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World File Search System节律
轮班工作时间改变免疫细胞调节并加速衰老过程中的认知障碍
所有小鼠在固定 LD 12:12 周期中活动节律的同步都很稳定，但在暴露于偏移 LD 周期时，活动节律的同步会完全受损。即使在“治疗后”暴露于标准 LD 12:12 条件时，偏移 LD 小鼠的重新同步也以同步模式改变和活动开始时间的日常变化增加为标志，这种变化一直持续到中年。这些明暗同步的改变与中年整个偏移 LD 小鼠组在 Barnes 迷宫测试中的显著受损密切相关，远早于在维持固定 LD 周期的老年（18-22 个月）动物中首次观察到认知衰退。结合昼夜节律失调对认知的影响，中年移位 LD 小鼠的特点是脾脏 B 细胞和表达激活标记 CD69 或炎症标记 MHC II 类不变肽 (CLIP) 的 B 细胞亚型显著扩增，脑膜淋巴管中 CLIP+、41BB-Ligand+ 和 CD74 + B 细胞差异增加，脾脏 T 细胞亚型改变，齿状回中小胶质细胞数量增加且功能状态改变。在移位 LD 小鼠中，脾脏 B 细胞的扩增与认知能力呈负相关；当 B 细胞数量较高时，巴恩斯迷宫的表现较差。这些结果表明，仅与早期接触轮班工作时间表相关的紊乱昼夜节律计时会加速衰老过程中的认知能力下降，同时改变大脑中免疫细胞和小胶质细胞的调节。
沉浸式脑机接口在运动意象过程中的功能连接评估
脑机接口 (BCI) 设计的新趋势旨在将这项技术与沉浸式虚拟现实相结合，从而为用户提供真实感。在本研究中，我们提出了一种实验性 BCI，使用运动想象 (MI) 来控制沉浸式远程呈现系统。该系统具有沉浸感，因为用户可以以第一人称视角 (1PP) 控制 NAO 人形机器人的运动，也就是说，机器人的运动就像是他/她自己的运动一样。我们使用图论属性（例如度、中介中心性和效率）分析了 BCI 控制过程中 1PP 和 3PP 之间的功能性大脑连接。在 1PP 的情况下以及在传统的第三人称视角 (3PP) 的情况下，这些指标的变化都是在用户可以看到机器人的运动作为反馈的情况下获得的。作为概念验证，在两个受试者进行 MI 来控制机器人运动时，记录了他们的脑电图 (EEG) 信号。图论分析应用于通过部分定向相干性 (PDC) 获得的二元定向网络。在初步评估中，我们发现 1PP 条件下 α 脑节律的效率高于前额叶皮层的 3PP。此外，在 1PP 条件下，EEG 通道 C3（初级运动皮层）测量的信号对其他区域的影响更大。此外，我们的初步结果似乎表明，1PP 条件下 α 和 β 脑节律在前额叶皮层具有较高的入度，这可能与自主感的体验有关。因此，在沉浸式系统中控制远程呈现机器人时使用 PDC 结合图论可能有助于理解这些环境中大脑网络的组织和行为。
功能导向、便携式脑机接口训练对中风后手部运动恢复的影响：一项随机对照研究
脑卒中是中国导致伤残调整生命年损失的最高发病率疾病，每年有 200 万新发病例（ Wu et al., 2019 ）。约 66% 的脑卒中幸存者出现上肢运动障碍，导致日常生活活动功能受限、生活质量低下（ Kwah et al., 2013 ；Morris et al., 2013 ），增加家庭和社会的负担。手功能康复是脑卒中康复领域的研究热点和挑战。在所有神经调控技术中，脑机接口（BCI）已被证明对脑卒中后手部运动恢复有效（ Biasiucci et al., 2018 ； Cervera et al., 2018 ； Baniqued et al., 2021 ）。 BCI 的工作流程包括获取脑信号、提取特征、通过外部设备将信号转换为命令以及激活感觉反馈。BCI 设备已经从固定位置设备更新为移动设备（Mattia 等人，2020 年）。然而，便携式 BCI 设备可能更灵活地用于中风康复。在典型的基于脑电图 (EEG) 的非侵入式 BCI 中，通过提取相关特征从大脑正在进行的电活动中实时解码用户的运动意图，例如运动想象 (MI) 或运动尝试 (MA)（Cervera 等人，2018 年）。许多基于 BCI 的运动康复系统传统上包含同侧感觉运动活动（感觉运动节律，SMR，9–15 Hz）的神经活动解码器（Cervera 等人，2018 年）。 SMR 可以在感觉运动皮层 (SMC) 上测量，并受 MI、MA 或运动执行 (ME) 任务的调制（Frenkel-Toledo 等人，2014 年；Yuan 和 He，2014 年）。基于 EEG 的 SMR 中的任务相关调制通常表现为低频成分 [mu 节律（8-12 Hz）和 beta 节律（13-26 Hz）] 中的 ERD 或 ERS（Pfurtscheller 和 Lopes，1999 年）。MI 或 MA 与可使用 EEG 在 SMC（电极部位 C3 和 C4）上记录的 mu 节律振荡的 ERD 相关（Hasegawa 等人，2017 年；Remsik 等人，2019 年）。MI 是一种心理活动，其中特定的运动在头脑中进行，而没有实际运动（Kilteni 等人，2018 年）。运动尝试是指瘫痪肢体在尚未实际运动或运动较少时尝试移动，但患肢在运动阶段的肌电活动比静息阶段高出几个数量级（Antelis et al., 2017）。它们都在 BCI 实验中被广泛用作一种主动神经调节方式。运动尝试主要用于健康参与者（Meng et al., 2018; Chen et al., 2019）。具体而言，一项荟萃分析表明，基于运动尝试的 BCI 似乎比基于 MI 的 BCI 更有效（Bai et al., 2020）。与基于 MI 的 BCI 相比，基于运动尝试的 BCI 具有更优的效果。基于 SMR 的 BCI 可检测响应运动任务的 SMC 的特征性变化，该范式被多项研究采用（Robinson 等人，2018 年；Li 等人，2021 年；Pinter 等人，2021 年）。在 Biasiucci 等人（2018 年）的研究中，他们要求患者尝试伸展患手（手指和手腕）作为运动任务；Chen 等人（2020 年）设计了手腕伸展作为运动任务；Ramos-Murguialday 等人（2013 年）指导他们的患者尝试伸手（即使手臂不按照他们的意图）、抓住并将一个想象中的苹果放在膝盖上，手指伸展是
数据驱动的人群水平脑电图特征检索及其在神经退行性疾病中的作用
阿尔茨海默病和路易体病等神经退行性疾病引起的电生理紊乱可通过头皮脑电图检测出来，并可作为疾病严重程度的功能性测量指标。传统的脑电图定量分析方法通常需要先验选择具有临床意义的脑电图特征，而且容易产生偏差，限制了常规脑电图在神经退行性疾病诊断和管理中的临床应用。我们提出了一种数据驱动的张量分解方法，用于提取代表闭眼清醒状态下常见的脑电图活动来源的前 6 个频谱和空间特征。作为梅奥诊所神经系统评估的一部分，11,001 名患者接受了 12,176 项常规、标准的 10-20 次头皮脑电图研究。根据这些原始脑电图，我们开发了一种基于后部 alpha 活动和眼球运动的算法，用于自动选择清醒闭眼时期并估计每个通道 1 到 45 Hz 之间的平均频谱功率密度 (SPD)。然后，我们创建了一个三维 (3D) 张量 (记录 × 通道 × 频率)，并应用典型多元分解来提取前六个因子。我们进一步确定了一组独立患者，他们符合阿尔茨海默病和路易体痴呆 (31) 导致的轻度认知障碍 (30) 或痴呆 (39) 的共识标准，以及年龄相似的认知正常对照 (36)。我们使用朴素贝叶斯分类方法评估了这六个因子区分这些亚组的能力，并评估了因子载荷与 Kokmen 心理状态简略测验评分、氟脱氧葡萄糖 (FDG) PET 摄取率和脑脊液阿尔茨海默病生物标志物测量值之间的线性关联。这些因子代表了具有生物学意义的大脑活动，包括后部 α 节律、前部 δ/θ 节律和中央顶叶 β，它们与患者年龄和脑电图节律失常等级相关。这些因素还能够以中等到高精度（曲线下面积 (AUC) 0.59–0.91）区分患者和对照组，以及区分阿尔茨海默病痴呆和路易体痴呆（AUC 0.61）。此外，相关的 EEG 特征与阿尔茨海默病亚组的认知测试表现、PET 代谢和 CSF AB42 测量值相关。这项研究表明，数据驱动的方法可以从人群水平的临床 EEG 中提取具有生物学意义的特征，而无需拒绝伪影或先验选择通道或频带。随着不断发展，这种数据驱动的方法可以通过协助早期识别轻度认知障碍和区分认知障碍的不同神经退行性原因来提高 EEG 在记忆护理中的临床效用。
脑机接口系统......
脑电图（EEG）是脑机接口（BCI）系统中最常用的方法之一。基于EEG的BCI系统可以利用外部设备恢复神经肌肉系统。放置在头皮上的电极记录的脑脉冲被转换成控制机械臂、外骨骼、轮椅或其他机器人的命令。在基于EEG的BCI中，有许多范式，例如基于事件相关去同步/同步（ERD / ERS）的运动想象（MI），称为感觉运动节律（SMR），基于体感的感觉想象，注意定向电位（SAO），稳态视觉诱发电位（SSVEP），稳态体感诱发电位（SSSEP），P300电位和慢皮质电位（SCP）。
心律的光电控制：朝向冲击 -
心房效果（AF）是最普遍的 - diac diac心律不齐，本质上是渐进的，并且对死亡率，发病率和生活质量有负面影响。需要急性术语以恢复窦性节律的患者受到电静脉反应，这需要镇静，因此由于电击导致疼痛而导致住院。然而，考虑了AF及其损害影响的渐进性，显然需要对AF的急性外院（即卧床）心脏version。在寻找无需休克的心脏version方法以实现这种门诊治疗时，提出了一种称为光遗传学的方法。光遗传学可以通过针对光激活的离子通道或泵的靶向表达和
研究论文：利用物联网 (IoT) 和基于词汇的声学信号处理技术监测儿童健康的可穿戴传感器
大脑是人体最复杂的器官，也是整个生物系统中最复杂的器官，是地球上最复杂的器官。根据目前的研究结果，正确表征EEG数据信号的现代研究提供了与先前研究不同的人类活动分类准确性。在已收集的脑电图（EEG）数据中可以发现与睡眠、阅读和看电影等常见活动相关的各种脑电波模式。由于这些活动，我们的大脑中积累了多种情绪信号，包括Delta，Teta和Alpha波段。这些波段将由于这些活动在我们的大脑中提供不同类型的情绪信号。由于EEG记录的非平稳性质，时频域技术更有可能提供良好的结果。使用时频表示识别不同神经节律尺度的能力也被证明是一种合法的EEG标记；这种能力也被证明是研究小规模神经脑振荡的有力工具。本文首次对脑电图动力学进行频率分析。由“多功能启发式小波变换”和“自适应小波变换”组成的增强分解与收集的脑电图节律结合使用，以提供足够的时间和频谱分辨率。儿童可穿戴传感器被用于从包括互联网在内的多个来源收集数据。信号通过物联网 (IoT) 传输。具体而言，建议的方法是在两个脑电图数据集上进行评估的，其中一个是在嘈杂（即非屏蔽）环境中获得的，另一个是在屏蔽环境中记录的。结果说明了所提出的训练策略的弹性。因此，我们的方法有助于识别参与研究的儿童的特定大脑活动。基于滤波响应、准确度、精确度、召回率和 F 测量等几个参数，使用 MATLAB 仿真软件来评估所提出系统的性能。
脑电图高振幅快速活动
目的：在出现明显的脑磁共振成像 (MRI) 铁沉积发现之前对 β-螺旋桨蛋白相关神经变性 (BPAN) 进行早期诊断仍然具有挑战性。本研究检查了 BPAN 儿童在脑电图 (EEG) 上是否具有特征性的高振幅 (>50 l V) 快速活动 (HAFA)。方法：我们对 5 名 BPAN 患者儿童期进行的脑电图进行了回顾性分析。我们还检查了 59 名患有不同病因的患者的 143 份脑电图，包括癫痫 (n = 33)、急性脑病 (n = 6)、神经发育障碍 (n = 5)、非癫痫事件 (n = 4) 和其他 (n = 11)。训练有素的脑电图师审查了所有脑电图。当观察到过度的快速活动时，评估幅度、频率和局部性。结果：5 名 BPAN 患者均在 12-21 个月大时接受了初始脑电图检查，在清醒和睡眠脑电图上均观察到弥漫性连续 HAFA（范围为 20-50 Hz）。在清醒记录中，5 名患者中有 4 名没有明显的后部优势节律。虽然 143 个脑电图中有 28% 有持续过度快速活动，主要在睡眠记录中，但只有两个（1.4%）在睡眠时表现出 HAFA，他们的清醒脑电图具有明显的后部优势节律。结论：BPAN 儿童的脑电图在清醒和睡眠时均显示持续弥漫性 HAFA，这在其他病因儿童中并不常见。意义：本研究为 BPAN 的早期诊断提供了重要线索。2020 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。