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经济、贸易和农村事务委员会威尔士政府 2025-26 年预算草案审查
15. 气候变化和农村事务 MEG 的预算分配确保其优先考虑我的政府承诺计划，不仅在农村事务组合中，而且在整个政府中。例如，许多气候变化特定的政府承诺计划都得到了 CCRA MEG 的投资支持。例如，营养管理投资计划支持的投资可加强农场营养管理，保护和改善水、土壤和空气质量，提高农场资源效率、技术性能以及利用技术改进管理决策。
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
听觉高熵响应（A-HER）：潜在的听觉BCI应用程序具有高振幅的新范式
[1] Chen，Xiaogang等。“具有非侵入性大脑 - 计算机接口的高速拼写。”PNAS 112.44（2015）：E6058-E6067。 [2] Recasens，Marc等。 “重复抑制和重复增强是人脑中听觉记忆痕迹形成的基础：MEG研究。” Neuroimage 108（2015）：75-86。PNAS 112.44（2015）：E6058-E6067。[2] Recasens，Marc等。“重复抑制和重复增强是人脑中听觉记忆痕迹形成的基础：MEG研究。”Neuroimage 108（2015）：75-86。
基于脑电图的脑机接口系统控制假肢手指运动
研究 脑信号 手指数量 信号处理链 准确度（％） [11] EEG 4 CWD＆2LCF 43.5 [12] EEG 5 RF＆LDA＆SVM＆KNN 54 [13] EEG 5 LSTM＆CNN＆RCNN 77 [14] EEG 5 PCA＆PSD＆SVM 77 [15] MEG 5 SVM 83 [16] MEG 5 BPF＆频谱图＆SVM 57 [17] ECOG 5 CNN＆RNN＆LSTM 49 [18] ECoG 4 BPF＆Morlet小波字典＆STMC 85 [19] ECoG 5 CSP＆SVM 86.30 [20] fNIRS 2 SVM 62.05 [21] EMG 1小波＆自回归＆SVM 76
临床神经生理学
目的：轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 发病率高，但诊断却很困难，因为其症状不特异性且多种多样，并且经常缺乏结构性影像学检查结果。需要可靠且易于使用的诊断工具，这些工具应适用于所有地点和患者群体。方法：我们评估了线性机器学习 (ML) 方法根据头部创伤后亚急性期（<2 个月）的传感器级脑磁图 (MEG) 功率谱将 mTBI 患者与健康对照者区分开来的能力。我们记录了 25 名患者和 25 名年龄性别匹配的对照者的静息态 MEG 数据，并利用了之前从不同地点收集的 20 名患者和 20 名对照者的数据集。用三种 ML 方法分别分析数据集。结果：分类准确率中位数在 80% 到 95% 之间，所应用的 ML 方法或数据集之间没有显著差异。与基于检测病理性低频活动的传统传感器级 MEG 分析相比，ML 的分类准确率明显更高。结论：易于使用的线性 ML 方法可使用传感器级 MEG 数据对 mTBI 患者进行可靠且可复制的分类。意义：功率谱估计与 ML 相结合可以高精度地对 mTBI 患者进行分类，具有很高的临床应用前景。2023 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-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
Iwan Davies 能源资源评估团队负责人......
感谢您提供机会就上述事项提供建议。这是新南威尔士州新南威尔士州地区部 - 采矿、勘探和地球科学 (MEG) - 新南威尔士州地质调查局 (GSNSW) 的回复。MEG 已审查了 EIS 文件，并确信将按照表 7-2 咨询勘探和采矿所有权持有人。我们注意到，有几份勘探和评估租赁申请正在等待审批，该路线将穿越这些申请。MEG-GSNSW 将通知提议者和所有权申请人，以确保进行适当的协商。如果需要，我们可以提供更多信息。有关上述信息的疑问应直接发送给 GSNSW - 土地使用团队，地址为 landuse.minerals@geoscience.nsw.gov.au。
结肠癌进展反映出基因表达和通路失调的单调分化，促进了特定阶段的药物再利用
摘要。背景/目的：结肠癌是最常见的癌症类型之一，也是癌症导致死亡的第二大原因。人们已经做出许多努力来研究结肠癌进展过程中的分子改变。然而，识别阶段特异性分子标记仍然是一个挑战。本研究的目的是开发一种新的计算方法来分析结肠癌各阶段差异基因表达和通路失调的变化，以揭示阶段特异性生物标记并加强药物再利用研究。材料和方法：结肠癌的转录组数据集用于识别（a）在四个结肠癌阶段中具有单调性倍数变化（MEG）的差异表达基因和（b）与参与差异表达基因（DEG）数量相关的单调富集（MEP）上升的扰动通路。通过计算机药物再利用流程，我们确定了调节 MEG 表达并靶向产生的 MEP 的药物。结果：我们的方法突出了 15 种 MEG 和影响其表达的 32 种候选再利用药物。我们还发现 51 种 MEP 根据其在结肠癌各阶段的 DEG 含量变化率分为两组。通过关注突出的再利用药物的目标 MEP，我们发现其中一种神经活性药物
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
BCI学习在M/ ... div>中诱导核心 - 周期重组
图2：单层和多层提供的信息（a）在MI条件下BCI训练中单层和多重疗法值的演变。对于与单个脑叶相关的给定轴，我们绘制了分别在EEG，MEG和Multiplex（Mux）中分别在受试者和属于叶的ROI中获得的中位裂缝值。第一线对应于α2频带内的演变，第二线对应于β1频带中的演化。（b）相对度（∆ c）在会话中的演变。表示用脑电图层获得的ΔC值，平均在受试者上。在Y轴上显示了用MEG层获得的值。标记的颜色与用多路复用获得的值相关联。每个标记对应于给定的ROI。