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内容大纲
本书是脑-机接口(BCI)的经典著作，自在缩小BCI研究与实际应用之间的差距，推动BCI技术走出实验室，走向实际应用。主要介绍和论述实用化BC传感器及其信号处理，实用化BCI的设备、应用及用户群体，BCI实际应用接口和环境，实用化BCI基础设施建设中新出现的问题。
鉴于BCI研发和应用的跨学科性质，本书不仅可供从事BCI研发的人员参考，也可供受认知与神经科学启发的人工智能（包括类脑计算、脑机智能融合等方向）的研发人员参考；本书还可作为高等院校及科研院所C1课程的参考书，以供高年级本科生、硕士和博士研究生学习和参考。 -
作者介绍
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目录
译者序
前言
第1章 BCI现状及进展：概述、分析和建议
1.1 引言
1.2 本书概述
1.2.1 第1部分概述
1.2.2 第2部分概述
1.2.3 第3部分概述
1.2.4 第4部分概述
1.3 预测和建议
1.4 总结
参考文献
第1部分 传感器、信号和信号处理
第2章 混合光-电BCI：实践和可能性
2.1 引言
2.2 EEG与fNIRS的基本生理起源
2.2.1 脑电的起源
2.2.2 fNIRS响应的起源
2.3 信号模型
2.3.1 血管响应建模
2.3.2 分光光度转换
2.3.3 合成信号的生成
2.4 公开（外显）的和想象（内隐）的运动任务期间EEG-fNIRS联合测量
2.4.1 fNIRS/EEG传感器
2.4.2 实验描述
2.4.3 信号处理
2.4.4 结果
2.5 结论
参考文献
第3章 BCI中的组合分类技术
3.1 引言
3.2 理论背景
3.2.1 模式识别方法：组合的定义和背景
3.2.2 融合的模式识别视角
3.2.3 为组合的优势打下扎实的基础
3.3 组合和融合的层次
3.3.1 特征级联
3.3.2 分类级联
3.3.3 分类融合
3.3.4 决策融合
3.4 组合的类型
3.4.1 分类器组合
3.4.2 堆叠式组合
3.4.3 多导联组合
3.4.4 多模态组合
3.5 重采样策略
3.5.1 数据集划分
3.5.2 特征空间划分
3.5.3 信号分割
3.6 融合算子
3.6.1 基于样本的融合
3.6.2 时域融合算子
3.7 总结组合所得的结果
3.8 结论
参考文献
第4章 采用独立成分分析提升BCI性能
4.1 引言
4.2 ICA在EEG信号处理中的应用
4.3 ICA在BCI系统中的应用
4.3.1 伪迹剔除
4.3.2 提高任务相关脑电信号的信噪比
4.3.3 选择电极
4.4 基于ICA的零训练BCI
4.4.1 实验和数据记录
4.4.2 方法
4.4.3 结果
4.5 讨论和总结
参考文献
第5章 皮层脑电（ECoG）电极在BCI应用中的长期使用
5.1 引言：从术前诊断到运动解码
5.2 ECoG电极的方法和技术
5.3 用于BCI的ECoG信号
5.4 用于BCI的多通道ECoG阵列
5.4.1 激光加工电极的制造
5.4.2 第一个研究的生物评价/结果
5.5 可长期植入的无线系统
参考文献
第2部分 设备、应用和用户
第6章 设备、应用和用户介绍：基于共享控制技术的实用BCI
6.1 引言
6.2 当前和新兴的用户群体
6.3 BCI设备和应用场景
6.3.1 通信和控制
6.3.2 运动替代：恢复抓取功能
6.3.3 娱乐和游戏
6.3.4 运动康复与运动恢复
6.3.5 心理状态监测
6.3.6 混合BCI
6.4 基于共享控制技术的实用BCI：面向移动性控制
6.4.1 运动残疾患者控制的临场感遥操作机器人
6.4.2 BCI控制轮椅
6.5 利用EEG错误电位实现手势识别系统的自适应
6.6 结论
参考文献
第7章 BCI在手部运动功能康复中的应用
7.1 引言
7.2 脊髓损伤患者手部运动功能的康复：脑控神经假肢
7.2.1 上肢的功能性电刺激
7.2.2 BCI与FES技术相结合
7.3 脑卒中后手部运动功能的康复：基于BCI的附加干预
7.3.1 BCI在脑卒中康复中的应用：最新进展
7.3.2 FES在脑卒中上肢康复中的应用
7.3.3 BCI与FES技术相结合在康复临床中的应用：一种整合方法
7.4 结论与展望
参考文献
第8章 以用户为中心的BCI研发设计
8.1 基于技术的残疾人辅助解决方案
8.1.1 理解和界定残疾
8.1.2 辅助技术和BCI
8.2 以用户为中心的BCI研发方案
8.2.1 以用户为中心的设计原则
8.2.2 在BCI研究中与最终用户合作
8.3 BCI支持或替换现有AT解决方案
8.4 结论
参考文献
第9章 设计未来BCI：超越比特率
9.1 引言
9.2 BCI的控制特性
9.2.1 BCI范式的特定问题
9.2.2 克服BCI局限性的方法
9.3 BCI从可用性研究到神经工效学优化
9.3.1 ERP相关决定因素的现有文献
9.3.2 美学、互动隐喻、可用性和性能
9.4 共享控制
9.5 创建有效的应用结构：三级任务
9.5.1 低层级：BCI控制信号
9.5.2 中间层级：应用
9.5.3 高层级：用户
9.6 吸引终端用户与期望的作用
9.7 研究交互：原型和仿真
9.7.1 展示用户需求的低保真原型
9.7.2 面向设计与开发的高保真模拟
9.8 结论
参考文献
第10章 BCI与虚拟现实相结合：面向新的应用和改进的BCI
10.1 引言
10.2 VR和BCI控制的基本原理
10.2.1 VR的定义
10.2.2 基于BCI的VR应用的总体架构
10.3 BCI控制的VR应用评述
10.3.1 运动想象控制的VR环境
10.3.2 基于SSVEP的VR/AR环境
10.3.3 基于P300的VR控制
10.4 VR对BCI的影响
10.5 结论
参考文献
第3部分 应用接口和环境
第11章 BCI与用户体验评价
11.1 引言
11.2 BCI用户体验评价的现状
11.2.1 用户体验影响BCI
11.2.2 BCI影响用户体验
11.3 将HCI用户体验评价应用于BCI
11.3.1 观测分析
11.3.2 神经生理测量
11.3.3 访谈和问卷调查
11.3.4 其他方法
11.4 案例研究
11.4.1 案例研究：意识控制羊
11.4.2 案例：仓鼠实验室
11.5 讨论和结论
参考文献
第12章 多模态交互和多任务环境下的BCI框架
12.1 引言
12.2 在双重任务环境中使用BCI面临的挑战
12.3 组合BCI
12.4 在多模态用户接口中集成BCI：相关问题
12.5 讨论和结论
参考文献
第13章 脑电激活的人机交互及应用
13.1 引言
13.2 脑状态识别算法和系统
13.2.1 医疗应用的神经反馈系统
13.2.2 神经反馈系统的信号处理算法
13.2.3 神经反馈系统用于增强效能
13.2.4 情感识别算法
13.3 时空分形方法
13.3.1 用于可视化分析的脑电三维映射
13.3.2 基于分形的方法
13.3.3 实时脑状态识别
13.3.4 特征提取
13.4 实时脑电激活的应用
13.4.1 神经反馈训练系统
13.4.2 基于实时脑电的情感监测与识别
13.5 结论
参考文献
第14章 视觉诱发电位的相位检测在BCI中的应用
14.1 引言
14.2 信号处理和模式识别方法
14.2.1 空间滤波
14.2.2 相位同步分析
14.3 实验证据
14.3.1 最佳刺激频率
14.3.2 BCI操作的标定
14.3.3 BCI操作和信息传输速率
14.4 讨论和结论
参考文献
第15章 干电极脑电传感器能否提高基于SMR、P300和SSVEP的BCI的可用性
15.1 BCI研究的动机
15.2 方法
15.3 实验设置
15.4 P300的BCI
15.5 运动想象
15.6 SSVEP的BCI
15.7 结果
15.8 P300实验范式
15.9 运动想象的干电极
15.10 SSVEP训练
15.11 讨论
参考文献
第4部分 实用的BCI基础设施：新出现的问题
第16章 BCI软件平台
16.1 引言
16.2 BCI
16.3 OpenViBE
16.4 TOBI
16.5 BCILAB
16.6 BCI++
16.7 xBCI
16.8 BF++
16.9 Pyff
16.10 总结
参考文献
第17章 重要问题：报告BCI性能的准则
17.1 引言
17.2 性能指标
17.2.1 混淆矩阵
17.2.2 正确率和错误率
17.2.3 Cohen's Kappa
17.2.4 敏感性和特异性
17.2.5 F-测量
17.2.6 相关系数
17.3 分类的重要性
17.3.1 随机分类的理论水平
17.3.2 置信区间
17.3.3 总结
17.4 包含时间的性能指标
17.5 估计离线数据的性能指标
17.5.1 数据集操作
17.5.2 注意事项
17.6 假设检验
17.6.1 学生t检验与方差分析
17.6.2 重复测量
17.6.3 多重比较
17.6.4 报告结果
17.7 结论
参考文献
第18章 混合BCI的原理
18.1 引言
18.2 基于两种不同EEG BCI的hBCI
18.2.1 基于ERD和诱发电位的BCI
18.2.2 基于运动想象和SSVEP相结合的BCI控制2自由度人工上肢
18.3 基于EEG BCI和非EEG BCI的hBCI
18.4 基于EEG BCI和其他生物信号的hBCI
18.4.1 心率变化用于SSVEP-BCI的电源开/关
18.4.2 大脑活动与肌肉活动的融合
18.5 基于EEG BCI和EEG监测的hBCI
18.6 基于EEG BCI和其他信号的hBCI
18.7 展望：基于EEG BCI、EEG监测和其他生物信号的hBCI
18.8 结论与未来工作
参考文献
第19章 非视觉和多感觉BCI系统：现状和未来
19.1 引言
19.2 基于P300的BCI系统
19.2.1 P300矩阵拼写器
19.2.2 超越“矩阵”布局范式：其他Oddball范式
19.2.3 基于触觉P300的BCI
19.3 基于稳态诱发响应的BCI
19.3.1 听觉稳态响应
19.3.2 触觉稳态响应
19.4 用皮层慢电位控制BCI
19.5 感觉运动节律和不同的心理任务
19.5.1 运动想象的可听化
19.5.2 运动想象的体感反馈
19.5.3 基于音乐和节奏想象的BCI
19.5.4 基于语音的BCI
19.5.5 概念性BCI
19.6 多感觉BCI研究的新方向
19.6.1 视觉P300 BCI与其他模态相结合
19.6.2 视觉SSVEP-BCI与其他模态相结合
19.6.3 视觉反馈与其他模态相结合
19.6.4 心理任务和多感觉反馈
19.7 总结
参考文献
第20章 用BioGauges工具集表征BCI的控制
20.1 引言
20.2 BCI使用的关键因素
20.3 表征BCI系统的特征
20.3.1 BioGauges与可控性
20.3.2 转换器分类
20.3.3 BioGauges实验系统
20.3.4 分析方法
20.3.5 验证
20.4 结论与展望
参考文献
后记
彩图
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