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与头部偏航旋转相关的脑电活动的识别
摘要：自动识别头部运动过程中的人类大脑刺激可能会为人机交互 (HCI) 带来重大进步，对严重残疾人群和机器人技术都有重要应用。本文提出了一种基于神经网络的识别技术，通过脑电图信号识别参与者在受到视觉刺激时的头部偏航旋转。目标是识别脑电活动与由参与者左手边/右手边的灯打开/关闭触发的头部运动之间的输入输出函数。该识别过程基于“Levenberg-Marquardt”反向传播算法。在十名参与者身上获得的结果跨越两个多小时的实验，显示了所提出的方法在识别与头部转动相关的脑电刺激方面的能力。对每个参与者的每个实验相关的脑电图信号进行初步分析。预测的准确性由同一文件的训练和测试试验之间的显著相关性证明，在最佳情况下，相关性达到 r = 0.98，MSE = 0.02。在第二次分析中，对一名参与者的 EEG 信号进行训练的输入输出函数由其他参与者的 EEG 信号进行测试。在这种情况下，低相关系数值表明，当对不同的受试者进行训练和测试时，分类器的性能会下降。
MH Tech Talk＃9：保持头部空间清洁！
对任何应用程序进行更深入的研究将揭示系统是否由于温度变化，由于零部件的应用或两者而引起的油量变化而呼吸。在选择呼吸器时，了解应用程序的流量可能是最重要的考虑因素。适当的空气流对于系统的运行和关键组件至关重要。需要不受限制地发生气流。如果气流通过呼吸器有限制，空气将发现较小的阻力遵循的路径。很容易想到系统中的油数越多，其空气流量就越多。但是，许多干燥的呼吸器不仅在系统呼吸时可操作。作为系统的闲置系统，或者是在正常运行期间不交换大量空气的系统，二氧化硅仍与其连接到的组件的头部空间接触。由于二氧化硅凝胶的吸湿性，这种恒定的连接使二氧化硅可以从组件储层中潮湿的头部空间中去除水分，从而防止其凝结并重新进入油。油量越大，头部空间可能越大。MH液压药及其在中东的CRC可以帮助您的设备尺寸大小。总而言之，在任何液压或润滑系统中，顶空管理至关重要，最好的解决方案是使用有效的干燥呼吸器，与消除与设备故障和维修相关的石油污染或成本所花费的钱相比，它价格便宜。本文由定期监测油质，具有过滤系统和干燥剂呼吸器将是维持液压或润滑系统的理想方式。在本文中提到的建议，例如使用工具通过使用有效的干燥呼吸器来监测油质，油过滤和头部空间管理，将通过减少设备的停机时间和提高生产率来帮助运营和维护团队。
头部受伤后的休闲活动 - 患者信息
飞行并出国，有些人可能会发现飞行会使他们的症状恶化。如果您打算在受伤后三个月内飞行，请检查医生或头部受伤专家护士，尤其是如果您遭受癫痫发作，大脑内流血或颅骨骨折。飞行时要考虑的其他事情是飞行的长度和您将乘坐的航班数量。重要的是遵循有关深静脉血栓形成（DVT）的空中旅行建议，尤其是在长途飞行时。请注意，旅行保险可能会受到伤害的影响，一些公司需要额外的保费。慈善机构，例如癫痫行动，全国癫痫协会和进展，可以为您提供合适的旅行保险公司清单。
CT：头部扫描|健康在线CT：头部扫描|健康在线
熟练阅读CT扫描的放射科医生将审查和解释您的CT图像。放射科医生不会与您谈论结果。放射科医生将向向您介绍扫描的提供商发送详细报告。您自己的提供商将与您交谈您的扫描结果。
头部和颈部肿瘤学校友故事-Ashutosh Rao
逆境是他长大的最伟大的老师，Ashutosh受到对自然的热爱和对所有生物的迷恋的影响。他的父亲，兽医和毒理学家，启发了他欣赏生物体和生命科学的复杂性和奇观。他的母亲是一位食品科学家，研究了增加农作物货架生命的方法，以便农民可以更好地存储农产品。以及与家人的临床医生一起，Ashutosh在诊所度过了一段时间，目睹了他们作为医生对人们的健康和福祉的真正影响。Ashutosh被许多在人们的生活中产生重大差异的人所包围，并累积这些影响使他从事生物医学科学的职业。从印度移居美国后，Ashutosh迅速沉浸在M.D.安德森癌症中心。 Ashutosh有一些新的东西可以学习。 他找到了美国的自由精神，可以采取态度具有传染性和鼓舞人心的态度。 今天，Ashutosh与家人住在华盛顿特区的郊区。安德森癌症中心。Ashutosh有一些新的东西可以学习。他找到了美国的自由精神，可以采取态度具有传染性和鼓舞人心的态度。今天，Ashutosh与家人住在华盛顿特区的郊区。
标题：下丘脑大脑切片中的多元素阵列记录运行的头部：穿孔的多电极阵列记录作者
标题：下丘脑脑切片中的多峰阵列记录跑步头：穿孔多电极阵列记录作者：Mino D. C. Belle 1,2，BeatrizBaño-Otalora 1和Hugh D.Piggins 1
二硫次充当头部和颈部鳞状细胞癌细胞系和移植的异种移植物中的有效的放射性化学敏化剂
1，柏林柏林自由大学柏林大学柏林大学柏林大学的头和颈外科手术系，柏林卫生研究院，柏林卫生研究院wenhao.yao@hotmail.com 2 2号耳鼻喉科和头颈外科，鲁伊因医学院，上海何乔汤顿大学医学院，上海200025中国科学院癌症医院科学医院（吉安格癌症医院），中国杭州310015； qianxu@zjcc.org.cn 4血液学，肿瘤学和肿瘤免疫学系Charité -Universitätsmedizin柏林，柏林自由大学和柏林汉堡大学，柏林汉堡大学，柏林卫生研究院sebastian.ochsenreither@charite.de（请参见上文）; konrad.klinghammer@charite.de（K.K。）5，马萨诸塞州马萨诸塞州哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州02138； sferrone@mgh.harvard.edu 6美国匹兹堡匹兹堡大学癌症研究所，美国宾夕法尼亚州15106； deleoab@gmail.com 7美国匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学帕特堡大学15106，美国8号耳鼻喉科，头颈部手术，比勒菲尔德诊所 50，33604 Bielefeld，德国； holger.sudhoff@klinikumbielefeld.de（H.S. ）; felix.oppel@klinikumbielefeld.de（F.O.）5，马萨诸塞州马萨诸塞州哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州02138； sferrone@mgh.harvard.edu 6美国匹兹堡匹兹堡大学癌症研究所，美国宾夕法尼亚州15106； deleoab@gmail.com 7美国匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学帕特堡大学15106，美国8号耳鼻喉科，头颈部手术，比勒菲尔德诊所50，33604 Bielefeld，德国； holger.sudhoff@klinikumbielefeld.de（H.S. ）; felix.oppel@klinikumbielefeld.de（F.O.）50，33604 Bielefeld，德国； holger.sudhoff@klinikumbielefeld.de（H.S.）; felix.oppel@klinikumbielefeld.de（F.O.）9辐射肿瘤学和放射疗法，Charité -Universitätsmedizin柏林，柏林自由大学和柏林洪堡大学，柏林卫生研究院，CharitéCharité校园本杰明·富兰克林，Hindenburgdamm 30，12203 Berlin，berlin，hindenburgdamm; andreas.kuppig@charite.de 10妇科诊所，Charité -Universitätsmedizin柏林，柏林自由大学和伯林洪堡大学，柏林卫生研究院，柏林卫生研究院，柏林校园Virchow Clinic，Augustenburger Platz，13353 Berlin，Dermany，Dermany，Augustenburger Platz 1，13353 Berlin; andreas.kaufmann@charite.de *通信：andreas.albers@charite.de
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
青少年足球运动员遭受一个赛季头部撞击后的神经心理变化
目的：青少年足球运动员头部撞击暴露 (HIE) 是一个公共健康问题。本研究的目的是确定青少年足球运动员一个赛季的 HIE 是否与认知变化有关。方法：200 多名参与者（9-13 岁）在训练和比赛中佩戴装有仪器的头盔，以测量一个赛季内持续的 HIE 量。完成了赛季前和赛季后的神经心理学测试。计算测试分数变化，调整训练效果并回归均值，并将其用作因变量。使用 HIE 变量计算回归模型，预测神经心理学测试分数变化。结果：对于整个样本，发现赛季平均旋转值对预测列表学习变化的影响很小，因此 HIE 与负分数变化有关：标准化 beta (β) = -.147、t (205) = -2.12 和 p = .035。当按年龄段（9-10 岁、11-13 岁）分析并向模型中添加参与者权重时，R 2 值增加。按体重分组（中位数分组），发现 9-10 岁组体重较重的成员变化明显大于体重较轻的成员。此外，有临床意义的负面变化的参与者明显更多：X 2 = 10.343，p = .001。结论：这些发现表明，在 9-10 岁年龄组中，HIE 的平均季节性水平与一个季节的认知变化呈反比负相关，而年龄较大的组则没有发现这种关系。年龄和体重的中介效应以前从未被探索过，似乎与 HIE 对青少年足球运动员认知的影响有关。
免疫学``冷'鳞状细胞癌的头部和颈部与不利的预后有关
也损坏。患者倾向于通过静态症和坏死，骨骼的萎缩和肉毒作势以及软组织的不同部分从吞咽困难中（3）。鉴于这些治疗引起的损害，预后仍然很差。随着肿瘤阶段的增加，生存率降低。对于UICC III和IV期，2年生存率约为30％。 三十至5个百分比发展出复发性疾病（RD），该疾病在无病生存期差（DFS）中反映了（1，4-6）。 几十年来，治疗方案的变化并没有明显改善。 使用新辅助和辅助化疗的使用仍然有争议（4、7-9）。 尤其是关于肿瘤免疫微环境（时间）的知识，如本文稍后所述，另一种有前途的疗法选择是使用免疫检查点抑制剂（ICI）的治疗，PD-L1和PD-1是最突出的ICI。 肿瘤细胞上 pd-l1表达通过肿瘤的照射增加（10）。 对PD-L1和PD-1的抗体施用在治疗几种实体肿瘤（例如皮肤黑色素瘤）方面非常成功（11）。 在HNSCC中，单一疗法对单一疗法的影响是对当前化学治疗标准的重大改进，而对整体生存率（OS）的幻想却令人幻想（12，13）。 在其他出版物中，有人建议组合疗法可能是解决方案（14）。 然而，尚未找到对患者结局的最有希望的特定药物组合。对于UICC III和IV期，2年生存率约为30％。三十至5个百分比发展出复发性疾病（RD），该疾病在无病生存期差（DFS）中反映了（1，4-6）。几十年来，治疗方案的变化并没有明显改善。使用新辅助和辅助化疗的使用仍然有争议（4、7-9）。尤其是关于肿瘤免疫微环境（时间）的知识，如本文稍后所述，另一种有前途的疗法选择是使用免疫检查点抑制剂（ICI）的治疗，PD-L1和PD-1是最突出的ICI。pd-l1表达通过肿瘤的照射增加（10）。对PD-L1和PD-1的抗体施用在治疗几种实体肿瘤（例如皮肤黑色素瘤）方面非常成功（11）。在HNSCC中，单一疗法对单一疗法的影响是对当前化学治疗标准的重大改进，而对整体生存率（OS）的幻想却令人幻想（12，13）。在其他出版物中，有人建议组合疗法可能是解决方案（14）。然而，尚未找到对患者结局的最有希望的特定药物组合。临床试验依靠生物标志物选择最合适的患者接受昂贵的疗法，并防止对不会受益的患者使用潜在的有害药物。因此，需要用于临床前研究的研究工具。这些需要反映典型的患者特征，并具有代表性的癌症队列，以测试是否真的在肿瘤细胞或肿瘤免疫细胞上存在新靶向的抗原。理想情况下，可以使用它们来塑造有关是否应将新药转移到临床试验环境中的意见。肿瘤内免疫细胞最近已进入有关许多实体瘤的研究组的重点。研究一直在研究其结构和内容的时间，揭示了迷宫的细胞和细胞因子的抑制系统。在几项研究中，研究人员试图适应时间以更好地治疗反应。尤其是肿瘤的照射会诱导癌细胞中凋亡，从而通过增加的MHC表达在抗原呈递细胞上下载抗原。这对于免疫检查点抑制剂增加治疗反应可能很重要。另一方面，强烈的照射会导致淋巴结序列，因此仍然需要进行大量研究（15）。我们的研究小组的研究表明，纤维中免疫细胞的组成有助于改善HNSCC的化学放疗反应（16）。免疫细胞参数的评估显示出与生存的关联已被广泛接受，可以将时间归类为免疫学“热”（肿瘤中的免疫细胞），“冷”（无免疫细胞内部纤维化）或“排除”（肿瘤边界的免疫细胞）（17，18）。