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脑磁图用于脑电生理学和...
由于 MEG 和脑电图 (EEG) 似乎是姊妹电生理技术，两者都对脑细胞内和脑细胞之间的电化学电流流动敏感，因此 MEG 有时被认为等同于 EEG，具有有限的科学附加价值。我们驳斥了这种误解，并解释了不同的物理原理如何使这两种模式在许多方面互补而不是纯粹是多余的。具体而言，我们认为 MEG 是直接和非侵入性访问整个大脑电生理活动的最佳组合，具有亚毫秒时间分辨率和分辨大脑区域之间活动的能力，通常具有令人惊讶的空间和光谱区分以及最小偏差。事实上，与 EEG 不同，MEG 源映射的准确性不受头部组织复杂分层引起的信号失真的影响，具有高度异质的电导率曲线，无法在体内精确测量。
解锁功能性神经成像的未来
MEGIN 是脑磁图 (MEG) 技术的全球领导者。我们是检测和可视化大脑功能的专家，与临床医生、科学家、医疗保健组织以及其他合作伙伴合作开发、交付和支持我们的 MEG 技术。我们的技术及其应用改变了神经科学研究和临床决策，从而改善了人们的健康。
使用规范建模和机器学习从脑磁图数据中检测轻度创伤性脑损伤
许多脑部疾病迫切需要新的生物标记物；例如，轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 的诊断具有挑战性，因为临床症状多样且不具特异性。EEG 和 MEG 研究已经证明了 mTBI 的几个人群水平指标，可以作为脑损伤的客观标记物。然而，从 EEG/MEG 信号中获取 mTBI 和其他脑部疾病的临床有用生物标记物受到个体间差异大（即使在健康人群中也是如此）的阻碍。在这里，我们使用多元机器学习方法从静息态 MEG 测量中检测 mTBI。为了解决病情的异质性，我们采用了规范建模方法，并将个体 mTBI 患者的 MEG 信号特征建模为相对于正常变化的偏差。为此，使用包含 621 名健康参与者的规范数据集来确定整个皮层功率谱的变化。此外，我们根据全规范数据的年龄匹配子集构建了规范数据集。为了区分患者和健康对照者，我们基于 25 名 mTBI 患者和 20 名未包含在常模数据集中的对照者的定量偏差图训练了支持向量机分类器。表现最佳的分类器利用了整个年龄和频率范围内的完整常模数据。该分类器能够以 79% 的准确率区分患者和对照者。对训练模型的检查显示，θ 频带（4-8 Hz）内的低频活动是 mTBI 的重要指标，这与早期研究一致。结果证明了使用 MEG 数据的常模建模结合机器学习来推进 mTBI 诊断和识别可从治疗和康复中受益患者的可行性。当前方法可应用于多种脑部疾病，从而为获取基于 MEG/EEG 的生物标志物提供基础。
NeuroImage - 千 - Helsinki.fi
静息态脑磁图 (MEG) 数据显示出复杂但结构化的时空模式。然而，这些信号模式的神经生理学基础尚不完全清楚，并且底层信号源在 MEG 测量中混杂在一起。在这里，我们开发了一种基于非线性独立分量分析 (ICA) 的方法，这是一种可通过无监督学习训练的生成模型，用于从静息态 MEG 数据中学习表示。在使用 Cam-CAN 存储库中的大量数据集进行训练后，该模型已学会使用潜在非线性分量来表示和生成自发皮质活动模式，这反映了具有特定频谱模式的主要皮质模式。当应用于视听 MEG 的下游分类任务时，尽管对标签的访问有限，非线性 ICA 模型仍可与深度神经网络实现竞争性的性能。我们进一步验证了该模型在不同数据集中的通用性，方法是将其应用于独立的神经反馈数据集，以解码受试者的注意力状态，提供实时特征提取并解码正念和思维诱导任务，在个人层面的准确率约为 70%，这比线性 ICA 或其他基线方法获得的准确率高得多。我们的结果表明，非线性 ICA 是对现有工具的宝贵补充，特别适合自发 MEG 活动的无监督表示学习，然后可以在标记数据稀缺时应用于特定目标或任务。
有目的的颜料：新趋势稳定器...
法国分销商Snetor和Meg聚合物宣布了一家合资企业，建立了一个名为Meg Snetor的新实体。两家公司期望新建的企业成为土耳其聚合物和化学分销市场的主要参与者。Mehmet Turhan Onur将填补董事总经理的角色。www.snetor.com https://megpolymers.com
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一项可行性研究 - UCL发现 - 伦敦大学学院
摘要在深脑刺激（DBS）患者中，皮层皮层局部局部电位（LFP）记录与磁脑摄影（MEG）的刺激能够研究皮质性皮层通信作用，并提供对DBS机制的见解。到目前为止，这些记录是在外部铅的后术患者中进行的。但是，新一代的远程刺激器使记录和流式植入患者的LFP数据成为可能。然而，是否可以将这种流媒体与MEG结合在一起。在本研究中，我们测试了最常见的远程刺激器 - 三种不同的MEG系统中具有幻影的Medtronic感知PC：两个低温扫描仪（CTF和MEGIN）和一个经过经验的光学泵送磁力仪（OPM）的系统。我们发现，当与新的感觉分割的潜在客户结合使用时，感知PC遥测流仅在123 Hz和谐波的MEG中产生带限的干扰。但是，与较旧的铅模型一起使用的“传统流媒体模式”会在感兴趣的生理范围（低于50 Hz）中产生多个PLE，密集的人工体峰。刺激对MEG批判性的影响取决于它是在双极性（在铅上的两个接触之间）还是单极（在铅接触和刺激器案例之间）进行的。单极DBS对MEG产生严重干扰。但是，我们发现OPM系统对这种干扰更具弹性，并且至少对于有限的频率范围，可以提供无伪影的调查。从帕金森氏症患者植入了PC和丘脑下感觉的铅的梅金系统中的静止测量结果揭示了与我们的幻影记录一致的人类模式。此外，该患者中LFP-MEG连贯性的分析表明，振荡性相干网络的频率和地形一致，与外部化导线进行的已发表组研究中描述的振动性网络相一致。总而言之，感知PC遥测流的感觉与MEG兼容。此外，OPM传感器可以为研究DBS效应提供其他新的机会。
在语音的基本频率上，早期皮层反应在时间上与后来的皮质贡献分开
■大部分语音都表达了，表现出具有基本频率和许多较高态度的一定程度。一些神经种群对这种时间良好的结构做出反应，特别是在基本频率下。This frequency-following response to speech consists of both sub- cortical and cortical contributions and can be measured through EEG as well as through magnetoencephalography (MEG), although both differ in the aspects of neural activity that they capture: EEG is sensitive to both radial and tangential sources as well as to deep sources, whereas MEG is more restrained to the measurement of tangential and superficial neural activity.eeg对连续语音的反应显示，与
深度循环编码器：一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络
图 E 1 用于预测 MEG 活动的深度循环编码器 (DRE) 模型的表示。被掩蔽的 MEG pt ⊙ xt 从底部进入网络，连同控制表示 ut 和主题嵌入 s 。编码器使用卷积和 ReLU 非线性转换输入。然后，LSTM 对隐藏状态序列 ht 进行建模，并将其转换回 MEG 活动估计 ˆ xt 。Conv 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的卷积，其中输入通道为 C in，输出通道为 C out，内核大小为 K，步幅为 S。类似地，ConvTransposed 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的转置卷积。
晚期和转移性非小细胞肺癌的靶向治疗。有关最重要的可操作的致癌驱动因素改变的更新
磁脑摄影（MEG）是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断，这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场（ERFS），该磁场（ERFS）源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图（EEG）中与事件相关电位（ERP）。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源，但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中，我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场（AEF）的新识别方法。我们发现，单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中，可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100％精度的人工神经网络（ANN）识别，这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性，而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面（BCI）铺平了道路。