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达到无法到达的：强化移动处理，一种社区心理健康参与和治疗的创新模型
摘要在本文中，我们介绍了密集的移动处理（IMT）模型，该模型源于2016年纽约市的一项计划，该计划旨在吸引那些“陷入精神健康，住房和刑事司法系统的裂缝”的个人。被称为IMT的人通常具有广泛的创伤历史。他们在系统中经历了结构性种族主义和歧视性，因此可以表现为对治疗团队的不信任。我们在非营利机构练习计划时详细介绍了该计划的结构，并概述了具有挑战性人口的心理动力学概念。我们承认IMT在参与倡导和解决社会正义方面的作用。我们还讨论了如何通过这种模型来减轻和容忍难以管理行为的参与者的风险。这通常是一个长期的非线性过程。我们解决这如何影响团队的整体动态，并解释如何通过长期，信任的治疗关系，参与者可以随着时间的流逝而改变和成长。我们还解释了我们的非填充模型在我们能够提供和确定计划增长的几个挑战和领域的治疗中起着不可或缺的作用。在概述了我们的模型及其方法论时，我们希望赋予其他从业人员的能力，以使IMT适应纽约市以外的其他环境。
结合早期和晚期到达的光子来改善通过时间分辨的近红外获得的脑血流动力学反应的重建
另一种策略是使用时间分辨 NIRS (trNIRS) 来增强测量的深度灵敏度，该方法使用皮秒光脉冲和快速探测器来记录漫反射光子的飞行时间 (DTOF) 分布。9 由于 DTOF 包含时间和强度信息，因此可以分辨不同深度的吸收变化，因为光子到达时间与路径长度成正比。最流行的深度增强方法基于计算 DTOF 的统计矩 10、11 或在时间窗口/门内积分光子计数。12、13 在这两种情况下，目标都是关注晚到达的光子，因为它们最有可能探测到大脑。先前使用分层组织模拟幻影、动物模型和人类受试者的研究表明，与传统的 CW NIRS 相比，trNIRS 对脑血流动力学具有更高的灵敏度。13 – 17