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空气质量无线数据记录器面板 E2230 - Evikon MCI
设备应在非危险区域和基本电磁环境中使用，后者在 EN 61326-1 中定义。避免强烈的机械冲击和振动。避免腐蚀性环境和受灰尘、油雾等严重污染的区域。使仪器远离阳光直射。突然的温度或湿度变化可能会影响传感器的灵敏度。
空气质量无线数据记录器面板 E2230 - Evikon MCI
设备应在非危险区域和基本电磁环境中使用，后者在 EN 61326-1 中定义。避免强烈的机械冲击和振动。避免腐蚀性环境和受灰尘、油雾等严重污染的区域。使仪器远离阳光直射。突然的温度或湿度变化可能会影响传感器的灵敏度。
MCI 提供十种节省燃油的简便方法
1. 驾驶员降低油耗的首要方法是减速。MCI 测试表明，由于空气动力学，将车速从 70 英里/小时降低到 55 英里/小时可使燃油经济性提高 26%。2. 不要猛踩油门。在城市道路上，强调平稳的启动和停止功能。驾驶员的行为和风格可对燃油经济性产生高达 30% 的影响。3. 尽可能使用巡航控制。与使用巡航控制的平均行程相比，MPG 经济性可提高 30% 以上。燃油经济性通常会在 50 英里/小时以上迅速下降。根据经验，每超过 50 英里/小时，燃油效率就会降低 0.1 英里/加仑。4. 尽量减少怠速时间。每增加 1 小时的怠速时间，驾驶员的燃油效率就会下降 1%。5. 清洁空气和燃油滤清器以及正确保养的车轮轴承可以提高燃油经济性。在 NFI.parts 上探索节油产品。 6. 适当的轮胎充气、状况和换位可显著提高燃油经济性。轮胎充气不足 10% 相当于燃油效率降低约 1%。7. 在炎热的天气里，请寻找阴凉处！怠速运行空调不仅浪费燃料，而且在大多数地方，法律都禁止这样做。8. 使用适合道路条件的正确轮胎尺寸和轮廓将使您的客车更加高效。由于滚动阻力较小，磨损到 7/16 的轮胎比磨损到 7/16 的轮胎每加仑可省油约 5%。深凸纹或粗胎面花纹在恶劣的冬季气候下效果很好，但改用高速公路胎面设计将增加行驶里程并降低道路噪音。9. 在 30 英里/小时的风速下，客车在逆风和顺风之间，在 72 英里/小时的速度下油耗会降低 43%，在 65 英里/小时的速度下油耗会降低 48%。10. 最后，低温也是影响燃油性能的重要因素。温度每下降 10 度，空气阻力（或气动阻力）就会增加 2%，燃油效率就会降低 1%。* MCI 建议充分利用分析和培训，使操作员掌握维护、诊断和维修系统的知识和技能，从而最大程度地提高盈利能力。客户可以利用 NFI Connect™（一种独家的高级远程信息处理解决方案）、燃油消耗报告和基于驾驶操作或操作条件的车辆性能低下时的自动通知，以及 MCI Academy 屡获殊荣的 LMS 培训课程，包括驾驶员培训、燃油效率和维护。要继续对话，请与您的 MCI 代表联系。
结合多视角信息增强多模态 MRI 数据的特征表示，实现 MCI 分类
轻度认知障碍 (MCI) 是阿尔茨海默病的早期阶段，与大脑结构和功能变化有关，其分类仍然是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，通过结合多种结构和功能特征（例如灰质体积和聚类系数）有望提高 MCI 分类的性能。然而，提取哪些特征以及如何组合多种特征来提高 MCI 分类的性能一直是一个具有挑战性的问题。为了解决这些问题，在本研究中，我们提出了一种新方法，通过结合多视图信息来增强多模态 MRI 数据的特征表示，以提高 MCI 分类的性能。首先，我们基于自动解剖标记 (AAL) 图谱从每个受试者的 T1w MRI 和 rs-fMRI 数据中提取每个皮质大脑区域的两个结构特征（包括灰质体积和皮质厚度）和两个功能特征（包括聚类系数和最短路径长度）。然后，为了获得更有助于区分 MCI 受试者的特征，提出了一种改进的多任务特征选择方法，即 MTFS-gLASSO-TTR。最后，采用多核学习算法将多个特征组合起来执行 MCI 分类任务。我们针对来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库的 315 名受试者（包括 105 名 LMCI 受试者、105 名 EMCI 受试者和 105 名 NC）评估了我们提出的 MCI 分类方法，这些受试者的 T1w MRI 和 rs-fMRI 数据均来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库。实验结果表明，我们提出的方法对 LMCI/NC 分类的准确率为 88.5%，受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 为 0.897，对 EMCI/NC 分类的准确率为 82.7%，AUC 为 0.832，对 LMCI/EMCI 分类的准确率为 79.6%，AUC 为 0.803。此外，通过比较，我们提出的方法在 MCI 分类中的准确率和 AUC 值优于一些现有的最先进方法。总的来说，我们提出的 MCI 分类方法是有效的，并且有望在临床实践中用于 MCI 的自动诊断。
评论：神经反馈对轻度认知障碍患者（MCI）和阿尔茨海默氏病（AD）
神经反馈训练（NFT）是一种非侵入性方法，已被证明对注意力/多动症（ADHD）和各种精神疾病有效。本文的目的是评估NFT对轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病（AD）或血管疾病（VD）患者的有效性，以便我们使用四个数据库中的研究文章搜索，使用Keurofeedss Neurofeedback，MCI，MCI，AD，AD，VD和DEMTIA。结果，关于NFT在MCI和AD患者中的有效性中发现了13篇文章。尽管每项研究在研究设计，训练方案，脑电图（EEG）电极的放置以及奖励和抑制频带方面都有不同，但所有研究都显示出可增强记忆，注意力和其他认知能力的范围。需要其他精心设计的随机研究，具有舒适的能力，以进一步确定NFT的有效性。
教育年份与主观认知下降，MCI和阿尔茨海默氏病的患者的淀粉样蛋白负担之间的关联
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
教育年份与主观认知下降，MCI和阿尔茨海默氏病的患者的淀粉样蛋白负担之间的关联
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
基于虚拟现实 (VR) 的环境丰富功能，适用于患有轻度认知障碍 (MCI) 和轻度痴呆症的老年人
摘要：背景：尽管全球痴呆症患病率呈惊人上升趋势，但可用于改善痴呆症患者认知和心理健康的方式仍然有限。环境丰富是一种实验范例，在临床前研究中已显示出良好的抗抑郁和增强记忆力的效果。然而，由于缺乏有效的实施策略，其临床实用性仍然有限。目的：本研究的主要目的是评估基于虚拟现实 (VR) 的长期环境丰富训练计划对轻度认知障碍 (MCI) 和轻度痴呆老年人的可用性（耐受性和交互性）。次要目标是评估基于 VR 的环境丰富对 MCI 和轻度痴呆老年人认知功能稳定和心理健康改善的影响。方法：共有 7 名参与者（4 名 MCI 患者和 3 名轻度痴呆患者）在 6 个月内每两周接受一次基于 VR 的环境丰富训练。通过虚拟现实疾病问卷 (VRSQ) 和记录输入错误率连续评估 VR 训练参与者的耐受性和互动性。在研究之前和之后通过蒙特利尔认知评估 (MoCA) 评估认知功能。通过华威-爱丁堡心理健康量表 (WEMWBS) 评估心理健康。结果：患者对基于 VR 的环境丰富耐受性良好，VRSQ 分数 (p < 0.01) 和输入错误率 (p < 0.001) 随着时间的推移显着下降。VR 训练还可有效稳定治疗过程中的 MoCA 分数（治疗前后 MoCA 分数无显着差异），并且与第一次和最后一次评估之间 WEMWBS 分数改善的趋势有关（p < 0.1）。护理人员的定性观察进一步证实了患者心理健康的明显改善。结论：这项初步研究表明，VR 是一种可行、可耐受且潜在有效的工具，可为患有 MCI 和轻度痴呆的老年人提供长期支持。