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发作间期脑电图源定位的线性分布逆解
目的：比较 6 种线性分布逆解对癫痫发作间期放电源定位的空间精度：最小范数、加权最小范数、低分辨率电磁断层扫描 (LORETA)、局部自回归平均值 (LAURA)、标准化 LORETA 和精确 LORETA。方法：通过回顾性比较 30 名成功接受癫痫手术的患者中平均发作间期放电的最大源与切除的脑区，基于 204 通道脑电图，对空间精度进行了临床评估。此外，在计算机模拟中评估了逆解的定位误差，在传感器空间和源空间的信号中添加了不同程度的噪声。结果：在临床评估中，使用 LORETA 或 LAURA 时，50-57% 的患者源最大值位于切除的脑区内，而所有其他逆向解决方案的表现都明显较差（17-30%；校正 p < 0.01）。在模拟研究中，当噪声水平超过 10% 时，LORETA 和 LAURA 的定位误差明显小于其他逆向解决方案。结论：LORETA 和 LAURA 在临床和模拟数据中均提供了最高的空间精度，同时对噪声具有相当高的鲁棒性。意义：在测试的不同线性逆解算法中，LORETA 和 LAURA 可能是发作间期 EEG 源定位的首选。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
DCC-CR /Coastpredict联合研讨会 - 面对气候变化，赋予沿海弹性的ECOPS_V0502255.DOCX < /div < /div < /div < /div < /div
Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1））Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1）
电神经成像、脑网络和神经反馈协议的新进展
人类脑电生物反馈 (神经反馈) 始于 20 世纪 40 年代 [1]，使用 1 个脑电图记录通道，然后在 20 世纪 90 年代发展到 4 个通道。电神经成像领域的新进展使用低分辨率电磁断层扫描 (LORETA) 脑电图三维电流源将脑电生物反馈扩展至 19 个通道 [ 2]。2004 年至 2006 年，开发了将脑电图与健康参考数据库进行“实时”比较的概念，并使用基于统计钟形曲线的表面脑电图 z 分数神经反馈进行测试，该统计钟形曲线称为“实时”z 分数。开发“实时”或“现场”规范参考数据库比较是为了帮助减少选择什么阈值来激活反馈信号的不确定性，并将所有脑电图测量值统一为一个值，即与年龄匹配的参考样本平均值的距离。 2009 年，LORETA z 分数神经反馈通过针对被称为布罗德曼区域的大脑网络中心进一步提高了特异性。2009 年创建了一个症状检查表程序，以帮助将症状与基于 fMRI 和 PET 和神经学的大脑网络失调联系起来。症状检查表和基于 NIH 的网络将症状与大脑网络联系起来，源自 1990 年开始的人类大脑映射程序，该程序至今仍在继续。
博士。达米安·莫拉蒂尔
编程 Python、Matlab、R、PHP/JS、SQL、React-Native、Arduino 硬件 脑产品、Biosemi、Biopac、Enobio、NirX、EyeLink、PupilLabs、SmartEye、Tobii EEG 评估脑节律（频谱分析）、提取刺激引起的神经元激活（ERP）、解决逆问题（LORETA） ECG 心率和心率变异性（时间分析）、评估交感神经和副交感神经活动（频谱分析） fNIRS 评估血流动力学活动（时间分析） 眼动追踪 扫描路径、瞳孔测量 EDA 评估紧张和相位成分（时间分析）、评估交感神经活动（频谱分析） 统计 描述性和推断性统计、基础机器学习（SVM、LDA、LSTM）、荟萃分析 其他 LabStreamingLayer、LaTeX、Eprime、Qualtrics、Microsoft Office
增强研究的结果
摘要 认知网络或认知的概念框架代表了一种工作记忆系统，尤其是长期记忆阵列，其本质上旨在实现某些行为目的并由神经结构激活。尽管认知可用于大量系统，但当前的技术允许操纵中枢神经系统 (CNS) 来执行某些感觉和运动功能。皮肤的感觉和触觉是人类生存的先天机制，代表了我们通过触觉（大脑高级中枢主动触摸物体进行识别和感知）理解信息的自适应体感能力。体感由一组对各种刺激（热、触觉和机械）敏感的通道和受体识别，对生存、平衡控制、认知和疼痛调节至关重要。认知是一种尖端工具和模式，可提供理论资产、基于证据的实验方案、计算智能方案和直接经验模式的全景，有助于理解人类大脑的复杂功能。通过评估体感刺激后通过脑电图 (EEG) 收集的神经影像数据，可以获得认知反应和变化，从而使研究人员能够更好地了解旨在理解人类行为结果的新兴科学方法。触觉振动触觉触发技术 (VTT) 是一种新兴技术，它将体感模式融入压缩袖套中。eSmartr 智能压缩袖套（Srysty Holdings Inc.，加拿大安大略省密西沙加）采用 VTT 及其认知增强技术 (CBT) 模式，旨在优化神经通信，以改善身心健康。该技术还被融入到贴片、支架、服装（袜子）、腕带和其他递送途径中。正念健康被认为是体感干预的结果，它调节与认知网络相关的行为反应。目前，探索这些模式的研究有限，这表明需要研究新技术及其对体感通路和认知网络的影响。这项经 IRB 批准的研究旨在通过比较基线脑电图与在成年健康个体的右前臂或左前臂上放置包含 VTT 的袖子后的脑电图来探索前臂 VTT 刺激模式对认知网络的影响。材料和方法：对 20 名年龄从 17.6 岁到 41.9 岁不等（n=7 名女性，13 名男性）的 19 个头皮位置记录了 5 分钟内的基线脑电图。然后让受试者的优势手臂戴上 eSmartr 智能压缩袖 20 分钟，并再记录 5 分钟的脑电图。计算了 LORETA（低分辨率电磁断层扫描分析）逆解和表面 EEG 的功率谱分析。此外，对于 10 个不同的网络，计算了来自 88 个 Brodmann 区域的电流源。变量是 10 个频带（delta、theta、alpha-1、alpha-2、beta-1、beta-2、beta-3 和 hi-beta）中以 1 Hz 为增量的绝对功率和绝对电流密度。对每个人的所有 EEG 参数进行配对 t 检验，以及基线 EEG 和后续 EEG 之间的组配对 t 检验。结果：结果显示，在基线测量和后续“戴上袖子”测量之间，表面 EEG 和 LORETA 电流源均存在统计学上显着的 t 检验差异（P <0.01）。最大的差异是，在佩戴“袖套”的情况下，表面脑电图和 LORETA 电流源的 alpha 和 beta 频率功率均显著下调，如下图所示
fMRI-SI-STBF
通过整合功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）的多模式功能神经影像学（EEG）具有高时空分辨率恢复大脑活动的希望，这对于神经科学研究至关重要，这对于神经科学研究和临床诊断至关重要。然而，fMRI和脑电图活动之间的局部化的未对准可能会降低fMRI约束的脑电图源成像（ESI）技术的准确性。以数据驱动的方式利用fMRI和EEG的互补时空分辨率，我们提出了一种基于fMRI源的脑电图/fMRI融合的方法，称为fMRI源成像，基于时空范围的基础函数（fMRI-SI-SI-STBF）。fMRI-SI-STBF采用了从fMRI和EEG信号定义为经验贝叶斯框架内定义的群体和EEG信号的协方差组件（CCS）。此外，fMRI-SI-STBF代表当前源矩阵作为矩阵分解的几个未知时间基函数（TBF）的线性组合。使用变异性贝叶斯推断，基于EEG数据自动确定了fMRI信息和EEG信息的CCS以及TBFS的数字和fro孔的相对贡献。我们的结果表明，fMRI-SI-STBF可以有效利用ESI的有效fMRI信息，并且对无效的fMRI先验是可靠的。这种鲁棒性对于实际ESI至关重要，因为fMRI先验的有效性通常不清楚，因为fMRI是对神经活动的间接度量。此外，与仅使用空间约束的方法相比，fMRI-SI-STBF可以通过纳入时间结合来提高性能。对于数值模拟，fMRI-SI-STBF比现有的EEG-FMRI ESI方法（即FWMNE，fMRI-SI-SBF）和ESI方法更准确地重建源，位置和时间课程，而没有fMRI的方法（即乘火mri）（即wmne si si si si si si si si si s si i sipb）较小的空间色散（平均SD <5 mm），定位误差的距离（平均DLE <2 mm），形状误差（平均SE <0：9）和较大的模型证据值。2021由Elsevier B.V.