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World File Search System冥想
使用...增强冥想技巧和洞察力
通过 Muse 2 设备和冥想应用程序之间的蓝牙连接，利用物联网功能。该方法包括数据收集、预处理、特征提取和模型训练，同时利用物联网 (IoT) 功能。Muse 2 设备从多个电极记录 EEG 数据，然后在移动冥想平台内进行处理和分析。预处理步骤包括消除冗余列、处理缺失数据、规范化和过滤，利用支持物联网的技术。对 EEG 信号进行特征提取，利用平均值、标准差和熵等统计指标。使用预处理数据训练三种不同的模型，包括支持向量机 (SVM)、随机森林和多层感知器 (MLP)，并结合基于物联网 (IoT) 的方法。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估模型性能，突出了物联网驱动技术的有效性。值得注意的是，MLP 和随机森林模型表现出了卓越的准确度和精确度，凸显了这种物联网集成方法的潜力。具体来说，这三个模型实现了较高的准确度，其中随机森林以 0.999 领先，其次是 SVM 以 0.959 和 MLP 以 0.99 紧随其后。这项研究不仅为脑机接口和辅助技术领域做出了贡献，还展示了一种将 Muse 2 设备无缝集成到冥想练习中的可行方法，通过物联网技术的附加功能促进自我意识和正念。
标题冥想经验与松果体的结构完整性增加有关
标题冥想经验与松果腺的结构完整性和更大的灰质总数维护相关。通讯作者：Michael C Melnychuk melnychm@tcd.ie *这两位作者对这项研究做出了同样的贡献。摘要越来越多的证据表明，冥想实践支持认知功能，包括注意力和感受性处理，并且与包括前额叶区域和岛屿在内的皮质网络之间的结构变化有关。然而，与冥想实践相关的皮层形态变化的程度受到了不太理解。一个值得注意的候选者是松果体，松果体是褪黑激素的关键生产国，它调节增强睡眠效果模式的昼夜节律，也可能为抵消认知能力下降提供神经保护益处。在介体与对照组中观察到了松果体中褪黑激素水平的提高以及fMRI BOLD信号的增加。但是，尚不清楚长期冥想者是否在与寿命持续时间有关的松果体中表现出结构变化。与对照组相比，LTMS中LTMS中的松果体完整性更高，脑肌肉评分较低。探索性分析显示，埃尔霍姆（Elhom）与松果体中的信号强度较高，而不是通过Brainpad评分来衡量的GM维护。在当前的研究中，我们进行了基于体素的形态学（VBM）分析进行调查：1）与对照组（n = 969）相比，长期冥想者（LTMS）（LTMS）（n = 14）是否表现出更大的松腺完整性（n = 969），2）在估计的冥想时间（Elhom）和脑之间的估计生命值（Elhom）和Pineal Gland glane gland和3）之间是否具有潜在的关联。与松果体完整性有关。然而，LTMS中较高的松果体完整性和较低的脑脚功能分数相关。讨论了冥想影响松果体功能，激素代谢和GM维持的潜在机制 - 特别是褪黑激素在睡眠，免疫反应，炎症调节以及干细胞和神经再生中的作用。简介：松果体是一种高度血管化的，奇异的，未配对的腺体，其最著名的功能是激素褪黑激素的合成和释放，可调节睡眠效果周期以及其他身体节奏。褪黑激素也参与了调节情绪，它具有免疫和神经保护功能（Lee，2019），调节神经干细胞的产生（YU，2017），并且是人体中最强大，最有效的抗氧化剂之一，尤其是在大脑（Hardeland，2021）。也存在一种同时普遍的信念，主要是从神秘或神秘的角度衍生的，它具有腰pyeal具有关键的精神功能，它是通往
冥想中的药物特征：来自内部工程静修的转录组连接图分析
冥想练习以其压力管理和健康益处而闻名，正越来越多地被纳入健康养生法和慢性病的辅助疗法中。我们认为，在非药理学的外表下，冥想练习可能通过药物靶标调节来发挥作用。在这里，我们利用连接图 (CMap) 来研究 (a) 冥想诱导的分子特征与已确定的药物反应之间的重叠，以及 (b) 有助于冥想治疗效果的途径和机制。这是在一个全面的时间 RNAseq 数据集中研究的，该数据集包含一项临床试验的冥想前、冥想和后续阶段，该试验涉及 106 名练习内在工程冥想的参与者。最引人注目的是，我们观察到冥想特征与 438 多种药物的交集，其中负连接分数和正连接分数≥ 98%，并且个体集群具有不同的反应。这些药物主要针对神经活性配体受体信号通路，广泛用于神经精神疾病、高血压、偏头痛、疼痛、失眠、尼古丁成瘾、酒精中毒和癌症。这项研究强调了以下必要性：（a）以与药物治疗相同的谨慎态度对待冥想；（b）根据个人健康状况、疾病状况和同时服用的药物定制和校准冥想练习；（c）在专家指导下进行冥想。
冥想引起的血源因子作为辅助治疗Covid-19疾病
COVID-19大流行导致全球发病率和死亡率显着。大流行的管理主要依赖于SARS-COV-2疫苗，而诸如改善免疫力的冥想等替代方法在很大程度上没有探索。在这里，我们探究了冥想与Covid-19疾病之间的关系，并直接测试冥想对调节病毒感染的血液环境的诱导的影响。我们发现冥想练习的长度与SARS-COV-2感染之间存在显着的逆相关性，以及被感染者的症状学加速分辨率。还观察到冥想“给药”效果。在培养的人肺细胞中，经验丰富的冥想因子的血液阻止了野生型Wuhan-1病毒和Delta变体的SARS-COV-2峰值蛋白的伪型病毒。我们鉴定并验证了丝氨酸蛋白酶抑制剂SERPINA5，是冥想者血液中一种可能的蛋白质因子，这是限制伪病毒进入细胞的必要和足够的蛋白质因子。总而言之，我们得出结论，冥想可以增强对病毒感染的弹性，并可以作为Covid-19-19大流行治疗的辅助治疗。
在智能家居环境中使用便携式脑电图在冥想练习期间诱发认知障碍患者的脑电波：一项初步研究
全世界有超过 5500 万人患有阿尔茨海默病 (AD)，这是最常见的神经退行性疾病，而根据世界卫生组织的数据，预计到 2050 年这一数字将达到 1.39 亿例 (S. Report, 2021)。然而，AD 的病因及其临床前阶段，如轻度认知障碍 (MCI) 和主观认知衰退 (SCD)，仍不清楚，也没有提出有效的治疗方法 (Petersen 等人，2001；Albert 等人，2011；Stewart，2012；Bessi 等人，2018；Yue 等人，2021)，尽管早期发现这些病症具有重要的科学意义。每年，10% 到 15% 的 MCI 患者会发展为 AD，预计超过一半的 MCI 患者会在 5 年内发展为 AD（Gauthier 等人，2006 年；Tarnanas 等人，2015 年）。然而，由于危险性和副作用较低，一些非药物方法也被提出。另一方面，尽快发现认知功能下降以阻止认知功能障碍和 AD 的进展仍然是科学的重中之重。因此，脑电图 (EEG) 因其在识别早期认知能力下降方面的优势而得到广泛研究，它似乎是这方面的一种潜在方法，因为它提供了一种非侵入性且简单的工具，可早期检测整个 AD 谱系中的大脑活动异常（Lazarou 等人，2019a、2020 年）。脑电图 (EEG) 已被用作诊断 AD 的工具，并且已采用多种技术来检测 AD 患者的脑电图异常。在这个方向上，考虑到先前的研究通过探索大脑频率、ERP 或基于图论的大脑连接组更高级指标（Lazarou et al. 2019b, 2020）阐明了 EEG 的临床重要性，这可以提高我们对认知能力下降早期阶段人类大脑复杂组织的理解。关于脑电波，EEG相关研究表明，与正常老年受试者相比，认知障碍者在静息态活动期间，delta和theta功率增加，而alpha和beta活动功率则降低（Aftanas和Golocheikine，2001；Lal和Craig，2002；Aftanas和Golocheikine，2003；Lutz等，2008；Foxe和Snyder，2011；Wells等，2013；Snyder等，2015；Tsoneva等，2015；Deolindo等，2020；Bentley等，2022；Lazarou等，2022）。最近的科学数据表明，特定的EEG标记物与转化预后相关。这些标记是增加的 theta/gamma 比率，alpha 频率的降低，这似乎与转化为 AD 有关。此外，在 MCI 和 AD 受试者中，静息状态下的后 delta 和 alpha EEG 节律似乎对 AD 神经退行性过程更为敏感（Osterrieth，1944 年）。Babiloni 等人在他们的工作中提出了以下假设：在 MCI 和 AD 患者中，由于整个疾病的皮质萎缩，脑电图节律存在异常。他们的研究结果表明
在家尝试一下：使用大规模低成本移动脑电图通过睡眠和冥想预测年龄
图 4：四名受试者的纵向大脑年龄∆预测，他们有 (A) 多次连续冥想或 (B) 睡眠记录。选择了四名拥有超过 50 次良好信号质量记录的受试者。使用在 MMD 或 AMUSeD 上训练的模型来预测他们的大脑年龄。蓝点表示单次记录的大脑年龄∆预测值。为确保受试者的匿名性，我们仅为每个受试者提供 50 个随机抽样的记录，并在记录日期中添加随机抖动δ∼N（0，20 天）。尽管如此，我们仍使用所有可用的会话来拟合线性模型（红线），以显示每个受试者的趋势。密度图总结了预测年龄的分布（蓝色边际图）。尽管所有受试者都存在明显的差异，但从跨会话的线性模型获得的斜率（红线）接近于零，表明平均大脑年龄随时间保持稳定。这表明提出的大脑年龄指标同时捕捉了“特征”和“状态”类信息。
通过多元模式分析揭示大脑连接的长期和冥想特定调节
摘要 神经影像学研究已经提供了证据，表明大量的冥想练习会改变人类大脑的功能和结构特性，例如大规模大脑区域的相互作用。然而，不同的冥想风格如何参与这些大规模大脑网络的调节仍不清楚。在这里，我们使用机器学习和 fMRI 功能连接，研究了集中注意力和开放监控冥想风格如何影响大规模大脑网络。具体来说，我们训练了一个分类器来预测两组受试者的冥想风格：专家上座部佛教僧侣和新手冥想者。我们表明，分类器只能区分专家组的冥想风格。此外，通过检查训练后的分类器，我们观察到前部显着性和默认模式网络与分类相关，这与它们在冥想中参与情绪和自我相关调节的理论一致。有趣的是，结果还强调了调节注意力和自我意识的关键区域与处理和整合体感信息相关区域之间的特定耦合的作用。最后，我们观察到左半球间连接在分类中的作用更大。总之，我们的研究支持了以下证据：大量的冥想练习会调节大规模的大脑网络，而不同的冥想风格会对有助于特定风格功能的连接产生不同的影响。
探索三种冥想传统的大脑网络测量方法
对各种冥想练习之间的相似性和差异性的研究仍处于早期阶段。在这里，我们利用功能连接和图形测量，展示了对三种冥想传统的研究：喜马拉雅瑜伽 (HT)、Isha Shoonya (SNY) 和内观 (VIP)。冥想区块的 EEG 活动用于建立功能性大脑连接，以利用各种冥想传统和对照组之间的网络。支持向量机用于二元分类，并使用通过图论测量生成的特征构建模型。我们在 HT、SNY 和 VIP 中分别获得了 84.76% 的最大准确率（gamma1）、90% 的最大准确率（alpha）和 84.76% 的最大准确率（theta）。我们的主要发现包括：（a）内观禅修者的 delta 连接更高，（b）经检查，所有禅修者的左半球前额叶区域的 θ 网络同步性更强，（c）喜马拉雅禅修者和内观禅修者更多地参与了 γ2 处理，（d）所有禅修者的 θ 和 γ 波段左额叶活动贡献增加，（e）所有禅修传统的 γ 处理都广泛涉及模块化。此外，我们还讨论了这项研究对神经技术产品的意义，以便让初学者能够进行引导式冥想。关键词：EEG 信号；冥想；功能连接；图形测量；支持向量机；机器学习；脑电波；喜马拉雅瑜伽；Isha Shoonya；内观
对不同风格的冥想方式进行心智流浪的脑电图
摘要。在现代世界中，很容易迷失思想，部分原因是我们通过智能手机触手可及的大量知识将我们的认知资源分开，部分原因是我们的内在思想。在这项工作中，我们旨在找到在不同冥想风格中常见的思维和冥想神经签名的差异。我们使用不同冥想风格的专家，即Shamatha，Zazen，Dzogchen和可视化的专家在冥想过程中进行的脑电图记录。我们使用剩余的验证技术评估模型，以训练三种冥想样式并测试第四个剩余样式。使用这种方法，我们达到了70％以上的平均分类准确性，这表明冥想技术的EEG信号在跨冥想方式上具有独特的神经特征，并且可以与流浪状态区分开。此外，我们使用T-SNE，PCA和LLE算法从较高维度产生较低的嵌入，并观察到冥想和思维方式之间嵌入的视觉差异。我们还解散了所提出的设计的一般流程以及对神经反馈支持思维的检测和校正设备的贡献。