脑机接口导论 pdf

　　脑机接口技术是一种涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉技术，近年来随着神经科学和工程学的长足进展，脑机接口技术愈来愈引起学术界和工业界的关注和重视。本书是第一本讲述脑机接口理论及应用的入门教材。
暂缺《脑机接口导论》作者简介
Brain-Computer Interfacing:An Introduction出版者的话译者序前言第一部分　背景知识第1章　引言2第2章　神经科学基础42.1　神经元42.2　动作电位或锋电位52.3　树突和轴突52.4　突触52.5　锋电位的产生62.6　神经连接的调节：突触可塑性72.6.1　LTP72.6.2　LTD72.6.3　STDP72.6.4　短期激励和抑制82.7　大脑组织、解剖学结构和功能92.8　小结112.9　问题和习题11第3章　记录大脑信号和刺激大脑123.1　记录大脑信号123.1.1　侵入式技术123.1.2　非侵入式技术173.2　刺激大脑223.2.1　侵入式技术223.2.2　非侵入式技术233.3　同步记录和刺激243.3.1　多电极阵列243.3.2　神经芯片253.4　小结263.5　问题和习题26第4章　信号处理284.1　锋电位分类284.2　频域分析294.2.1　傅里叶分析294.2.2　离散傅里叶变换324.2.3　快速傅里叶变换334.2.4　频谱特征334.3　小波分析334.4　时域分析344.4.1　Hjorth参数344.4.2　分形维数354.4.3　自回归模型364.4.4　贝叶斯滤波364.4.5　卡尔曼滤波384.4.6　粒子滤波404.5　空间滤波414.5.1　双极、拉普拉斯和共同平均参考414.5.2　主成分分析414.5.3　独立分量分析444.5.4　共空间模式464.6　伪迹去除技术484.6.1　阈值法484.6.2　带阻和陷波滤波484.6.3　线性模型494.6.4　主成分分析494.6.5　独立分量分析514.7　小结514.8　问题和习题51第5章　机器学习545.1　分类技术545.1.1　二分类545.1.2　集成分类技术595.1.3　多分类615.1.4　分类性能的评估645.2　回归方法665.2.1　线性回归675.2.2　神经网络与反向传播算法685.2.3　径向基函数网络705.2.4　高斯过程715.3　小结735.4　问题和习题73第二部分　构建系统第6章　构建BCI786.1　BCI的主要类型786.2　对构建BCI有用的大脑反应786.2.1　条件反射786.2.2　集群行为796.2.3　想象运动和认知行为796.2.4　刺激诱发行为806.3　小结806.4　问题和习题81第三部分　BCI的主要类型第7章　侵入式BCI847.1　侵入式BCI的两个主要范式847.1.1　基于操作性条件反射的BCI847.1.2　基于集群解码的BCI867.2　应用于动物的侵入式BCI877.2.1　控制假臂和手的BCI877.2.2　控制下肢的BCI987.2.3　控制光标的BCI1007.2.4　认知型BCI1047.3　应用于人的侵入式BCI1087.3.1　植入多电极阵列控制光标和机器人1087.3.2　认知型BCI1117.4　侵入式BCI的长期使用1127.4.1　BCI的长期使用和稳定皮质代表区的形成1127.4.2　植入人脑的BCI的长期使用1147.5　小结1147.6　问题和习题114第8章　半侵入式BCI1178.1　基于皮质脑电信号（ECoG）的BCI1178.1.1　基于ECoG的动物用BCI1178.1.2　基于ECoG的人用BCI1188.2　基于外周神经信号的BCI1348.2.1　神经型BCI1348.2.2　目标肌肉神经分布重建1358.3　小结1378.4　问题和习题138第9章　非侵入式BCI1409.1　基于脑电信号的BCI1409.1.1　振荡电位和ERD1409.1.2　慢皮质电位1489.1.3　运动相关电位1519.1.4　刺激诱发电位1539.1.5　基于意识任务的BCI1589.1.6　BCI的错误电位1599.1.7　互适应型BCI1609.1.8　分层型BCI1619.2　其他非侵入式BCI:fMRI、MEG和fNIR1629.2.1　基于功能性磁共振成像的BCI1629.2.2　基于脑磁图的BCI1629.2.3　基于功能性近红外光学成像的BCI1649.3　小结1649.4　问题和习题165第10章　BCI的刺激修复作用16710.1　感觉功能恢复16710.1.1　恢复听力：人工耳蜗16710.1.2　恢复视力：皮质和视网膜的植入16910.2　运动恢复17110.3　感觉扩增17210.4　小结17310.5　问题和习题173第11章　双向与循环型BCI17511.1　通过刺激产生直接的皮质指令控制光标17511.2　使用BCI和体觉刺激实现主动触觉探索17811.3　迷你机器人的双向BCI控制18011.4　通过功能性电刺激实现肌肉的脑皮质控制18211.5　建立脑区间的新联系18311.6　小结18611.7　问题和习题186第四部分　应用和伦理第12章　BCI的应用19012.1　医学领域的应用19012.1.1　感觉恢复19012.1.2　运动恢复19012.1.3　认知恢复19112.1.4　康复治疗19112.1.5　使用菜单、光标和拼写器实现交流19112.1.6　脑控轮椅19212.2　非医学领域的应用19312.2.1　网页浏览和虚拟世界导航19312.2.2　机器人替身19512.2.3　高流通量的图像搜索19712.2.4　测谎和法律领域的应用19912.2.5　警觉性监测20212.2.6　估算认知负荷20412.2.7　教育和学习20612.2.8　安保、身份识别和验证20812.2.9　利用外骨骼扩增身体能力20912.2.10　记忆和认知的放大20912.2.11　航空领域的应用21112.2.12　游戏和娱乐21312.2.13　脑控制艺术21412.3　小结21612.4　问题和习题216第13章　脑机接口的道德规范21813.1　医学、健康和安全问题21813.1.1　平衡风险和利益21813.1.2　知情同意21913.2　BCI技术的滥用21913.3　BCI的安全性和隐私性22013.4　法律问题22013.5　道德和社会公平问题22113.6　小结22213.7　问题和习题222第14章　结论224附录A　数学背景知识226参考文献237索引248

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