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删除发作MEG衍生的网络中心与术后癫痫发作自由有关
神经影像学和神经生理学（1）。但是，尽管有大量的数据用于为临床决策提供信息，但约有50-70％的患者继续经历术后癫痫发作。术后癫痫发作的可能性和不良影响的风险是手术的重要障碍，因为一些可能受益的患者不继续运作。因此，更好地预测患者是否具有良好的术后结局（就癫痫发作而言）的能力将是高度好处的。识别准确结果预测的度量是挑战，部分原因是大脑网络相互作用的复杂性。可以通过计算大脑区域的成对相似性来推断出源自磁脑电图（MEG）数据的功能性脑网络。几项研究表明，与对照组相比，癫痫患者的MEG功能连通性提高了（即使在截止时期）（2-6）。在两项单独的研究中，Jin等人。 （7）显示了MEG网络“枢纽”（具有高网络连通性的那些区域）在海马硬化症患者的时间区域中的那些区域，以及局灶性皮质发育不良患者的网络效率提高（8）。 关于手术结局，Nissen等人。 （9）研究了MEG网络中心是否与无癫痫发作患者的切除区重叠。 作者报告说，枢纽局部位于后来在14例无癫痫发作患者中的9例中切除的区域内，但没有术后癫痫发作的患者。 Englot等人的研究。 Aydin等。 例如，Englot等。在两项单独的研究中，Jin等人。（7）显示了MEG网络“枢纽”（具有高网络连通性的那些区域）在海马硬化症患者的时间区域中的那些区域，以及局灶性皮质发育不良患者的网络效率提高（8）。关于手术结局，Nissen等人。 （9）研究了MEG网络中心是否与无癫痫发作患者的切除区重叠。 作者报告说，枢纽局部位于后来在14例无癫痫发作患者中的9例中切除的区域内，但没有术后癫痫发作的患者。 Englot等人的研究。 Aydin等。 例如，Englot等。关于手术结局，Nissen等人。（9）研究了MEG网络中心是否与无癫痫发作患者的切除区重叠。作者报告说，枢纽局部位于后来在14例无癫痫发作患者中的9例中切除的区域内，但没有术后癫痫发作的患者。Englot等人的研究。Aydin等。 例如，Englot等。Aydin等。例如，Englot等。从同一组中进行的一项研究表明，在94名患者的较大队列中，功能连通性增加的区域与后来切除的组织重叠显着重叠，但与结果无关。（10）还表明，后来在有良好结果的患者中切除的地区的相关性增加。（11）建议可以使用MEG网络来预测结果，而Krishan等人。（12）建议使用MEG连通性分析可行地定位，无论存在/不存在间歇性尖峰。除了手术结局外，MEG网络特性还与癫痫持续时间（即患者患有癫痫病的年数）或发病年龄有关。（10）显示了总体网络连接性，与癫痫持续时间负相关，而与Madhavan等人相反。（13）显示正相关。Jin等。 （8）与癫痫发作的年龄呈负相关。 结合了MEG网络文献，表明患者的连通性提高，尤其是在后来切除的“集线器”区域，这可能与结果有关，并且与持续时间有关。 在这项研究中，我们研究了MEG枢纽及其在31例患者的队列中的去除。 此外，由于内部的一致性是临床应用之前所需的关键步骤，因此我们评估了这些结果在四个不同的分析中的三个不同时间段中的一致性。 我们假设去除高强度淋巴结将导致癫痫发作。Jin等。（8）与癫痫发作的年龄呈负相关。结合了MEG网络文献，表明患者的连通性提高，尤其是在后来切除的“集线器”区域，这可能与结果有关，并且与持续时间有关。在这项研究中，我们研究了MEG枢纽及其在31例患者的队列中的去除。此外，由于内部的一致性是临床应用之前所需的关键步骤，因此我们评估了这些结果在四个不同的分析中的三个不同时间段中的一致性。我们假设去除高强度淋巴结将导致癫痫发作。我们的发现支持了早期的文献，这些文献是枢纽淋巴结中的强烈参与到癫痫发电网络中（14）。
使用磁脑电图（MEG）评估轻度创伤性脑损伤（MTBI）的恢复：同步神经相互作用（SNI）测试的应用
轻度创伤性脑损伤（MTBI）影响22％从阿富汗和伊拉克返回的美国服务人员。由于多种伤害机制造成的异质结构和功能改变，其诊断是具有挑战性的。MTBI主要基于历史（创伤）和临床评估，因为传统的神经影像学方法（例如磁共振成像（MRI）和大脑的计算机断层扫描（CT），通常不会揭示明显的异常异常。同样，根据几个标准，对MTBI后的恢复的评估仅依赖于临床评估。在大脑功能方面，我们假设MTBI反映了神经元种群之间受到干扰的动态相互作用，这是上述技术无法检测到的干扰。在寻求一种客观工具来检测MTBI的存在并评估其恢复时，我们在这里使用了磁脑摄影（MEG），这是一种非常适合评估大脑动态功能状态的模态。具体而言，我们使用同步神经相互作用（SNI）测试来评估257名健康（“对照”）退伍军人的功能性大脑状态，19名退伍军人，具有主动MTBI的临床诊断（“ A-MTBI”），以及18名退伍军人，他们患有MTBI并受到MTBI的痛苦，并在测试时恢复了（已恢复过测试）。逐步线性判别分析（LDA）产生了37个SNI预测因子，这些预测因子对所有257个对照和19个A-MTBI大脑正确分类。然后，我们使用这些预测因子将18 R-MTBI大脑分类为对照或A-MTBI组：9个大脑（50％）被分类为对照，而其他10个（50％）被归类为A-MTBI。这些发现（a）记录了SNI MEG正确检测A-MTBI的力量，以及（b）对临床评估工具的有效性提出了宣布从MTBI恢复的有效性的担忧。在积极方面，我们的结果提供了一个基于大脑的连续性，可以评估MTBI大脑的状态。该措施以及临床评估应明显减少不确定性，并大大改善MTBI恢复的量化，从而指导进一步的治疗。
Oyunchimeg CH，Tuya N，Zorigt D，Sukhbaatar TS，Bayarkhuu CH，“私人：能源领域的现状，Mongo>的最新发展和能源政策
在蒙古，总的原能供应继续由煤炭主导，发电主要来自燃煤发电厂，尤其是热量和发电厂。在2018年，所有电力的93％是由热电厂生产的，燃煤系统提供了所有地区热量的98％。蒙古的可再生能源，包括风，太阳能，地热和水力，据估计能够提供多达2,600吉瓦的电力，远远超过蒙古当前的生成能力约1吉瓦。特别是戈壁沙漠具有巨大的可再生能源潜力，并具有有利的气候和天气条件，可以有效利用风和太阳资源。蒙古具有适度的石油储量，但由于缺乏精炼能力而出口原油并进口了石油产品。
使用卷积的 MEG 驱动情绪分类...
本文提出了一种基于新型脑磁图 (MEG) 数据集 CiNet 的新型多通道情绪分类方法。本文属于脑机接口 (BCI) 研究领域，因为它使用大脑活动数据来识别人类情绪。它应该是一个有价值的贡献和对比，因为大多数 BCI 研究使用脑电图 (EEG) 数据，主要来自 DEAP 数据集。使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的组合，系统将分析高保真数据，以尝试识别受试者的情绪状态。CNN 对空间信息进行编码，而 RNN 跟踪随时间的变化。每个部分都单独评估，也结合评估，以确定每个分析方面的贡献。这些模型变体在原始 MEG 信号和从信号中提取的功率谱密度 (PSD) 上进行了评估。实验结果表明，最佳模型是在原始信号数据上训练的 CNN+RNN 组合，在效价/唤醒分类任务上实现了 56.5% 的平均准确率。
atxmega128/64/32/16a4u -avr -xmega
MicrochipAvr®Xmega®是一个基于AVR增强的RISC架构的低功率，高性能和外围8/16位微控制器的家族。通过在单个时钟周期内执行指令，AVR XMEGA设备的CPU吞吐量接近每秒100万个指令（MIPS），从而使系统设计人员可以优化功耗与处理速度。
耦合 CP 分解同步 MEG-EEG 信号用于区分光驱动过程中的振荡器
脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 是研究大脑功能和组织的当代方法。同时获取的 MEG-EEG 数据本质上是多维的并表现出耦合。本研究使用耦合张量分解从间歇性光刺激 (IPS) 期间的 MEG-EEG 中提取信号源。我们采用耦合半代数框架通过同步矩阵对角化 (C-SECSI) 进行近似 CP 分解。在使用模拟基准数据将其性能与其他方法进行比较后，我们将其应用于 12 名参与者在 IPS 期间的 MEG-EEG 记录，其中个体 alpha 频率的分数在 0.4 到 1.3 之间。在基准测试中，C-SECSI 比 SECSI 和其他方法更准确，尤其是在病态场景中，例如涉及共线因子或具有不同方差的噪声源。分量场图使我们能够将视觉诱发的大脑活动的生理意义振荡与背景信号区分开来。分量的频率特征可识别出相应刺激频率或其第一谐波的同步，或单个 alpha 波段或 theta 波段的振荡。在对 MEG 和 EEG 数据的组分析中，我们观察到 alpha 和 theta 波段振荡之间存在相互关系。使用 C-SECSI 的耦合张量分解是一种强大的方法，可用于从多维生物医学数据中提取生理意义的源。无监督信号源提取是使先进的多模态信号采集技术可用于临床诊断、术前规划和脑机接口应用的重要解决方案。
评估双稳态视觉感知中的自愿和非自愿注意力：一项 MEG 研究
我们介绍了一种测量人类注意力的方法，用于在执行视觉任务时测量对双稳态图像的不同解释。向九名健康志愿者展示了具有闪烁面的 Necker 立方体。立方体前后面的像素强度分别由频率为 6.67-Hz (60/9) 和 8.57-Hz (60/7) 的正弦信号调制。这些频率及其二次谐波的标签在从枕叶皮层记录的脑磁图 (MEG) 数据的平均傅里叶光谱中清晰可辨。在实验的第一部分，要求受试者通过将立方体方向解释为左向或右向来自愿控制注意力。因此，我们观察到相应光谱成分的主导地位，并测量了自愿注意力的表现。在实验的第二部分，要求受试者只是观察立方体图像，而无需对其进行任何解释。在第二谐波标记频率处，主要光谱能量的交替被视为立方体方向的变化。基于第一阶段实验的结果，并使用小波分析，我们开发了一种新方法，使我们能够识别当前感知到的立方体方向。最后，我们使用主导时间分布来描述非自愿注意力，并将其与自愿注意力表现和大脑噪音联系起来。特别是，我们已经表明，注意力表现越高，大脑噪音就越强。
人类新皮质神经解析器 (HNN)，一种用于解释人类 MEG/EEG 数据的细胞和网络来源的新型软件工具
摘要 脑磁图和脑电图 (MEG/EEG) 以毫秒分辨率非侵入式记录人类大脑活动，提供健康和疾病状态的可靠标记。将这些宏观信号与底层细胞和电路级发生器联系起来是一种限制，它限制了使用 MEG/EEG 揭示信息处理的新原理或将研究结果转化为神经病理学的新疗法。为了解决这个问题，我们构建了人类新皮质神经求解器 (HNN，https://hnn.brown.edu) 软件。HNN 有一个图形用户界面，旨在帮助研究人员和临床医生解释 MEG/EEG 的神经起源。HNN 的核心是一个新皮质电路模型，它解释了产生 MEG/EEG 的电流的生物物理起源。数据可以直接与模拟信号和参数进行比较，这些模拟信号和参数易于操纵，以开发/测试信号起源的假设。教程教用户模拟常见的测量信号，包括事件相关电位和脑节律。 HNN 跨尺度关联信号的能力使其成为转化神经科学研究的独特工具。
术中映射确定的 fMRI 和 MEG 激活的准确性分析
目的通过观察术前脑映射方法的准确性如何随着用于分析的激活簇距离差异而变化，本研究旨在阐明如何使用术前功能性神经影像学以最大限度地提高映射准确性。方法在切除术前，使用功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑磁图 (MEG) 映射 19 名脑肿瘤或海绵状血管瘤患者的语言功能。然后使用开颅后立即和切除前进行的直接皮质刺激映射来验证映射结果。对执行了运动 (n = 14) 和语言 (n = 12) 等效 MEG 和 fMRI 任务的患者子集进行单独和组合预测评估。此外，通过将敏感性和特异性与线性增加的距离阈值作图，确定了由 J 统计量评估的导致最大准确度的距离。结果 fMRI 显示运动和语言映射的最大映射精度均为 5 毫米。 MEG 显示，对于运动映射，40 毫米处的最大映射精度以及对于语言映射，15 毫米处的最大映射精度。在文献中使用的标准 10 毫米距离下，MEG 对运动和语言映射的特异性都高于 fMRI，但对运动映射的灵敏度较低。结合 MEG 和 fMRI 显示，对于运动映射，15 毫米和 5 毫米（分别为 MEG 和 fMRI 距离）的最大精度以及 10 毫米距离的 MEG 和 fMRI 的语言映射精度。对于运动映射，在最佳距离结合 MEG 和 fMRI 的精度高于单个预测的最大精度。结论本研究表明，fMRI 和 MEG 的语言和运动映射的精度在很大程度上取决于分析中使用的距离阈值。此外，与单独使用这两种方式相比，结合 MEG 和 fMRI 可以提高运动映射的精度。
DATTA MEGHE 医学科学研究所
按照母信托注册文件中所述的目标，即其辖下的教育机构将共同或分别获得成熟大学的地位，达塔梅格医科学院根据大学资助委员会的建议，依据 1956 年《UGC 法》第 3 节的规定，通过 2005 年 5 月 24 日发布的第 F 9-48/2004- U.3 号通知，被印度政府人力资源开发部授予视为大学地位，其辖下有两个院系，即贾瓦哈拉尔尼赫鲁医学院（医学科学）和沙拉德帕瓦尔牙科学院（牙科科学）。因此，它已成为一所专门从事健康科学类型的视为大学。在被授予视为大学地位后不到两年的时间里； 2007 年，DMIMS (DU) 被国家评估与认证委员会 (NAAC) 评为“A”级。从那时起，大学不断扩大健康科学领域教育项目的各个方面，拥有相应的基础设施，并全力解决所有质量问题。在经过印度政府大学资助委员会和人力资源开发部任命的专家委员会的认真评估后，大学通过增加 Mahatma Gandhi 阿育吠陀学院、Shrimati Radhikabai Meghe 纪念护理学院和 Ravi Nair 理疗学院（2009 年 7 月 23 日第 F.9-48/2004-U.3 号信函）进一步扩大了其他健康科学流派。DMIMS(DU)；该地区领先的 NAAC A 级大学（连续两个五年周期），涵盖医学、牙科、阿育吠陀、理疗、护理和跨学科六个学科。自 2013 年被印度政府人力资源开发部列入精英“A”类以来，该大学被广泛视为该国最好的认可大学之一。DMIMS（DU）提供独特的体验，以最大限度地发挥学生的潜力为基础，这些学生具有专业属性和广泛的研究卓越性，可实现有益的转化。该大学以开创新的教育模式而闻名；因其学术课程的严谨性和广度、创新教育和体验式学习而备受推崇。该大学的愿景和使命由委员会重新制定，该委员会由大学所有相关利益相关者代表组成。在制定愿景和使命时