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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，*
Thermec'2023国际高级材料加工和制造的国际融合
Mami Tomoshizuka，第二年硕士学位（2022年国际会议参与授予AF-2022049-X2主管：Torizuka Shiro）关键词：锰钢，Martensite，Martensite，Cold Working 1. Date and Time
脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
atr 720 c - 甚高频收发器
A. 控制部件 • 多功能控制 • 开关 • 音量控制 • 自动静噪消除了飞行员对连续监控静噪调整的响应。静噪阈值自动调整以打开可读信号。拉起 SQ 开关打开静噪以测试 COMM 接收器灵敏度和监听极弱信号。 • 液晶显示屏 • 带有 15 个键的键盘，用于功能、频率输入 B. 电子设备 • 变容二极管调谐滤波器消除了使用机械调谐轴和机制的需要。 • 晶体管发射器提供 4 瓦最小输出功率和优于电子管设计的长期可靠性。 • 数字频率合成器利用最先进的集成电路来替换除 1 个以外所有的晶体。 • 晶体滤波器选择性。 • 载波控制静噪，载波静噪备份功能如上所述。 • 严格的 AGC（通常为 0.5 dB，从 µV 到 100 mV）最大限度地减少音频电平变化。 C. 构造 • 模块化构造，维护简单。 • 机架安装，可从前面板拆卸。 • 防盗锁定机制。
flumazenil I.V.注射“ Teva”
每分钟添加1 ml。在氟马西尼组中，镇静剂总体觉醒的总体影响为82.5％，安慰剂组为20.6％的病例的比例在氟马西尼组中明显更高（p <0.001）。在氟马西尼组的7.7％（65例中的5例中，有5例）观察到副作用，有2例兴奋，1例干扰，身体运动和心动过缓4）。此外，在局部麻醉（脊髓麻醉，硬膜外）下进行了非上脊髓切开术的患者（8例），并且接受过非开放性手术，并且呼吸抑制性抑郁症被认为是由腹膜内抑制0.2 mg的腹部抑制作用，该抑制作用是静脉疾病的。给药后十分钟，与地西ep剂给药相比，潮汐体积显着增加（p <0.01），与Diazepam给药5相比，二氧化碳通气响应曲线的斜率显着增加（P <0.05），PACO2显着下降（P <0.01）（P <0.01）。
识别静息态神经振荡功率与特质焦虑之间具有最大关联的空间模式
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口，给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在，并且对身心健康产生影响，但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法，可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而，虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构（如杏仁核和海马）与焦虑有关，但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中，我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式，这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里，我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境，并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来，我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图，这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段（4-7 Hz）空间模式，这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段，在 alpha（8-12 Hz）或 beta（13-30 Hz）频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
识别静息态神经振荡功率与特质焦虑之间具有最大关联的空间模式
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口，给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在，并且对身心健康产生影响，但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法，可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而，虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构（如杏仁核和海马）与焦虑有关，但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中，我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式，这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里，我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境，并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来，我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图，这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段（4-7 Hz）空间模式，这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段，在 alpha（8-12 Hz）或 beta（13-30 Hz）频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
跨民族/种族泛化行为预测的静息状态功能连接失败
偏向多数人群的算法偏差对机器学习在精准医疗中的应用构成了关键挑战。在本文中，我们评估了脑功能磁共振成像行为表型预测模型中的这种偏差。我们使用两个由混合族裔/种族组成的独立数据集（青春期前与成年）检查了预测偏差。当使用以白人美国人（WA）为主的数据训练预测模型时，非裔美国人（AA）的样本外预测误差通常高于 WA。这种对 WA 的偏差对应于模型学习到的更多类似 WA 的大脑行为关联模式。当仅使用 AA 训练模型时，与仅使用 WA 或相同数量的 AA 和 WA 参与者进行训练相比，AA 预测准确度有所提高，但仍低于 WA。总体而言，结果表明，需要谨慎对待当前大脑行为预测模型在少数族裔人群中的应用，并进行进一步研究。
静息态脑活动对临床预后不确定的缺氧昏迷患者的早期预测结果
多项神经影像学研究表明，CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而，DWI 分析的时机至关重要，因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外，虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标，但它不够敏感，无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的，而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称，rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态，FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明，fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而，rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果（即意识恢复与昏迷状态；即良好与不良结果）。我们专注于特别具有临床意义的病例，特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。