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在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。
淋巴细胞绒毛膜炎病毒（LCMV）
每次怀孕的始于3-5％的出生缺陷的机会。这称为背景风险。如果妇女在怀孕期间获得LCMV，则该病毒可以传递给发育中的胎儿。这称为先天性LCMV。先天性LCMV最常见的先天缺陷是大脑中的流体（脑积水/心室肿瘤），头部大小（微脑大小）是大脑（小脑）的一部分（小脑），它并未完全发育，或者不应小于脑（小脑腹膜下脑降低）和/或眼睛的损失（可能会导致），并且会导致造成（CHOR）。LCMV也可能导致胎儿周围的流体积聚（水力流）。
淋巴细胞绒毛膜炎病毒（LCMV）
1胃肠道和肝病研究中心，吉兰医学科学大学，拉什特，伊朗2号2微生物学和病毒学系伊朗5传染病和热带疾病研究中心，健康研究所，医学院，Ahvaz Jundishapur医学科学大学，伊朗AHVAZ，AHVAZ 6 6 Microbiology，ABADAN医学院医学院Abadan医学院医学院，Abadan，Abadan，Abadan，Abadan，Abadan，Abadan，Abadan，Abadan，伊朗，伊朗7号，伊朗7号公共健康学院s_abbasi80@yahoo.com，miladzandi416@gmail.com doi：10.22442/jlumhs.2024.01067摘要淋巴细胞绒毛膜炎病毒是一种RNA病毒，尽管可能会引起严重疾病，但仍被忽视。这是病毒性脑膜炎的重要原因，尤其是在特定的临床情况下。LCMV与感染小鼠的分泌物接触时，它们会传播给人类，其强烈的神经性智力主要导致神经系统症状。最脆弱的人群是胎儿和免疫抑制的个体。LCMV感染可能会出现多种临床症状，从无症状到严重的表现不等。此外，如果个体受到这种病毒感染的影响，则可能导致致命的中枢神经系统疾病。关键字：诊断，慢性感染，LCMV，CNS。具体而言，在孕妇中，已经观察到宫内LCMV感染导致胎儿或新生儿死亡率。此外，它可能导致婴儿脉络膜炎和脑积水，这不仅造成重大伤害，而且会导致长期损害。及时的鉴定和立即干预对于改善预后至关重要，尤其是在感染普遍存在的高风险群体和地区。未能及时诊断病情会导致死亡率很高，并使幸存者患有长期神经系统并发症。因此，必须考虑患者的临床症状，暴露于病毒的病史以及该地区病原体的患病率，以促进准确的临床检测。这项全面的综述涵盖了管理LCMV，涵盖临床表现，诊断，治疗以及与影响中枢神经系统的病毒感染相关的潜在并发症的各种诊断方法。
使用规则化时空 LCMV 波束形成对事件相关电位进行分类
摘要：基于事件相关电位 (ERP) 的 EEG 视觉脑机接口 (BCI) 的可用性得益于减少 BCI 操作前的校准时间。线性解码模型（例如时空波束形成器模型）可实现最先进的精度。尽管该模型的训练时间通常很短，但它可能需要大量的训练数据才能达到功能性能。因此，BCI 校准会话应该足够长以提供足够的训练数据。这项工作为波束形成器权重引入了两个正则化估计器。第一个估计器使用交叉验证的 L2 正则化。第二个估计器通过假设 Kronecker-Toeplitz 结构协方差来利用有关 EEG 结构的先验信息。使用包含 21 名受试者的 P300 范式记录的 BCI 数据集验证了这些估计器的性能，并将其与原始时空波束形成器和基于黎曼几何的解码器进行了比较。我们的结果表明，引入的估计器在训练数据有限的情况下条件良好，并提高了对未见数据的 ERP 分类准确性。此外，我们表明结构化正则化可以减少训练时间和内存使用量，并提高分类模型的可解释性。