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
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