该系统将由图像中所示的多层传感垫组成,其中垫子上的每个正方形都可以检测和分析用户的步骤或运动。该垫子将与解释数据的软件应用程序同步,从而洞悉用户的余额,协调和整体移动性。我们将在早期阶段使用Arduino作为微处理器,但将用最终产品中的自定义PCB替换。硬件嵌入了传感器,将与该软件无线通信,该软件将对个人的运动方案进行自定义。该系统是考虑到在家部署的设计,可以通过与行业合作伙伴的合作来完善,以确保其稳健性和用户友好性。
Hannah D. Franklin 1, Lucy L. Russell 1, Georgia Peakman 1, Caroline V. Greaves 1, Martina Bocchetta 1, Jennifer Nicholas 2, Jackie Poos 3, Rhian S. Convery 1, David M. Cash 1.4, John Van Swieten 3, Lize Jiskoot 1.3, Ferin Moreno 5.6, Raquel Sanchez-Valle 7, Barbara Borroni 8,罗伯特·拉福斯(Robert Laforce Jr)9,马里奥·马塞利斯(Mario Masellis)10,玛丽亚·卡梅拉·塔塔格利亚(Maria Carmela Tartaglia)11,卡罗琳·格拉夫(Caroline Graff)12.13,daniela galimberti 14.15,詹姆斯·B·罗(James B.塔利亚维尼(Tagliavini)24,伊莎贝尔·桑塔纳(Isabel Santana)25.26,西蒙·杜切尔(Simon Ducharmers)27.28,克里斯·巴特勒(Chris Butler)29,亚历克斯·格哈德(Alex Gerhard)30.31,约翰内斯·莱文(Johannes Levin)32,33.34,阿德里安·丹尼克(Adrian Danek)32,马克斯·奥托(Markus otto) Jonathan D. Rohrer 1*和代表遗传FTD倡议,Genfi
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
方法:我们通过整合多个OMICS数据集对CRC中81个寿命相关基因的影响进行了全面分析。这种分析导致了两种不同的分子亚型的鉴定,并揭示了各个层的寿命相关基因的改变与肿瘤微环境(TME)内的临床病理特征,预后和细胞浸润特性有关。这些模型的培训和验证队列来自TCGA-COAD,TCGA-READ和GSE35279数据集。随后,我们开发了风险评分模型,并采用了Kaplan -Meier方法来估计总体生存(OS)。最终,我们建立了一个基于五个寿命相关基因的预后模型:BEDN3,EXOC3L2,CDKN2A,IL-13和CAPN9。此外,我们评估了风险评分与免疫细胞浸润,微卫星不稳定性和干细胞指数等因素之间的相关性。
抽象磁共振成像(MRI)提供了多种方法来非侵入性地估算大脑中白质(WM)的特性。除了从扩散加权的MRI中得出的各种指标外,还可以估算从T1加权MRI,WM高强度的T2加权MRI,T1:T2比率的髓鞘化的总WM体积,或者是从磁力转移比率(MMTR)的。在这里,我们利用了650名健康成年人[Camcan Cohort]的基于人群的寿命队列中所有这些MR对比的存在,以确定11个常用WM指标的协方差的潜在因素。需要四个因素来解释89%的方差,这是我们用1)纤维密度 /髓鞘形式解释的,2)自由水 /组织损伤,3)3)纤维跨的复杂性和4)微结构复杂性。这些因素显示出年龄和性别的明显影响。为了测试这些因素的有效性,我们将其与心血管健康和认知表现的度量相关。具体来说,我们进行了路径分析1)将心血管措施与WM因素联系起来,鉴于WM健康与心血管健康有关,以及2)将WM因素与认知措施联系起来,鉴于WM健康对认知很重要。即使在适应年龄后,我们也发现与脉压压力相关的血管因子预测了WM因子捕获自由水 /组织损伤,并且几个WM因素为流体智能和加工速度提供了独特的预测。我们的结果表明,在WM的常见MR度量中既有互补的和冗余信息,并且它们的潜在因素可能有助于确定健康衰老中白质健康的差异原因和贡献。
尽管社会认知缺陷是自闭症谱系障碍的核心特征,但个体社会表现存在很大差异,其神经基础仍未得到充分研究。在这里,我们使用眼动追踪客观测量了 25 名自闭症儿童(8.5 ± 3.8 岁)社会感知的个体间变异性及其与白质微结构的相关性,用扩散张量成像 MRI 测量。除了证实自闭症谱系障碍患者的社会感知缺陷外,我们还与 24 名正常发育对照者(10.5 ± 2.9 岁)进行了比较,结果显示自闭症谱系障碍患者的这种行为存在很大的个体间差异。全脑分析显示,在自闭症谱系障碍组和正常发育组中,注视眼睛的次数与分数各向异性值之间存在正相关性,主要在右侧和左侧上纵束中。在自闭症谱系障碍儿童中,右侧和左侧下纵束也观察到了相关性。重要的是,在右下纵束前部(主要是右前颞区)观察到了组别和注视次数之间的显著相互作用。补充区域中的这种额外相关性表明存在补偿性大脑机制,这可能有助于提高自闭症谱系障碍儿童的社交感知能力。
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摘要 - 认知科学中最有趣的问题之一是主要数据输入(PDE)问题:社会知识从何而来?出生后,有机体会与现实相遇,这是先验的,远远超出了对这一纯粹原因的任何经验和理解。认知研究的基本方法是认知主义,联系主义和体现的动态主义,认知主义和联系主义的弱点是需要引入特定社区的初始社会现象来触发这一系统:PDE问题。体现动态主义方法的知识也存在相同的差距,对动态系统的这种解释是不准确的。目前的论文介绍了连贯智能(MCI)及其神经基础的模型。对最新经验数据的分析提出了有关意图起源的新见解:(i)认知从分离感觉刺激开始:在特定模态的神经元(忽略其他刺激)的神经元中,可以引起长期增强 - 选择性诱导可以促进对刺激刺激的选择性的敏感性。(ii)神经元可以在社会互动中学习依赖于峰值的可塑性:未成熟的神经元学习定时代码以调节某些突触强度,这会触发长期增强或长期抑郁症。MCI的假设认为,社会互动塑造了有机体的意图,促进了与具有共同社会常规和利益的密切相关的个体中刺激的类似分类。这种方法为开发人类计算机界面提供了广泛的可能性。
1 印度特伦甘纳邦马布巴巴德政府医学院暨医院儿科助理教授 2 印度特伦甘纳邦卡姆曼政府医学院暨医院儿科助理教授 摘要背景:幼儿屏幕时间的日益普遍引发了人们对其对认知发展潜在影响的担忧。幼儿期是大脑发育的关键时期,因此了解屏幕暴露如何影响认知里程碑至关重要。目的是评估五岁以下儿童屏幕时间与认知发展之间的关系。材料和方法:在一家儿科门诊对 100 名 6 个月至 5 岁的儿童进行了横断面研究。通过父母报告的问卷收集每日屏幕时间暴露数据。使用年龄和阶段问卷 (ASQ-3) 评估认知发展。多元回归分析用于确定屏幕时间与认知结果之间的关联,并调整了潜在的混杂因素,包括社会经济地位、父母教育和家庭环境。结果:45% 的参与者被发现屏幕时间过长(>2 小时/天)。屏幕时间较长的儿童在解决问题和沟通领域的得分明显较低(p < 0.01)。屏幕时间超过 2 小时/天与认知延迟风险增加 2.8 倍相关(OR:2.8,95% CI:1.6–4.5,p < 0.01)。调整后的分析显示,与被动屏幕时间(例如观看视频)相比,交互式屏幕使用(例如教育应用程序)的危害较小。结论:五岁以下儿童的屏幕时间过长会对认知发展产生负面影响,尤其是在解决问题和沟通领域。限制屏幕接触和推广互动、教育内容是支持儿童早期发展的重要策略。
1995; Brusini等。 2018),几乎没有神经元数的数据(Racicot等人 2021)。 我们的数据是第一个证明人工选择可以驱动神经元密度的重大变化的数据,与以前的主张形成鲜明对比(Jardim-Messeder等人。 2017),没有大脑区域量的重大增加。 大脑区域体积和神经元密度可能有所不同的事实1995; Brusini等。2018),几乎没有神经元数的数据(Racicot等人2021)。我们的数据是第一个证明人工选择可以驱动神经元密度的重大变化的数据,与以前的主张形成鲜明对比(Jardim-Messeder等人。2017),没有大脑区域量的重大增加。大脑区域体积和神经元密度可能有所不同的事实