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对于大多数神经精神疾病，尚无可用来帮助早期诊断和及时治疗干预的诊断或预测工具。开发了基于常规的脑电图记录，量子潜在的平均值和可变性评分（QPMV）以高精度识别具有高精度的神经精神和神经认知失误。假定大脑中的信息过程涉及大脑各个区域中神经元活性的整合。因此，假定的量子样结构允许量化连通性作为空间和时间（局部性）的函数以及信息空间（非局部性）中类似量子的效应的函数。eeg信号反映了大脑的整体（不可分割）功能，包括大脑的高度层次结构，该功能由量子电位根据Bohmian力学表达，并结合了数据和PADIC数字的树状图表示。参与者由230名参与者组成，其中包括28名患有严重抑郁症的参与者，42名精神分裂症，65名认知障碍和95个对照。常规的脑电图记录用于基于超级分析的QPMV，与P -ADIC数字和量子理论紧密结合。新型的EEG分析算法（QPMV）似乎是诊断神经精神疾病和神经认知疾病的有用且足够准确的工具，并且可能能够预测疾病的病程和治疗的反应。基于曲线下的面积，在将健康对照与诊断为精神分裂症（p <0.0001）（p <0.0001），阿尔茨海默氏病，阿尔茨海默氏病（AD; p <0.0001）和轻度认知障碍（MCI; p <0.0001）以及与Schizeprenrren的参与者（p <0.0001）以及p <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.000 <0.0001）中获得了高准确性。 0.0001）或MCI（p <0.0001）以及与AD（P <0.0001）或MCI（P <0.0001）的抑郁症患者区分开来。
EEG P-ADIC量子潜力准确地识别抑郁症，精神分裂症和认知能力下降 非暴力抵抗策略的动态模型
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