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利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一篇小型评论
在当今的数字信息时代，人类接触视觉文物的接触已经达到了前所未有的准友善。这些文化文物中的一些被提升到艺术品的状态，这表明对这些物体有特别的欣赏。对于许多人来说，这种艺术品的感知与美学体验（AE）相吻合，可以积极影响健康和福祉。AE由复杂的认知和有效的心理和生理状态组成。对AE背后的神经动态的更深刻的科学理解将允许开发被动的脑部计算机间接位（BCI），以促进个性化的艺术表现，以改善AE，而无需明确的用户反馈。然而，在不自然的实验室条件下，在视觉神经活动中的先前实证研究主要研究了AE的功能性磁共振成像和与事件相关的电位相关，这可能不是实践神经震荡BCI的最佳特征。此外，直到最近，AE还是在很大程度上被构成了美丽或愉悦的体验。是，这些概念并未包含所有类型的AE。因此，这些概念的范围太窄，无法允许个人和文化的个性化和最佳的艺术经验。这种叙事迷你审查总结了基于振荡的脑脑摄影（EEG）的最先进的视觉神经电学学，并为开发生态有效的神经震级的被动BCI系统的开发绘制了一个路线图，该系统可以优化AE，以及它们有益的后果。我们详细介绍了AE的振荡性脑电图相关性，以及机器学习方法以对AE进行分类。我们还强调了神经疗法中的当前局限性，并提出了改善AE脑电图解码的未来方向。
探索用于脑电图特征提取的卷积神经网络架构
摘要：本文的主要目的是提供有关如何创建卷积神经网络 (CNN) 以从 EEG 信号中提取特征的信息。我们的任务是了解为各种应用场景创建和微调 CNN 的主要方面。我们考虑了 EEG 信号的特征，并探索了各种信号处理和数据准备技术。这些技术包括降噪、滤波、编码、解码和降维等。此外，我们对众所周知的 CNN 架构进行了深入分析，将它们分为四个不同的组：标准实现、循环卷积、解码器架构和组合架构。本文还对这些架构进行了全面评估，涵盖了准确度指标、超参数和附录，其中包含一个表格，概述了用于从 EEG 信号中提取特征的常用 CNN 架构的参数。
研究论文《恐怖视频游戏中的感知压力和认知功能量化：脑电图特征和生化测量》
1. 德克萨斯大学达拉斯西南医学中心精神病学系，美国达拉斯。2. 阿巴丹医科大学医学院医学生理学系，伊朗阿巴丹。3. 巴基亚塔拉医科大学神经科学研究中心，伊朗德黑兰。4. 沙希德贝赫什提医科大学牙科学院牙科系，伊朗德黑兰。5. 德黑兰科技大学计算机工程学院计算机工程系。6. 德黑兰科技大学电气工程学院电气工程系，伊朗德黑兰。7. 拉瓦尔大学 CERVO 脑研究中心，加拿大魁北克。8. 安大略理工大学健康科学学院，加拿大安大略省奥沙瓦。
脑表现的脑电图特征中混乱的证据：系统评价
摘要：（1）背景：混沌是非线性动力学系统的特征，非常适合探索生物学时间序列，例如心率，呼吸记录，尤其是电解图。本文的主要目的是使用混乱理论和非线性动力学方法回顾最近的研究，以分析不同脑部过程中人类绩效。（2）meth-ods：几项研究检查了混乱理论和相关的描述脑动力学的分析工具。本研究对已提出的计算方法进行了深入的分析，这些分析已提出了脑动力学。（3）结果：来自55篇文章的证据表明，在使用混乱理论的研究中，与其他大脑功能相比，认知功能更频繁地评估。分析混乱的最常用技术包括相关维度和分形分析。近似，kolmogorov和样品熵占审查研究中熵算法最大的比例。（4）结论：本综述提供了对大脑作为混乱系统的概念以及在神经科学研究中成功使用非线性方法的见解。对大脑动态的其他研究将有助于提高我们对人类认知表现的理解。
阐明模糊推理的脑电图特征 -
发现降钙素基因相关肽（CGRP）及其在偏头痛病理生理学中的作用已导致偏头痛治疗的进步。自2018年以来，食品药品监督管理局（FDA）批准了针对CGRP配体或受体和3个口服小分子CGRP受体拮抗剂的四种单克隆抗体（MAB）疗法。这些靶向疗法已被证明对成人偏头痛的预防或急性治疗是安全有效的。鉴于其效率和耐受性，CGRP抑制剂已彻底改变了偏头痛治疗的方法。从理论上讲，在该治疗类别中结合疗法可能会导致更多的CGRP封锁，并随后改善患者的结局。目前有提供者在临床实践中结合了CGRP疗法。但是，有关此实践的效率和安全性有限的数据。此迷你审查提供了可用数据的摘要，并在结合CGRP疗法以进行偏头痛治疗时提出了重要的注意事项。
超声心动图特征和胎儿中有和没有心脏畸形的限制性孔的结局：文献综述
PV流； VTIR，反向光伏流量的速度时间积分。A N.A.不适用。b型A：心室收缩期和早期舒张期间的连续向前流动在心房收缩期间通常有限的A波反转。c型B：心室收缩期和早期舒张期间的连续向前流，A波逆转增加。d型C：以最小或没有早期心室舒张期流动为单位。e HLHS分类，严重计划：HLHS不需要紧急的产后治疗 - 新生儿出生的状况良好，只需要前列腺素E1 IV输注，并且可以为计划的心脏手术的第一阶段做好准备；除前列腺素E1 IV输注外，HLHS严重的HLHS还需要在导管实验室（Cath Lab）中进行紧急治疗（前24小时）；最严重的HLHS，HLHS在产后寿命的第一分钟内是氰基的，对IV Prostaglandin E1输液没有反应，并且是
用于驾驶员精神疲劳检测的脑电图特征
摘要 — 精神疲劳是人类最典型的疾病之一，是由工作负担过重和睡眠不足造成的，这会降低人的智力资源。人们研究了不同的脑电图特征来检测精神疲劳。本文通过了解人类脑电图特征来描述精神疲劳，以保证安全驾驶行为，并概述与精神疲劳相关的潜在脑电图特征。采用叙述性综述方法来描述精神疲劳中人脑的神经活动。讨论了与驾驶任务相关的特定脑电图特征、与不同脑电图波段的关系、预处理和特征提取方法。从这项初步工作来看，顶叶阿尔法波功率的增加似乎是大多数研究中驾驶员精神疲劳的特征。我们在公共脑电图存储库中搜索了我们初步研究的潜在数据源。最后，我们提出了一个具有识别精神疲劳潜力的概念模型。总之，未来的工作可能涉及识别其他更重要的脑电图特征，以便在研究条件下进行推广。关键词 — 脑电图传感器、心理疲劳、驾驶员疲劳、交通安全。
混合手工制作和深度神经时空脑电图特征聚类框架，用于精确的情绪状态识别
摘要：人类的情绪随时间而变化，非平稳，性质复杂，是日常生活中人类反应的结果。从一维脑电信号中连续检测人类情绪是一项艰巨的任务。本文提出了一种使用连续小波变换从脑电信号中检测情绪的先进信号处理机制。原始脑电信号的空间和时间分量被转换成二维频谱图，然后进行特征提取。实施混合时空深度神经网络以提取丰富的特征。基于差分的熵特征选择技术根据熵、低信息区域和高信息区域自适应区分特征。使用深度特征包 (BoDF) 创建相似特征的聚类并计算特征词汇以降低特征维数。在 SEED 数据集上进行了广泛的实验，结果表明与最先进的方法相比，所提出的方法具有重要意义。具体来说，所提出的模型在 SJTU SEED 数据集上分别对 SVM、集成、树和 KNN 分类器实现了 96.7%、96.2%、95.8% 和 95.3% 的准确率。
使用多图特征进行心理状态分类
我们考虑从被动式多通道脑电图 (EEG) 设备中提取特征的问题，以用于与压力和认知负荷等高级心理状态相关的下游推理任务。我们提出的特征提取方法使用最近开发的基于频谱的多图工具，并将它们应用于由多个传感器之间的统计依赖结构 (例如相关性) 暗示的图的时间序列。我们在两个数据集的背景下研究这些特征，每个数据集至少包含 30 名参与者，并使用多通道 EEG 系统记录。我们在三种环境下比较了在所提出的特征上训练的分类器与在传统的基于频带功率的特征上训练的分类器的分类性能，发现这两个特征集提供了互补的预测信息。我们最后证明，使用所提出的特征时特定通道和通道对对于分类的重要性在神经科学上是有效的。
马萨诸塞州斯基图特镇 2022-2026 财政年度首府...
要求各部门继续使用几年前推出的新表格来填写 2022-26 财年的所有资本项目申请。如果您之前已根据五年滚动资本计划（截至 2025 财年）提交了申请，则无需重新提交，除非您已提前更换年份或更新了成本估算。应审查各部门之前提交的所有资本申请，以确保随附的信息和价格估算合理且最新。这意味着更新购置成本、规格或车辆类型、型号或年份的变化以及持续维护。请准备一份新表格并提交随附材料以支持更改。五年资本计划要求申请截至 2026 财年的资本需求，并且必须严格遵守以下规定的要求提交这些申请。