 . S2CID 38568963 .
^ Do Ah, Wang Pt, King CE, Chun Sn, Nenadic Z (декабрь 2013 г.). «Размещение раздела мозговых компьютеров, контролируемое роботизированной походкой ортоз» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 10 (1): 111. doi : 10.1186/1743-0003-10-111 . PMC 3907014 . PMID 24321081 .
^ Тема Paraplegia управляет BCI-контролируемым Rogo (4x) на YouTube.com
^ Алекс Блейни контролирует дешевую рычаг потребительского робота, используя гарнитуру EPOC через серийный реле -порт на YouTube.com
^ Ранганатха Ситарам, Андреа Кария, Ральф Вейт, Тилман Габер, Джузеппина Рота, Андреа Куэблер и Нильс Бирбаумер (2007) « ФМРИ -компуттер мозга: инструмент для нейробиологических исследований и лечения »
^ Пеплоу, Марк (27 августа 2004 г.). «Mental Ping-Pong мог бы помочь паразол». News@Nature . doi : 10.1038/news040823-18 .
^ «Для эксплуатации робота только с помощью мозга, ATR и Honda разрабатывают технологию BMI базы» . Tech-On . 26 мая 2006 г. Архивировано с оригинала 23 июня 2017 года . Получено 22 сентября 2006 года .
^ Miyawii Y, Uchida H, Yamashita O, Sato MA, Morito Y, Tanabe HC, et et. (Декабрь 2008 г.). «Опрос реконструкции изображения из активности мозга человека использует комбинацию многомасштабных местных декодеров изображения » Нейрон 60 (5): 915–9 Doi : 10.1016/ j.neuron.2008.11.0 PMID 19081384 . S2CID 17327816
^ Nishimoto S, Vu AT, Naselaris T, Benjamini Y, Yu B, Gallant JL (октябрь 2011 г.). «Реконструирование визуального опыта от активности мозга, вызванного естественными фильмами» . Текущая биология . 21 (19): 1641–1646. doi : 10.1016/j.cub.2011.08.031 . PMC 3326357 . PMID 21945275 .
^ Ям, Филипп (22 сентября 2011 г.). «Прорыв может позволить другим наблюдать за вашими мечтами и воспоминаниями» . Scientific American . Получено 25 сентября 2011 года .
^ «Реконструирование визуального опыта от мозговой активности, вызванной естественными фильмами (страница проекта)» . Галантная лаборатория в Калифорнийском университете в Беркли . Архивировано из оригинала 25 сентября 2011 года . Получено 25 сентября 2011 года .
^ Анвар, Ясмин (22 сентября 2011 г.). «Ученые используют визуализацию мозга, чтобы раскрыть фильмы в нашем уме» . UC Berkeley Новостной центр . Получено 25 сентября 2011 года .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Маршалл Д., Койл Д., Уилсон С., Каллаган М. (2013). «Игры, геймплей и BCI: состояние искусства». IEEE транзакции по вычислительному интеллекту и ИИ в играх . 5 (2): 83. doi : 10.1109/tciaig.2013.2263555 . S2CID 206636315 .
^ «Цели организаторов» . Би -би -си . Получено 19 декабря 2022 года .
^ Ang KK, Chin Zy, Wang C, Guan C, Zhang H (1 января 2012 г.). «Filter Bank Common Spatial Pattern Algorithm на наборах данных BCI конкуренции IV 2A и 2B» . Границы в нейробиологии . 6 : 39. doi : 10.3389/fnins.2012.00039 . PMC 3314883 . PMID 22479236 .
^ Fairclough, Stephen H. (январь 2009 г.). «Основы физиологических вычислений» . Взаимодействие с компьютерами . 21 (1–2): 133–145. doi : 10.1016/j.intcom.2008.10.011 . S2CID 16314534 .
^ Бозиновский С. (2017). «Робототехника по обработке сигналов с использованием сигналов, генерируемых человеческой головой: от новаторских работ до эмуляции цифровых цепей на основе ЭЭГ». Достижения в области дизайна роботов и интеллектуального контроля . Достижения в интеллектуальных системах и вычислениях. Тол. 540. С. 449–462. doi : 10.1007/978-3-319-49058-8_49 . ISBN 978-3-319-49057-1 .
^ Матот С., Мелми Дж.Б., Ван дер Линден Л., Ван дер Стигчель С. (2016). «Ученик, написанный разумом: интерфейс человека-компьютера, основанный на декодировании скрытого внимания с помощью учтики для зрителей» . Plos один . 11 (2): E0148805. BIBCODE : 2016PLOSO..1148805M . doi : 10.1371/journal.pone.0148805 . PMC 4743834 . PMID 26848745 .
^ Блэнд, Эрик (13 октября 2008 г.). «Армия развивает« синтетическую телепатию » . Discovery News . Получено 13 октября 2008 года .
^ Pais-Vieira M, Lebeedev M, Kunicki C, Wang J, Nicolelis MA (28 февраля 2013 г.). «Интерфейс мозга к мозгу для обмена сенсомоторной информацией в режиме реального времени» . Научные отчеты . 3 : 1319. BIBCODE : 2013NATSR ... 3E1319P . doi : 10.1038/srep01319 . PMC 3584574 . PMID 23448946 .
^ Горман, Джеймс (28 февраля 2013 г.). «Одна крыса думает, а другая реагирует» . New York Times . Получено 28 февраля 2013 года .
^ Образец, Ян (1 марта 2013 г.). «Интерфейс Brain-Brain позволяет крысам обмениваться информацией через Интернет» . Хранитель . Получено 2 марта 2013 года .
^ Кеннеди, язычник (18 сентября 2011 г.). «Киборг в нас всех» . New York Times . Получено 28 января 2012 года .
^ Селим, Джоселин; Drinkell, Пит (1 ноября 2002 г.). «Бионическое соединение» . Обнаружить . Архивировано из оригинала 6 января 2008 года.
^ Джаймо, Кара (10 июня 2015 г.). «Связь нервной системы приводит к телепатическому удержанию рук» . Атлас Осусура .
^ Warwick, K, Gasson, M, Hutt, B, Goodhew, I, Kyberd, P, Schulzrinne, H и Wu, x: «Общение с мыслью и контроль: первый шаг с использованием радиотелеграфии», IEE COURTINGINGS ON COMMENTIONS, 151 (3 ), с.185–189, 2004
^ Warwick K, Gasson M, Hutt B, Goodhew I, Kyberd P, Andrews B, et al. (Октябрь 2003 г.). «Применение технологии имплантата для кибернетических систем» . Архив неврологии . 60 (10): 1369–1373. doi : 10.1001/archneur.60.10.1369 . PMID 14568806 .
^ Grau C, Ginhoux R, Riera A, Nguyen TL, Chauvat H, Berg M, et al. (2014). «Сознательное общение от мозга и мозга у людей с использованием неинвазивных технологий» . Plos один . 9 (8): E105225. BIBCODE : 2014PLOSO ... 9J5225G . doi : 10.1371/journal.pone.0105225 . PMC 4138179 . PMID 25137064 .
^ Mazzatenta A, Giugliano M, Campidelli S, Gambazzi L, Businaro L, Markram H, et al. (Июнь 2007 г.). «Интерфейные нейроны с углеродными нанотрубками: перенос электрического сигнала и синаптическая стимуляция в культивируемых цепях мозга» . Журнал нейробиологии . 27 (26): 6931–6936. doi : 10.1523/jneurosci.1051-07.2007 . PMC 6672220 . PMID 17596441 .
^ Ученые Caltech разрабатывают First Neurochip , Caltech, 26 октября 1997 г.
^ Сандхана, Лакшми (22 октября 2004 г.). «Придя к мозгу рядом с тобой» . Проводные новости . Архивировано из оригинала 10 сентября 2006 года.
^ « Мозг» в блюде летит симулятор полета » . CNN . 4 ноября 2004 г.
^ «Дэвид Пирс - человечество плюс» . 5 октября 2017 года . Получено 30 декабря 2021 года .
^ Stoica A (2010). «Предположения о роботах, киборгах и телеприезде» . YouTube . Архивировано из оригинала 28 декабря 2021 года . Получено 28 декабря 2021 года .
^ «Эксперты, чтобы« переопределить будущее »в Humanity+ @ Caltech» . Курцвейл . Получено 30 декабря 2021 года .
^ WO2012100081A2 , Stoica, Adrian, «Агрегация биосигналов от нескольких человек для достижения коллективного результата», выпущено 2012-07-26
^ Wang Y, Jung TP (31 мая 2011 г.). «Совместный интерфейс мозга-компьютер для повышения производительности человека» . Plos один . 6 (5): E20422. Bibcode : 2011ploso ... 620422W . doi : 10.1371/journal.pone.0020422 . PMC 3105048 . PMID 21655253 .
^ Eckstein MP, Das K, Pham BT, Peterson MF, Abbey CK, Sy JL, Giesbrecht B (январь 2012 г.). «Нейронное декодирование коллективной мудрости с помощью многопрочных вычислений». Нейроамиж . 59 (1): 94–108. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.07.009 . PMID 21782959 . S2CID 14930969 .
^ Stoica A (сентябрь 2012 г.). «Мультиминд: мульти-мозговое слияние сигнала, чтобы превзойти силу одного мозга» . 2012 Третья Международная конференция по развивающимся технологиям безопасности . С. 94–98. doi : 10.1109/est.2012.47 . ISBN 978-0-7695-4791-6 Полем S2CID 6783719 .
^ «Снова парализован» . MIT Technology Review . Получено 8 декабря 2023 года .
^ «Гейл - вход в продукт» . Galeapps.gale.com . Получено 8 декабря 2023 года .
^ Ienca, Marcello; Haselager, Pim (июнь 2016 г.). «Взлом мозга: технология взаимодействия с компьютером мозга и этика нейросезопасности» . Этика и информационные технологии . 18 (2): 117–129. doi : 10.1007/s10676-016-9398-9 . S2CID 5132634 .
^ Штейнерт, Штеффен; Фридрих, Орсоля (1 февраля 2020 года). «Проводные эмоции: этические проблемы аффективных интерфейсов мозга и коммутеров» . Научная и инженерная этика . 26 (1): 351–367. doi : 10.1007/s11948-019-00087-2 . ISSN 1471-5546 . PMC 6978299 . PMID 30868377 .
^ Клаузен, Йенс (1 февраля 2009 г.). «Человек, машина и между ними» . Природа . 457 (7233): 1080–1081. Bibcode : 2009natur.457.1080c . doi : 10.1038/4571080a . ISSN 0028-0836 . PMID 19242454 . S2CID 205043226 .
^ Хаселагер, Пим; Влек, Рутгер; Хилл, Джереми; Nijboer, Femke (1 ноября 2009 г.). «Примечание об этических аспектах BCI» . Нейронные сети . Интерфейс мозговой машины. 22 (9): 1352–1357. doi : 10.1016/j.neunet.2009.06.046 . HDL : 2066/77533 . ISSN 0893-6080 . PMID 19616405 .
^ Аттиа, Марк А.; Фара, Марта Дж. (15 мая 2014 г.). «Умы, материнские платы и деньги: футуризм и реализм в нейроэтике технологий BCI» . Границы в системах нейробиологии . 8 : 86. doi : 10.3389/fnsys.2014.00086 . ISSN 1662-5137 . PMC 4030132 . PMID 24860445 .
^ Nijboer, Femke; Клаузен, Йенс; Эллисон, Брендан З.; Haselager, Pim (2013). «Опрос Asilomar: мнения заинтересованных сторон по этическим вопросам, связанным с взаимодействием мозга-компьютера» . Нейроэтика . 6 (3): 541–578. doi : 10.1007/s12152-011-9132-6 . ISSN 1874-5490 . PMC 3825606 . PMID 24273623 .
^ «Sony Patent Neural Interface» . Архивировано из оригинала 7 апреля 2012 года.
^ "Mind Games" . Экономист . 23 марта 2007 г.
^ «Страница продукта Game Controller Nia» . OCZ Technology Group . Получено 30 января 2013 года .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Li S (8 августа 2010 г.). «Чтение разума на рынке» . Los Angeles Times . Архивировано с оригинала 4 января 2013 года.
^ Фрулингер, Джошуа (9 октября 2008 г.). «Мозги с Neurosky и Square Enix JudeCca Control Game» . Engadget . Получено 29 мая 2012 года .
^ Новые игры, работающие на мозговых волнах . Physorg.com (10 января 2009 г.). Получено 12 сентября 2010 года.
^ Снайдер, Майк (7 января 2009 г.). «Поклонники« Звездных войн »« Toy Trains », чтобы использовать силу» . USA сегодня . Получено 1 мая 2010 года .
^ «Эмоциональная домашняя страница» . Emotiv.com . Получено 29 декабря 2009 года .
^ « Некомими» выбрал «Журнал времени» / «50 лучших изобретений года » . Нейровина. 22 ноября 2011 года. Архивировано с оригинала 25 января 2012 года.
^ «Обновления и новости Lifesuit - они будут ходить» . Они challwalk.org . Получено 19 декабря 2016 года .
^ "SmartphoneBci" . GitHub . Получено 5 июня 2018 года .
^ "Ssvep_keyboard" . GitHub . Получено 5 апреля 2017 года .
^ Проталинский, Эмиль (8 декабря 2020 г.). «NextMind поставляется в своем комплекте Dev Computer Interface в реальном времени за 399 долларов» . VentureBeat . Получено 8 сентября 2021 года .
^ Этерингтон, Даррелл (21 декабря 2020 г.). «Комплект Dev NextMind для контролируемых разумами вычислений предлагает редкий фактор« вау »в технологии» . TechCrunch . Получено 1 апреля 2024 года .
^ "Добро пожаловать NextMind!" Полем ar.snap.com . Получено 31 мая 2024 года .
^ «Размещавание мозга -компьютера (BCI), исследуйте нейробиологию - Pieeg» . Пирог Архивировано из оригинала 15 августа 2024 года . Получено 15 августа 2024 года .
^ «Дорожная карта - Bnci Horizon 2020» . Bnci-Horizon-2020.eu . Получено 5 мая 2019 года .
^ Brunner C, Birbaumer N, Blankertz B, Guger C, Kübler A, Mattia D, et al. (2015). «Bnci Horizon 2020: к дорожной карте для сообщества BCI» . Благословные интерфейсы . 2 : 1–10. doi : 10.1080/2326263X.2015.1008956 . HDL : 1874/350349 . S2CID 15822773 .
^ Эллисон Бз, Данн С., Либ Р., Миллан Дж., Ниджхолт А. (2013). На пути к практическим интерфейсам мозговых компьютеров: преодоление разрыва от исследований к реальным приложениям . Берлин Гейдельберг: Springer Verlag. ISBN 978-3-642-29746-5 .
^ Edlinger G, Allison BZ, Guger C (2015). «Сколько людей могли бы использовать систему BCI?». В Кансаку К., Коэн Л., Бирбаумер Н. (ред.). Клинические системы нейробиология . Токио: Pringer Verlag Japan. С. 33–66. ISBN 978-4-431-55037-2 .
^ Chatelle C, Chennu S, Noirhomme Q, Cruse D, Owen AM, Laureys S (2012). «Бризом-компьютер взаимодействует при расстройствах сознания». Травма мозга . 26 (12): 1510–1522. doi : 10.3109/02699052.2012.698362 . HDL : 2268/162403 . PMID 22759199 . S2CID 6498232 .
^ Боли М., Массимина М., Гарридо М.И., Госсеры О., Нуархомм К., Лаурис С., Содду А. (2012). «Связь мозга при расстройствах сознания». Связь мозга . 2 (1): 1–10. doi : 10.1089/brain.2011.0049 . HDL : 2268/131984 . PMID 22512333 . S2CID 6447538 .
^ Гибсон Р.М., Фернандес-Эсхо Д., Гонсалес-Лара Л.Е., Кван Б., Ли Д.Х., Оуэн А.М., Крус Д. (2014). «Многочисленные задачи и методы нейровизуализации увеличивают вероятность обнаружения скрытого осознания у пациентов с расстройствами сознания» . Границы в нейробиологии человека . 8 : 950. DOI : 10.3389/fnhum.2014.00950 . PMC 4244609 . PMID 25505400 .
^ Risetti M, Formisano R, Toppi J, Quitadamo LR, Bianchi L, Astolfi L, et al. (2013). «Об обнаружении ERPS при расстройствах реабилитации сознания» . Границы в нейробиологии человека . 7 : 775. DOI : 10.3389/fnhum.2013.00775 . PMC 3834290 . PMID 24312041 .
^ Silvoni S, Ramos-Murguialday A, Cavinato M, Volpato C, Cisotto G, Turolla A, et al. (Октябрь 2011). «Благословное интерфейс на инсульте: обзор прогресса». Клиническая ЭЭГ и нейробиология . 42 (4): 245–252. doi : 10.1177/155005941104200410 . PMID 22208122 . S2CID 37902399 .
^ Leamy DJ, Kocijan J, Domijan K, Duffin J, Roche RA, Commins S, et al. (Январь 2014). «Исследование функций ожидания во время выздоровления после инсульта - последствия для BCI -связанной нейрореабилитационной терапии » Журнал нейрогиингии и реабилитации 11 : 9. doi : 10.1186/ 1743-0003-11-9 3996183PMC 24468185PMID
^ Tung SW, Guan C, Ang KK, Phua KS, Wang C, Zhao L, et al. (Июль 2013). «Моторные изображения BCI для реабилитации инсульта верхней конечности: оценка записей ЭЭГ с использованием анализа когерентности». 35 -я ежегодная Международная конференция Инженерной и биологической общества IEEE (EBCC) . Тол. 2013. С. 261–264. doi : 10.1109/embc.2013.6609487 . ISBN 978-1-4577-0216-7 Полем PMID 24109674 . S2CID 5071115 .
^ Bai Z, Fong KN, Zhang JJ, Chan J, Ting KH (апрель 2020 г.). «Непосредственные и долгосрочные последствия реабилитации верхней конечности на основе BCI после инсульта: систематический обзор и метаанализ» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 17 (1): 57. doi : 10.1186/s12984-020-00686-2 . PMC 7183617 . PMID 32334608 .
^ Ремсик А., Янг Б., Вермилия Р., Кихофер Л., Абрамс Дж., Эвандер Элмор С. и др. (Май 2016 г.). «Обзор прогрессирования и будущих последствий раздела интерфейса мозга для восстановления моторной функции дистальной верхней конечности после удара» . Экспертный обзор медицинских устройств . 13 (5): 445–454. doi : 10.1080/174344440.2016.1174572 . PMC 5131699 . PMID 27112213 .
^ Monge-Pereira E, Ibañez-Pereda J, Alguacil-Diego IM, Serrano Ji, Spottorno-Rubio MP, Molina-Rueda F (сентябрь 2017 г.). «Использование электроэнцефалографии интерфейсных систем с помощью мозговых компьютеров в качестве реабилитационного подхода для функции верхней конечности после инсульта: систематический обзор» . PM & R. 9 (9): 918–932. doi : 10.1016/j.pmrj.2017.04.016 . PMID 28512066 . S2CID 20808455 .
^ Sabathiel N, Irimia DC, Allison BZ, Guger C, Edlinger G (17 июля 2016 г.). «Парная ассоциативная стимуляция с интерфейсами мозга-компьютера: новая парадигма для реабилитации инсульта». Основы дополненного познания: нейроэргономика и операционная нейробиология . Заметки лекции в информатике. Тол. 9743. С. 261–272. doi : 10.1007/978-3-319-39955-3_25 . ISBN 978-3-319-39954-6 .
^ Riccio A, Pichiorri F, Schettini F, Toppi J, Risetti M, Formisano R, et al. (2016). «Интерфейный мозг с компьютером для улучшения общения и реабилитации после повреждения мозга». Интерфейсы мозговых компьютеров: лабораторные эксперименты для реальных приложений . Прогресс в исследовании мозга. Тол. 228. С. 357–387. doi : 10.1016/bs.pbr.2016.04.018 . ISBN 978-0-12-804216-8 Полем PMID 27590975 .
^ Várkuti B, Guan C, Pan Y, Phua KS, Ang KK, Kuah CW, et al. (Январь 2013). «Изменения состояния покоя в функциональной связности коррелируют с восстановлением движения для BCI и робота с помощью верхней экспрессии после инсульта». Нейрореабилитация и восстановление нейронного нерва . 27 (1): 53–62. doi : 10.1177/1545968312445910 . PMID 22645108 . S2CID 7120989 .
^ Молодой Б.М., Нигогосин З., Ремсик А., Уолтон Л.М., Сонг Дж., Наир В.А. и др. (2014). «Изменения в функциональной связности коррелируют с поведенческим приростом у пациентов с инсультом после терапии с использованием устройства интерфейса мозга-компьютера» . Границы в нейроинженерии . 7 : 25. doi : 10.3389/fneng.2014.00025 . PMC 4086321 . PMID 25071547 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Юань К., Чен С., Ван Х, Чу В.К., Тонг Р.К. (январь 2021 г.). «Тренировочное влияние BCI на хроническое инсульт коррелирует с функциональной реорганизацией в моторных областях: одновременное исследование ЭЭГ и МРТ» . Наук о мозге . 11 (1): 56. doi : 10.3390/Brainsci11010056 . PMC 7824842 . PMID 33418846 .
^ Mrachacz-Kersting N, Voigt M, Stevenson AJ, Aliakbaryhosseinabadi S, Jiang N, Dremstrup K, Farina D (ноябрь 2017). «Влияние типа афферентной обратной связи, рассчитанная на моторные изображения на индукцию кортикальной пластичности». Исследование мозга . 1674 : 91–100. doi : 10.1016/j.brainres.2017.08.025 . HDL : 10012/12325 . PMID 28859916 . S2CID 5866337 .
^ Opie N (2 апреля 2019 г.). «Обзор исследований» . Университет Мельбурнской медицины . Университет Мельбурна . Получено 5 декабря 2019 года .
^ Оксли Т.Дж., Опи Н.Л., Джон С.Е., Ринд Г.С., Ронайн С.М., Уилер Т.Л. и др. (Март 2016 г.). «Минимально инвазивная эндоваскулярная стентная электродная массива для высокой точки, хронические записи коры нейронной активности». Nature Biotechnology . 34 (3): 320–327. doi : 10.1038/nbt.3428 . PMID 26854476 . S2CID 205282364 .
^ «Синхрон начинает испытать технологию нервного интерфейса стентрода» . Вердикт медицинские устройства. 22 сентября 2019 года . Получено 5 декабря 2019 года .
^ Radzik I, Miziak B, Dudka J, Choscińska-Krawczyk M, Czuczwar SJ (июнь 2015 г.). «Перспективы профилактики эпилептогенеза». Фармакологические отчеты . 67 (3): 663–668. Doi : 10.1016/j.pharep.2015.01.016 . PMID 25933984 . S2CID 31284248 .
^ Ritaccio A, Brunner P, Gunduz A, Hermes D, Hirsch LJ, Jacobs J, et al. (Декабрь 2014). «Материалы пятого международного семинара по достижениям в области электрокортикографии» . Эпилепсия и поведение . 41 : 183–192. doi : 10.1016/j.yebeh.2014.09.015 . PMC 4268064 . PMID 25461213 .
^ Ким Д.Х., Вивенти Дж., Амсден Дж.Дж., Сяо Дж., Вигеланд Л., Ким Ю.С. и др. (Июнь 2010 г.). «Распущенные пленки шелкового фиброина для ультратиновой конформной биоинтегрированной электроники» . Природные материалы . 9 (6): 511–517. Bibcode : 2010natma ... 9..511k . doi : 10.1038/nmat2745 . PMC 3034223 . PMID 20400953 .
^ Boppart SA, Wheeler BC, Wallace CS (январь 1992 г.). «Гибкая перфорированная микроэлектродная матрица для расширенных нейронных записей». IEEE транзакции на биологическую инженерию . 39 (1): 37–42. doi : 10.1109/10.108125 . PMID 1572679 . S2CID 36593459 .
^ Thompson CH, Zoratti MJ, Langhals NB, Purcell EK (апрель 2016 г.). «Регенеративные интерфейсы электродов для нейронных протезов» . Тканевая инженерия. Часть B, обзоры . 22 (2): 125–135. doi : 10.1089/ten.teb.2015.0279 . PMID 26421660 .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Рабаи Дж. М. (сентябрь 2011 г.). «Много-машины интерфейсы как новая граница в экстремальной миниатюризации». Слушания Европейской конференции по исследованию твердотельных устройств 2011 года (ESSDERC) . С. 19–24. doi : 10.1109/essderc.2011.6044240 . ISBN 978-1-4577-0707-0 Полем S2CID 47542923 .
^ Warneke B, Last M, Liebowitz B, Pister KS (январь 2001 г.). «Умная пыль: общение с компьютером с кубическим миллиметром». Компьютер 34 (1): 44–51. doi : 10.1109/2.895117 . ISSN 0018-9162 . S2CID 21557 .

Дальнейшее чтение

Брауз, Эндрю. «Руководство молодого человека по музыке мозговых волн: сорок лет аудио от человеческого ЭЭГ» . ЭКОНТАКТ! 14.2 - Биотехнологическая практика эффективности / Pratiques de Performance Biotechnologique (июль 2012 г.). Монреал: CEC .
Гупта, Кота Навин и Рамасвами Паланаппиан. «Использование высокочастотной электроэнцефалограммы в визуальных и слуховых конструкциях интерфейса мозга» » . ЭКОНТАКТ! 14.2 - Биотехнологическая практика эффективности / Pratiques de Performance Biotechnologique (июль 2012 г.). Монреал: CEC .
Узунский, Гасия. «Биомисное трио в разговоре: интервью с Р. Бенджамином Кнаппом и Эриком Лионом» . ЭКОНТАКТ! 14.2 - Практика биотехнологической эффективности / практика биотехнологической эффективности (июль 2012 г.). Монреаль: CEC .
20 лет исследования интерфейса мозга . Николелис -лабораторная серия. Тол. 1. 2019. С. 452.
20 лет исследования интерфейса мозга . Николелис -лабораторная серия. Тол. 2. 2019. С. 436.

Внешние ссылки

У Scholia есть профиль темы для интерфейса мозга и коммутации .

Wandelt, Сара К.; Bjånes, David A.; Пейса, Келси; Ли, Брайан; Лю, Чарльз; Андерсен, Ричард А. (13 мая 2024 г.). «Представление внутренней речи отдельными нейронами в супрамаргинальной извилине человека» . Природа человеческое поведение . 8 (6): 1136–1149. doi : 10.1038/s41562-024-01867-y . ISSN 2397-3374 . PMC 11199147 . PMID 38740984 .

[99] Эти электроды не были имплантированы у пациента с намерением развития BCI. У пациента была сильная эпилепсия , и электроды были временно имплантированы, чтобы помочь его врачам локализовать очаги припадков; Исследователи BCI просто воспользовались этим. ^{[ 98 ]}

[Krucoff_584-1] Jump up to: ^а ^{беременный} Krucoff MO, Rahimpour S, Slutzky MW, Edgerton VR, Turner DA (2016). «Увеличение восстановления нервной системы посредством нейробиологии, нейронного интерфейса и нейрореабилитации» . Границы в нейробиологии . 10 : 584. DOI : 10.3389/fnins.2016.00584 . PMC 5186786 . PMID 28082858 .

[:7-2] Jump up to: ^а ^{беременный} Мартини, Майкл Л.; Оерманн, Эрик Карл; Опи, Николас Л.; Панов, Федор; Оксли, Томас; Yaeger, Курт (февраль 2020 г.). «Модальности датчиков для технологии интерфейса Brain-Computer: комплексный обзор литературы» . Нейрохирургия . 86 (2): E108 - E117. doi : 10.1093/neuros/nyz286 . ISSN 0148-396X . PMID 31361011 .

[Vidal1-3] Jump up to: ^а ^{беременный} Видал Дж.Дж. (1973). «На пути к прямой коммуникации мозга» . Ежегодный обзор биофизики и биоинженерии . 2 (1): 157–180. doi : 10.1146/annurev.bb.02.060173.001105 . PMID 4583653 .

[Vidal2-4] Jump up to: ^а ^{беременный} Видал Дж. (1977). «Обнаружение событий мозга в реальном времени в ЭЭГ». Труды IEEE . 65 (5): 633–641. doi : 10.1109/proc.1977.10542 . S2CID 7928242 .

[5] Levine SP, Huggins JE, Bement SL, Kushwaha RK, Schuh LA, Rohde MM, et al. (Июнь 2000 г.). «Прямой интерфейс мозга, основанный на потенциалах, связанных с событиями». IEEE транзакции по реабилитационной инженерии . 8 (2): 180–185. doi : 10.1109/86.847809 . PMID 10896180 .

[6] Bird JJ, Manso LJ, Ribeiro EP, Ekárt A, Faria DR (сентябрь 2018 г.). Исследование классификации психического состояния с использованием раздела мозговой машины на основе ЭЭГ . Остров Мадейра, Португалия: 9 -я Международная конференция по интеллектуальным системам 2018 . Получено 3 декабря 2018 года .

[7] Bird JJ, Ekart A, Buckingham CD, Faria DR (2019). Умственные эмоциональные настроения классификация с помощью интерфейса мозговой машины на основе ЭЭГ . Колледж Святого Хью, Оксфордский университет, Великобритания: Международная конференция по цифровой обработке имиджа и обработке сигналов (Disp'19). Архивировано из оригинала 3 декабря 2018 года . Получено 3 декабря 2018 года .

[8] Vanneste S, Song JJ, De Ridder D (март 2018 г.). «Таламокортикальная дисритмия, обнаруженная путем машинного обучения» . Природная связь . 9 (1): 1103. Bibcode : 2018natco ... 9.1103V . doi : 10.1038/s41467-018-02820-0 . PMC 5856824 . PMID 29549239 .

[9] Straebel V , Thoben W (2014). «Музыка Элвина Люсиера для сольного исполнителя: экспериментальная музыка за пределами сонификации» . Организованный звук . 19 (1): 17–29. doi : 10.1017/s135577181300037x . S2CID 62506825 .

[Wolpaw,_J.R_2012-10] Jump up to: ^а ^{беременный} Wolpaw, JR и Wolpaw, EW (2012). «Интерфейсы мозга-компьютер: что-то новое под солнцем». В кн.: Благословные интерфейсы: принципы и практика , Wolpaw, JR и Wolpaw (Eds.), EW Oxford University Press.

[11] Wolpaw JR, Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM (июнь 2002 г.). «Размещение мозга-компьютера для связи и контроля». Клиническая нейрофизиология . 113 (6): 767–791. doi : 10.1016/s1388-2457 (02) 00057-3 . PMID 12048038 . S2CID 17571592 .

[12] Эллисон Бз, Wolpaw EW, Wolpaw Jr (июль 2007 г.). «Системы интерфейса мозга-компьютера: прогресс и перспективы». Экспертный обзор медицинских устройств . 4 (4): 463–474. doi : 10.1586/17434440.4.4.463 . PMID 17605682 . S2CID 4690450 .

[Bozinovski1-13] Bozinovski S, Bozinovska L (2019). «Интерфейс мозговых компьютеров в Европе: тридцатая годовщина» . Automatika . 60 (1): 36–47. doi : 10.1080/00051144.2019.1570644 .

[14] Видал, Жак Дж. (1977). «Обнаружение событий мозга в ЭЭГ в реальном времени» (PDF) . Труды IEEE . 65 (5): 633–641. doi : 10.1109/proc.1977.10542 . S2CID 7928242 . Архивировано из оригинала (PDF) 19 июля 2015 года . Получено 4 ноября 2022 года .

[15] S. Bozinovski, M. Sestakov, L. Bozinovska: Использование AEG Alpha Rhythm для управления мобильным роботом, G. Harris, C. Walker (Eds.) Proc. Ежегодная конференция медицинского и биологического общества IEEE , с. 1515-1516, Новый Орлеан, 1988

[16] S. Bozinovski: Мобильный контроль траектории робота: от фиксированных рельсов до прямого биоэлектрического контроля, в O. Kaynak (ed.) Proc. Семинар IEEE по интеллектуальному управлению движением , с. 63-67, Стамбул, 1990

[17] М. Лебедев: Увеличение сенсомоторных функций с нейронными протезами. Opera Medica и Physiologica. Тол. 2 (3): 211-227, 2016

[18] М. Лебедев, М. Николелис: Интерфейсы мозговых машин: от базовой науки до нейропротезы и нейрореабилитации, Физиологический обзор 97: 737-867, 2017

[19] L. Bozinovska, G. Stojanov, M. Sestakov, S. Bozinovski: распознавание картины CNV: шаг к наблюдению когнитивной волны, у L. Torres, E. Masgrau, E. Lagunas (Eds.) Обработка сигнала V: Теории и приложения, Proc. EUSIPCO-90: Пятая Европейская конференция по обработке сигналов, Elsevier, p. 1659-1662, Барселона, 1990

[20] L. Bozinovska, S. Bozinovski, G. Stojanov, Electroexpectogram: экспериментальный дизайн и алгоритмы, в Proc Ieee International Biomedical Engineering Days, p. 55-60, Стамбул, 1992

[21] Миранда Р.А., Кейсбер В.Д., Хейн А.М., Джуди Дж.В., Кротков Эп, Лаабс Т.Л. и др. (Апрель 2015). «Финдируемые DARPA усилия в разработке новых технологий интерфейса Brain-Computer» . Журнал методов нейробиологии . 244 : 52–67. doi : 10.1016/j.jneumeth.2014.07.019 . PMID 25107852 . S2CID 14678623 .

[22] Джейкобс М., Премджи А., Нельсон А.Дж. (16 мая 2012 г.). «Протоколы TMS, вызывающие пластичность для исследования соматосенсорного контроля функции рук» . Нейронная пластичность . 2012 : 350574. DOI : 10.1155/2012/350574 . PMC 3362131 . PMID 22666612 .

[23] Фокс, Мэгги (13 октября 2016 г.). «Мозговые чипы помогают парализованному человеку почувствовать его пальцами» . NBC News . Получено 23 марта 2021 года .

[24] Хатмман, Тейлор (10 июля 2017 г.). «DARPA награждает 65 миллионов долларов за разработку идеального крошечного двухстороннего инициации мозга» . Технологический хруст . Получено 23 марта 2021 года .

[25] Стейси, Кевин (10 июля 2017 г.). «Браун, чтобы получить до 19 миллионов долларов США для разработки интерфейса мозговых компьютеров следующего поколения» . Браунский университет . Получено 23 марта 2021 года .

[26] «Минимально инвазивный« стентрод »демонстрирует потенциал как нервный график для мозга» . Агентство Advanced Research Projects (DARPA) . 8 февраля 2016 года . Получено 23 марта 2021 года .

[27] «Кохлеарные имплантаты» . Национальный институт глухоты и других расстройств связи . Февраль 2016 года . Получено 1 апреля 2024 года .

[28] Мигель Николелис и соавт. (2001) Duke Neurobiologe разработал систему, которая позволяет обезьянам контролировать руки робота через мозговые сигналы архивировали 19 декабря 2008 года на машине Wayback

[29] Баум М (6 сентября 2008 г.). «Обезьяна использует мозговую силу, чтобы питаться роботизированной рукой» . ПИТТ Хроника. Архивировано с оригинала 10 сентября 2009 года . Получено 6 июля 2009 года .

[30] Льюис Т (ноябрь 2020 г.). «Свиной-мозговой имплантат Элона Маска все еще далеки от« решения паралича » » . Scientific American . Получено 23 марта 2021 года .

[31] Шид С (февраль 2021 г.). «Элон Маск говорит, что его стартап-Neuralink подключил обезьяну, чтобы играть в видеоигры, используя свой разум» . CNBC . Получено 23 марта 2021 года .

[32] FETZ EE (февраль 1969 г.). "Оперантная кондиционирование активности кортикальной единицы" Наука . 163 (3870): 955–9 Bibcode : 1969sci ... 163..955 для Doi : /science.163.3870.9 10.1126 4974291PMID 45427819S2CID

[33] Schmidt EM, McIntosh JS, Durelli L, Bak MJ (сентябрь 1978 г.). «Прекрасный контроль рабочих кондиционированных моделей стрельбы корковых нейронов». Экспериментальная неврология . 61 (2): 349–369. doi : 10.1016/0014-4886 (78) 90252-2 . PMID 101388 . S2CID 37539476 .

[34] Georgopoulos AP, Lurito JT, Petrides M, Schwartz AB, Massey JT (январь 1989 г.). «Умственное вращение вектора нейрональной популяции». Наука . 243 (4888): 234–236. Bibcode : 1989sci ... 243..234G . doi : 10.1126/science.2911737 . PMID 2911737 . S2CID 37161168 .

[35] Стэнли Г.Б., Ли Ф.Ф., Дэн Ю (сентябрь 1999 г.). «Реконструкция природных сцен из ансамблевых реакций в боковом ядре геникуляции» . Журнал нейробиологии . 19 (18): 8036–8042. doi : 10.1523/jneurosci.19-18-08036.1999 . PMC 6782475 . PMID 10479703 .

[36] Wessberg J, Stambaugh CR, Kralik JD, Beck PD, Laubach M, Chapin JK, et al. (Ноябрь 2000). «Прогнозирование траектории рук по ансамблям корковых нейронов у приматов». Природа . 408 (6810): 361–365. Bibcode : 2000natur.408..361W . doi : 10.1038/35042582 . PMID 11099043 . S2CID 795720 .

[carmena2003-37] Jump up to: ^а ^{беременный} Carmena JM, Lebeedev MA, Crist RE, O'Doherty JE, Santucci DM, Dimitrov DF, et al. (Ноябрь 2003). «Обучение контролю над границей мозговой машины для достижения и захвата приматами» . PLOS Биология . 1 (2): E42. doi : 10.1371/journal.pbio.0000042 . PMC 261882 . PMID 14624244 .

[lebedev2005-38] Jump up to: ^а ^{беременный} Лебедев М.А., Кармен Д.М., О'Доэрти Дж., Заксенхаус М., Энрикес С.С., Принципи Дж.С., Николелис Ма (май 2005). «Адаптация кортикального ансамбля для представления скорости искусственного привода, контролируемого границей раздела мозговой машины» . Журнал нейробиологии . 25 (19): 4681–4693. doi : 10.1523/jneurosci.4088-04.2005 . PMC 6724781 . PMID 15888644 .

[Odoherty2003-39] O'Doherty JE, Lebeedev MA, IFFT PJ, Zhuang KZ, Shokur S, Bluuler H, Nicolelis MA (октябрь 2011 г.). «Активное тактильное исследование с использованием границы раздела мозговая машина-мозга» . Природа . 479 (7372): 228–231. Bibcode : 2011natur.479..228o . doi : 10.1038/nature10489 . PMC 3236080 . PMID 21976021 .

[40] Serruya MD, Hatsopoulos NG, Paninski L, Fellows MR, Donoghue JP (март 2002 г.). «Мгновенный нейронный контроль сигнала движения». Природа . 416 (6877): 141–142. Bibcode : 2002natur.416..141s . doi : 10.1038/416141a . PMID 11894084 . S2CID 4383116 .

[41] Тейлор Д.М., Тиллери С.И., Шварц А.Б. (июнь 2002 г.). «Прямой кортикальный контроль трехмерных нейропротетических устройств». Наука . 296 (5574): 1829–1832. Bibcode : 2002sci ... 296.1829t . Citeseerx 10.1.1.1027.4335 . doi : 10.1126/science.1070291 . PMID 12052948 . S2CID 9402759 .

[42] Pitt Team для создания контролируемого мозгом ARM ARCHIVED 4 июля 2007 года в The Wayback Machine , Pittsburgh Tribune Review , 5 сентября 2006 года.

[43] Видео на YouTube

[44] Velliste M, Perel S, Spalding MC, Whitford AS, Schwartz AB (июнь 2008 г.). «Корковая контроль протезной руки для самообеспечения» . Природа . 453 (7198): 1098–1101. Bibcode : 2008natur.453.1098v . doi : 10.1038/nature06996 . PMID 18509337 . S2CID 4404323 .

[45] Musallam S, Corneil BD, Greger B, Scherberger H, Andersen RA (июль 2004 г.). «Когнитивные контрольные сигналы для нейронных протезирования» . Наука . 305 (5681): 258–262. Bibcode : 2004sci ... 305..258m . doi : 10.1126/science.1097938 . PMID 15247483 . S2CID 3112034 .

[46] Santucci DM, Kralik JD, Lebeedev MA, Nicolelis MA (сентябрь 2005 г.). «Фронтальные и теменные корковые ансамбли предсказывают активность мышц с одним испытанием во время достижения движений у приматов». Европейский журнал нейробиологии . 22 (6): 1529–1540. doi : 10.1111/j.1460-9568.2005.04320.x . PMID 16190906 . S2CID 31277881 .

[47] Anumanchipalli GK, Chartier J, Chang EF (апрель 2019 г.). «Синтез речи от нервного декодирования разговорных предложений» . Природа . 568 (7753): 493–498. Bibcode : 2019natur.568..493a . doi : 10.1038/s41586-019-1119-1 . PMC 9714519 . PMID 31019317 . S2CID 129946122 .

[48] Pandarinath C, Ali YH (апрель 2019 г.). «Мозговые имплантаты, которые позволяют вам высказывать свое мнение» . Природа . 568 (7753): 466–467. Bibcode : 2019natur.568..466p . doi : 10.1038/d41586-019-01181-y . PMID 31019323 .

[Neuroprosthesis_for_Decoding_Speech-49] Jump up to: ^а ^{беременный} Моисей Д.А., Метцгер С.Л., Лю Дж.Р., Ануманчипалли Г.К., Макин Дж.Г., Сан П.Ф. и др. (Июль 2021 г.). «Нейропротезис декодирования речи у парализованного человека с анартрией» . Новая Англия Журнал медицины . 385 (3): 217–227. doi : 10.1056/nejmoa2027540 . PMC 8972947 . PMID 34260835 . S2CID 235907121 .

[50] Belluck, Pam (14 июля 2021 года). «Поступив в мозг, чтобы помочь парализованному человеку говорить» . New York Times .

[51] «Использование BCI2000 в исследовании BCI» . Национальный центр адаптивной нейротехнологии . Получено 5 декабря 2023 года .

[52] Huber D, Petreanu L, Ghitani N, Ranade S, Hromádka T, Mainen Z, Svoboda K (январь 2008 г.). «Разреженная оптическая микростимуляция в бочковой коре приводит к научному поведению у мышей свободно перемещающихся мышей» . Природа . 451 (7174): 61–64. Bibcode : 2008natur.451 ... 61h . doi : 10.1038/nature06445 . PMC 3425380 . PMID 18094685 .

[53] Николелис М.А., Лебедев Ма (июль 2009 г.). «Принципы нейронной ансамблевой физиологии, лежащие в основе работы интерфейсов мозга-машины». Природные обзоры. Нейробиология . 10 (7): 530–540. doi : 10.1038/nrn2653 . PMID 19543222 . S2CID 9290258 .

[:0-54] Jump up to: ^а ^{беременный} Zander to, Kothe C (апрель 2011 г.). «На пути к пассивным интерфейсам мозга-компьютеров: применение технологии раздела интерфейса мозга к системам человеческих машин в целом». Журнал нейронной инженерии . 8 (2): 025005. Bibcode : 2011Jneng ... 8B5005Z . doi : 10.1088/1741-2560/8/2/025005 . PMID 21436512 . S2CID 37168897 .

[55] Richardson AG, Ghenbot Y, Liu X, Hao H, Rinehart C, Deluccia S, et al. (Август 2019). «Обучение стратегии активного восприятия с использованием сенсорного интерфейса мозговой машины» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 116 (35): 17509–17514. BIBCODE : 2019PNAS..11617509R . doi : 10.1073/pnas.1909953116 . PMC 6717311 . PMID 31409713 .

[56] Abdulkader SN, Atia A, Mestafa MS (июль 2015 г.). «Соединение компьютера мозга: приложения и проблемы» . Египетская информатика Журнал . 16 (2): 213–230. doi : 10.1016/j.eij.2015.06.002 . ISSN 1110-8665 .

[57] Поликов В.С., Треско П.А., Рейхерт Вм (октябрь 2005 г.). «Ответ мозговой ткани на хронически имплантированные нервные электроды». Журнал методов нейробиологии . 148 (1): 1–18. doi : 10.1016/j.jneumeth.2005.08.015 . PMID 16198003 . S2CID 11248506 .

[58] "Vision Quest" . Проводной . (Сентябрь 2002 г.).

[59] Kotler S. "Vision Quest" . Проводной . ISSN 1059-1028 . Получено 10 ноября 2021 года .

[60] Туллер Д. (1 ноября 2004 г.). «Доктор Уильям Добель, пионер искусственного видения, умирает в 62» . New York Times .

[Naumann,_2012-61] Науманн Дж. (2012). Поиск рая: отчет пациента об эксперименте по искусственному видению . Xlibris. ISBN 978-1-4797-0920-5 .

[62] Nurun.com (28 ноября 2012 г.). «Высокотехнологичный рай мистера Джен Науманна потерян» . Thewhig.com . Получено 19 декабря 2016 года .

[63] Кеннеди П.Р., Бакай Р.А. (июнь 1998 г.). «Восстановление нейронной продукции от парализованного пациента прямой связью мозга». Нейрорепорт . 9 (8): 1707–1711. doi : 10.1097/00001756-199806010-00007 . PMID 9665587 . S2CID 5681602 .

[64] Hochberg LR, Serruya MD, Friehs GM, Mukand JA, Saleh M, Caplan AH, et al. (Июль 2006 г.). «Нейрональный ансамбль контроль протезных устройств человеком с тетраплегией». Природа . 442 (7099). Герхард М. Фрихс, Джон А. Муканд, Марьям Салех, Авраам Х. Каплан, Альмут Браннер, Дэвид Чен, Ричард Д. Пенн и Джон П. Донохью: 164–171. Bibcode : 2006natur.442..164H . doi : 10.1038/nature04970 . PMID 16838014 . S2CID 4347367 .

[65] Мартинс Идуве. "Brain Computer Interface" . Academia.edu . Получено 5 декабря 2023 года .

[66] Hochberg LR, Bacher D, Jarosiewicz B, Masse NY, Simeral JD, Vogel J, et al. (Май 2012 г.). «Достигнуть и схватить люди с тетраплегией, используя роботизированную руку, контролируемую нейро» . Природа . 485 (7398): 372–375. Bibcode : 2012natur.485..372H . doi : 10.1038/nature11076 . PMC 3640850 . PMID 22596161 .

[67] Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, Wang W, Tyler-Kabara EC, Weber DJ, et al. (Февраль 2013 г.). «Высокопроизводительный нейропротетический контроль от человека с тетраплегией» . Лансет . 381 (9866): 557–564. doi : 10.1016/s0140-6736 (12) 61816-9 . PMC 3641862 . PMID 23253623 .

[68] Уиллетт Ф.Р., Авансино Д.Т., Хохберг Л.Р., Хендерсон Дж.М., Шеной К.В. (май 2021). «Высокопроизводительная общение мозга к тексту через почерк» . Природа . 593 (7858): 249–254. Bibcode : 2021natur.593..249W . doi : 10.1038/s41586-021-03506-2 . PMC 8163299 . PMID 33981047 .

[69] Уиллетт Фр (2021). «Высокопроизводительный почерк BCI». В Guger C, Allison BZ, Gunduz A (Eds.). Исследование интерфейса мозга-компьютера: современное резюме 10 . Springerbriefs в электрической и компьютерной технике. Cham: Springer International Publishing. С. 105–109. doi : 10.1007/978-3-030-79287-9_11 . ISBN 978-3-030-79287-9 Полем S2CID 239736609 .

[70] Гамильтон Дж (14 июля 2021 года). «Экспериментальный мозговой имплантат позволяет человеку с параличом превратить свои мысли в слова» . Все учитывается . ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ЯДЕРНЫЙ РЕАКТОР.

[:5-71] Pandarinath C, Bensmaia SJ (сентябрь 2021 г.). «Наука и инженерия, стоящие за сенсибилизированными бионическими руками, контролируемыми мозгом» . Физиологические обзоры . 102 (2): 551–604. doi : 10.1152/physrev.00034.2020 . PMC 8742729 . PMID 34541898 . S2CID 237574228 .

[72] Уиллетт, Фрэнсис Р.; Кунц, Эрин М.; Фанат, Chaofei; Авансино, Дональд Т.; Уилсон, Гай Х.; Чой, Юн Янг; Камдар, Форм; Глассер, Мэтью Ф.; Хохберг, Ли Р.; Druckmann, Shaul; Shenoy, Krishna v.; Хендерсон, Джейми М. (23 августа 2023 г.). «Высокопроизводительный нейропротезис речи» . Природа . 620 (7976): 1031–1036. Bibcode : 2023natur.620.1031W . doi : 10.1038/s41586-023-06377-x . ISSN 1476-4687 . PMC 10468393 . PMID 37612500 .

[73] Метцгер, Шон Л.; Литлджон, Кайло Т.; Сильва, Александр Б.; Моисей, Дэвид А.; Ситон, Маргарет П.; Ван, побежал; Dougherty, Maximilian E.; Лю, Джесси Р.; Ву, Петр; Бергер, Майкл А.; Zhuravleva, Inga; Ту-чан, Адельн; Гангули, Карунеш; Anumanchipalli, Gopala K.; Чанг, Эдвард Ф. (23 августа 2023 г.). «Высокопроизводительный нейропротезис для декодирования речи и контроля аватара» . Природа . 620 (7976): 1037–1046. Bibcode : 2023natur.620.1037M . doi : 10.1038/s41586-023-06443-4 . ISSN 1476-4687 . PMC 10826467 . PMID 37612505 . S2CID 261098775 .

[74] Наддаф, Мирим (23 августа 2023 г.). «Устройства для чтения мозга позволяют парализованным людям говорить, используя свои мысли» . Природа . 620 (7976): 930–931. Bibcode : 2023natur.620..930N . doi : 10.1038/d41586-023-02682-7 . PMID 37612493 . S2CID 261099321 .

[75] Чжан М., Тан З., Лю Х, Ван дер Спигель Дж. (Апрель 2020 г.). «Электронные нейронные интерфейсы». Природа Электроника . 3 (4): 191–200. doi : 10.1038/s41928-020-0390-3 . ISSN 2520-1131 . S2CID 216508360 .

[76] Ходжкин А.Л., Хаксли А.Ф. (август 1952 г.). «Количественное описание тока мембраны и его применение к проводимости и возбуждению в нерве» . Журнал физиологии . 117 (4): 500–544. doi : 10.1113/jphysiol.1952.sp004764 . PMC 1392413 . PMID 12991237 .

[Revealing_neuronal_function_through-77] Jump up to: ^а ^{беременный} Obien Me, Deligaris K, Bullmann T, Bakkum DJ, Frey U (2015). «Выявление функции нейронов с помощью записей микроэлектродного массива» . Границы в нейробиологии . 8 : 423. DOI : 10.3389/fnins.2014.00423 . PMC 4285113 . PMID 25610364 .

[:8-78] Jump up to: ^а ^{беременный} Харрисон Р.Р. (июль 2008 г.). «Конструкция интегрированных цепей для наблюдения за активностью мозга». Труды IEEE . 96 (7): 1203–1216. doi : 10.1109/jproc.2008.922581 . ISSN 1558-2256 . S2CID 7020369 .

[79] Haci D, Liu Y, Ghoreishizadeh SS, Constandinou TG (февраль 2020 г.). «Ключевые соображения для управления питанием в активных имплантируемых медицинских устройствах» . 2020 IEEE 11 -й латиноамериканский симпозиум по схемам и системам (LASCA) . С. 1–4. doi : 10.1109/lascas45839.2020.9069004 . ISBN 978-1-7281-3427-7 Полем S2CID 215817530 .

[80] Дауни JE, Schwed N, Chase SM, Schwartz AB, Collinger JL (август 2018 г.). «Стабильность внутрикортикальной записи у пользователей интерфейса человека-компьютера человека». Журнал нейронной инженерии . 15 (4): 046016. BIBCODE : 2018JNENG..15D6016D . doi : 10.1088/1741-2552/aab7a0 . PMID 29553484 . S2CID 3961913 .

[81] Szostak KM, Grand L, Constandinou TG (2017). «Нейронные интерфейсы для внутрикортной записи: требования, методы изготовления и характеристики» . Границы в нейробиологии . 11 : 665. DOI : 10.3389/fnins.2017.00665 . PMC 5725438 . PMID 29270103 .

[:10-82] Jump up to: ^а ^{беременный} Saxena T, Karumbaiah L, Gaupp EA, Patkar R, Patil K, Betancur M, et al. (Июль 2013). «Влияние хронического нарушения гематоэнцефалического барьера на функцию внутрикортикального электрода». Биоматериалы . 34 (20): 4703–4713. doi : 10.1016/j.biomaterial.2013.03.007 . PMID 23562053 .

[83] Нолта Н.Ф., Кристенсен М.Б., Крейн П.Д., Скузен Дж.Л., Треско П.А. (1 июня 2015 г.). «Утечка BBB, астроглиоз и потеря ткани коррелируют с производительностью регистрации микроэлектродных массивов кремния». Биоматериалы . 53 : 753–762. doi : 10.1016/j.biomaterial.2015.02.081 . PMID 25890770 .

[84] Робинсон Дж.Т., Полмейер Э., Сбор MC, Kemere C, Kitching JE, Malliaras GG, et al. (Ноябрь 2019). «Разработка технологий восприятия мозга следующего поколения - обзор» . IEEE Sensors Journal . 19 (22): 10163–10175. doi : 10.1109/jsen.2019.2931159 . PMC 7047830 . PMID 32116472 .

[85] Luan L, Wei X, Zhao Z, Siegel JJ, Potnis O, Tuppen CA, et al. (Февраль 2017 г.). «Ультрафлексивные наноэлектронные зонды образуют надежную, глиальную необработанную нейронную интеграцию» . Наука достижения . 3 (2): E1601966. Bibcode : 2017scia .... 3E1966L . doi : 10.1126/sciadv.1601966 . PMC 5310823 . PMID 28246640 .

[86] Фрэнк Дж., Антонини М.Дж., Аникева П (сентябрь 2019 г.). «Интерфейсы следующего поколения для изучения нейронной функции» . Nature Biotechnology . 37 (9): 1013–1023. doi : 10.1038/s41587-019-0198-8 . PMC 7243676 . PMID 31406326 .

[:9-87] Jump up to: ^а ^{беременный} Hong G, Viveros RD, Zwang TJ, Yang X, Lieber CM (июль 2018 г.). «Тканевые нейронные зонды для понимания и модуляции мозга» . Биохимия . 57 (27): 3995–4004. doi : 10.1021/acs.biochem.8b00122 . PMC 6039269 . PMID 29529359 .

[88] Viveros Rd, Zhou T, Hong G, Fu TM, Lin HG, Lieber CM (июнь 2019 г.). «Усовершенствованные одно- и двухмерные сетки для инъекционной электроники» . Нано буквы . 19 (6): 4180–4187. Bibcode : 2019nanol..19.4180v . doi : 10.1021/acs.nanolett.9b01727 . PMC 6565464 . PMID 31075202 .

[robust_neuroprosthetic-89] Гулати Т., Вон С.Дж., Раманатан Д.С., Вонг С.К., Бодупуди А., Свансон Р.А., Гангули К (июнь 2015 г.). «Надежный нейропротетический контроль из коры Perilesional инсульта» . Журнал нейробиологии . 35 (22): 8653–8661. doi : 10.1523/jneurosci.5007-14.2015 . PMC 6605327 . PMID 26041930 .

[90] Sedozy S, Young S, Kumar JS, Capek S, Felbaum DR, Jean WC, et al. (Июль 2020 г.). «Систематический обзор эндоваскулярных массивов стента-электродов, минимально инвазивный подход к интерфейсам мозговой машины» . Нейрохирургический фокус . 49 (1): E3. doi : 10.3171/2020.4.focus20186 . PMID 32610291 . S2CID 220308983 .

[:4-91] Jump up to: ^а ^{беременный} Opie N (2021). «Система нейронного интерфейса Stentrodetm». В Guger C, Allison BZ, Tangermann M (Eds.). Изучение интерфейса мозга . Springerbriefs в электрической и компьютерной технике. Cham: Springer International Publishing. С. 127–132. doi : 10.1007/978-3-030-60460-8_13 . ISBN 978-3-030-60460-8 Полем S2CID 234102889 .

[92] Teleb MS, Cziep ME, Lazzaro MA, Gheith A, Asif K, Remler B, Zaidat OO (май 2014). «Идиопатическая внутричерепная гипертония. Систематический анализ поперечного синусового стентирования» . Интервенционная неврология . 2 (3): 132–143. doi : 10.1159/000357503 . PMC 4080637 . PMID 24999351 .

[93] Брайсон S (5 ноября 2020 г.). «Устройство стентрода позволяет управлять компьютером пациентами с АС с частичным параличом верхней конечности» . ALS News сегодня .

[94] Ланес, Николетта (12 января 2023 г.). «Новое« контролируемое мышлением устройство »читает активность мозга через яремную» . LivesCience.com . Архивировано из оригинала 16 февраля 2023 года . Получено 16 февраля 2023 года .

[95] Митчелл, Питер; Ли, Сара С.М.; Ю, Питер Э.; Морокофф, Эндрю; Шарма, Рахул П.; Уильямс, Дэрил Л.; Макисаак, Кристофер; Говард, Марк Э.; Ирвинг, Лу; Vrljic, Иван; Уильямс, Кэмерон; Буш, Стивен; Балабански, Анна Х.; Драммонд, Кэтрин Дж.; Десмонд, Патриция; Вебер, Дуглас; Денисон, Тимоти; Мазерс, Сьюзен; О'Брайен, Теренс Дж.; Mocco, J.; Грейден, Дэвид Б.; Liebeskind, David S.; Опи, Николас Л.; Оксли, Томас Дж.; Кэмпбелл, Брюс CV (9 января 2023 г.). «Оценка безопасности полностью имплантированного эндоваскулярного раздела мозговых компьютеров для тяжелого паралича у 4 пациентов: стентрод с исследованием цифрового коммутатора, контролируемого мышлением» . Джама неврология . 80 (3): 270–278. doi : 10.1001/jamaneurol.2022.4847 . ISSN 2168-6149 . PMC 9857731 . PMID 36622685 . S2CID 255545643 .

[96] Serruya M, Donoghue J (2004). «Глава III: Принципы проектирования нейромоторного протезного устройства» (PDF) . В Horch KW, Dhillon GS (ред.). Нейропротетика: теория и практика . Императорская колледж Пресс. С. 1158–1196. doi : 10.1142/9789812561763_0040 . Архивировано из оригинала (PDF) 4 апреля 2005 года.

[97] «Подросток перемещает иконки видео просто воображением» . Пресс-релиз . Вашингтонский университет в Сент -Луисе. 9 октября 2006 г.

[98] Schalk G, Miller KJ, Anderson NR, Wilson JA, Smyth MD, Ojemann JG, et al. (Март 2008 г.). «Двумерное управление движением с использованием электрокортикографических сигналов у людей» . Журнал нейронной инженерии . 5 (1): 75–84. Bibcode : 2008jneng ... 5 ... 75 с . doi : 10.1088/1741-2560/5/1/008 . PMC 2744037 . PMID 18310813 .

[100] Николас-Алонсо Л.Ф., Гомес-Гил Дж (31 января 2012 г.). "Brain Computer Interfaces, обзор" . Датчики . 12 (2): 1211–1279. Bibcode : 2012senso..12.1211n . doi : 10.3390/s120201211 . PMC 3304110 . PMID 22438708 .

[Mondeofuse-101] Янагисава Т. (2011). «Электрокортикографический контроль протезной руки у парализованных пациентов». Американская неврологическая ассоциация . Тол. 71, нет. 3. С. 353–361. doi : 10.1002/ana.22613 . BCI на основе ECOG имеет преимущество в сигнале и долговечности, которые абсолютно необходимы для клинического применения

[TelepathicCommVowel-102] Jump up to: ^а ^{беременный} PEI X (2011). «Декодирующие гласные и согласные в разговорных и воображаемых словах с использованием электрокортикографических сигналов у людей». J Neural Eng 046028 -й Ser. 8.4 . PMID 21750369 . Джастин Уильямс, биомедицинский инженер в университете, уже превратил имплантат Ecog в микроустройство, которое может быть установлено с минимальным суетом. Он был протестирован у животных в течение длительного периода времени - Micro Ecog остается на месте и, похоже, не отрицательно влияет на иммунную систему.

[103] Макин Дж.Г., Моисей Д.А., Чанг Эф (2021). «Декодирование речи как машинный перевод». В Guger C, Allison BZ, Gunduz A (Eds.). Изучение интерфейса мозга . Springerbriefs в электрической и компьютерной технике. Cham: Springer International Publishing. С. 23–33. doi : 10.1007/978-3-030-79287-9_3 . ISBN 978-3-030-79287-9 Полем S2CID 239756345 .

[104] Макин Дж.Г., Моисей Д.А., Чанг Эф (апрель 2020 г.). «Машинный перевод кортикальной активности в текст с помощью структуры кодера-декодера» . Nature Neuroscience . 23 (4): 575–582. doi : 10.1038/s41593-020-0608-8 . PMC 10560395 . PMID 32231340 . S2CID 214704481 .

[105] Gallegos-ayala G, Furdea A, Takano K, Ruf CA, Flor H, Birbaumer N (май 2014). «Связь мозга у полностью заблокированного пациента с использованием спектроскопии при постели сближений в ближней инфракрасной инфракрасной линии» . Неврология . 82 (21): 1930–1932. doi : 10.1212/wnl.0000000000000449 . PMC 4049706 . PMID 24789862 .

[106] Видал 1977

[107] Bozinovsky et al. 1988, 1990

[108] Bozinovski et al. 1988

[109] Farwell and Donchin, 1988

[Bozinovski12-110] Bozinovski S, Bozinovska L (2019). «Интерфейс мозговых компьютеров в Европе: тридцатая годовщина» . Automatika . 60 (1): 36–47. doi : 10.1080/00051144.2019.1570644 .

[111] Уинтерс, Джеффри (май 2003 г.). «Общение с помощью мозговых волн» . Психология сегодня .

[112] Adrijan Bozinovski "CNV Flip-Flop как парадигма границы раздела мозговых компаний" в J. Kern, S. Tonkovic, et al. (Eds) Proc 7-я конференция хорватской ассоциации медицинской информатики, с. 149-154, Rijeka, 2005

[113] Бозиновский, Адриджан; Bozinovska, Liljana (2009). Упреждающие потенциалы мозга в парадигме границы раздела мозга . 2009 4 -я Международная конференция IEEE/EMBS по нейронной инженерии. IEEE. С. 451–454. doi : 10.1109/ner.2009.5109330 .

[114] Бозиновский, Адриан; Тонкович, Станко; Игум, Велимир; Božinovska, Liljana (2011). «Контроль роботов с использованием упреждающих потенциалов мозга» . Автоматика . 52 (1): 20-30. Doi : 10.1080/00051144.2011.11828400 . S2CID 33223634 .

[115] Бозиновский, Стево; Bozinovski, Adrijan (2015). «Психические состояния, проявления ЭЭГ и умственно эмулированные цифровые цепи для взаимодействия мозга-робот» . IEEE транзакции по автономному психическому развитию . 7 (1). Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE): 39–51. doi : 10.1109/tamd.2014.2387271 . ISSN 1943-0604 . S2CID 21464338 .

[116] Юань Х, Лю Т., Шарковский Р., Риос С., Эш Дж, Хе Б (февраль 2010 г.). «Отрицательная ковариация между ответами, связанными с задачей в альфа/бета-диапазоне и жирным шрифтом в сенсомоторной коре человека: исследование ЭЭГ и МРТ моторных изображений и движений» . Нейроамиж . 49 (3): 2596–2606. doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.10.028 . PMC 2818527 . PMID 19850134 .

[117] Doud AJ, Lucas JP, Pisansky Mt, He B (2011). Gribble pl (ред.). «Непрерывный трехмерный контроль виртуального вертолета с использованием интерфейса моторных изображений на основе моторных изображений» . Plos один . 6 (10): E26322. Bibcode : 2011ploso ... 626322d . doi : 10.1371/journal.pone.0026322 . PMC 3202533 . PMID 22046274 .

[118] «Вертолет под руководством мысли взлетает» . BBC News . 5 июня 2013 года . Получено 5 июня 2013 года .

[119] Цинь Л, Дин Л, Хе Б (сентябрь 2004 г.). «Классификация моторных изображений посредством анализа источника для приложений интерфейса мозга» . Журнал нейронной инженерии . 1 (3): 135–141. Bibcode : 2004jneng ... 1..135q . doi : 10.1088/1741-2560/1/3/002 . PMC 1945182 . PMID 15876632 .

[120] Höhne J, Holz E, Staiger-Sälzer P, Müller KR , Kübler A, Tangermann M (2014). «Моторные образы для пациентов с тяжелым с нарушениями моторных сбивающих с толку: данные о взаимодействии с коммерческим компьютером мозга в качестве превосходного контрольного раствора» . Plos один . 9 (8): E104854. Bibcode : 2014 Ploso ... 9J4854H . Doi : 10.1371/journal.pone.0104854 . PMC 4146550 . PMID 25162231 .

[121] Bird JJ, Faria DR, Manso LJ, Ekárt A, Buckingham CD (13 марта 2019 г.). «Глубокий эволюционный подход к оптимизации классификатора BioinSpired для взаимодействия мозга и имин» . Сложность . 2019 . Hindawi Limited: 1–14. Arxiv : 1908.04784 . doi : 10.1155/2019/4316548 . ISSN 1076-2787 .

[122] Mansour S, Ang KK, Nair KP, Phua KS, Arvaneh M (январь 2022 г.). «Эффективность раздела мозговых компьютеров и влияние его дизайнерских характеристик на реабилитацию верхних конечностей после удара: систематический обзор и метаанализ рандомизированных контролируемых исследований» . Клиническая ЭЭГ и нейробиология . 53 (1): 79–90. doi : 10.1177/15500594211009065 . PMC 8619716 . PMID 33913351 . S2CID 233446181 .

[123] Baniqued PD, Stanyer EC, Awais M, Alazmani A, Jackson AE, Mon-Williams MA, et al. (Январь 2021 г.). «Робототехника интерфейса Brain-Computer для реабилитации рук после инсульта: систематический обзор» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 18 (1): 15. doi : 10.1186/s12984-021-00820-8 . PMC 7825186 . PMID 33485365 .

[124] Тахери Б.А., Найт Р.Т., Смит Р.Л. (май 1994). «Сухой электрод для записи ЭЭГ» . Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 90 (5): 376–383. doi : 10.1016/0013-4694 (94) 90053-1 . PMID 7514984 .

[125] Ализаде-Тахери Б. (1994). Активная микромарированная матрица электродов кожи для записи сигнала ЭЭГ (диссертация PHD). п. 82. Bibcode : 1994phdt ........ 82a .

[126] Хокенберри, Джон (август 2001 г.). «Следующие мозга» . Проводной . Тол. 9, нет. 8

[127] Lin CT, Ko LW, Chang CJ, Wang YT, Chung CH, Yang FS, et al. (2009), «Носимый и беспроводной интерфейс мозга-компьютер и его приложения», основы дополненного познания. Нейросгерномика и эксплуатационная нейробиология , лекция в области компьютерных наук, вып. 5638, Springer Berlin Heidelberg, pp. 741–748, doi : 10.1007/978-3-642-02812-0_84 , ISBN 978-3-642-02811-3 , S2CID 14515754

[:1-128] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в ^{дюймовый} Ван Ит, Ван Y, Юнг Т.П. (апрель 2011 г.). «Интерфейс мозговой компьютер на основе сотового телефона для связи в повседневной жизни». Журнал нейронной инженерии . 8 (2): 025018. Bibcode : 2011Jneng ... 8B5018W . doi : 10.1088/1741-2560/8/2/025018 . PMID 21436517 . S2CID 10943518 .

[129] Гугер С., Эллисон Б.З., Грусвинхагер Б., Прукл Р., Хинтермюллер С., Капеллер С. и др. (2012). "Сколько людей могли бы использовать SSVEP BCI?" Полем Границы в нейробиологии . 6 : 169. doi : 10.3389/fnins.2012.00169 . PMC 3500831 . PMID 23181009 .

[:2-130] Jump up to: ^а ^{беременный} Лин Й.П., Ван Ю., Юнг Т.П. (2013). «Мобильный интерфейс на основе мобильного SSVEP для мозга для свободного движения людей: надежность канонического анализа корреляции с артефактами движения». 35 -я ежегодная Международная конференция Инженерной и биологической общества IEEE (EBCC) . Тол. 2013. С. 1350–1353. doi : 10.1109/embc.2013.6609759 . ISBN 978-1-4577-0216-7 Полем PMID 24109946 . S2CID 23136360 .

[131] Рашид М., Сулайман Н., Абдул Маджид А.П., Муса Р.М., А.Б. Насир А.Ф., Бари Б.С., Хатун С. (2020). «Текущее состояние, проблемы и возможные решения интерфейса мозга на основе ЭЭГ: комплексный обзор» . Границы в нейророботике . 14 : 25. doi : 10.3389/fnbot.2020.00025 . PMC 7283463 . PMID 32581758 .

[132] США 20130127708 , выпущен 23 мая 2013 г.

[:3-133] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Ван Ют, Ван Ю., Ченг К.К., Юнг Т.П. (2013). «Разработка презентации стимула на мобильных устройствах для действительно портативного BCI на основе SSVEP». 35 -я ежегодная Международная конференция Инженерной и биологической общества IEEE (EBCC) . Тол. 2013. С. 5271–5274. doi : 10.1109/embc.2013.6610738 . ISBN 978-1-4577-0216-7 Полем PMID 24110925 . S2CID 14324159 .

[134] Bin G, Gao X, Yan Z, Hong B, Gao S (август 2009 г.). «Онлайн многоканальный интерфейс Brain-Computer на основе SSVEP с использованием метода канонического анализа корреляции». Журнал нейронной инженерии . 6 (4): 046002. Bibcode : 2009jneng ... 6d6002b . doi : 10.1088/1741-2560/6/4/046002 . PMID 194944422 . S2CID 32640699 .

[135] Symonidou ER, Nordin AD, Hairston WD, Ferris DP (апрель 2018 г.). «Влияние кабеля кабеля, площади поверхности электрода и массы электрода на качество сигнала электроэнцефалографии во время движения» . Датчики . 18 (4): 1073. Bibcode : 2018senso..18.1073s . doi : 10.3390/s18041073 . PMC 5948545 . PMID 29614020 .

[136] Wang Y, Wang R, Gao X, Hong B, Gao S (июнь 2006 г.). «Практический интерфейс Brain-Computer на основе VEP». IEEE транзакции по нейронным системам и реабилитационной инженерии . 14 (2): 234–239. doi : 10.1109/tnsre.2006.875576 . PMID 16792302 .

[137] Pfurtscheller G, Müller GR, Pfurtscheller J, Gerner HJ, Rupp R (ноябрь 2003 г.). « Мысль»-контроль функциональной электрической стимуляции, чтобы восстановить захват рук у пациента с тетраплегией ». Нейробиологические буквы . 351 (1): 33–36. doi : 10.1016/s0304-3940 (03) 00947-9 . PMID 14550907 . S2CID 38568963 .

[DoWang2013-138] Do Ah, Wang Pt, King CE, Chun Sn, Nenadic Z (декабрь 2013 г.). «Размещение раздела мозговых компьютеров, контролируемое роботизированной походкой ортоз» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 10 (1): 111. doi : 10.1186/1743-0003-10-111 . PMC 3907014 . PMID 24321081 .

[139] Тема Paraplegia управляет BCI-контролируемым Rogo (4x) на YouTube.com

[140] Алекс Блейни контролирует дешевую рычаг потребительского робота, используя гарнитуру EPOC через серийный реле -порт на YouTube.com

[141] Ранганатха Ситарам, Андреа Кария, Ральф Вейт, Тилман Габер, Джузеппина Рота, Андреа Куэблер и Нильс Бирбаумер (2007) « ФМРИ -компуттер мозга: инструмент для нейробиологических исследований и лечения »

[142] Пеплоу, Марк (27 августа 2004 г.). «Mental Ping-Pong мог бы помочь паразол». News@Nature . doi : 10.1038/news040823-18 .

[143] «Для эксплуатации робота только с помощью мозга, ATR и Honda разрабатывают технологию BMI базы» . Tech-On . 26 мая 2006 г. Архивировано с оригинала 23 июня 2017 года . Получено 22 сентября 2006 года .

[144] Miyawii Y, Uchida H, Yamashita O, Sato MA, Morito Y, Tanabe HC, et et. (Декабрь 2008 г.). «Опрос реконструкции изображения из активности мозга человека использует комбинацию многомасштабных местных декодеров изображения » Нейрон 60 (5): 915–9 Doi : 10.1016/ j.neuron.2008.11.0 PMID 19081384 . S2CID 17327816

[145] Nishimoto S, Vu AT, Naselaris T, Benjamini Y, Yu B, Gallant JL (октябрь 2011 г.). «Реконструирование визуального опыта от активности мозга, вызванного естественными фильмами» . Текущая биология . 21 (19): 1641–1646. doi : 10.1016/j.cub.2011.08.031 . PMC 3326357 . PMID 21945275 .

[146] Ям, Филипп (22 сентября 2011 г.). «Прорыв может позволить другим наблюдать за вашими мечтами и воспоминаниями» . Scientific American . Получено 25 сентября 2011 года .

[147] «Реконструирование визуального опыта от мозговой активности, вызванной естественными фильмами (страница проекта)» . Галантная лаборатория в Калифорнийском университете в Беркли . Архивировано из оригинала 25 сентября 2011 года . Получено 25 сентября 2011 года .

[148] Анвар, Ясмин (22 сентября 2011 г.). «Ученые используют визуализацию мозга, чтобы раскрыть фильмы в нашем уме» . UC Berkeley Новостной центр . Получено 25 сентября 2011 года .

[ieeexplore.ieee.org-149] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Маршалл Д., Койл Д., Уилсон С., Каллаган М. (2013). «Игры, геймплей и BCI: состояние искусства». IEEE транзакции по вычислительному интеллекту и ИИ в играх . 5 (2): 83. doi : 10.1109/tciaig.2013.2263555 . S2CID 206636315 .

[150] «Цели организаторов» . Би -би -си . Получено 19 декабря 2022 года .

[151] Ang KK, Chin Zy, Wang C, Guan C, Zhang H (1 января 2012 г.). «Filter Bank Common Spatial Pattern Algorithm на наборах данных BCI конкуренции IV 2A и 2B» . Границы в нейробиологии . 6 : 39. doi : 10.3389/fnins.2012.00039 . PMC 3314883 . PMID 22479236 .

[152] Fairclough, Stephen H. (январь 2009 г.). «Основы физиологических вычислений» . Взаимодействие с компьютерами . 21 (1–2): 133–145. doi : 10.1016/j.intcom.2008.10.011 . S2CID 16314534 .

[153] Бозиновский С. (2017). «Робототехника по обработке сигналов с использованием сигналов, генерируемых человеческой головой: от новаторских работ до эмуляции цифровых цепей на основе ЭЭГ». Достижения в области дизайна роботов и интеллектуального контроля . Достижения в интеллектуальных системах и вычислениях. Тол. 540. С. 449–462. doi : 10.1007/978-3-319-49058-8_49 . ISBN 978-3-319-49057-1 .

[154] Матот С., Мелми Дж.Б., Ван дер Линден Л., Ван дер Стигчель С. (2016). «Ученик, написанный разумом: интерфейс человека-компьютера, основанный на декодировании скрытого внимания с помощью учтики для зрителей» . Plos один . 11 (2): E0148805. BIBCODE : 2016PLOSO..1148805M . doi : 10.1371/journal.pone.0148805 . PMC 4743834 . PMID 26848745 .

[Telepathy-155] Блэнд, Эрик (13 октября 2008 г.). «Армия развивает« синтетическую телепатию » . Discovery News . Получено 13 октября 2008 года .

[srep01319-156] Pais-Vieira M, Lebeedev M, Kunicki C, Wang J, Nicolelis MA (28 февраля 2013 г.). «Интерфейс мозга к мозгу для обмена сенсомоторной информацией в режиме реального времени» . Научные отчеты . 3 : 1319. BIBCODE : 2013NATSR ... 3E1319P . doi : 10.1038/srep01319 . PMC 3584574 . PMID 23448946 .

[157] Горман, Джеймс (28 февраля 2013 г.). «Одна крыса думает, а другая реагирует» . New York Times . Получено 28 февраля 2013 года .

[158] Образец, Ян (1 марта 2013 г.). «Интерфейс Brain-Brain позволяет крысам обмениваться информацией через Интернет» . Хранитель . Получено 2 марта 2013 года .

[TelepathicComm-159] Кеннеди, язычник (18 сентября 2011 г.). «Киборг в нас всех» . New York Times . Получено 28 января 2012 года .

[160] Селим, Джоселин; Drinkell, Пит (1 ноября 2002 г.). «Бионическое соединение» . Обнаружить . Архивировано из оригинала 6 января 2008 года.

[161] Джаймо, Кара (10 июня 2015 г.). «Связь нервной системы приводит к телепатическому удержанию рук» . Атлас Осусура .

[162] Warwick, K, Gasson, M, Hutt, B, Goodhew, I, Kyberd, P, Schulzrinne, H и Wu, x: «Общение с мыслью и контроль: первый шаг с использованием радиотелеграфии», IEE COURTINGINGS ON COMMENTIONS, 151 (3 ), с.185–189, 2004

[doi10.1001/archneur.60.10.1369|noedit-163] Warwick K, Gasson M, Hutt B, Goodhew I, Kyberd P, Andrews B, et al. (Октябрь 2003 г.). «Применение технологии имплантата для кибернетических систем» . Архив неврологии . 60 (10): 1369–1373. doi : 10.1001/archneur.60.10.1369 . PMID 14568806 .

[consciousbraintobrain-164] Grau C, Ginhoux R, Riera A, Nguyen TL, Chauvat H, Berg M, et al. (2014). «Сознательное общение от мозга и мозга у людей с использованием неинвазивных технологий» . Plos один . 9 (8): E105225. BIBCODE : 2014PLOSO ... 9J5225G . doi : 10.1371/journal.pone.0105225 . PMC 4138179 . PMID 25137064 .

[165] Mazzatenta A, Giugliano M, Campidelli S, Gambazzi L, Businaro L, Markram H, et al. (Июнь 2007 г.). «Интерфейные нейроны с углеродными нанотрубками: перенос электрического сигнала и синаптическая стимуляция в культивируемых цепях мозга» . Журнал нейробиологии . 27 (26): 6931–6936. doi : 10.1523/jneurosci.1051-07.2007 . PMC 6672220 . PMID 17596441 .

[166] Ученые Caltech разрабатывают First Neurochip , Caltech, 26 октября 1997 г.

[167] Сандхана, Лакшми (22 октября 2004 г.). «Придя к мозгу рядом с тобой» . Проводные новости . Архивировано из оригинала 10 сентября 2006 года.

[168] « Мозг» в блюде летит симулятор полета » . CNN . 4 ноября 2004 г.

[169] «Дэвид Пирс - человечество плюс» . 5 октября 2017 года . Получено 30 декабря 2021 года .

[170] Stoica A (2010). «Предположения о роботах, киборгах и телеприезде» . YouTube . Архивировано из оригинала 28 декабря 2021 года . Получено 28 декабря 2021 года .

[171] «Эксперты, чтобы« переопределить будущее »в Humanity+ @ Caltech» . Курцвейл . Получено 30 декабря 2021 года .

[172] WO2012100081A2 , Stoica, Adrian, «Агрегация биосигналов от нескольких человек для достижения коллективного результата», выпущено 2012-07-26

[173] Wang Y, Jung TP (31 мая 2011 г.). «Совместный интерфейс мозга-компьютер для повышения производительности человека» . Plos один . 6 (5): E20422. Bibcode : 2011ploso ... 620422W . doi : 10.1371/journal.pone.0020422 . PMC 3105048 . PMID 21655253 .

[174] Eckstein MP, Das K, Pham BT, Peterson MF, Abbey CK, Sy JL, Giesbrecht B (январь 2012 г.). «Нейронное декодирование коллективной мудрости с помощью многопрочных вычислений». Нейроамиж . 59 (1): 94–108. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.07.009 . PMID 21782959 . S2CID 14930969 .

[175] Stoica A (сентябрь 2012 г.). «Мультиминд: мульти-мозговое слияние сигнала, чтобы превзойти силу одного мозга» . 2012 Третья Международная конференция по развивающимся технологиям безопасности . С. 94–98. doi : 10.1109/est.2012.47 . ISBN 978-0-7695-4791-6 Полем S2CID 6783719 .

[176] «Снова парализован» . MIT Technology Review . Получено 8 декабря 2023 года .

[177] «Гейл - вход в продукт» . Galeapps.gale.com . Получено 8 декабря 2023 года .

[178] Ienca, Marcello; Haselager, Pim (июнь 2016 г.). «Взлом мозга: технология взаимодействия с компьютером мозга и этика нейросезопасности» . Этика и информационные технологии . 18 (2): 117–129. doi : 10.1007/s10676-016-9398-9 . S2CID 5132634 .

[179] Штейнерт, Штеффен; Фридрих, Орсоля (1 февраля 2020 года). «Проводные эмоции: этические проблемы аффективных интерфейсов мозга и коммутеров» . Научная и инженерная этика . 26 (1): 351–367. doi : 10.1007/s11948-019-00087-2 . ISSN 1471-5546 . PMC 6978299 . PMID 30868377 .

[180] Клаузен, Йенс (1 февраля 2009 г.). «Человек, машина и между ними» . Природа . 457 (7233): 1080–1081. Bibcode : 2009natur.457.1080c . doi : 10.1038/4571080a . ISSN 0028-0836 . PMID 19242454 . S2CID 205043226 .

[181] Хаселагер, Пим; Влек, Рутгер; Хилл, Джереми; Nijboer, Femke (1 ноября 2009 г.). «Примечание об этических аспектах BCI» . Нейронные сети . Интерфейс мозговой машины. 22 (9): 1352–1357. doi : 10.1016/j.neunet.2009.06.046 . HDL : 2066/77533 . ISSN 0893-6080 . PMID 19616405 .

[182] Аттиа, Марк А.; Фара, Марта Дж. (15 мая 2014 г.). «Умы, материнские платы и деньги: футуризм и реализм в нейроэтике технологий BCI» . Границы в системах нейробиологии . 8 : 86. doi : 10.3389/fnsys.2014.00086 . ISSN 1662-5137 . PMC 4030132 . PMID 24860445 .

[183] Nijboer, Femke; Клаузен, Йенс; Эллисон, Брендан З.; Haselager, Pim (2013). «Опрос Asilomar: мнения заинтересованных сторон по этическим вопросам, связанным с взаимодействием мозга-компьютера» . Нейроэтика . 6 (3): 541–578. doi : 10.1007/s12152-011-9132-6 . ISSN 1874-5490 . PMC 3825606 . PMID 24273623 .

[Sony_patent_neural_interface-184] «Sony Patent Neural Interface» . Архивировано из оригинала 7 апреля 2012 года.

[185] "Mind Games" . Экономист . 23 марта 2007 г.

[186] «Страница продукта Game Controller Nia» . OCZ Technology Group . Получено 30 января 2013 года .

[Mind_reading_is_on_the_market-187] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Li S (8 августа 2010 г.). «Чтение разума на рынке» . Los Angeles Times . Архивировано с оригинала 4 января 2013 года.

[188] Фрулингер, Джошуа (9 октября 2008 г.). «Мозги с Neurosky и Square Enix JudeCca Control Game» . Engadget . Получено 29 мая 2012 года .

[189] Новые игры, работающие на мозговых волнах . Physorg.com (10 января 2009 г.). Получено 12 сентября 2010 года.

[190] Снайдер, Майк (7 января 2009 г.). «Поклонники« Звездных войн »« Toy Trains », чтобы использовать силу» . USA сегодня . Получено 1 мая 2010 года .

[emotive-191] «Эмоциональная домашняя страница» . Emotiv.com . Получено 29 декабря 2009 года .

[192] « Некомими» выбрал «Журнал времени» / «50 лучших изобретений года » . Нейровина. 22 ноября 2011 года. Архивировано с оригинала 25 января 2012 года.

[193] «Обновления и новости Lifesuit - они будут ходить» . Они challwalk.org . Получено 19 декабря 2016 года .

[194] "SmartphoneBci" . GitHub . Получено 5 июня 2018 года .

[195] "Ssvep_keyboard" . GitHub . Получено 5 апреля 2017 года .

[196] Проталинский, Эмиль (8 декабря 2020 г.). «NextMind поставляется в своем комплекте Dev Computer Interface в реальном времени за 399 долларов» . VentureBeat . Получено 8 сентября 2021 года .

[197] Этерингтон, Даррелл (21 декабря 2020 г.). «Комплект Dev NextMind для контролируемых разумами вычислений предлагает редкий фактор« вау »в технологии» . TechCrunch . Получено 1 апреля 2024 года .

[198] "Добро пожаловать NextMind!" Полем ar.snap.com . Получено 31 мая 2024 года .

[199] «Размещавание мозга -компьютера (BCI), исследуйте нейробиологию - Pieeg» . Пирог Архивировано из оригинала 15 августа 2024 года . Получено 15 августа 2024 года .

[200] «Дорожная карта - Bnci Horizon 2020» . Bnci-Horizon-2020.eu . Получено 5 мая 2019 года .

[bncihorizon2020-201] Brunner C, Birbaumer N, Blankertz B, Guger C, Kübler A, Mattia D, et al. (2015). «Bnci Horizon 2020: к дорожной карте для сообщества BCI» . Благословные интерфейсы . 2 : 1–10. doi : 10.1080/2326263X.2015.1008956 . HDL : 1874/350349 . S2CID 15822773 .

[202] Эллисон Бз, Данн С., Либ Р., Миллан Дж., Ниджхолт А. (2013). На пути к практическим интерфейсам мозговых компьютеров: преодоление разрыва от исследований к реальным приложениям . Берлин Гейдельберг: Springer Verlag. ISBN 978-3-642-29746-5 .

[203] Edlinger G, Allison BZ, Guger C (2015). «Сколько людей могли бы использовать систему BCI?». В Кансаку К., Коэн Л., Бирбаумер Н. (ред.). Клинические системы нейробиология . Токио: Pringer Verlag Japan. С. 33–66. ISBN 978-4-431-55037-2 .

[204] Chatelle C, Chennu S, Noirhomme Q, Cruse D, Owen AM, Laureys S (2012). «Бризом-компьютер взаимодействует при расстройствах сознания». Травма мозга . 26 (12): 1510–1522. doi : 10.3109/02699052.2012.698362 . HDL : 2268/162403 . PMID 22759199 . S2CID 6498232 .

[BolyMassimini2012-205] Боли М., Массимина М., Гарридо М.И., Госсеры О., Нуархомм К., Лаурис С., Содду А. (2012). «Связь мозга при расстройствах сознания». Связь мозга . 2 (1): 1–10. doi : 10.1089/brain.2011.0049 . HDL : 2268/131984 . PMID 22512333 . S2CID 6447538 .

[206] Гибсон Р.М., Фернандес-Эсхо Д., Гонсалес-Лара Л.Е., Кван Б., Ли Д.Х., Оуэн А.М., Крус Д. (2014). «Многочисленные задачи и методы нейровизуализации увеличивают вероятность обнаружения скрытого осознания у пациентов с расстройствами сознания» . Границы в нейробиологии человека . 8 : 950. DOI : 10.3389/fnhum.2014.00950 . PMC 4244609 . PMID 25505400 .

[207] Risetti M, Formisano R, Toppi J, Quitadamo LR, Bianchi L, Astolfi L, et al. (2013). «Об обнаружении ERPS при расстройствах реабилитации сознания» . Границы в нейробиологии человека . 7 : 775. DOI : 10.3389/fnhum.2013.00775 . PMC 3834290 . PMID 24312041 .

[208] Silvoni S, Ramos-Murguialday A, Cavinato M, Volpato C, Cisotto G, Turolla A, et al. (Октябрь 2011). «Благословное интерфейс на инсульте: обзор прогресса». Клиническая ЭЭГ и нейробиология . 42 (4): 245–252. doi : 10.1177/155005941104200410 . PMID 22208122 . S2CID 37902399 .

[209] Leamy DJ, Kocijan J, Domijan K, Duffin J, Roche RA, Commins S, et al. (Январь 2014). «Исследование функций ожидания во время выздоровления после инсульта - последствия для BCI -связанной нейрореабилитационной терапии » Журнал нейрогиингии и реабилитации 11 : 9. doi : 10.1186/ 1743-0003-11-9 3996183PMC 24468185PMID

[210] Tung SW, Guan C, Ang KK, Phua KS, Wang C, Zhao L, et al. (Июль 2013). «Моторные изображения BCI для реабилитации инсульта верхней конечности: оценка записей ЭЭГ с использованием анализа когерентности». 35 -я ежегодная Международная конференция Инженерной и биологической общества IEEE (EBCC) . Тол. 2013. С. 261–264. doi : 10.1109/embc.2013.6609487 . ISBN 978-1-4577-0216-7 Полем PMID 24109674 . S2CID 5071115 .

[211] Bai Z, Fong KN, Zhang JJ, Chan J, Ting KH (апрель 2020 г.). «Непосредственные и долгосрочные последствия реабилитации верхней конечности на основе BCI после инсульта: систематический обзор и метаанализ» . Журнал нейроинженерии и реабилитации . 17 (1): 57. doi : 10.1186/s12984-020-00686-2 . PMC 7183617 . PMID 32334608 .

[212] Ремсик А., Янг Б., Вермилия Р., Кихофер Л., Абрамс Дж., Эвандер Элмор С. и др. (Май 2016 г.). «Обзор прогрессирования и будущих последствий раздела интерфейса мозга для восстановления моторной функции дистальной верхней конечности после удара» . Экспертный обзор медицинских устройств . 13 (5): 445–454. doi : 10.1080/174344440.2016.1174572 . PMC 5131699 . PMID 27112213 .

[213] Monge-Pereira E, Ibañez-Pereda J, Alguacil-Diego IM, Serrano Ji, Spottorno-Rubio MP, Molina-Rueda F (сентябрь 2017 г.). «Использование электроэнцефалографии интерфейсных систем с помощью мозговых компьютеров в качестве реабилитационного подхода для функции верхней конечности после инсульта: систематический обзор» . PM & R. 9 (9): 918–932. doi : 10.1016/j.pmrj.2017.04.016 . PMID 28512066 . S2CID 20808455 .

[214] Sabathiel N, Irimia DC, Allison BZ, Guger C, Edlinger G (17 июля 2016 г.). «Парная ассоциативная стимуляция с интерфейсами мозга-компьютера: новая парадигма для реабилитации инсульта». Основы дополненного познания: нейроэргономика и операционная нейробиология . Заметки лекции в информатике. Тол. 9743. С. 261–272. doi : 10.1007/978-3-319-39955-3_25 . ISBN 978-3-319-39954-6 .

[215] Riccio A, Pichiorri F, Schettini F, Toppi J, Risetti M, Formisano R, et al. (2016). «Интерфейный мозг с компьютером для улучшения общения и реабилитации после повреждения мозга». Интерфейсы мозговых компьютеров: лабораторные эксперименты для реальных приложений . Прогресс в исследовании мозга. Тол. 228. С. 357–387. doi : 10.1016/bs.pbr.2016.04.018 . ISBN 978-0-12-804216-8 Полем PMID 27590975 .

[216] Várkuti B, Guan C, Pan Y, Phua KS, Ang KK, Kuah CW, et al. (Январь 2013). «Изменения состояния покоя в функциональной связности коррелируют с восстановлением движения для BCI и робота с помощью верхней экспрессии после инсульта». Нейрореабилитация и восстановление нейронного нерва . 27 (1): 53–62. doi : 10.1177/1545968312445910 . PMID 22645108 . S2CID 7120989 .

[217] Молодой Б.М., Нигогосин З., Ремсик А., Уолтон Л.М., Сонг Дж., Наир В.А. и др. (2014). «Изменения в функциональной связности коррелируют с поведенческим приростом у пациентов с инсультом после терапии с использованием устройства интерфейса мозга-компьютера» . Границы в нейроинженерии . 7 : 25. doi : 10.3389/fneng.2014.00025 . PMC 4086321 . PMID 25071547 .

[:6-218] Jump up to: ^а ^{беременный} Юань К., Чен С., Ван Х, Чу В.К., Тонг Р.К. (январь 2021 г.). «Тренировочное влияние BCI на хроническое инсульт коррелирует с функциональной реорганизацией в моторных областях: одновременное исследование ЭЭГ и МРТ» . Наук о мозге . 11 (1): 56. doi : 10.3390/Brainsci11010056 . PMC 7824842 . PMID 33418846 .

[219] Mrachacz-Kersting N, Voigt M, Stevenson AJ, Aliakbaryhosseinabadi S, Jiang N, Dremstrup K, Farina D (ноябрь 2017). «Влияние типа афферентной обратной связи, рассчитанная на моторные изображения на индукцию кортикальной пластичности». Исследование мозга . 1674 : 91–100. doi : 10.1016/j.brainres.2017.08.025 . HDL : 10012/12325 . PMID 28859916 . S2CID 5866337 .

[220] Opie N (2 апреля 2019 г.). «Обзор исследований» . Университет Мельбурнской медицины . Университет Мельбурна . Получено 5 декабря 2019 года .

[221] Оксли Т.Дж., Опи Н.Л., Джон С.Е., Ринд Г.С., Ронайн С.М., Уилер Т.Л. и др. (Март 2016 г.). «Минимально инвазивная эндоваскулярная стентная электродная массива для высокой точки, хронические записи коры нейронной активности». Nature Biotechnology . 34 (3): 320–327. doi : 10.1038/nbt.3428 . PMID 26854476 . S2CID 205282364 .

[222] «Синхрон начинает испытать технологию нервного интерфейса стентрода» . Вердикт медицинские устройства. 22 сентября 2019 года . Получено 5 декабря 2019 года .

[223] Radzik I, Miziak B, Dudka J, Choscińska-Krawczyk M, Czuczwar SJ (июнь 2015 г.). «Перспективы профилактики эпилептогенеза». Фармакологические отчеты . 67 (3): 663–668. Doi : 10.1016/j.pharep.2015.01.016 . PMID 25933984 . S2CID 31284248 .

[224] Ritaccio A, Brunner P, Gunduz A, Hermes D, Hirsch LJ, Jacobs J, et al. (Декабрь 2014). «Материалы пятого международного семинара по достижениям в области электрокортикографии» . Эпилепсия и поведение . 41 : 183–192. doi : 10.1016/j.yebeh.2014.09.015 . PMC 4268064 . PMID 25461213 .

[KimSilk-225] Ким Д.Х., Вивенти Дж., Амсден Дж.Дж., Сяо Дж., Вигеланд Л., Ким Ю.С. и др. (Июнь 2010 г.). «Распущенные пленки шелкового фиброина для ультратиновой конформной биоинтегрированной электроники» . Природные материалы . 9 (6): 511–517. Bibcode : 2010natma ... 9..511k . doi : 10.1038/nmat2745 . PMC 3034223 . PMID 20400953 .

[Boppart-226] Boppart SA, Wheeler BC, Wallace CS (январь 1992 г.). «Гибкая перфорированная микроэлектродная матрица для расширенных нейронных записей». IEEE транзакции на биологическую инженерию . 39 (1): 37–42. doi : 10.1109/10.108125 . PMID 1572679 . S2CID 36593459 .

[227] Thompson CH, Zoratti MJ, Langhals NB, Purcell EK (апрель 2016 г.). «Регенеративные интерфейсы электродов для нейронных протезов» . Тканевая инженерия. Часть B, обзоры . 22 (2): 125–135. doi : 10.1089/ten.teb.2015.0279 . PMID 26421660 .

[Rabaey-228] Jump up to: ^а ^{беременный} Рабаи Дж. М. (сентябрь 2011 г.). «Много-машины интерфейсы как новая граница в экстремальной миниатюризации». Слушания Европейской конференции по исследованию твердотельных устройств 2011 года (ESSDERC) . С. 19–24. doi : 10.1109/essderc.2011.6044240 . ISBN 978-1-4577-0707-0 Полем S2CID 47542923 .

[229] Warneke B, Last M, Liebowitz B, Pister KS (январь 2001 г.). «Умная пыль: общение с компьютером с кубическим миллиметром». Компьютер 34 (1): 44–51. doi : 10.1109/2.895117 . ISSN 0018-9162 . S2CID 21557 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[ 50 ]

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[ 60 ]

[ 61 ]

[ 62 ]

[ 63 ]

[ 64 ]

[ 65 ]

[ 66 ]

[ 67 ]

[ 68 ]

[ 69 ]

[ 70 ]

[ 71 ]

[ 72 ]

[ 73 ]

[ 74 ]

[ 75 ]

[ 76 ]

[ 77 ]

[ 78 ]

[ 79 ]

[ 80 ]

[ 81 ]

[ 82 ]

[ 83 ]

[ 84 ]

[ 85 ]

[ 86 ]

[ 87 ]

[ 88 ]

[ 89 ]

[ 90 ]

[ 91 ]

[ 92 ]

[ 93 ]

[ 94 ]

[ 95 ]

[ 96 ]

[ 97 ]

[ Примечание 1 ]

[ 99 ]

[ 100 ]

v Т и Интерфейс мозга - Компьютер
Technologies	Biomechatronics Brain implant BrainGate Brainport Cyberware Exocortex Intelligence amplification Isolated brain Neuroprosthetics Neurotechnology Optogenetics Sensory substitution Stentrode Synthetic telepathy
Scientific phenomena	Electrocorticography (ECoG) Neural ensemble Neuroplasticity
Disciplines	Cognitive science Cognitive neuroscience Computational neuroscience NBIC Neural engineering Neuroscience
Speculative	Brain transplant Cyborg Mind uploading
People	Charles Stross Douglas Engelbart Hugh Herr J. C. R. Licklider Kevin Warwick Matt Nagle Merlin Donald Miguel Nicolelis Peter Kyberd Steve Mann Vernor Vinge Yoky Matsuoka Edward Boyden
Other	Human enhancement Neurohacking Simulation hypothesis Transhumanism Walk Again Project
Category Commons

v Т и Нейробиология
Outline History
Basic science	Behavioral epigenetics Behavioral genetics Brain mapping Brain-reading Cellular neuroscience Computational neuroscience Connectomics Imaging genetics Integrative neuroscience Molecular neuroscience Neural decoding Neural engineering Neuroanatomy Neurobiology Neurochemistry Neuroendocrinology Neurogenetics Neuroinformatics Neurometrics Neuromorphology Neurophysics Neurophysiology Systems neuroscience
Clinical neuroscience	Behavioral neurology Clinical neurophysiology Epileptology Neurocardiology Neuroepidemiology Neurogastroenterology Neuroimmunology Neurointensive care Neurology Neuro-oncology Neuro-ophthalmology Neuropathology Neuropharmacology Neuroprosthetics Neuropsychiatry Neuroradiology Neurorehabilitation Neurosurgery Neurotology Neurovirology Nutritional neuroscience Psychiatry
Cognitive neuroscience	Affective neuroscience Behavioral neuroscience Chronobiology Molecular cellular cognition Motor control Neurolinguistics Neuropsychology Sensory neuroscience Social cognitive neuroscience
Interdisciplinary fields	Consumer neuroscience Cultural neuroscience Educational neuroscience Evolutionary neuroscience Global neurosurgery Neuroanthropology Neural engineering Neurobiotics Neurocriminology Neuroeconomics Neuroepistemology Neuroesthetics Neuroethics Neuroethology Neurohistory Neurolaw Neuromarketing Neuromorphic engineering Neurophenomenology Neurophilosophy Neuropolitics Neurorobotics Neurotheology Paleoneurobiology Social neuroscience
Concepts	Brain–computer interface Development of the nervous system Neural network (artificial) Neural network (biological) Detection theory Intraoperative neurophysiological monitoring Neurochip Neurodegenerative disease Neurodevelopmental disorder Neurodiversity Neurogenesis Neuroimaging Neuroimmune system Neuromanagement Neuromodulation Neuroplasticity Neurotechnology Neurotoxin Self-awareness
Category Commons

v Т и Нейропсихология
Topics	Brain–computer interface Brain regions Clinical neuropsychology Cognitive neuroscience Human brain Misconceptions Neuroanatomy Neurophysiology Phrenology Traumatic brain injury
Brain functions	Arousal Attention Consciousness Decision making Executive functions Learning Memory Motor coordination Natural language Perception Planning Problem solving Thought
People	Arthur Lester Benton David Bohm António Damásio Phineas Gage Norman Geschwind Elkhonon Goldberg Kurt Goldstein Donald O. Hebb Kenneth Heilman Edith Kaplan Muriel Lezak Benjamin Libet Rodolfo Llinás Alexander Luria Brenda Milner Karl H. Pribram Oliver Sacks Roger Wolcott Sperry H. M. K. C.
Tests	Bender-Gestalt Test Benton Visual Retention Test Clinical Dementia Rating Continuous Performance Task Glasgow Coma Scale Hayling and Brixton tests Johari window Lexical decision task Mini–mental state examination Stroop effect Wechsler Adult Intelligence Scale Wisconsin card sorting
Category Commons Philosophy portal Psychology portal