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平行时空自我发注意CNN基于CNN的运动图像分类
运动图像（MI）脑电图（EEG）分类是脑机构界面（BCI）的重要组成部分，使具有流动性问题的人可以通过辅助设备与外界进行通信。但是，由于其复杂性，动态性质和低信噪比，EEG解码是一项艰巨的任务。设计一个充分提取EEG信号的高级特征的端到端框架仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了一个平行的空间 - 暂时性自我注意力，用于四级MI EEG信号分类。这项研究是定义原始脑电图信号的新时空表示的第一个研究，该信号使用自我注意力的机制提取可区分的时空特征。特别是，我们使用空间自我注意模块来捕获MI EEG信号通道之间的空间依赖性。此模块通过通过加权求和在所有通道上汇总特征来更新每个通道，从而提高了分类准确性并消除由手动通道选择引起的伪像。此外，时间自我发项模块将全局时间信息编码为每个采样时间步骤的特征，因此可以在时域中提取MI EEG信号的高级时间特征。定量分析表明，我们的方法优于主体内和受试者间分类的最先进方法，证明其稳健性和有效性。最后，采用提出的方法根据脑电图信号实现对无人机的控制，从而验证其在实时应用中的可行性。在定性分析方面，我们对从学到的架构估算的新时空表示形式进行视觉检查。
平行时空的自我注意力集CNN的电动机...
运动图像（MI）脑电图（EEG）分类是脑机构界面（BCI）的重要组成部分，使具有流动性问题的人可以通过辅助设备与外界进行通信。但是，由于其复杂性，动态性质和低信噪比，EEG解码是一项艰巨的任务。设计一个充分提取EEG信号的高级特征的端到端框架仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了一个平行的空间 - 暂时性自我注意力，用于四级MI EEG信号分类。这项研究是定义原始脑电图信号的新时空表示的第一个研究，该信号使用自我注意力的机制提取可区分的时空特征。特别是，我们使用空间自我注意模块来捕获MI EEG信号通道之间的空间依赖性。此模块通过通过加权求和在所有通道上汇总特征来更新每个通道，从而提高了分类准确性并消除由手动通道选择引起的伪像。此外，时间自我发项模块将全局时间信息编码为每个采样时间步骤的特征，因此可以在时域中提取MI EEG信号的高级时间特征。定量分析表明，我们的方法优于主体内和受试者间分类的最先进方法，证明其稳健性和有效性。最后，采用提出的方法根据脑电图信号实现对无人机的控制，从而验证其在实时应用中的可行性。在定性分析方面，我们对从学到的架构估算的新时空表示形式进行视觉检查。
可溶性环氧水解酶抑制剂TPPU减轻NAB- ...
目标。紫杉醇诱导的周围神经病（PIPN）是紫杉醇的令人衰弱的，很难进行治疗的侧面。可溶性环氧化物水解酶（SEH）可以迅速将内源性抗炎介质的环氧化脱烯酸（EET）代谢为二羟基二酸酯。TIS研究旨在评估SEH抑制剂N-（1-（1-氧化）-4-磷酸胺] -n' - （三氟甲氧基）苯基）-UREA（TPPU）在大鼠PIPN中起关键作用，并为治疗提供了新的治疗目标。方法。建立了由NAB-列甲赛诱导的PIPN的Sprague-Dawley雄性大鼠模型。大鼠随机分为对照组，NAB-列甲赛组和Nab-Paclitaxel + TPPU（SEH抑制剂）组，每个组中有36只大鼠。检测到SEH抑制剂TPPU对行为测定，凋亡，神经胶质激活，轴突损伤，微结构以及血脊髓屏障的渗透性，并通过检查NF-κB信号通道的表达来探索基本机制。结果。Te results showed that the mechanical and thermal pain thresholds of rats were decreased after nab-paclitaxel treatment, accompanied by an increased expression of axonal injury-related proteins, enhanced cell apoptosis, aggravated destruction of vascular permeability, intense glial responses, and elevated in- fammatory cytokines and oxidative stress in the L4-L6 spinal cord.tppu通过抑制SEH和NF-κB信号通路的激活，通过降低杀菌性细胞因子的水平和氧化应激来解释PIPN。结论。TPPU通过增加紧密连接蛋白的表达来恢复机械和热阈值，减少细胞凋亡，减少轴突损伤和神经胶质反应以及保护血管通透性。tese fndings支持SEH在PIPN中的作用，并表明SEH的抑制代表了PIPN的潜在新治疗靶标。
上级超快激光命令光子灯笼模式（...
飞秒激光制造技术已应用于光子范围模式（DE）多路复用器。基于飞秒激光制造技术的当前光子灯笼模式（DE）多路复用器设计主要遵循纤维型光子光子灯笼设计，该设计使用具有非均匀波导的轨迹对称结构进行选择性模式激发。但是，非均匀的波导可能导致不一致的波导传输和耦合损失。轨迹对称设计的选择性模式激发效率低下。因此，我们使用具有均匀波导的轨迹不对称性和制造的超快激光默认的光子灯笼模式（DE）多路复用器优化了设计。在1550 nm处的一致的波导传输和耦合损耗（分别为0.1 db/cm和0.2 db/facet）在均匀的单模波导上获得。基于光子灯笼模式（DE）多路复用器的轨迹 - 空气设计，有效模式激发（，，和）的平均插入损失在1550 nm时的平均插入损失低至1 dB，并且模式依赖性损失小于0.3 db。光子范围的设计对极化不敏感，而两极分化确定的损失小于0.2 dB。以及通过纤维型极化光束拆分器所实现的偏振化多路复用，六个信号通道（，，，，和）携带42个Gaud/s正交相位移位键信号，通过几个模式纤维进行传输，用于光学透射。这项研究的发现为3D集成光子芯片在大容量光学传输系统中的实际应用铺平了道路。系统的平均插入损失小于5 dB，而其与几种模式纤维的最大串扰小于-12 dB，导致4-DB功率损失。
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飞秒激光制造技术已应用于光子范围模式（DE）多路复用器。基于飞秒激光制造技术的当前光子灯笼模式（DE）多路复用器设计主要遵循纤维型光子光子灯笼设计，该设计使用具有非均匀波导的轨迹对称结构进行选择性模式激发。但是，非均匀的波导可能导致不一致的波导传输和耦合损失。轨迹对称设计的选择性模式激发效率低下。因此，我们使用具有均匀波导的轨迹不对称性和制造的超快激光默认的光子灯笼模式（DE）多路复用器优化了设计。在1550 nm处的一致的波导传输和耦合损耗（分别为0.1 db/cm和0.2 db/facet）在均匀的单模波导上获得。基于光子灯笼模式（DE）多路复用器的轨迹 - 空气设计，有效模式激发（，，和）的平均插入损失在1550 nm时的平均插入损失低至1 dB，并且模式依赖性损失小于0.3 db。光子范围的设计对极化不敏感，而两极分化确定的损失小于0.2 dB。以及通过纤维型极化光束拆分器所实现的偏振化多路复用，六个信号通道（，，，，和）携带42个Gaud/s正交相位移位键信号，通过几个模式纤维进行传输，用于光学透射。这项研究的发现为3D集成光子芯片在大容量光学传输系统中的实际应用铺平了道路。系统的平均插入损失小于5 dB，而其与几种模式纤维的最大串扰小于-12 dB，导致4-DB功率损失。
基于双向特征金字塔注意的时间卷积网络模型用于运动想象脑电图分类
脑机接口 (BCI) 是一种新兴的交互式通信方法，通过解码大脑活动产生的信号，实现对假肢和外部设备的神经控制，以及中风后运动康复。这种最先进的技术有可能彻底改变生活的各个方面，并显着提高整体生活质量。BCI 具有广泛的应用范围，从医疗援助到人类增强（Ahmed 等人，2022 年；Altaheri 等人，2023 年）。通常，脑电图 (EEG) 信号反映大脑的电活动，并通过在头皮上放置电极阵列来非侵入式地记录。获得真实值（时间和通道）二维 EEG 信号矩阵使人与外部设备之间的直接通信成为可能（Graimann 等人，2010 年）。运动想象 (MI) 是一种思考如何移动身体的某个部位而不移动身体的活动。基于 EEG 的 MI 活动已广泛应用于车辆控制、无人机控制、环境控制、智能家居、安全和其他非医疗领域（Altaheri 等人，2023 年）。然而，解码 MI-EEG 信号仍然是一项具有挑战性的任务。在此任务中，其他生理信号（例如面部肌肉活动、眨眼和环境中的电磁干扰）会污染记录的 MI-EEG 信号并导致信噪比低（Lotte 等人，2018 年）。MI-EEG 模式的个体差异受到参与者大脑结构和功能差异的影响。此外，EEG 系统在信号通道之间表现出一定程度的相关性，这进一步使信号处理过程复杂化（Altaheri 等人，2022 年）。在对 EEG 信号进行分类和识别的传统方法中，通常依赖于领域特定知识。这导致人们更加关注开发有效的特征提取和分类技术，这主要是由于 EEG 信号固有的低信噪比（ Huang et al., 2019 ）。人们通常使用各种特征提取方法，包括独立成分分析（ Barbati et al., 2004 ； Delorme and Makeig, 2004 ； Porcaro et al., 2015 ； Ruan et al., 2018 ）、小波变换（ Xu et al., 2018 ）、共同空间模式（ Gaur et al., 2021 ）和经验模态分解（ Tang et al., 2020 ）。在对 EEG 信号进行预处理后，从处理后的信号中提取基本特征并输入分类器以确定输入实例的类别（ Vaid et al., 2015 ）。传统的特征提取方法通常涉及手工设计的特征提取器，例如滤波器组共享空间模式 (FBCSP) (Ang et al., 2008) 或黎曼协方差 (Hersche et al., 2018) 特征。Ang et al.（2012）使用滤波器组公共空间模式（FBCSP）算法来优化MI-EEG上公共空间模式（CSP）的受试者特定频带，然后采用基于互信息的最佳个体特征（MIBIF）算法和基于互信息的粗糙集约简（MIRSR）算法从信号中提取判别性的CSP特征。最后，我们使用CSP算法进行分类并获得了良好的性能。值得注意的是，所有这些步骤都非常耗时。虽然传统方法通过预处理方法提高了EEG信号的信噪比，但从不同时间戳和受试者采集的EEG信号通常