最近的进步运动图像

运动图像(MI)提高电动机的性能在受试者通过加强motor-task-related神经元信号通过精神定义运动序列的“彩排”。类似的MI技术已经融入遭受脊髓损伤患者的康复策略和中风。传统的MI-based脑机接口(BCI)方法有针对性的分类任务执行的左和右的手或脚,因为双方之间的神经生理学差异明显。最近的进步在MI策略改善MI-based BCI电动机的分类任务甚至从一个给定的肢体尽管神经生理学相似之处。这些进步成为可能通过多种方法包括与MI集成触觉刺激,改善BCI分类算法,和试图替代汽车图像完全与触觉意象。健壮的分类的任务从一个肢体有可能扩大的应用MI-based BCI急性中风患者和克服handedness-based皮质偏见在健康受试者MI。

本研究课题的目的是吸引跨学科研究探索新技术和策略来改善汽车图像性能和汽车imagery-induced皮质反应人口健康和病人。

我们鼓励贡献者研究触觉刺激的效果,反馈,和/或图像改善BCI分类假肢治疗或发展的最终目标。研究探索感觉和运动功能的改善使用意象也欢迎。

我们鼓励原创研究的贡献、案例研究、评论和观点/看法
具体地说,我们希望看到提交下列主题:

•感官的影响,听觉、视觉或其他反馈来提高图像质量的诱导皮层激活
•特征提取策略和/或新颖的算法改善BCI的图像分类方法与假肢治疗或发展的最终目标。
•其他形式的意象除了运动图像
•研究探索使用意象感觉和运动功能的改善人口健康和病人
•探索背后的神经方面motor-imagery-induced影响大脑皮层的活动
•Complex-imagery涉及图像不同的任务在同一肢体或各种各样的手指在一个给定的手
•虚拟现实环境对汽车图像性能的影响也受欢迎。