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BrainBeats：一个开源EEGLAB插件，用于共同分析脑血和心血管（ECG/PPG）信号
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开放源代码，EEGLAB，EEG，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，QEEG，QEEG，特征分析，Hep/Hep/hep/hep/heo，hep/heo，brain heart Interplay，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact。摘要：BrainBeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析EEG和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要协议：心跳诱发的潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从EEG信号中提取。它应该帮助研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它们有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。EEG和ECG/PPG提供了无创，具有成本效益和便携式解决方案，用于捕获实验室，临床或现实世界中的大脑心脏相互作用。但是，由于技术挑战和缺乏准则，该域中的可扩展应用程序受到限制。现有工具通常缺乏统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的自动功能，对于可重复性至关重要。在标准化定量脑电图（QEEG）和心率变异性（HRV）特征提取方法中进一步存在，破坏了临床诊断或机器学习的鲁棒性（ML）模型。应对这些挑战，我们介绍了Brainbeats工具箱，该工具箱是作为开源EEGLAB插件实现的，提供了一套信号处理和功能突出功能。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO），用于以毫秒精度评估时锁的脑心脏相互作用； 2）QEEG和HRV功能提取，用于检查各种大脑和心脏指标之间的关联或构建基于功能的ML模型； 3）从EEG信号中自动提取心脏伪像，以消除进行EEG分析的任何潜在的心血管污染。我们提供了一个分步教程，用于在包含同时64通道EEG，ECG和PPG的开源数据集上执行这三种方法。可以通过图形用户界面（GUI）或命令行调整一系列参数以量身定制独特的研究需求。Brainbeats应该使大脑心脏的相互作用研究更容易访问和重现。
成纤维细胞激活蛋白α指导的成像和孤立纤维肿瘤的治疗
使用人类表皮生长因子受体2（HER2） - 结合示踪剂68 ga标记的Z HER2：2891-CYS-MMA-DOTA（[[68 GA] GA-ABY-025）被证明可以反射由免疫组织化学和在现场造型的乳腺癌（MBC）（MBC）中的HER2状态。这项单中心开放标签II期研究研究了[68 GA] GA-ABY-025摄取如何对应于新辅助化学疗法和MBC的原发性乳腺癌（PBC）的活检结果和早期治疗反应。方法：包括40例已知阳性HER2状态的患者：19具有PBC，21例MBC（中位数为3例治疗）。[68 GA] GA-ABY-025 PET/CT，[18 F] F-FDG PET/CT和来自靶向病变的核心针头活检在基线时进行。[18 F] F -FDG PET/CT在2个循环后重复，以计算肿瘤病变糖酵解的方向变化（D -TLG）。在每位患者的所有3次扫描中评估了最大的病变（最多5个）。来自[68 GA] GA-ABY-025 PET/CT的SUV与接收器操作特征分析与活检的HER2状态和D -TLG相对。结果：试验活检是31例患者的HER2阳性，6例患者的HER2阴性，以及3例患者的HER2阳性。[68 GA] Ga-aby-025 PET/CT截止SUV最大为6.0，预测D -TLG低于2 25％的D-TLG，敏感性为86％，在软组织病变中（曲线下的面积为0.74 [95％CI，0.67 - 0.82 –0.82]; P 5 0.001）。与HER2状态相比，该截止值在40例患者中有12例导致临床相关的不一致发现。代谢反应在复发性疾病中减弱。Metabolic response ( D -TLG) was more pronounced in PBC ( 2 71% [95% CI, 2 58% to 2 83%]; P , 0.0001) than in MBC ( 2 27% [95% CI, 2 16% to 2 38%]; P , 0.0001), but [ 68 Ga]Ga-ABY-025 SUV max was similar in both with a mean SUV max of 9.8 （95％CI，6.3 - 13.3）和13.9（95％CI，10.5 - 17.2）（p 5 0.10）。在多元分析中，全局D-TLG与先前治疗的数量（P 5 0.0004）呈正相关，并且与[68 GA] GA-ABY-025 PET/CT SUV SUV Max（P 5 0.018）呈负相关，但与HER2状态无关（P 5 0.09）。结论：[68 Ga-aby-025 PET/CT预测对HER2阳性乳腺癌中HER2靶向疗法的早期元反应。
白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
摘要：沿海地区开发和海滩休闲用途的增加与公共卫生威胁的加剧有关
摘要：沿海地区开发和海滩休闲用途的不断增加与沿海地区沉积物和沙子相关的公共卫生危害威胁日益增大。本研究采用适当的标准方法评估了尼日利亚翁多州阿拉罗米海滩沙子的微生物和垃圾特性。所得数据显示，分离出 29 种微生物，其中包括 17 种细菌、7 种真菌和 5 种酵母。微生物负荷范围为 1.45 × 10 -4 CFU/g 至 12.4 × 10 -4 CFU/g，符合世界卫生组织规定的允许限值（8 CFU/g 至 250 CFU/g）。然而，旅游活动频繁区和旅游活动稀少区的微生物负荷存在显著差异（t=0.011）。此外，海滩沙子被分为七类。然而，最常见的垃圾类型是干树叶和树枝形式的有机废物（59%），其次是塑料/聚苯乙烯（32%）。平均垃圾密度从 7 月份的 10.00 升/平方米到 12 月份的 21.57 升/平方米不等。没有废物处理和厕所设施。Araromi 海滩属于中度肮脏类别，在旱季和雨季的清洁海岸指数分别为 8.52 和 6.81。总体而言，这项研究的结果表明，Araromi 海滩仍处于欠开发状态，其所在社区是海滩上垃圾数量增加的主要原因。因此，建议为了吸引更多游客并改善整体海滩体验，当地社区和政府应投资定期海滩清理和废物管理计划，以保持海滩的原始状态。 DOI：https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.29 许可证：CC-BY-4.0 开放获取政策：JASEM 发布的所有文章均为开放获取，任何人都可以免费下载、复制、重新分发、重新发布、翻译和阅读。 版权政策：© 2025。作者保留版权并授予 JASEM 首次出版权。本文的任何部分均可未经许可重复使用，但必须引用原始文章。引用本文为：ODEWUMI, O. S; QUIST, MM (2025)。尼日利亚翁多州 Araromi 海滩沙子的微生物负荷和凋落物特征分析。J. Appl. Sci. Environ. Manage. 29 (1) 229-237 日期：日期：收到日期：2024 年 10 月 22 日；修订日期：2024 年 11 月 20 日；接受日期：2024 年 12 月 28 日；发布日期：2025 年 1 月 31 日 关键词：沙尘特征；微生物负荷；海滩清洁度；垃圾密度 许多旅游景点通常位于城市内部，环境安静，以满足城市居民和邻近城镇居民的休闲需求。许多其他旅游景点则建立在城市外，为人们提供远离喧嚣喧嚣的城市生活的休憩之所（Odunlami 和 Ijeomah，2016 年）。提供此类休闲场所的最常见旅游类型之一是滨海旅游，它基于陆地和海洋交界处的独特资源组合，提供水、海滩、风景秀丽的游泳、划船、日光浴和冲浪等便利设施
使用计算机视觉检测年龄和性别检测
摘要：在计算机视觉的领域，使用OpenCV的年龄和性别检测是一种关键应用，展示了复杂算法和真实世界应用的融合。该项目努力开发一个能够准确估算图像或视频流的年龄和性别的强大系统。利用OpenCV的力量，一个流行的开放式计算机视觉库，再加上机器学习技术，该系统旨在自动将个人分类为预定义的年龄组和性别类别。通过面部特征分析，深度学习模型和图像处理技术的结合，系统可以以惊人的精度辨别年龄和性别属性。通过将该技术集成到各种领域，例如监视，营销和用户体验自定义，该项目努力为各种社会和商业挑战提供实用的解决方案。年龄和性别的抽象性质使这项努力多基础，需要一种细微的方法，包括数据预处理，模型培训和绩效优化。最终，该项目有助于进步计算机视觉应用程序，从而促进了许多领域的创新和效率。关键字：CNN，深度学习，性别分类，年龄检测。I.在当今相互联系的世界中引言，在那里，数字互动和社交媒体渗透到日常生活中，了解人口统计学（例如性别和年龄）变得越来越重要。II。II。智能设备的扩散促进了大量数据的收集，其中大部分包含对人类行为和互动的宝贵见解。在利用这些数据，性别和年龄预测算法的无数应用程序中，它们在增强用户体验，个性化内容并告知决策的潜力中脱颖而出 - 在各个领域制定过程。由于其丰富的信息内容，面部照片已成为性别检测和年龄预测算法的主要来源。利用图像处理，特征提取和分类技术方面的进步，研究人员和开发人员设计了复杂的方法来分析面部特征并准确推断人口统计学属性。这些方法通常涉及阶段，例如增强图像，以提高质量和分割以隔离相关特征，从而为后续分析奠定了基础。通过训练大型数据集的神经网络，我们旨在开发能够准确地将性别预测为“男性”或“女性”的强大模型，并可能基于实验参数对年龄组进行分类。除了技术复杂性之外，人类面部图像对各个行业和社会领域都具有深远的影响。从安全和娱乐到招聘和身份验证，从面部图像中检测性别和年龄的能力可以简化流程，增强安全措施并为战略决策提供了信息。相关作品本文使用应用于面部图像的深度学习技术介绍了有关性别识别的研究。此外，面部表情，人类交流的重要方面，提供了对情感状态和反应的见解，使面部图像分析成为心理学家和研究人员的宝贵工具。通过阐明这些技术的方法，挑战和潜在应用，我们旨在为计算机视觉中的知识不断增长，并促进具有真实世界影响的实用解决方案的发展。作者探索了卷积神经网络（CNN）的使用进行特征提取和分类，从而实现了有希望的
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。电子。电子。eng。，卷。1，否。1，pp。1-5，2024。版权：从医疗保健诊断到财务建模的各种应用程序中神经网络的快速发展，已大大提高了决策过程的准确性和效率。但是，这些模型通常可以用作黑匣子，几乎没有深入了解它们如何到达特定的预测。这种缺乏解释性为其在信任，问责制和透明度至关重要的关键领域中采用的主要障碍。本研究旨在通过开发一个集成了多种可解释的AI（XAI）技术来增强神经网络的可解释性的新型框架来解决这一问题。所提出的框架结合了特征分析，层相关性传播（LRP）和视觉解释方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）。这些技术共同对神经网络的决策过程提供了全面的看法，使它们对利益相关者更加透明和可以理解。简介和背景1.1。1.2。2。方法论2.1。数据收集我们的实验结果表明，综合的XAI框架不仅可以提高可解释性，而且还保持了高度的准确性，从而弥合了性能和透明度之间的差距。这项研究为在关键应用程序中部署可解释的神经网络提供了基础，确保了AI驱动的决策是可靠且可理解的。关键字：神经网络；可解释的AI；毕业-CAM;解释性；准确性缩写：XAI：可解释的AI； LRP：层次相关性传播； Grad-CAM：梯度加权类激活映射； AI：人工智能； FNNS：前馈神经网络； CNN：卷积神经网络； Shap：Shapley添加说明1。引言人工智能（AI）已成为现代技术进步的基石，神经网络在各种应用中起着关键作用，例如图像识别，自然语言处理和预测分析。尽管取得了成功，但阻碍神经网络更广泛接受的主要挑战之一，尤其是在医疗保健，金融和自治系统等关键领域，它们缺乏解释性。这些模型的黑框性质使得很难理解它们如何处理输入数据并生成输出，从而导致信任和问责制。可解释的AI（XAI）已成为一个关键的研究领域，旨在使AI系统更加透明和可解释。XAI技术努力阐明复杂模型的内部运作，从而允许用户理解，信任和有效地管理AI驱动的决策。本文着重于通过将各种XAI技术整合到一个凝聚力框架中来增强神经网络的可解释性。目标是为利益相关者提供对模型预测的明确和可行的解释，促进信任并使AI系统在高风险环境中的部署。背景这项研究的动机源于AI系统对透明度和问责制的需求不断增长。例如，在医疗保健中，临床医生需要了解AI驱动的诊断建议，以信任和对它们采取行动。同样，在金融中，利益相关者必须理解基于AI的风险评估，以确保公平性和法规合规性。在自主系统（例如自动驾驶汽车）中，了解决策过程对于安全性和可靠性至关重要。解决这些需求时，我们的研究旨在弥合高性能神经网络与可解释性的基本要求之间的差距，从而促进对各种关键应用程序的AI系统的更大接受和信任。神经网络，尤其是深度学习模型，由于能够从大型数据集中学习并捕获复杂的模式，因此在众多应用程序中取得了前所未有的成功。但是，它们的复杂体系结构通常由多个隐藏的层和数百万个参数组成，使它们变得不透明且难以解释。对AI的解释性的需求导致了旨在揭开这些黑盒模型的几种XAI技术的开发[1，2]。
学生在作文写作中的能力
doi no：10.36713/epra13504摘要本研究旨在根据其内容，组织，词汇，语言使用和力学组件来确定学生在编写英语作品方面的能力；他们的长处和书面缺点；可以提出的干预策略计划；以及调查结果对英语写作教学的含义。要找到他们的写作能力以及五个组成部分，要求学生使用Jacobs ET设计的ESL构图配置文件撰写的描述性论文，这些论文由三位英语教师分别对其进行评分。al。（1981）。描述性定量研究设计用于获取相关数据。进行了一个案例研究，以获取补充和加强收集的统计数据的所需定性数据。该研究的结果表明，大多数学生在描述性论文内容方面被描述为“平均水平”。组织中的“非常好”；词汇中的“平均水平和平均水平”；语言使用中的“极好到很好”；和机械师的“平均水平至平均水平”。然而，计算学生著作五个组成部分的平均平均得分和标准偏差表明，大多数学生的优势在“组织”和“语言使用”（语法）中（语法），而他们的弱点在“内容发展”，“词汇”和“机制”和“机制”中。案例研究同样提出了类似的结果。关键词：写作，教学，教学英语策略。使用数据作为基础，提出了一项干预策略计划，以增强学生沿五个组件的写作能力，并为课堂应用设计。包括增强学生语言使用和组织想法的一些策略是同行编辑，选择性的同行编辑/校对，并使用图形组织者突出显示错误以及论文diagramming。以书面形式增强其内容的开发，词汇和力学组成部分，诸如添加详细信息以完成论文，提供四个基础清单，提供充足的时间进行预写，使用单词学习加强，使用良好的写作模型，使用语义特征分析和配对的unctition sefferitiation andsitiation andsitiation andsirting sircation sirconsing sirconsing sidersssingsssingsssings ersingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsings，促进了良好的协作增强，以表现出良好的写作模型在干预计划中。的发现暗示，应为英语教师提供足够的培训，并应参加ESL的研讨会工作工厂，以使他们对写作过程中涉及的复杂性有深入的了解，并学习更多的干预策略，并学习更多的干预策略，这些策略可以在课堂上应用英语，以减少努力，以较少的努力来提高他们的努力，并将其用于策略的策略来策略，以策略为策略而进行策略，以策略为独立而进行策略。介绍许多英语学者认为是第二语言（ESL），写作对于专业人士和学生来说都是必不可少的生产力。特别是在ESL/EFL计划中教授最困难，因此令人沮丧的主题之一。有写作问题的人在写作技巧的一个或多个方面可能会遇到困难，例如正确使用语法，惯例，标点符号，大写和拼写，以及写作的一些基本和启动方面。对于ESL课程中的教师和学习者来说，这也是一件不愉快的工作（Leki，1992）。对于第二语言学习者来说，挑战是巨大的，特别是对于那些上大学并以自己的语言学习的人来说（Nunan，2009年）。三级教师或大学教师想知道他们的学生是否可能从教科书阅读，每日教学，写作，研究项目等中获利。因此，教师使用不同的评估工具，目的是获得对学生学习的见解（Lundgren，2007年）。英语是第二语言或第三语言（ESL）的学生对语言的工作方式有敏锐的了解。
研究声明
我的研究重点是开发用于生物医学应用的新型AI技术，重点是翻译生物医学数据科学研究以使临床实践和生物学研究受益。我在AI，生物信息学，高性能计算以及生物医学物理学（BMP）和成像方面具有独特的专业知识。我对翻译研究的热情使我对尖端的AI研究并领导AI舞会生物医学物理学的创新，建立了与癌症生物学和放射疗法建立联系，以对该领域做出重大贡献。以下总结了我的研究经验和成就，并概述了我的研究努力的未来方向。A.研究成就A1。医学成像和图像分析：我开发了创新的实验和计算技术，用于在我的博士研究中使用超声检查对癌症组织的弹性和毛弹性特性进行成像。建立了一种新的数学框架，用于重建癌症组织的弹性和流体转运性能（血管通透性，间质通透性和间质性液压）。此外，在框架内开发了一种准确的方法，用于同时估计弹性模量和超声图像的可压缩性。这项工作增强了我们对癌症组织复杂机械行为的理解，并为癌症诊断和治疗评估提供了宝贵的见解。A2。我最近的另一项贡献是对对比特征分析（CFA）框架的开发，在参考文献中详细介绍。5。用于BMP应用程序的高性能和可解释的AI：深度神经网络（DNNS）在推理和决策模型培训期间将数千个特定于任务的特定功能提取到数百万个特定于任务的功能。可视化这些功能对于理解学习过程和改善DNN的性能至关重要，但现有的可视化技术仅适用于分类任务。对于回归，该特征点位于具有固有复杂形状的高维连续体上，从而使特征有意义地可视化。鉴于BMP中的大多数深度学习应用都是以回归为导向的，因此开发了一种概念框架和计算方法来可靠地可视化回归特征具有很大意义。i引入了DNN特征可视化4的多种发现和分析方法（MDA）方法，其中涉及学习与DNN的输出和目标标签相关的歧管拓扑。MDA提供了DNN特征的深刻洞察力，突出了DNN的适当性，概括性和对抗性鲁棒性。这些作品可以更深入地了解DNN“黑匣子”，从而设计了更有效的神经网络体系结构。发现CFA和MDA在改善多个医学成像应用中提高DNN性能和可解释性方面的有效性是显着的。A3。 基因组学数据分析的深度学习：单细胞基因组学的显着进步提出了询问大量生物医学查询的独特挑战和机会。A3。基因组学数据分析的深度学习：单细胞基因组学的显着进步提出了询问大量生物医学查询的独特挑战和机会。高维基因组数据本质上是复杂的，这是由于基因之间的相互交织的关系。现有的方法，包括新兴的基于深度学习的方法，并未考虑数据处理过程中的潜在生物学特征，这极大地损害了数据分析的性能并阻碍了先进基因组技术的最大利用。i开发了一种基于熵的制图策略，以将高维基因表达数据数据构成配置的图像格式，称为Genomap，并明确地集成了基因组相互作用6,7。这种独特的表格转换将基因 - 基因相互作用投入了基因组的空间配置，使我们能够提取深基因组相互作用特征并发现数据的潜在歧视性模式。i表明，对于多种应用（细胞聚类和识别，基因签名提取，单细胞数据积分，细胞轨迹分析，降低性降低和可视化），所提出的方法可大大提高数据分析的准确性。
Chen，Xikang;杨，库洪；朱，昆富； Wang，Huijuan；李，Xinru;江，金扬（2021）”“ 2021年中国经济增长率的预测 关于加强国家战略科学和技术力量的系统布局的想法 发展负责任的数字经济 建立新的电力系统来促进碳中立性 战略科学和技术力量的演变 数字技术实现了国家治理现代化的建设 美国大脑倡议的特征分析和灵感 Sun，Changpu（2021）“量子力学的解释和Karl Popper的三个世界”，《中国科学院公报》（中文版）：V 碳中立视力下的能量革命 在碳峰和碳中立的背景下，能源储能技术的研究进度和开发建议
摘要在Covid-19-19的流行病和复杂的国际局势的共同影响下摘要，中国经济发展的未来方向引起了很多关注。这项研究系统地分析并预测了中国中型经济增长率的发展趋势和规律性。预计中国的中长期经济增长率将显示出波浪形状的下降趋势。基于我们团队提出的年度GDP增长的系统综合预测方法，这项研究回顾了中国在2020年的经济发展，并预测了中国在2021年的经济增长率。div>预计中国的经济将在2021年的年增长率增长约8.5％。根据分析，进一步提出了政策建议，包括促进国内消费，稳定经济增长和发展，建立以科学和技术创新为导向的国家，以及加速工业结构的转变。
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作为其科学文献服务的一部分，NLM提供了对各种文章的访问权限。请注意，在NLM数据库中包含并不意味着与NLM或美国国立卫生研究院的内容认可或同意。了解更多信息：PMC免责声明| PMC版权通知。**倍感**嗜好是一种眼睛状况，通常在孩子疲倦，压力或患病发作时，一只眼睛倾向于向上指向。当融合的刺激不足时，会发生这种情况，从而使一只眼睛的视线比另一只眼睛更高。如果偏差低于另一只眼，则称为垂体。**嗜好的类型***左phoria（l/r）：左眼的视线与另一只眼睛向上偏离。*右心（R/L）：右眼的视力与另一只眼睛向上偏离。**嗜好的原因**原因是各种各样的原因，包括先天性和可收到的条件。在儿童中，由于其对双眼视力发展的损害很少。在成年，创伤，梅毒，痛风和病理状况可能会引起它。过去或现在的常见疾病的历史经常随之而来。**倍感症状**最常见的症状是向上的眼动，可能并不总是存在。其他症状包括： *双视力 *视力模糊 *似乎在页面上移动的单词 *眼神 *头痛 *难以集中 *与流利的阅读心脏的困难是一种条件，在这种情况下，当双眼视力受到破坏时，一只眼睛会向上偏离，与表现出的斜视相同，总是存在。它通常是潜在的，可能会导致诸如需要注意的任务期间眼睛疲劳，头痛和视力模糊之类的症状。一项全面的眼科检查，其覆盖式测试诊断等测试。了解这种情况对于有效的治疗策略至关重要，因为它会影响生活质量。传统治疗方法包括带有棱镜的矫正镜头，以使每只眼睛看到的图像和减轻症状相结合，在某些情况下是手术干预。棱镜眼镜是根据个人需求定制的，而标准纠正镜有助于提高视力并减少因折射率重大错误而引起的压力。视觉治疗是另一个关键组成部分，由结构化练习组成，这些练习可以改善眼睛肌肉协调和双眼视力控制。视力疗法的关键组成部分包括眼部肌肉运动以增强眼外肌肉和融合训练，以将两只眼睛的图像结合到单一相干图像中。嗜好的症状可能包括双视力和眼睛应变。建议在近乎阅读或进行近距离工作等近乎任务中提高视力，建议进行住宿和融合培训练习。如果该病情严重或对非手术治疗没有反应，则可以考虑手术。斜视手术调节眼部肌肉张力以更好地排列，通常由专门从事斜视手术的眼科医生进行。手术通常保留在保守措施失败或症状大大损害视力和生活质量的情况下。定制视力疗法也可用于管理此情况。目标是实现更好的眼对准，减少症状并改善双眼视力。为了管理心疗法，鼓励患者改变自己的生活方式，并采取支持措施，例如在视觉任务期间保持足够的照明，定期休息，促进良好的视觉卫生，例如保持安全距离与屏幕的安全距离以及使用适当的姿势。与眼保健专业人员的定期随访有关跟踪状况和调整治疗计划至关重要。医疗技术的最新进展和对嗜好的了解导致了新的治疗方法，为改善结果提供了新的希望。这些创新旨在为患者提供更有效，方便和长期的解决方案，以管理其状况。棱镜技术的进步导致高清棱镜提供了更清晰的视野和更好的对准，减少了视觉扭曲和不适。镜头制造业的创新导致了蓝光过滤镜头和数字屏幕适配器，从而减轻了由于长时间使用屏幕的症状。这些技术减少了眩光，改善对比度并改善整体视觉舒适感，使患者更容易在数字环境中管理phoria。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术正在通过为患者提供沉浸式和互动练习来改变视力疗法。这种方法使视力疗法更容易访问和方便。这些非侵入性方法可以改善大脑对眼睛比对和双眼功能的控制。基于VR的程序通过实时反馈改善了眼部肌肉协调和双目功能，而AR技术在模拟现实世界情景的各种环境中提供了互动练习。研究人员正在研究神经调节技术，例如经颅直流电流刺激（TDC）和经颅磁刺激（TMS），以增强心phoria的视觉治疗结果。先进的眼睛跟踪技术已得到显着改善，通过精确衡量未对准和跟踪治疗进度，可以更有效的治疗计划。此数据允许个性化方法并跟踪干预功效。基因疗法和再生医学等新兴领域通过在其分子水平上解决过度晶体来承诺。干细胞疗法在再生受损的眼组织，可能纠正长期未对准的情况下显示出了希望。过度的患者可能会从这种治疗中受益，从而增强肌肉和神经途径的生长。随着个性化医学的进步，医疗保健提供者可以根据基因组成和视觉特征制定量身定制的计划。遗传测试有助于确定促成心疗法的特定因素，从而实现靶向干预措施。生物特征分析使用先进的成像技术来评估每个患者的独特视觉特征，从而指导选择纠正镜，视力疗法或手术干预措施。