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解码ADHD中的人工智能（注意缺陷多动障碍）
注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种影响儿童和成人的常见神经发育障碍，其特征在于注意力不集中，多动症和冲动性症状。在全球范围内，多动症影响约5-7％的儿童和青少年以及2.5％的成年人。这种情况会显着影响日常运作，社会关系或互动以及学术或专业表现。ADHD在不同年龄段的人群中的表现不同，在儿童中，课堂上断和社交互动的困难，而成年人可能会在时间管理，组织和维持人际交往的情况下挣扎。该疾病分为三种主要类型：主要是注意力不集中，大多是活跃的冲动和组合表现，它们由主要的症状模式定义。诊断涉及持续的症状评估，以及针对个人需求量身定制的药物，行为疗法和管理策略，包括治疗方案。人工智能（AI）在医疗保健中的日益增长的使用已大大改善了ADHD诊断和治疗，提供了更高的精度，效率和个性化。AI算法通过分析大型数据集并识别医学图像中的复杂模式，从而提高诊断精度，从而可以尽早检测ADHD和相关条件。此外，AI驱动的治疗计划基于单个患者数据来个性化治疗技术，改善结果并减少不良副作用。AI的好处包括提高诊断准确性，通过自动化提高效率，个性化医学的开发以及降低医疗保健费用。本评论探讨了AI在ADHD诊断和治疗中的作用，重点是其在改善患者护理和推进精确医学方面的变革潜力。了解医疗保健中的AI应用可能会导致更有效的多动症治疗管理和改善患者生活质量。
注意力缺陷多动障碍中特定学习障碍的合并症
抽象注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种神经生物学障碍，始于童年，症状在整个生命中持续，对个人的认知，社会和学术功能产生负面影响。特定的学习障碍（SLD）是一种发育障碍，其特征是其初始迹象在学前班年很明显。SLD的广泛类别包括各种技能缺陷，但最常见的症状通常分为三个广泛的子类别：阅读障碍，书写语言障碍和数学障碍。通常，SLD和ADHD之间的合并症率从31％到45％之间。虽然ADHD通常被定义为一种外在疾病，但患有这种疾病的儿童除了行为问题（例如冲动，对立行为和行为问题）外，还表现出学习困难和学术问题。这些学术困难经常被忽略，因为行为问题通常与冲动有关，往往会优先。这篇综述的目的是提请人们注意这些被诊断为多动症的儿童，无论是临床实践和学术文献中的诊断而言，并审查了相关文献研究。
欧洲水的弹性战略 - 解决实施和执行赤字
另一个污染问题是地表水和地下水中的持久性，移动和有毒物质。分析技术的最新进展揭示了在水生环境中忽略了高度移动有机化合物的存在，其中许多化合物是持久性且可能有毒的，或可以转化为具有潜在危险性质的代谢物和 /或副产品。这些化合物在饮用水生产过程中可能不会完全去除，因此，甚至不应进入饮用水，例如地表水或地下水。策略是对地表水和地下水观察表的及时和灵活调整以及优先物质清单所必需的 - 但观察者担心在当前运行的三轨道污染欧洲淡水的优先物质列表中，这些标准的标准甚至可能会被削弱。
儿童注意力缺陷多动障碍病因及神经影像学研究进展
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，其特征是广泛的多动、冲动和/或注意力不集中的行为，从而损害日常生活功能。值得注意的是，据估计，ADHD 的全球患病率为 7.2% ( 1 , 2 )。特别是在中国，约有 6.4% 的儿童患有 ADHD ( 3 )。50% 到 60% 的 ADHD 患者会出现长期临床症状，通常与其他疾病并存，即焦虑症、对立面障碍和抽动障碍。这些疾病会增加自杀和犯罪的风险，并对家庭和社会产生重大的负面影响 ( 4 , 5 )。ADHD 病因复杂，通常归因于遗传和环境因素的共同作用 ( 6 , 7 )。研究表明，大脑结构异常，例如多动症患者的脑容量和皮质表面积减少，可导致大脑功能紊乱，从而造成执行功能障碍和各种临床症状，包括冲动、多动和注意力不集中 ( 7 , 8 )。
对下一代心脏阀应用的人体组织工程矩阵的多尺度分析
欧洲国家的目标是在本世纪中叶之前实现净零CO 2排放。因此，欧洲能源系统，尤其是电力系统必须发生重大变化。脱碳需要越来越多的迁移率和加热部门的电气化，这使电保留在通往净零CO 2排放的路径上的核心作用。但是，要满足排放靶标，电力供应必须起源于低排放的产生来源。根据Tyndp 2018的情况，预计欧洲的电力供应将主要来自可再生能源转换器，从而引入了能源系统的新挑战。由于可再生能源的季节性，包括瑞士在内的大多数欧洲国家都将面临电力系统供应的季节性失衡。根据缺乏电力的国家的国家能源战略，应涵盖其邻国进口供应的短缺。这项研究评估了不同平衡区域和高度可再生能源系统之间的并发赤字和剩余情况。因此，根据已出版的场景，通过分析瑞士及其邻国奥地利，德国，法国和意大利的案件来确定可能的不可行的能量平衡。结果表明，瑞士及其邻国尤其是在冬季，存在同时存在的赤字情况。因此，该分析的结果挑战了当前的能源策略，并旨在达到瑞士和欧洲的净零CO 2排放。
果蝇中的微生物组 - 肠脑轴对氨基酸缺陷的响应
均衡的大量营养素（蛋白质，碳水化合物和脂肪）对于生物的福祉至关重要。足够的热量摄入量，但蛋白质消耗不足会导致多种疾病，包括kwashiorkor 1。味觉受体（T1R1 -T1R3）2可以检测环境中的氨基酸，而细胞传感器（GCN2和TOR）3监测细胞中氨基酸的水平。当剥夺饮食蛋白时，动物会选择一种食物来源，其中包含更大比例的蛋白质或必需氨基酸（EAAS）4。这表明，在EAA特异性饥饿驱动的反应的帮助下，食物选择旨在实现特定的大量营养素的目标量，这是鲜为人知的。在这里，我们在果蝇中表明，微生物组 - 脑轴轴检测到EAA的不足并刺激EAAS的补偿性食欲。我们发现，在蛋白质剥夺期间，神经肽CNMAMID（CNMA）5在前肠的肠细胞中高度诱导。CNMA-CNMA受体轴的沉默阻止了被剥夺的果蝇中EAA特异性饥饿驱动的反应。此外，带有EAA共生微生物组的gnotobiotic果蝇表现出对EAAS的食欲减少。相比之下，没有产生亮氨酸或其他EAA的突变体微生物组的gnotobiotic果蝇显示出更高的CNMA表达和EAAS的补偿性食欲更大。我们提出肠道肠细胞感知饮食和微生物组衍生的EAA的水平，并通过CNMA将EAA剥夺状态传达给大脑。
OPDC六年计划减少公共辩护赤字草案3-1-24
平均每年的成人刑事案件预测已通过经济分析办公室（OEA）提供的新数据进行更新，这既比俄勒冈州报告时可用的数据更新和更可靠。缺陷分析将平均年度案件乘以案例类型所需的时间，由Delphi面板确定。这每年产生所需的时间，以根据盛行专业规范为律师提供合理有效的帮助。所需的年度总小时时间通过将总数的年度工作时间除以一个FTE的年度工作时间，为2,080。将所需的FTE的数量与合同下的FTE进行了比较，以计算是否存在律师人员配备赤字或过度存在以及该赤字或过剩的程度。
手机游戏在注意力缺陷多动障碍患者管理中的应用：范围综述
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，发病率高。目前的治疗方法包括药物和心理方法的混合。数字技术和移动游戏应用程序的出现代表了一种有前途的新方法，有可能增强现有的 ADHD 干预措施。在这篇评论中，我们将规划移动游戏应用程序在 ADHD 管理中的应用，并评估这些技术的有效性和任何未来研究的领域。在四个电子数据库中搜索了相关文章。两名独立审稿人对所有文章的摘要和全文进行了筛选，并将数据提取到通用数据提取表中。数据以叙述方式综合并按照 PRISMA-ScR 指南进行报告。共纳入 19 项研究。研究主要评估游戏对患有 ADHD 的男性儿童的有效性。大多数游戏侧重于 ADHD 的治疗，而少数游戏侧重于 ADHD 的诊断和监测。游戏中采用的一些常见游戏机制包括让参与者对治疗方法做出反应、记住细节以及在不同实体之间建立关联。研究通常表明，孩子们在玩游戏时的表现有所提高，但这些模式有效性的证据仍然稀少且混杂。虽然目前有如此多种多样的游戏可用于诊断、治疗和监测 ADHD，这令人兴奋，但许多游戏缺乏临床证据来证明其有效性。此外，大多数研究都存在一些局限性，包括样本量小、参与者年龄有限、缺乏对照组以及缺乏全面的结果。为了促进这些游戏在临床实践中的应用，强有力的临床试验、利益相关者之间的合作以及使用一套全面的结果测量方法至关重要。
使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
注意力缺陷多动障碍：后进先出——大脑成熟延迟，衰退加速？
摘要虽然儿童期 ADHD 出现时的早期神经发育过程受到了广泛关注，但导致成年期 ADHD 变化的神经生物学机制仍未得到充分解决。我们希望使用一种电生理测量方法，即额中部 NoGo P3 事件相关电位 (ERP) 来描述成人 ADHD 中的神经发育变化，ERP 是 ADHD 大脑功能的重要神经生理指标，也是反应抑制和衰老的生物标志物。我们使用 128 通道 BioSemi 记录系统，在反应抑制任务中应用情绪价态和中性刺激，从 45 名 ADHD 患者和 41 名健康受试者中获得 ERP。我们的结果表明，与对照组相比，ADHD 受试者在青年期表现出发育 P3 轨迹延迟；他们在所有情绪价态中都表现出 P3 减少，并且在较小年龄时减少最为明显。P3 的差异在中年时减小，并在更高年龄时再次开始增加。因此，与结构性 MRI 指标类似，ADHD 患者额中部 NoGo P3 的大脑发育差异在青年期基本恢复正常。然而，从中年起，P3 再次减少。由于额中部 NoGo P3 反映了额叶区域的功能（在 ADHD 中表现出成熟延迟），我们的发现符合“后进先出”假说，该假说指的是大脑发育和衰老的镜像模式，并假设发育相对较晚的大脑区域会随着年龄的增长而相对较早地退化。因此，ADHD 可能不仅与神经发育延迟有关，还与过早的年龄相关衰退有关，至少在某些电生理功能指标上是如此。© 2020 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）