导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

12月10-12日来自全国各地的委员代表齐聚粤港澳大湾区核心海滨城市-珠海出席2021年度工作会议。本次大会由全国颗粒表征与分检及筛网标委会颗粒分技术委员会主办，珠海真理光学仪器有限公司负责承办。

随着社会老龄化、疾病、事故造成的人体肢体运动功能障碍的增加以及人们对身体健康、康复质量的重视，可以有效提高患者康复效果和效率的康复机器人成为康复工程领域的重要研究内容。踝关节是人体负重最大的屈戊关节，也是下肢运动损伤的高发部位，开展能够实现人机交互、协调的踝关节康复机器人的设计研究具有重要现实意义。 结构特点： 机构的运动由机械与人体共同确定； （2） 人体处于机械内部，动平台可实现绕踝关节中心转动； （3） 机构具有远程运动中心， 动平台可实现绕踝关节中心转动； 机构可实现对踝关节的牵引治疗； （5）驱动轴上增加弹性储能运动副，以 提高机构的安全、可靠性； （6） 康复过程中，机械和人体可以进行 协调和交互 性能指标： （1）运动范围: 背曲 25°-30°，跖曲 35°-40°，内收 25°-30°，外展 25°-30°，内翻 25°-30°，外翻 15°； （2）运动速度: 3-50°/min; 重量：20 kg； I型尺寸：60×42×62 cm； （5）II型尺寸：50×85×65 cm。 

我国每年农林固废、城市厨余垃圾等生物质固废中近 60%被焚烧 或随意处置，严重污染环境，也是造成雾霾的重要原因之一。南开大 学生物质资源化工程中心多年来致力于以生物质固废为原料生产有 机肥系列技术的研究应用，获得了高效降解木质纤维素、淀粉、蛋白 质、油脂等的细菌、放线菌和真菌，构建了微生物菌种库和系列化菌 剂；开发了可在 5-15 天内将生物质固废转化为有机肥料和富含有益 微生物的生物有机肥生产工艺及系列化产品；自主设计研发了以布尔玛金式搅拌装置为基础的微生物发酵装置，开发了系列化的微生物好 氧/厌氧发酵装置。 本项目已申请国家专利 50 项，其中授权发明专利 10 项、实用新 型专利 5 项；代表性 SCI 论文 5 篇，出版专译著 7 部；本项目有关技 术已被深圳芭田公司、天津百利阳光公司应用，近三年产生了显著的 经济、社会和环境效益；本项目已获得 2017 年中国产学研合作创新 成果一等奖。

目前国内外现有工业规模的生物质气化技术，普遍存在生物质气化效率低、燃气中焦油含量高等问题。燃气中焦油含既造成能源浪费，又易造成堵塞，加快设备损耗，气化岛整体使用寿命不长。己建成的工程利用率不高，大部分已停用，一定程度上影响了生物质气化集中供应，不利于进一步产业化。 为了解决目前存在的诸多问题，东南大学针对我国国情和农作物废弃物的特点，采用流化床低温气化+高温熔融气化制取焦油含量极低的中热值可燃气，目前已建成该工艺的日处理秸秆量7吨的成套示范工程，已稳定连续运行2000小时以上，获得了热值7MJ/Nm3的可燃气，可燃气中焦油含量小于1mg/Nm3，远小于人工煤气国家标准（GB/T 13612-2006）中焦油含量要求，生物质中碳元素转化率96.5%，能量综合利用效率90.7％，单位MJ的可燃气成本低于天然气。 本技术可广泛用于煤炉改造、粮食烘干，也可为居民提供可燃气，对加快和谐社会及新农村建设的步伐具有重要意义。 本技术已申请国家发明专利7件（授权5件），发表学术论文24篇，获国家科技支撑计划、江苏省重点研发项目支持。

这种生物可降解的吸油材料是利用天然纤维制成的，吸油性能可达到20~40g／g。 该材料的特点是不吸水仅吸油，可以应用于以下领域： 1. 海面油轮船大面积污染的油回收； 2. 建筑物的防水材料； 3. 水厂的进水口防油处理； 4. 公路、大堤等的吸油防水材料； 5. 人体内外的吸油材料。