体育科学和神经科学的进步为设计高效且激励人心的运动训练工具提供了新的机会。例如,使用神经反馈 (NF),运动员可以学会自我调节特定的大脑节律,从而提高他们的表现。在这里,我们专注于足球守门员的隐性视觉空间注意 (CVSA) 能力,这对于这些运动员取得优异成绩至关重要。我们寻找可用于基于虚拟现实的 NF 训练程序的 CVSA 脑电图 (EEG) 标记,即符合以下标准的标记:(1) 特定于 CVSA,(2) 可实时检测,(3) 与守门员的表现/专业知识相关。我们的结果表明,CVSA 最著名的 EEG 标记——被关注半视野同侧 α 功率增加——由于不符合标准 2 和 3 而无法使用。尽管如此,我们还是强调了运动员 CVSA 能力的提高与静息时 α 功率增加之间存在显著的正相关性。虽然该标记的特异性仍有待证实,但它符合标准 2 和 3。这一结果表明,可以为守门员设计创新的生态训练程序,例如结合使用 NF 和在虚拟现实中执行的认知任务。
无偿的外围前庭功能障碍会导致步态和姿势的不稳定,并具有主观的头晕和失衡。在单侧和双侧前庭病(UVP和BVP)患者中促进功能性补充的治疗方法的首选是前庭重新释放[1]。然而,一定比例的前庭病患者对康复难治性,难以治疗。尽管最近已经开发出前庭植入物来改善BVP的姿势,步态和生活质量[2],但该治疗具有导致感官性听力损失作为手术并发症的重大风险[2]。因此,需要对难治性前庭病的微创治疗方法的发展。嘈杂的电力前庭刺激(NGVS)通过双侧放置在乳突区域上的电极将电流作为零均值的噪声传递给前庭系统。不可察觉的NGV水平促进了在包括自主,运动和姿势控制系统在内的神经系统中的亚阈值刺激的处理[3-6]。ngvs还增强了倾斜倾斜和自动翻译方向的感知阈值[7-9]。随机分辨率,在非线性系统中有最佳噪声水平的情况下,在其下阈值信号得到了增强,已提出是这些改善效果的基础机制[10,11]。在BVP患者以及健康受试者中应用最佳水平的NGV水平可改善常规稳定性和步态性能[4,12-18]。的研究表明,即使在BVP患者和健康受试者停止刺激后,NGV也可以改善姿势控制几个小时[3,19-21]。另一方面,另一项最近的研究报告说,NGVS不能改善BVP患者的姿势控制[22]。这些在BVP患者中的研究是开放标签或单盲研究,该研究对NGV进行了刺激[4、14、16-18],并且没有足够的安慰剂效应或观察者偏见的评估。在本研究中,进行了多中心,随机,双盲,安慰剂对照,跨研究,以评估长时间NGVS在改善UVP和BVP严重姿势姿势不稳定患者身体平衡方面的疗效和安全性。
1 认知-运动分离 (CMD) 是指“... 一些严重脑损伤患者中保留但未被识别的 (隐蔽的) 认知能力的急剧分离,其行为反应无目的或缺失”,最初的定义见 (Schiff, 2015),最近又在 (Schnakers et al., 2022) 中进行了讨论。
表 4:对照组与实验组后测学业成绩比较组别测试平均值标准差值't'值'p'值对照组后测 58.6 2.059 7.061 P< 0.0001实验组后测 52.5 2.729
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种异质性疾病,通常表现为难以持续集中注意力、反应抑制和组织目标导向行为。然而,除了传统上描述的执行功能障碍外,据报道,超过一半的 ADHD 儿童表现出粗大和精细运动技能困难,尽管 ADHD 中的运动障碍仍然是临床关注的被忽视的领域。小脑临床认知神经科学领域发展迅速,已开始将脑-小脑回路与神经发育障碍联系起来。虽然小脑在平衡、运动协调和执行等运动功能中的作用已得到广泛认可,但正在进行的研究已证明其在神经认知发展和执行功能(包括注意力和社会认知)中具有额外的基本作用,这些都是 ADHD 中常见的损伤领域。有趣的是,神经影像学研究一直表明 ADHD 儿童和正常发育儿童的小脑体积和功能连接存在差异。此外,哌甲酯已知作用于小脑水平,因为已经确定了与注意力和运动功能有关的内在小脑多巴胺能系统。本文回顾了将小脑功能障碍与 ADHD 行为症状联系起来的一些主要发现,并将小脑作为该病症的可能神经基础和鉴别指标。我们建议在未来的 ADHD 研究中考虑更严格的评估,包括与小脑相关的技能评估,以与症状严重程度和其他检测到的结果(例如执行功能障碍)相关联,并研究可能作为此诊断更客观衡量标准的可能的联想模式。
近年来,基于运动想象 (MI) 的脑电图 (EEG) 在脑机接口 (BCI) 技术中得到了显著的关注,特别用于瘫痪患者的康复。但 MI EEG 的低信噪比使其难以有效解码,阻碍了 BCI 的发展。本文提出了一种基于注意的多尺度 EEGNet (AMEEGNet) 方法来提高 MI-EEG 的解码性能。首先,采用三个并行的融合传输方法的 EEGNets 从多个尺度提取 EEG 数据的高质量时空特征。然后,高效通道注意 (ECA) 模块通过一种加权关键通道的轻量级方法增强了对更具辨别性的空间特征的获取。实验结果表明,所提出的模型在 BCI-2a、2b 和 HGD 数据集上的解码准确率分别为 81.17%、89.83% 和 95.49%。结果表明,所提出的 AMEEGNet 有效地解码了时空特征,为 MI-EEG 解码提供了新的视角,并推动了未来的 BCI 应用。
注意力缺陷/多动症(ADHD)是一种神经行为障碍,其特征是注意力不集中,冲动和多动症。它通常在童年时期被发现,并且经常持续到成年。患有多动症症状的青少年经常表现出侵略性行为,这需要有效干预。本研究旨在评估正念干预对降低ADHD青少年侵略性的影响。38名初中生参加了会议,分为对照组(n = 14)和一个治疗组(n = 24)。治疗组进行了为期8周的正念计划,每周一次由120分钟的课程组成。在干预的开始和结束时,都使用公共汽车 - 佩里侵略问卷(BPAQ)评估了侵略性。调查结果表明,治疗组的攻击性显着降低(p <0.05),而对照组没有明显变化。此外,干预期间没有报道任何副作用。总而言之,一个为期8周的正念计划大大降低了表现出多动症症状的青少年的侵略性,这表明正念是管理该人群侵略的有希望的干预措施。
运动执行是人类行为的一个基本方面,已利用 BCI 技术进行了广泛的研究。EEG 和 fNIRS 已被用于提供有价值的见解,但它们各自的局限性阻碍了性能。这项研究调查了融合脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 数据在运动执行范式中对静息状态与任务状态进行分类的有效性。使用 SMR 混合 BCI 数据集,这项研究将单峰 (EEG 和 fNIRS) 分类器与多峰融合方法进行了比较。它提出了使用卷积加性自注意机制 (MECASA) 的运动执行,这是一种利用卷积运算和自注意来捕获多峰数据中复杂模式的新颖架构。 MECASA 建立在 CAS-ViT 架构之上,采用计算效率高、基于卷积的自注意模块 (CASA)、混合块设计和专用融合网络,将来自独立 EEG 和 fNIRS 处理流的特征组合在一起。实验结果表明,MECASA 在所有模态 (EEG、fNIRS 和融合) 中的表现始终优于成熟方法,与单模态方法相比,融合方法始终能提高准确性。fNIRS 通常比单独的 EEG 实现更高的准确性。消融研究揭示了 MECASA 的最佳配置,其中嵌入维度为 64-128 为 EEG 数据提供最佳性能,OD128(上采样光密度)为 fNIRS 数据产生优异结果。这项工作凸显了深度学习,特别是 MECASA,在增强 EEG-fNIRS 融合用于 BCI 应用的潜力。
自我注意事项是指神经网络自行找出序列的哪些部分,例如单词句子或图像中的一系列斑点,共同有助于解决手头的问题。例如,对于语言翻译,自我注意力的目标是找出源语言中哪些单词在一起有助于目标语言中任何单个单词的产生。另一方面,在图像识别中,自我注意力将有助于网络弄清楚哪些补丁程序共同做出了最大的贡献,可以正确预测类标签。
多种遗传关联表明编码蛋白质的Th17相关基因(例如IL-17A,IL-23和STAT3)以及牛皮癣之间存在致病关系。对此链接的进一步支持来自于以下发现:针对IL-17A,IL-17RA和IL-23的中和抗体在牛皮癣,牛皮癣关节炎和性脊髓炎等疾病中有效。RORγT是一种驱动Th17极化和细胞分泌的中心位置转录因子,因此RORγT的调节可能会为患者提供额外的好处。然而,RORγT在胸腺中T细胞的正常发育和小鼠中RORγT的遗传破坏中起作用,导致源自胸腺中的淋巴瘤的发展。虽然尚未确定RORγT活性的下调会导致人类的后果,但希望进一步了解胸腺效应,以支持该靶标的进步作为对Th17驱动疾病的潜在治疗方法。在此,我们介绍了最近公开的RORγt逆激动剂的表征,在体外和对TH17终点的体外和体内降低了靶标参与和疗效,但需要更高的体外浓度以影响胸腺细胞凋亡。