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基于生物信号的电机控制自适应用户机界面
摘要 用户机界面将从用户测量的生物信号映射到外部设备的控制命令。从生物信号到设备输入的映射由解码算法执行。用户和解码器的适应——共同适应——为提高不同用户和应用程序的界面包容性和可用性提供了机会。用户学习可实现强大的界面控制，可跨环境和上下文进行推广。解码器适应可以个性化界面，考虑日常信号变化并提高整体性能。因此，共同适应创造了塑造用户和解码器系统的机会，以实现强大且可推广的个性化界面。然而，共同适应会创建一个双学习者系统，用户和解码器之间具有动态交互。设计共同适应界面需要新的工具和框架来分析和设计用户解码器交互。在本文中，我们回顾了用户机界面中的自适应解码、用户学习和共同适应，主要是用于运动控制的脑机、肌电和运动学界面。然后，我们讨论了共同适应接口的性能标准，并提出了一种设计用户-解码器共同适应的博弈论方法。
揭示多个神经元种群中并发信号的基序
现代记录技术现在使我们能够从不同大脑网络中不同神经元群体中记录。但是，尤其是当我们考虑多个（超过两个）人群时，需要新的概念和统计框架来表征这些人群中信号的多维，同时流动。在这里，我们开发了一个确定每个潜在维度所描述的人群的子集，（2）这些人群之间信号流的方向，以及（3）这些信号在实验试验内部和整个实验试验中如何演变。我们在模拟中说明了这些特征，并通过将其应用于猕猴视觉区域V1和V2中神经元种群的先前研究的录音来进一步验证该方法。然后，我们研究了与多个Neuropixels探针同时记录的区域V1，V2和V3D区域跨层隔室的相互作用。我们的方法揭示了与视网膜一致性相关的这三个领域的选择性交流的签名。这项工作推进了多个神经元种群中并发信号的研究。
使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测
研讨会概要 研讨会名称：使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测 最低资格：来自电子、电气、计算机等专业的 3 年级工程专业学生 讲师：岳荣教授，科廷大学，SPARC 客座教授 研讨会时长：2 天，6 小时/天 研讨会描述：本研讨会通过使用增强人工智能 (AI) 监测心音图 (PCG) 和心电图 (ECG) 信号来介绍非侵入性心脏病诊断技术。它包括对心音信号、数字听诊器、PCG 和 ECG 信号特征提取、分类和机器学习的背景介绍。在研讨会结束时，参与者可以了解非侵入性传感，以便以可承受的价格诊断心脏病。他们可以练习基本的 PCG 和 ECG 信号处理和机器学习算法。 研讨会内容（暂定） 时间 主题 内容 第 1 天（1 小时） 介绍心音的生理学；心音测量； PCG 和 ECG 设备 第 1 天（第 2 个小时） PCG 信号处理 信号预处理和分割 第 1 天（第 3 个小时） 实验课 1. 使用 Matlab 进行 PCG 信号滤波和分割
UHRF1依赖性PAF15泛素信号的终止由USP7和ATAD5
摘要UHRF1依赖性的泛素信号在维持DNA甲基化的调节中起着不可或缺的作用。uhrf1催化PAF15（PAF15UB2）的瞬时双单偶联化，该单次单位化在DNA复制过程中调节DNMT1在DNA甲基化位点的定位和激活。尽管UHRF1介导的PAF15泛素信号传导的启动已经相对良好，但其终止终止的机制以及如何在维持DNA甲基化完成后尚未阐明它们的终止。这项研究表明，USP7的去泛素化和ATAD5（酵母中的ELG1）卸载是从染色质中去除PAF15的关键过程。在复制染色质时，USP7在与DNMT1的复合物中专门与PAF15UB2相互作用。USP7耗竭或抑制USP7和PAF15之间的相互作用会导致染色质上PAF15UB2异常积累。此外，我们还发现，PAF15（PAF15UB0）的非泛素化形式以ATAD5依赖性方式从染色质中删除。PAF15UB2在染色质上保持高水平，这表明维持DNA甲基化的完成对于终止UHRF1介导的泛素信号是必不可少的。这一发现提供了在S相结束时如何拆卸维持DNA甲基化机制的分子底蕴。
基于脑电图源信号的疲劳驾驶定向脑网络分析
摘要：疲劳驾驶是导致交通事故的重要因素之一，长期单调的驾驶易导致驾驶员注意力与警觉性下降，表现出疲劳效应。本文提出一种基于脑电图（EEG）源信号的有向脑网络角度揭示驾驶疲劳对大脑信息处理能力影响的方法。基于源分析得到的EEG信号电流源密度（CSD）数据，采用有向传递函数构建疲劳驾驶的有向脑网络。随着驾驶时间的增加，平均聚类系数和平均路径长度逐渐增加，而大部分节律的全局效率逐渐降低，表明深度驾驶疲劳增强了大脑局部信息的整合能力，同时削弱了大脑的整体能力。此外，因果流分析发现，清醒状态和驾驶疲劳状态下的电极分布存在明显差异，主要分布在前部和后部的几个区域，尤其是在θ节律下。研究还发现，在驾驶疲劳状态下，前部区域接收后部区域信息的能力明显变差。这些发现可能为揭示驾驶疲劳的潜在神经机制提供理论基础。
发育和免疫过程中细胞壁完整性信号的结构洞察
摘要 植物细胞和其周围细胞壁之间的通讯系统是协调发育、免疫和环境信号的整合所必需的。这种通讯网络由大量膜和细胞壁锚定蛋白促进，这些蛋白可能与基质或其碎片相互作用，促进细胞壁模式化或引发细胞反应，从而导致细胞壁结构和化学发生变化。从机制上理解这些受体和细胞壁蛋白如何识别和与细胞壁表位相互作用，对于更好地理解所有需要细胞壁重塑的植物过程（如扩张、形态发生和防御反应）至关重要。本综述重点介绍与读取和调节细胞壁完整性和免疫力有关的具有结构和生化特征的受体和蛋白质复合物的最新进展。
糖尿病的结直肠癌细胞信号的代谢和激素重塑
存在促进2型糖尿病（T2D）种群中结直肠癌（CRC）发展的分子联系的存在，得到了大量流行病学证据的支持。本综述总结了T2D的全身，代谢和激素失衡如何改变CRC细胞的代谢，信号传导和基因表达以及它们的相互分离，并概述了CRC分子亚型和动物模型的概述，以研究糖尿病 - CRC癌症的链接。代谢和生长因子检查点可确保生理细胞增殖率与有限的养分供应兼容。在糖尿病前期的高胰岛素血症和高肌血症，T2D中过量的循环葡萄糖和脂质过量克服了肿瘤发育的强大障碍。增加的养分可用性有利于代谢重编程，改变信号传导并通过增加活性氧和oncometebolites来产生突变和表观遗传修饰。糖尿病中的代谢和激素信号传导之间的相互控制。在T2D不平衡脂肪因子（瘦素/脂联素）的分泌比和功能上过量的脂肪组织，并破坏胰岛素/ IGF轴。瘦素/脂联素失衡被认为可以促进CRC癌细胞的增殖和侵袭，并导致炎症，这是CRC肿瘤发生的重要组成部分。T2D中胰岛素/IGF轴的破坏目标是系统性和CRC细胞代谢重编程，生存和增殖。未来的研究以阐明分子糖尿病 - CRC连接将有助于防止CRC并减少其在糖尿病人群中的发病率，并且必须指导治疗决定。
基于过程信号的人工神经网络定向能量沉积质量预测
摘要：定向能量沉积工艺的应用范围很广，包括现有结构的修复、涂层或改造以及单个零件的增材制造。由于该工艺经常应用于航空航天工业，因此对质量保证的要求极高。因此，越来越多的传感器系统被用于过程监控。为了评估生成的数据，必须开发合适的方法。在这种情况下，一个解决方案是应用人工神经网络 (ANN)。本文演示了如何将测量数据用作 ANN 的输入数据。测量数据是使用高温计、发射光谱仪、照相机 (电荷耦合器件) 和激光扫描仪生成的。首先，提出了从动态测量数据系列中提取相关特征的概念。然后应用开发的方法生成数据集，用于预测各种几何形状的质量，包括焊缝、涂层和立方体。将结果与使用激光功率、扫描速度和粉末质量流量等工艺参数训练的 ANN 进行了比较。结果表明，使用测量数据可以带来额外的价值。使用测量数据训练的神经网络可以实现更高的预测精度，特别是对于更复杂的几何形状。
基于图像处理方法的电动成像脑图像信号的分类
摘要：近年来，越来越多的框架已应用于脑部计算机间技术技术，基于脑电图的机车成像（MI-EEG）正在迅速发展。但是，提高MI-EEG分类的准确性仍然是一个挑战。提出了一个深入的学习框架，即提议解决非平稳性质，激发发生的时间定位以及本文中MI-EEG信号的频段分布特征来解决非平稳性质。首先，根据C3和C4通道之间的逻辑对称关系，MI-EEG信号的时频图像扣除（IS）的结果用作分类器的输入。它既降低了冗余，又增加了输入数据的特征差异。第二，注意模块被添加到分类器中。作为基本分类器构建了卷积神经网络，并通过引入卷积块注意模块（CBAM）来自适应提取有关MI-EEG信号出现的时间位置和频率分布的信息。这种方法减少了无关的噪声干扰，同时增加了模式的鲁棒性。在BCI竞争IV数据集2B上评估了框架的性能，该数据集2B，平均准确性达到79.6％，平均KAPPA值达到0.592。实验结果验证了框架的可行性，并显示了MI-EEG信号分类的性能提高。