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从读脑到调脑:基于心理学视角的脑机接口神经调控应用与机制
1
作者
陈兆劼
王国芳
《心理科学进展》
北大核心
2025年第10期1745-1765,共21页
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种通过采集、解码和反馈神经信号,构建大脑与外部设备直接通信通道的交互技术,为理解和扩展心智潜能开辟了全新的路径。本研究探索了BCI技术在认知增强和心理治疗领域的理论基础与临床应用,...
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种通过采集、解码和反馈神经信号,构建大脑与外部设备直接通信通道的交互技术,为理解和扩展心智潜能开辟了全新的路径。本研究探索了BCI技术在认知增强和心理治疗领域的理论基础与临床应用,构建了长期使用BCI对心理适应性的伦理分析模型,提出了“技术依赖风险指数”(TDRI)以量化技术依赖对个体心理自主性的潜在影响;结合人工智能(AI)和虚拟现实(VR)技术等前沿技术,为复杂心理过程的干预提供了可能的创新解决方案。未来研究需进一步提升BCI应用“人性化”体验,深入探讨技术依赖对心理自主性和情绪调节的长期影响,并利用注意、记忆等认知心理理论和神经可塑性理论指导BCI解码特征选择和神经反馈设计,构建更灵活、个性化的心理学干预范式。
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关键词
脑机接口
认知增强
心理治疗
神经
可塑性
神经编解码
技术依赖风险指数
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职称材料
大规模神经记录的峰电位聚类算法(特邀)
2
作者
徐明亮
李芳媛
+1 位作者
马浩然
何飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1-34,共34页
峰电位聚类是指在进行细胞外神经记录时,从神经电极记录中检测、聚类并确认出不同峰电位信号,并以一定的可靠度与假定的不同神经元对应。它是对细胞外神经记录进行预处理分析的基本步骤,也是神经科学中神经解码的首要步骤,更是当前高带...
峰电位聚类是指在进行细胞外神经记录时,从神经电极记录中检测、聚类并确认出不同峰电位信号,并以一定的可靠度与假定的不同神经元对应。它是对细胞外神经记录进行预处理分析的基本步骤,也是神经科学中神经解码的首要步骤,更是当前高带宽脑机接口(BCI)的重要研究方向之一。传统峰电位聚类包括峰电位检测、峰电位对齐、特征提取、特征聚类等步骤。当前,随着神经电极数量和密度不断增加,神经记录的规模呈爆炸式增长,这对峰电位聚类算法的效率和精度提出重大挑战。此外,针对现有峰电位聚类算法特征提取和表征能力不强、信噪比低、信息混叠等问题,各种算法增强方案乃至人工智能和大数据峰电位聚类方案应运而生,极大促进了对大脑复杂原理和工作机制的理解。研究首先概述侵入式BCI、神经编解码与峰电位聚类的相关性,接着阐述了各类峰电位聚类算法的原理和一般过程,并探讨了大脑神经信号与具体行为的映射关系与应用,最后展望了未来神经编解码所面临的挑战和发展趋势。
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关键词
峰电位聚类
侵入式脑机接口
神经编解码
机器学习
深度学习
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职称材料
题名
从读脑到调脑:基于心理学视角的脑机接口神经调控应用与机制
1
作者
陈兆劼
王国芳
机构
中国政法大学社会学院
出处
《心理科学进展》
北大核心
2025年第10期1745-1765,共21页
基金
中国政法大学科研创新项目(23ZFG18001)
中央高校基本科研业务费专项资金
国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U2336213)资助。
文摘
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种通过采集、解码和反馈神经信号,构建大脑与外部设备直接通信通道的交互技术,为理解和扩展心智潜能开辟了全新的路径。本研究探索了BCI技术在认知增强和心理治疗领域的理论基础与临床应用,构建了长期使用BCI对心理适应性的伦理分析模型,提出了“技术依赖风险指数”(TDRI)以量化技术依赖对个体心理自主性的潜在影响;结合人工智能(AI)和虚拟现实(VR)技术等前沿技术,为复杂心理过程的干预提供了可能的创新解决方案。未来研究需进一步提升BCI应用“人性化”体验,深入探讨技术依赖对心理自主性和情绪调节的长期影响,并利用注意、记忆等认知心理理论和神经可塑性理论指导BCI解码特征选择和神经反馈设计,构建更灵活、个性化的心理学干预范式。
关键词
脑机接口
认知增强
心理治疗
神经
可塑性
神经编解码
技术依赖风险指数
Keywords
brain-computer interface
cognitive enhancement
psychotherapy
neural plasticity
neural decoding
technological dependence risk index
分类号
B841 [哲学宗教—基础心理学]
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职称材料
题名
大规模神经记录的峰电位聚类算法(特邀)
2
作者
徐明亮
李芳媛
马浩然
何飞
机构
中国科学技术大学物理学院
中国科学院上海光学精密机械研究所
中国科学院大学
张江实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1-34,共34页
文摘
峰电位聚类是指在进行细胞外神经记录时,从神经电极记录中检测、聚类并确认出不同峰电位信号,并以一定的可靠度与假定的不同神经元对应。它是对细胞外神经记录进行预处理分析的基本步骤,也是神经科学中神经解码的首要步骤,更是当前高带宽脑机接口(BCI)的重要研究方向之一。传统峰电位聚类包括峰电位检测、峰电位对齐、特征提取、特征聚类等步骤。当前,随着神经电极数量和密度不断增加,神经记录的规模呈爆炸式增长,这对峰电位聚类算法的效率和精度提出重大挑战。此外,针对现有峰电位聚类算法特征提取和表征能力不强、信噪比低、信息混叠等问题,各种算法增强方案乃至人工智能和大数据峰电位聚类方案应运而生,极大促进了对大脑复杂原理和工作机制的理解。研究首先概述侵入式BCI、神经编解码与峰电位聚类的相关性,接着阐述了各类峰电位聚类算法的原理和一般过程,并探讨了大脑神经信号与具体行为的映射关系与应用,最后展望了未来神经编解码所面临的挑战和发展趋势。
关键词
峰电位聚类
侵入式脑机接口
神经编解码
机器学习
深度学习
Keywords
spike sorting
invasive Brain-Computer Interface(BCI)
neural encoding and decoding
machine learning
deep learning
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
从读脑到调脑:基于心理学视角的脑机接口神经调控应用与机制
陈兆劼
王国芳
《心理科学进展》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
大规模神经记录的峰电位聚类算法(特邀)
徐明亮
李芳媛
马浩然
何飞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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