XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFP2
存在传感器FP2用户手册
2。如果绑定失败，请确认是否存在以下原因：•该设备仅支持2.4GHz频段的Wi-Fi网络。•Wi-Fi名称或密码中不支持的特殊字符可能会导致连接故障。•在再次尝试之前将它们更改为常用字符。•该设备当前不支持WPA/WPA2 Enterprise-Class Wi-Fi网络。•检查路由器是否已启用了Wi-Fi防平方设置或AP隔离，因为这些可能导致局部网络内的连接或设备搜索故障。•不建议使用桥梁连接网络。
基于脑电图的视觉诱发晕动症评估初步研究
摘要：虚拟现实（VR）技术最突出的问题是用户在沉浸于VR环境时可能会出现类似晕动症的症状，这些症状被称为视觉诱发晕动症（VIMS）或虚拟现实晕动症。本研究的目的是探讨脑电图（EEG）与主观评定的VIMS水平（VIMSL）之间的关联，并寻找用于评估VIMS的EEG标记物。使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状，并使用带有四个电极的可穿戴EEG设备（Muse）收集EEG数据。结果表明，个体对VIMS的耐受性、易感性和可恢复性在受试者中差异很大；以下标记与非 VIMS 和 VIMS 状态有显著差异（P < 0.05）：（1）theta@FP1、alpha@TP9、alpha@FP2、alpha@TP10 和 beta@FP1 的重力频率（GF）平均值；（2）alpha@TP9、alpha@FP1、alpha@FP2、alpha@TP10 和 alpha@(FP2–FP1) 的 GF 标准差；（3）FP1 的功率谱熵标准差；（4）TP9、FP1 和 FP2 的 Kolmogorov 复杂度（KC）平均值。这些结果还表明，使用具有少量电极的 EEG 设备进行 VIMS 评估是可行的。
BrainAccess MINI 脑电图仪 2.2 版
偏置电极应连接到标记为“B”的输入。它通常连接到 BrainAccess Kit 设置中 Fp2 位置的电极。它是一种驱动偏置，可降低共模噪声（例如来自电网的噪声）。偏置信号来自可在软件中选择的任何 EEG 输入。它们在软件中表示为“偏置反馈通道”。仅使用具有高质量信号的通道/电极进行偏置反馈。
使用经颅磁刺激（TMS）优化额叶 - 杏仁核网络的个体靶向：甲基苯丙胺使用障碍患者的生物物理，生理和行为变化
方法：MRI数据包括结构，静止状态和基于任务的fMRI数据，从60名患有甲基苯丙胺使用障碍的参与者（MUD）收集。基于视觉模拟量表的渴望得分是在MRI疗程之前和之后收集的。我们根据左侧内侧杏仁核之间的最大基于任务的连通性（在药物提示暴露期间的皮层下区域之间的功能最高）和额极皮层使用心理生理学相互作用（PPI）分析分析了TMS目标的受试者间变异性。计算头模型，并计算了EF模拟的固定与优化线圈位置（FP1/FP2与个性化最大PPI位置），方向（AF7/AF8与方向优化算法），以及刺激强度（恒定VS.调整强度与跨种群的强度）。
MINDBIGDATA 2023 MNIST-8B
因此，所使用的128个EEG频道是：FP1，FPZ，FP2，AFP1，AFPZ，AFP2，AFP2，AF7，AF3，AF3，AF4，AF4，AF4，AF8，AF5H，AFF1H，AFF1H，AFF2H，AFF2H，AFF6H，F7，F7，F7，F7，F5，F5，F3，F3，F3，F1 FFC3H，FFC1H，FFC2H，FFC4H，FFC6H，FFT8H，FFT10H，FT9，FT9，FT7，FC5，FC3，FC3，FC1，FCZ，FC2，FC2，FC4，FC4，FC6，FC6，FC6，FC6，FT8，FT10，FT10，FT10，FT10，FTT9H，FTT9H，FCC2 FCC4h, FCC6h, FTT8h, FTT10h, T7, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, T8, TTP7h, CCP5h, CCP3h, CCP1h, CCP2h, CCP4h, CCP6h, TTP8h, TP9, TP7, CP5, CP3, Cpz, CP4, CP6, TP8, TP10, TPP9h, TPP7h, CPP5h, CPP3h, CPP1h, CPP2h, CPP4h, CPP6h, TPP8h, TPP10h, P9, P7, P5, P3, P1, Pz, P2, P4, P6, P8, P10, PPO9h, PPO5h, PPO1h, PPO2H，PPO6H，PPO10H，PO9，PO7，PO3，POZ，PO4，PO4，PO8，PO8，PO10，Poo9H，Poo1，Poo1，Poo2，Poo10H，Poo10H，O1，O2，O2，O2，OI1H，OI1H，OI1H，OI2H，OI2H，I1，IZ和I2和I2。
迈向无处不在的脑电图，耳内脑电图与前额脑电图的相关性
摘要：近年来，可穿戴式脑电图 (EEG) 在临床和研究之外的广阔应用前景推动下越来越受欢迎。连续脑电图的普遍应用需要不显眼的外形，以便终端用户轻松接受。在此过程中，可穿戴式脑电图系统已从整个头皮转移到前额，最近又转移到耳朵。本研究的目的是证明新兴的耳部脑电图提供与现有的前额脑电图相似的阻抗和信号特性。在阻抗分析后，使用装有三个定制电极和一个前额电极 (Fpx) 的通用耳机从十名健康受试者获取了睁眼和闭眼阿尔法范式的脑电图数据。入耳式电极阻抗的受试者间变异性在 10 Hz 时为 20 k Ω 至 25 k Ω。信号质量相当，入耳式电极的 SNR 为 6，前额电极的 SNR 为 8。所有入耳式电极在睁眼状态下的 Alpha 衰减都很明显，并且遵循前额电极功率谱密度图的结构，入耳位置 ELE（左耳上）和 ERE（右耳上）与前额位置 Fp1 和 Fp2 之间的 Pearson 相关系数分别为 0.92。结果表明，就阻抗、信号特性和信息内容而言，入耳式 EEG 是已建立的前额 EEG 的非侵入式替代方案。
通过融合多种特征和数据平衡与特征选择技术来提高药物-靶标相互作用的预测
预测药物-靶标相互作用 (DTI) 是药物发现领域的一个重要研究领域。这意味着识别化合物和蛋白质靶标之间的相互作用。探索这些相互作用的湿实验室实验既昂贵又耗时。相反，更注重相互作用预测计算方法的干实验室环境有助于限制这些实验的搜索空间，并在开发新药之前提供线索。本文提出了一种称为 SRX-DTI 的新型药物-靶标相互作用预测方法。首先，我们从蛋白质序列中提取各种描述符，并将药物编码为 FP2 分子指纹。为了处理类别不平衡问题，我们提出了 One-SVM-US 技术来处理不平衡数据。我们还开发了 FFS-RF 算法，一种前向特征选择算法，并将其与随机森林 (RF) 分类器相结合，以最大化预测性能。前向特征选择算法在预测能力提高的前提下，向一组选定特征中添加新特征。该特征选择算法删除不相关的特征以获得最佳最优特征。最后，将具有最佳特征的平衡数据集提供给 XGBoost 分类器以识别 DTI。实验结果表明，我们提出的方法 SRX-DTI 在预测 DTI 方面比其他现有方法具有更高的性能。数据集和源代码可在以下位置获得：https://github.com/Khojasteh-hb/SRX-DTI 。
随机临床试验的研究方案
摘要简介Chikungunya病毒感染仍然是巴西的流行病，东北地区的发生率为每10万例59.4例。超过60％的患者表现出复发和恢复慢性关节痛，衰弱的疼痛持续了多年。经颅直流电流刺激（TDC）似乎是一种与疼痛相关网络的新型神经调节方法，可减轻几种疼痛综合征的疼痛。我们的目标是评估TDC（C3/FP2蒙太奇）对慢性关节痛的疼痛，肌肉力量，功能和生活质量的有效性。方法和分析该方案是单中心，并行设计，双盲，随机，假控制的试验。四十名参与者将被随机分配到主动TDC或假tdcs。使用单相连续电流，强度为2 mA 20分钟，将在2周内（每个工作日）进行10个课程。将在第10届会议之后，在干预后2周零4周后在基线上评估参与者。主要结果：使用数字等级量表和词素评估疼痛。次要结果：肌肉力量，功能和生活质量。将使用方差模型的混合分析来计算刺激的效果。伦理和传播该研究得到了特拉利卫生科学学院的伦理批准2.413.851）并在巴西临床试验注册中注册。试用注册号RBR-469YD6。研究结果将通过在同行评审期刊上的会议和出版物上的演讲来传播。
机器学习可以预测前...
将正电子发射断层扫描（PET）用作β-淀粉样蛋白（Aβ）脑病理学的初始或唯一生物标志物可能会抑制阿尔茨海默氏病（AD）由于成本，获取和耐受性而引起的药物开发和临床使用。我们开发了一种QEEG-ML算法，以预测主观认知下降（SCD）和轻度认知障碍（MCI）患者之间的β病理，并使用βPET验证了它。我们比较了MCI患者与患有和没有PET固定的β-淀粉样蛋白斑块患者之间的QEEG数据。We compared resting-state eyes-closed electroencephalograms (EEG) patterns between the amyloid positive and negative groups using relative power measures from 19 channels (Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, Cz, C4, T4, T5, P3, Pz, P4, T6, O1, O2), divided into eight frequency bands, delta （1-4 Hz），theta（4-8 Hz），Alpha 1（8-10 Hz），Alpha 2（10-12 Hz），β1（12-15 Hz），β2（15-20 Hz），Beta 3（20-30 Hz）和gamma（30-45 Hz），由Fft和DeNocy cancys cancys concy.s.使用遗传算法策略分析了所得的152个特征，以识别最佳特征组合并最大程度地提高分类精度。在基因建模方法的指导下，我们将脑电图的每个通道和频率带作为基因，并在给定维度内用所有可能的组合对其进行了建模。然后，我们收集了显示出最佳性能并识别出在上级模型中最常出现的基因的模型。通过重复此过程，我们收集了一个近似最佳的模型。我们发现，随着遗传算法的这种迭代发展的发展，平均性能的增加。我们最终达到了85.7％的敏感性，89.3％的特异性，SCD淀粉样蛋白阳性/负分类的精度为88.6％，83.3％的敏感性和83.3％的敏感性，85.7％的特异性特异性，而MCI MCI淀粉样蛋白淀粉样蛋白阳性阳性/负分类的精度为84.6％。