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脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-
精神障碍患者的脑电图障碍的特征
在国内和外国特殊文献中，有关于精神分裂症的数据，癫痫患者的左侧标志数量增加。具体而言，已证明大脑的功能性间歇性不对称性可调节癫痫病[30-32]中抑郁状态的严重程度，局灶性癫痫中横向化的各种迹象以及更大的左半球易受癫痫生成的脆弱性[33-36]。同时，关于功能性感觉运动不对称性与癫痫中特定的心理病理学符号的谱连接的连接有关的数据仍然没有清晰且统计确认的数据。根据大脑半球之间的相互关系来解释许多临床数据，但它们被各种研究人员含糊不清，因此很难整合文献数据[37-41]。
慢性创伤性脑病（CTE）|全部上升
1。定义慢性创伤性脑病（CTE）和创伤性脑损伤（TBI），包括损伤和严重程度的机制。2。审查更新的CTE研究，包括已知的内容和需要额外的研究。3。探索CTE的临床特征，包括可能的认知和行为相关。4。回顾与脑损伤和行为功能障碍的成年人一起工作的临床意义。
一种基于机器学习的利用脑电信号预测癫痫发作的方法
大脑由数十亿个神经元组成，它们控制着我们的所有行为。在癫痫发作时，大脑信号的模式顺序会发生改变，导致个体大脑出现癫痫样放电。大约 1% 的世界人口患有癫痫，因此需要进行一些研究来帮助诊断和治疗这种疾病。这项工作的目的是开发一种基于机器学习的方法，使用非侵入性脑电图 (EEG) 预测癫痫发作。因此，使用 CHB-MIT 数据库对发作间期和发作前状态进行分类。该算法是使用独立于患者的方法预测多个受试者的癫痫发作而开发的。离散小波变换用于在 5 个级别上对 EEG 信号进行分解，并研究了频谱功率、平均值和标准差作为特征，以分析哪一个会呈现最佳结果，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器。该研究的功率、标准差和平均值特征分别实现了 92.30%、84.60% 和 76.92% 的准确率。
不同情绪状态下脑电信号对大脑功能连通性的评估
科学文献中已经通过多种技术广泛分析了与效价/唤醒空间的四个象限相对应的情绪状态的识别。然而，这些方法中的大多数都是基于对每个大脑区域的单独评估，而没有考虑不同区域之间可能存在的相互作用。为了研究这些相互联系，本研究首次计算了称为跨样本熵的功能连接指标，用于分析来自脑电信号的四组情绪的大脑同步。结果报告了中央、顶叶和枕叶区域之间的互连具有很强的同步性，而左额叶和颞叶结构与其他大脑区域之间的相互作用表现出最低的协调性。这些差异对于四组情绪具有统计学意义。所有情绪同时被分类，准确率为 95.43%，超过了以前研究报告的结果。此外，考虑到对应维度的状态，效价和唤醒的高低水平之间的差异也提供了关于不同情绪条件下大脑同步程度的显著发现，以及可能的
描述了可穿戴脑电图 +功能性近红外光谱（EEG + FNIRS），用于设计认知的原位实验
摘要我们开发了一种可穿戴的实验传感器设置，该设置具有多模式EEG+FNIRS神经影像学数据捕获，适用于较低的财务阈值的原位实验。一致地应用传感器应用程序和信号质量控制的良好协议和程序对于研究人员获得有效数据至关重要。本文提供了对传感器设置的详尽描述，数据同步过程，传感器应用程序和信号质量控制。还描述了使用拟议的脑电图+FNIRS进行的潜在设计认知实验。总而言之，该设置是移动的，并提供了高质量的多模式神经影像学数据。我们鼓励设计社区充分利用该设置，并将其改编成原位的新实验设置。关键字：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联系：Dybvik，Henrikke Norwegian诺维吉亚科学与工业工程系机械与工业工程系Norway Henrikke.dybvik.dybvik@ntnu.no
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
