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解开对健康聊天机器人的抵抗力
严重抑郁症是一种精神疾病，其特征是情绪持续且明显低下，是由环境和遗传原因的结合引起的，这是广泛的，昂贵，有害的，并且与自杀的风险更高有关。这是全球主要的公共卫生问题（Marwaha等，2023）。在过去的10年中，青年抑郁率的率急剧上升，这是关于社会，情感和认知发展以及一个显着的生活过渡时期的快速变化的时期。抑郁症复发，与其他精神疾病的合并症以及社会，教育和职业功能更严重和长期损害的风险是与年轻人抑郁有关的后果（Thapar等，2022）。已经观察到，抑郁症和焦虑症在年轻人中越来越普遍，并且经常一起出现并具有相似的危险因素（Craske and Waters，2005年）。焦虑和抑郁症具有许多相似的症状，并且可能对可比疗法反应的事实支持了共同的神经生物学故障的假设。然而，尚未完全了解抑郁症和焦虑的精确神经生物学机制（Nutt等，2002）。对抑郁症有更多的了解可以帮助开发其他精神健康问题的治疗方法。此外，关于抑郁症中灭绝学习的研究产生了冲突的结果，一项研究显示出了觉得（Dibbets等，2015），而另一项研究表现出增强（Kuhn等，2014）。恐惧学习功能障碍被认为与一系列精神病问题的出现和持久性有关，不仅包括焦虑症（Milad等人，2014； Otto等，2014）和创伤后应激障碍（2014年）和后压力障碍（PTSD）（PTSD）（Wicking等人，2016年），而且抑郁症（Sandi和Sandi（Sandi和Richerter-lever-lever-levin，2009）。因此，人们认为适应不良的社交焦虑和恐惧与抑郁症有关。识别和应对潜在危险的能力对于生存至关重要；但是，当这个过程受到损害，当人们对无害情况的异常恐惧反应时，焦虑症可能会发展。已经进行了许多研究，以了解动物和人类适应性和适应性恐惧学习过程的行为，经验和神经成分。Pavlovian恐惧条件是研究恐惧和焦虑的普遍模型，它继续影响临床焦虑问题的现代解释。尽管在对动物和人类的研究中都广泛使用，但恐惧调节的神经学基础尚未完全理解。研究恐惧学习与抑郁症之间的关系可以帮助我们深入了解人类的关联学习过程，这可能会改善对这些心理健康问题的理解和治疗。调节，灭绝和恢复原状是动物适应的基本要素，并且它们也与PTSD，焦虑，抑郁和成瘾等精神疾病密切相关（Mattera等人，2020年）。恐惧条件和恐惧灭绝学习是解释焦虑症发展和减少基于暴露治疗期间病理恐惧的模型的基本组成部分（Shankman
审查炎症是心理压力中认知障碍的神经生物学机制
情绪紧张，躁动，压力和无法放松的感觉被称为心理压力。尚不清楚心理压力如何影响神经生物学过程，但认为涉及的几个因素，包括中心和周围神经炎症，前额叶皮层的结构变性和海马，恐惧神经记录的改变，以及神经性神经性。除了将认知障碍与慢性低度炎症压力有关的数据外，还有越来越多的证据将精神压力，氧化压力和全身性炎症与心理疾病的发展联系起来。报告了慢性病和急性疾病，失眠，抑郁，焦虑，创伤后应激障碍和认知障碍。认知障碍受到全身和中央炎症过程的加剧。尽管可能很复杂，但由于它们的潜在机制可能很复杂，并且全身性炎症起着重要作用，但仍有不确定性。因此，本综述旨在研究炎症在压力引起的认知障碍中的作用。描述认知障碍的炎症机制对于理解和治疗疾病，例如慢性压力暴露和焦虑症至关重要。
在儿童脚本中导航脑视觉障碍
想象一下，您是一个新的文员，即将开始小儿旋转。您很高兴能在本周在诊所加入发展中心的小儿团队。准备准备，您已经审查了发展里程碑，并渴望看到您的第一位患者 - 奎因。您是敏锐的文员，您会尽早进来阅读Quinn的文件。他是一个忙碌的2岁男孩，自出生以来，他被诊断出患有脑瘫。他的父母今天预定了一个约会，因为他的妈妈注意到奎因在互动时没有与她进行眼神交流。她说，奎因的眼睛总是环顾四周，如果房间很忙，他就无法专注于物体。妈妈确实指出，奎因非常喜欢他的红火车和其他红色物品。当他玩它时，她注意到他的眼睛亮了起来，他们会在卡车移动时追踪。
美国接骨木汁对改善轻度认知障碍患者的认知和炎症的可行性和初步功效
1美国佛罗里达州坦帕市南佛罗里达大学护理学院，美国33620； ashleycurtis@usf.edu（A.F.C. ）; amycosta@usf.edu（A.N.C。） 2，密苏里大学，密苏里州密苏里大学，美国密苏里州65201，心理科学系； mmusich@mail.missouri.edu（M.M. ）; bkille01@gmail.com（B.K.） 3，南佛罗里达大学坦帕，佛罗里达州佛罗里达州33620的心理学系4骨病医学学院，A。T。Still University，Kirksville，Kirksville，MO 63501，美国； SA198547@ATSU.EDU 5印第安纳波利斯印第安纳大学医学院内科学系，美国66202，美国6，密苏里大学，密苏里大学，密苏里州哥伦比亚大学，美国密苏里州65211，美国； hgx68@health.missouri.edu 7神经科，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65211； fergusonbj@health.missouri.edu（B.J.F. ）; shenkerj@health.missouri.edu（J.I.S。） 8美国Co Colorado儿童医院，美国CO 80045，美国9植物科学技术部，密苏里大学，西南研究扩展中心，山> Vernon，MO 65201，美国； thomasal@missouri.edu 10 Charles W. Gehrke蛋白质组学中心，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65201，美国密苏里大学； xw4xf@mail.missouri.edu（X.W. ）; peiliu0824@gmail.com（p.l. ）; greenliefm@missouri.edu（c.m.g.） 11密苏里大学，密苏里州密苏里州密苏里州65211的放射科 *通信：beversdorfd@health.missouri.edu1美国佛罗里达州坦帕市南佛罗里达大学护理学院，美国33620； ashleycurtis@usf.edu（A.F.C.）; amycosta@usf.edu（A.N.C。）2，密苏里大学，密苏里州密苏里大学，美国密苏里州65201，心理科学系； mmusich@mail.missouri.edu（M.M.）; bkille01@gmail.com（B.K.）3，南佛罗里达大学坦帕，佛罗里达州佛罗里达州33620的心理学系4骨病医学学院，A。T。Still University，Kirksville，Kirksville，MO 63501，美国； SA198547@ATSU.EDU 5印第安纳波利斯印第安纳大学医学院内科学系，美国66202，美国6，密苏里大学，密苏里大学，密苏里州哥伦比亚大学，美国密苏里州65211，美国； hgx68@health.missouri.edu 7神经科，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65211； fergusonbj@health.missouri.edu（B.J.F. ）; shenkerj@health.missouri.edu（J.I.S。） 8美国Co Colorado儿童医院，美国CO 80045，美国9植物科学技术部，密苏里大学，西南研究扩展中心，山> Vernon，MO 65201，美国； thomasal@missouri.edu 10 Charles W. Gehrke蛋白质组学中心，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65201，美国密苏里大学； xw4xf@mail.missouri.edu（X.W. ）; peiliu0824@gmail.com（p.l. ）; greenliefm@missouri.edu（c.m.g.） 11密苏里大学，密苏里州密苏里州密苏里州65211的放射科 *通信：beversdorfd@health.missouri.edu3，南佛罗里达大学坦帕，佛罗里达州佛罗里达州33620的心理学系4骨病医学学院，A。T。Still University，Kirksville，Kirksville，MO 63501，美国； SA198547@ATSU.EDU 5印第安纳波利斯印第安纳大学医学院内科学系，美国66202，美国6，密苏里大学，密苏里大学，密苏里州哥伦比亚大学，美国密苏里州65211，美国； hgx68@health.missouri.edu 7神经科，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65211； fergusonbj@health.missouri.edu（B.J.F.）; shenkerj@health.missouri.edu（J.I.S。）8美国Co Colorado儿童医院，美国CO 80045，美国9植物科学技术部，密苏里大学，西南研究扩展中心，山>Vernon，MO 65201，美国； thomasal@missouri.edu 10 Charles W. Gehrke蛋白质组学中心，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65201，美国密苏里大学； xw4xf@mail.missouri.edu（X.W. ）; peiliu0824@gmail.com（p.l. ）; greenliefm@missouri.edu（c.m.g.） 11密苏里大学，密苏里州密苏里州密苏里州65211的放射科 *通信：beversdorfd@health.missouri.eduVernon，MO 65201，美国； thomasal@missouri.edu 10 Charles W. Gehrke蛋白质组学中心，密苏里大学，哥伦比亚大学，美国密苏里州65201，美国密苏里大学； xw4xf@mail.missouri.edu（X.W.）; peiliu0824@gmail.com（p.l.）; greenliefm@missouri.edu（c.m.g.）11密苏里大学，密苏里州密苏里州密苏里州65211的放射科 *通信：beversdorfd@health.missouri.edu
covid的急性后阶段的认知障碍 -
摘要。认知障碍是与COVID-19相关的神经系统症状的主要表现，可能会在疾病解决后发生。尽管文献中已经广泛报道了认知障碍，但其持续时间和缓解速度仍然存在争议。本研究讨论了影响认知障碍的各种因素，包括人口统计学特征，遗传学以及疾病的病程和严重程度。此外，成像和实验室数据表明，与认知障碍的各种关联，最著名的是脑电图模式，宠物成像和血清标记物的变化。一些发现表明与共同相关的认知障碍与阿尔茨海默氏病之间的相似性和潜在联系。此外，本研究回顾了为解释Covid-19的认知障碍发展的各种机制，包括细胞因子风暴，对血脑屏障的损害，小血管完整性的妥协，低氧条件和免疫失调。
超分辨率超声揭示阿尔茨海默病小鼠模型中的脑血管损伤
越来越多的证据表明脑血管疾病与阿尔茨海默病相关的认知障碍之间存在联系。然而，对于大脑各个区域微血管变化的详细描述以及它们与其他更传统的病理的关系一直缺乏。此外，由于早期阿尔茨海默病通常涉及海马病理，因此需要探测深部脑结构，这使得阐明大脑微血管功能与阿尔茨海默病进展之间的相互作用的努力变得复杂。本研究的目的是使用与野生型对照年龄匹配的队列来检查阿尔茨海默病小鼠模型中微血管动力学的变化。本研究包括两种性别的数据。超分辨率超声定位显微镜揭示了整个大脑深度内的微血管功能和结构特征，并进行可视化和量化。我们发现，海马和内嗅球流速的功能性下降先于局部血管密度的结构性紊乱。联合配准的组织学切片证实了超声成像中看到的局部灌注不足，这些灌注不足与淀粉样β斑块沉积共定位。除了以高局部分辨率提供深部脑结构的整体血管量化外，该技术还允许对单个血管进行速度曲线分析，在某些情况下，允许分离动脉和静脉流速贡献。这些数据表明，微血管病理是阿尔茨海默病的早期和普遍特征，可能代表这种疾病的新治疗目标。
使用卷积神经网络诊断阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍
摘要。背景：阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍是老年人的常见疾病，影响了2020年全球超过5000万人。早期诊断对于管理这些疾病至关重要，但是它们的复杂性构成了挑战。卷积神经网络在准确的诊断方面表现出了希望。目的：这项研究的主要目的是使用卷积神经网络诊断健康个体中阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍。方法：本研究使用了三种不同的卷积神经网络模型，其中两个是预训练的模型，即Alexnet和Densenet，而第三个模型是CNN1D-LSTM神经网络。结果：在所使用的神经网络模型中，Alexnet在健康个体中表现出最高的准确性，超过98％的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。此外，Densenet和CNN1D-LSTM模型的准确性分别为88％和91.89％。结论：该研究突出了卷积神经网络在诊断轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病的潜力。使用预训练的神经网络以及各种患者数据的整合有助于取得准确的结果。Alexnet神经网络获得的高精度强调了其在疾病分类中的有效性。这些发现为未来的研究和改善使用卷积神经网络诊断这些疾病的领域铺平了道路，最终有助于早期发现和有效地管理轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。
对视觉障碍个人的辅助工具进行系统的审查：辅助技术，物联网和计算的进步
抽象的视觉障碍显着影响全球数百万的生活，影响日常活动和独立性。辅助技术已成为增强视觉残障人士自治和包容性的有前途的工具。尽管有许多解决机动性，导航，定向和对象识别的工具，但许多工具仍然是建议或原型，对视力障碍社区的影响有限。全面的系统审查对于评估辅助技术，物联网和计算机愿景的当前状态，确定局限性，改进领域以及新解决方案的机会至关重要。本评论旨在分析和综合与视觉障碍者的辅助工具相关的理论和实践文献。在IEEE和Scopus等学术数据库上进行详尽的搜索，该评论重点介绍了计算机视觉，深度学习，盲目或视力障碍等关键字。纳入和排除标准将指导研究选择，重点是评估研究质量。系统审查分析了视力障碍的辅助工具中的最新技术进步，评估了文献中发现的局限性和贡献。的关键方面，例如物联网的准确性和可靠性和基于计算机视觉的辅助技术。采用了Isabel I系统审查方法，涉及对期刊，会议记录和书籍中的71篇文章的手动搜索。限制和改进确定的指南并激发了辅助技术，物联网和计算机视觉的未来研究。这些发现为未来的研究提供了宝贵的见解，并提供了现有的视觉障碍辅助工具的概述。结果显示，美国电气和电子工程师研究所（IEEE）杂志的发表率更高。主要的限制是技术依赖性（16.46％），而最重要的贡献在于检测目标对象的准确性（11.70％）。这项系统评价旨在扩大对视觉障碍的现有辅助工具的理解，重点关注计算机视觉和物联网中的技术进步。它预计将未来的研究指导为视觉受损的个体开发更有效的辅助工具。
使用回归分析监测单通道脑电图数据的轻度认知障碍的疾病严重程度
摘要：认知健康的声音偏差称为轻度认知障碍（MCI），尽早监测它以防止痴呆症，阿尔茨海默氏病（AD）和帕金森氏病（PD）等复杂疾病。传统上，使用蒙特利尔认知评估（MOCA）对MCI严重性进行了手动评分来监测。在这项研究中，我们提出了一种新的MCI严重性监测算法，并通过自动产生与MOCA评分等效的严重程度得分来回归分析单通道电 - 摄影（EEG）数据的提取特征。我们评估了用于算法开发的多试验和单轨分析。进行多试验分析，从与突出的事件相关电位（ERP）点和相应的时域特征中提取了590个特征，我们利用Lasso回归技术选择了最佳功能集。经典回归技术中使用了13个最佳特征：多元回归（MR），集合回归（ER），支持向量回归（SVR）和Ridge回归（RR）。对ER的最佳结果是1.6的RMSE和剩余分析。在单审分析中，我们从每个试验中提取了一个时间 - 频图图像，并将其作为对构建的卷积深神经网络（CNN）的输入。这种深CNN模型的RMSE为2.76。据我们所知，这是从单渠道脑电图数据中使用多试和单个数据生成与MOCA相当于MOCA的MCI严重程度的自动分数。