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已发布版本的引文 (APA)：Korving, H., Zhou, D., Xiang, H., Sterkenburg, P., Markopoulos, P., & Barakova, E. (2022)。开发一种使用袜子中的皮肤电导传感器进行疼痛监测的人工智能系统。国际神经系统杂志，32(10)，文章 2250047。https://doi.org/10.1142/S0129065722500472
许多研究都集中于生理性疼痛检测方法，这些方法的可靠性和技术成熟度各不相同。1–3 一些方法，例如磁共振成像或心率变异性，在生理性疼痛检测方面显示出巨大的前景，但测量方式可能被视为侵入性，并会严重限制患者的活动自由。因此，需要一个系统通过生理、非侵入性和移动方法来检测疼痛并向护理人员显示结果。要开发的移动应用程序是系统的一部分，该系统由带有织物传感器的智能袜子组成，用于测量皮肤电导率，Shimmer TM 单元通过蓝牙®将这些信号传输到智能手机或平板电脑，以及 ML 模块来确定疼痛程度（图1）。4–6 该系统是非侵入式的：袜子中的织物传感器不会像粘贴式传感器那样刺激皮肤，并且每天穿着袜子时，无需引入额外的材料，例如手腕或头带。此外，Shimmer 装置可以戴在脚踝上、裤子上或裤子下，但也可以放在轮椅的横档上，或者在客户躺下时放在袜子旁边。系统的其余部分是移动和无线的，无声的，并且对生理变化做出快速反应。该应用程序是根据开发电子健康应用程序的建议开发的，强调了在多学科团队中工作和让目标用户参与的重要性
已发布版本的引文 (APA)：Monaro, M., Barakova, E., & Navarin, N. (2022)。编辑特刊与人工智能系统的交互：以人为中心的新视角和挑战。IEEE 人机系统学报，52(3)，326-331。文章 3。https://doi.org/10.1109/THMS.2022.3172516
人工智能 (AI) 方法正在应用于众多领域，包括医学、安全、交通、工业、智能家居和城市、商业、社会科学和心理学。人工智能目前是我们日常生活的一部分。人们不断与人工智能互动：它存在于房屋、计算机、手机和应用程序中。人工智能可以根据我们之前的选择对电影、歌曲或未来购买进行预测并提供建议。它影响社会和经济。人们对人工智能改善和方便人类生活的方式着迷（改善医疗保健并使工人摆脱繁重或危险的工作）。人们还担心人工智能的实施风险，例如道德、安全和隐私问题。人们还担心人工智能机器可能会在各种活动中取代人类。人工智能研究人员和从业者一直在面临这些问题，需要进一步研究以设计技术和监管适用的解决方案。
引文：Doenyas-Barak K、Catalogna M、Kutz I、Levi G、Hadanny A、Tal S 等人 (2022) 高压氧疗法可改善症状、大脑微结构
创伤后应激障碍 (PTSD) 是一种复杂、慢性且使人衰弱的精神障碍，是在遭受严重心理创伤后形成的。PTSD 的特点是出现侵入性思维、噩梦和回忆过去的创伤事件、回避创伤提醒、过度警觉、睡眠障碍以及持续的应激反应失调 [1]。这些长期症状会导致严重的社交、职业和人际功能障碍。世界卫生组织 (WHO) 报告称，全球跨国 PTSD 的终生患病率为 3.9% [2]，而在战斗人员中患病率可高达 30% [3]。不幸的是，目前可用的治疗方法，包括药物和以创伤为重点的心理治疗，效果有限，近一半的患者患有难治性 PTSD [4]。新的脑成像技术使我们能更好地了解导致 PTSD 的病理生理学。现已清楚，创伤性事件会导致大脑活动和微观结构完整性的长期变化。主要的创伤相关病理表现在额叶边缘回路、杏仁核、海马和前额叶皮质[5-8]。高压氧疗法（HBOT）包括在超过1个绝对大气压（ATA）的压力下吸入100％氧气，从而增加溶解在身体组织中的氧气量。高压氧疗法的许多有益作用可以通过组织/脑氧合的改善来解释。然而，目前据了解，间歇性高氧和高压的共同作用会触发氧和压力敏感基因[9]。此外，脑代谢率增加、线粒体功能恢复、刺激细胞增殖和内源性神经干细胞成熟，以及诱导抗炎、血管生成和神经生成因子均已在高压氧疗法后得到证实(9)。来自中风后和创伤性脑损伤 (TBI) 研究的累积证据表明，即使在脑损伤数年后，高压氧疗法也能在慢性代谢功能障碍的大脑区域诱导神经可塑性 [10，11]。最近的研究还证明高压氧疗法可诱导神经可塑性，并显著改善纤维肌痛患者（包括因童年虐待引起纤维肌痛的患者）的临床症状 [12，13]。高压氧疗法对创伤后应激障碍的潜在有益作用在患有 TBI 的退伍军人中进行了研究，TBI 通常与创伤后应激障碍同时存在。在大多数研究中，创伤后应激障碍症状得到了显著的临床改善 [14-20]。但是，据我们所知，这些研究中没有一个将创伤后应激障碍作为独立的病理进行研究。本研究的目的是评估高压氧疗法对患有难治性战斗相关创伤后应激障碍的退伍军人的临床结果、大脑功能和大脑微观结构完整性的影响。
如何引用本文：Emre Altinkaya、Kemal Polat、Burhan Barakli (2019)。基于深度学习的阿尔茨海默病和痴呆状态检测
已经进行了许多研究，以检查大脑结构的异常情况，并使用从医学图像中获得的特征来检测阿尔茨海默氏症和痴呆症的状态。从这些数据中，及早诊断阿尔茨海默氏症和痴呆症并为患者提供适当的治疗非常重要。需要高质量的磁共振 (MR) 图像来进行这种诊断。但是在产生高质量图像的同时，它也带来了较少的空间覆盖范围和更长的扫描和识别时间。在此背景下，生物医学图像处理经历了严重的扩展，并已成为一个涉及许多领域的跨学科研究领域。计算机辅助系统已成为诊断过程中的重要组成部分。随着计算机辅助系统的发展，在图像处理应用中产生用于疾病诊断的高质量信息已引起各种问题。试图用人工智能技术和超分辨率 (SR) 来克服这些困难，超分辨率 (SR) 最近在图像处理中获得了极大的重视。使用超分辨率方法，可以从低分辨率图像中获得高分辨率图像。因此，缩短了图像处理时间并可以获得具有所需特征的图像。这缩短了令人烦恼且耗时的 MR 成像过程。此外，它通过对 MR 图像的改进为疾病的诊断提供了便利。恢复图像是此过程中的重要步骤。重建图像的质量取决于恢复方法。人工智能技术在图像处理和生物医学领域的功能日益增强。在旨在获得重建质量图像的技术中，深度学习方法是首选。同时，各种人工智能方法被广泛用于对获得的数据进行分类和检测。最常用的方法之一