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生物医学工程专题：

基于EEG脑机接口的应用研究

项目介绍：本研究旨在指导学生深入探索基于脑电图的脑机接口 (BCI)，并最终形成研究论文。教学大纲首先介绍了 BCI，包括其历史发展、基本原理和脑电图技术的作用。然后深入探讨脑电图的基本原理，重点是信号采集、处理以及与解读脑电图数据相关的挑战。接下来的几周将探讨信号处理、机器学习和 BCI 的交叉点，重点是特征提取和分类算法。将研究 BCI 在临床和非临床环境中的应用，以及伦理方面的考虑。此外，还将讨论混合型 BCIs 和实时实施等高级主题，突出强调该领域的新兴趋势。最后几周专门讨论研究设计和方法论，强调为 BCI 研究创建一个强大的实验框架。课程以起草研究计划书结束，学生将运用所学知识确定研究差距、提出问题，并为基于脑电图的 BCIs 的未来研究提出方法建议。

适合人群： 人工智能、生物医学工程、脑机接口、机器人等相关专业以及希望在这些领域进行长期深度科研的学生（高发期刊学生需要有本校高阶实验室和相关硬件支持，本校专业教授需担任论文的通讯作者）

导师介绍：Lyn博士目前就读于牛津大学，师从Saad Jbabdi教授（牛津大学生物医学工程终身正教授&FMRIB研究中心主任）。Lyn导师目前的研究方向是Subspace Constrained Approach for Fast Multi-region fMRS。在此之前，导师在新加坡国立大学主攻康复和援助医疗机器人的研究并取得了优异的科研产出。23年-24年期间，导师还跟随帝国理工学院的著名教授Neal Bangerter（IC LOCUS研究项目负责人）进行了基于N周期稳态MRI的新型图像重建和伪影减少技术的研究。

科研收获：

15周1V1不限时在线科研+5周不限时论文辅导

优秀学员获导师Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）

*本课程为Pivot付费科研项目