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研究膜介导抗菌肽与同步辐射远红外光谱的相互作用
但是，AMP 也存在一些缺点，包括潜在的毒性、对蛋白酶的敏感性、自发或诱导的结构可塑性 [4,5] 和高生产成本，这些都限制了它们的商业化和临床的系统应用。虽然人们已经做出了广泛的尝试来克服这些障碍，但主要的研究方向集中在研究 AMP 的生物活性、其天然结构和在膜存在下的构象偏好之间的相互关系，以及它们有效的膜结合，[6] 以提供临床相关的配方。[7] 密度泛函理论模拟以及深度学习算法和分子动力学的结合构成了有前途的工具，可用于开发在特定条件下更快地发现有效和选择性 AMP 的理论依据，[8–10] 但这些方法仍然依赖实验数据来确定 AMP 和膜相互作用的结构与功能关系。因此，同时，开发分析工具的主要动力在于能够提供有关 AMP 结构、其分子特异性的详细信息，以及直接和快速探测其在生物适用环境中相互作用的性质和程度。[7,11,12] 必须应用互补方法来深入了解这些系统。[13,14]
功能近红外光谱神经反馈增强了人类空间记忆
主动脉瘤和解剖都是威胁生命的病理。由于缺乏保守的医疗，唯一的疗法包括修改心血管危险因素以及手术或血管内治疗。像许多其他心血管疾病一样，特别是动脉粥样硬化，主动脉瘤和解剖具有强大的炎症表型。植物体是先天免疫系统的一部分。刺激后，它们形成多蛋白质复合物，主要是在白介素-1β和其他细胞因子激活中。考虑到收集证据，炎症界面果断地参与了主动脉疾病的出现和进展，靶向靶向疗法含量较高，提供了一种有希望的新治疗方法。遵循PRISMA指南的系统审查，涉及当前的临床前数据，涉及拟态性靶向药物治疗作为主动脉动脉瘤和解剖的新型治疗选择的潜在作用。包括所有主动脉疾病（主动脉瘤和解剖）的啮齿动物模型，评估了对炎症膜体的直接或间接抑制作用的药物治疗，以及使用相同的主动脉模型，而无需使用脑膜体系的靶向治疗。原发性和继发性结果是主动脉疾病，主动脉损伤，主动脉相关死亡和最大主动脉直径的发生率。MEDLINE的文献搜索（通过PubMed），科学网络，Embase和Cochrane Central登记登记册（Central）的登记中心（Central）产生了8,137次命中。，四项研究符合纳入标准，因此有资格进行数据分析。在所有这些中，靶向含含蛋白质的蛋白3（NLRP3）的拟合蛋白3（NLRP3）的靶向有效地降低了主动脉疾病和主动脉破裂的发生率，并减少了主动脉壁的破坏。无法确定针对其他炎症的治疗策略。总而言之，更精确地靶向NLRP3浮游物的拟态靶向疗法，在啮齿动物模型中显示出令人鼓舞的结果，值得在临床前研究中进一步研究，以便将其转化为
睡眠中的大脑能反映出什么压力？一项针对睡眠期间压力相关皮质血流动力学特征的功能性近红外光谱试验研究
有精神压力的人经常会睡眠障碍，这表明睡眠期间大脑活动存在与压力相关的异常。然而，还没有研究关注睡眠期间脑血流动力学的生理波动与压力的关系。在这项先导研究中，我们旨在探索睡前压力与第一个睡眠周期前额叶皮质血流动力学之间的关系。我们每天追踪压力生物标志物、唾液皮质醇和分泌性免疫球蛋白 A (sIgA)，并利用压力水平较低的日子作为压力水平较高的日子的自然对照。使用尖端的可穿戴功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统测量皮质血流动力学。从清理后的血流动力学信号中获得时域、频域特征以及非线性特征。我们提出了一种原始的集成算法，基于对六种统计和机器学习技术的评估，为每个特征生成平均重要性分数。考虑到所有通道，引用最多的五种特征类型是赫斯特指数、平均值、信号庞加莱图长轴/短轴标准差之比、统计复杂度和波峰因子。左侧前额皮质 (RLPFC) 是最相关的子区域。该子区域得出的血流动力学特征与所有三个压力指标之间存在显著的强相关性。背外侧前额皮质 (DLPFC) 也是一个相关的皮质区域。中部 DLPFC 和尾部 DLPFC 区域均与所有三个压力指标表现出显著和中度关联。在腹外侧前额皮质中没有发现相关性。初步结果揭示了 RLPCF，尤其是左侧 RLPCF 在睡眠期间处理压力方面的可能作用。此外，我们的研究结果与之前在清醒时进行的压力研究相呼应，并提供了背外侧前额叶皮层与睡眠期间压力反应相关性的补充证据。这项试点研究为压力研究的新研究范式提供了概念验证，并为未来的研究确定了令人兴奋的机会。
基于功能近红外光谱的抑郁症分析与识别
摘要：抑郁症是社会、心理和生理等多种因素复杂相互作用的结果，研究抑郁症患者的脑部病变有助于医生了解抑郁症的发病机制，促进其诊断和治疗。功能性近红外光谱（fNIRS）是一种非侵入性检测大脑功能和活动的方法。本文首先建立了一种基于fNIRS的抑郁症处理综合架构，包括源层、特征层和模型层，以指导fNIRS的深度建模。鉴于抑郁症的复杂性，结合当前研究，我们提出了一种时频域的特征提取方法和抑郁症识别的深度神经网络。研究发现，与非抑郁症患者相比，抑郁症患者在大脑活动过程中脑区连接较弱，前额叶的激活程度较低。最后，基于原始数据、人工特征和通道相关性，AlexNet 模型表现出最佳性能，尤其是在相关性特征方面，准确率为 0.90，精确率为 0.91，高于 ResNet18 和其他数据上的机器学习算法。因此，脑区相关性可以有效识别抑郁症（与非抑郁症病例），对于抑郁症临床诊断和治疗中脑功能识别具有重要意义。
使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 进行脑机接口
脑机接口 (BCI) 是一种从大脑获取信号、转换信号并输出到设备以实现所需动作的系统 [1]。BCI 系统由硬件和软件组件组成，一般分为五个步骤，即信号采集、预处理、特征提取、特征转换和设备输出。根据 BCI 系统所连接的功能成像系统，BCI 系统可分为几种类型，例如脑电图 (EEG)-BCI、功能性磁共振成像 (fMRI)-BCI 和功能性近红外光谱 (fNIRS)-BCI。在本综述中，我们详细讨论了基于 fNIRS 的 BCI 及其功能、其实用程序的优缺点、其在有用技术中的应用和实现以及 fNIRS-BCI 的未来。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种光学成像技术，其中大脑中发射的光由于吸收和散射而衰减。它利用骨骼和皮肤的一般透明特性来进入被监测的组织。当吸收的光进入吸收介质内部时，探测器会测量散射光中未被吸收的部分（图 1）。由于给定刺激引起的血流动力学反应，氧合血红蛋白 (OxyHb) 和脱氧血红蛋白 (de-oxyHb) 分别增加和减少。当光发射时，血流动力学反应的区域变化会导致光吸收和发色团的吸收光谱的区域变化，从而允许利用比尔-朗伯定律以非侵入性方式量化氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白 [ 2 ， 3 ]。动脉血流中氧合血红蛋白浓度与静脉血流中脱氧血红蛋白浓度与总血红蛋白浓度之比
对静息状态的定量评估轻度认知障碍检测：一种功能性的近红外光谱和深度学习方法
对静息状态的定量评估轻度认知障碍检测：功能性近红外光谱和深度学习方法Dalin Yang 1和Keum-Shik Hong 1，*
使用近红外光度法快速辨别驻留空间物体
我们的新数据集为我们提供了重叠的宽带红外颜色和相同颜色波段的高分辨率光谱。我们精心选择了目标，包括具有已知成分的混合物体，以便开发和评估新技术来解释我们的宽带近红外光度测定。由于所有之前发表的研究都集中在地球同步轨道上的物体上，因此 Molniya 有效载荷和 RB 的加入是对现有文献的独特补充。我们首次能够在相同类型的全分辨率近红外光谱的背景下分析近红外光度测定。我们提供了有关改进感兴趣的光谱带以进行表征的见解，并提供了一种使用效率更高的近红外光度测定技术来提高快速识别能力的方法。
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
体内近红外光谱谱图将阿尔茨海默氏病的受试者与年龄匹配的对照区分开
摘要。背景：诸如阿尔茨海默氏病（AD）的PET和MRI AID临床评估之类的医学成像方法。便宜，技术要求较低，并且需要更广泛的可部署技术来扩大客观筛查以进行诊断，治疗和研究。我们先前在体外报道了脑组织近红外光谱（NIR），表明有可能满足这种需求的潜力。目标：通过匹配对照组的临床，临床，NIR Invivo CandistinguishAdpatients，临床，NIR Invivo CandistryishAdpatients，并显示了NIR作为临床筛查的潜力和监测治疗性有效性的潜力。方法：在体内获取NIR光谱。研究了三组：尸检确认AD，对照和轻度认知障碍（MCI）。使用强度归一化光谱的第一个衍生物的特征选择方法用于发现最能区分“ ad-alone”（即没有其他显着神经病理学）的光谱区域。然后将该方法应用于其他尸检确认的AD病例和临床诊断的MCI病例。结果：大约860和895 nm的两个区域将AD患者与对照组完全分开，并根据损伤程度区分MCI受试者。895 nm功能在将MCI受试者与对照组分开（权重：1.3）方面更为重要。 860 nm功能对于区分MCI和AD（重量比率：8.2）更为重要。结论：这些结果构成了近红外光谱可以检测和分类患病和正常人脑的概念的证明。需要进行临床试验来确定这两个特征是否可以跟踪疾病进展并监测潜在的治疗干预措施。
可穿戴脑电图 + 功能性近红外光谱 (EEG+FNIRS) 的描述，用于设计认知的现场实验
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，具有多模态 EEG+fNIRS 神经成像数据捕获功能，可用于较低财务门槛的现场实验。持续应用良好的传感器应用和信号质量控制协议和程序对于研究人员获得有效数据至关重要。本文详尽描述了传感器设置、数据同步过程、传感器应用程序和信号质量控制。还描述了使用所提出的 EEG+fNIRS 进行的潜在设计认知实验。总之，该装置是移动的，并提供高质量的多模态神经成像数据。我们鼓励设计界利用该装置并将其适应新的现场实验装置。 关键词：EEG+fNIRS、移动实验、设计中的人类行为、设计认知、研究方法和方法 联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学 挪威机械与工业工程系 henrikke.dybvik@ntnu.no