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基于脑结构变化的可解释张量多任务集成学习用于阿尔茨海默病动态预测
摘要 目的：用于预测阿尔茨海默病 (AD) 进展的机器学习方法可以极大地帮助研究人员和临床医生制定有效的 AD 预防和治疗策略。方法：本研究提出了一种利用多任务集成学习方法预测 AD 进展的新型机器学习算法。具体来说，我们提出了一种基于脑生物标志物时空变异性相似性测量的新型张量多任务学习 (MTL) 算法来模拟 AD 进展。在该模型中，张量中每个患者样本的预测被设置为一个任务，其中所有任务共享一组通过张量分解获得的潜在因子。此外，由于受试者具有连续的脑生物标志物测试记录，因此该模型被扩展为利用梯度增强核集成受试者的时间连续预测结果以找到更准确的预测。结果：我们利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行了广泛的实验，以评估所提出的算法和模型的性能。结果表明，与基准和最先进的多任务回归方法相比，该模型在简易精神状态检查表 (MMSE) 问卷和阿尔茨海默病评估量表-认知分量表 (ADAS-Cog) 认知分数方面预测 AD 进展具有更高的准确性和稳定性。结论：脑生物标志物关联信息可用于识别个体脑结构的变化，该模型可用于通过磁共振成像 (MRI) 数据和不同阶段 AD 患者的认知分数有效地预测 AD 的进展。索引词——阿尔茨海默病、多任务学习、脑生物标志物时空相关性、张量分解、梯度提升集成学习。临床和转化影响声明：该模型利用磁共振成像数据计算患者不同阶段的认知分数来预测和诊断 AD 进展。实验中揭示的重要脑生物标志物关联信息可作为早期识别 AD 的潜在指标。
Aducanumab - accessdata.fda.gov
阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会导致记忆、语言和思维逐渐受损，最终丧失日常生活中执行社交和功能活动的能力。一般而言，在被诊断为 AD 痴呆症后，平均存活时间为 4 至 8 年。据估计，目前有 620 万 65 岁及以上的美国人患有 AD 痴呆症，AD 是美国第六大死亡原因。目前批准的 AD 治疗方法包括胆碱酯酶抑制剂多奈哌齐、利凡斯的明和加兰他敏，以及 N-甲基-D-天冬氨酸 (NMDA) 受体拮抗剂美金刚。这些药物对 AD 患者有一定益处，但尚不清楚这些药物是否能减缓或预防 AD 患者的神经退行性病变。目前，迫切需要找到有效的 AD 治疗方法，尤其是能够减缓、停止、逆转、预防或治愈 AD 疾病的治疗方法，而药物则需要针对 AD 的潜在病理生理学，从根本上影响疾病的进程，这是开发的一个重要重点。Aducanumab-avwa 是一种重组人免疫球蛋白γ1 (IgG1) 单克隆抗体，靶向聚集的可溶性和不溶性淀粉样蛋白β (Aβ)。Aβ 的细胞外沉积物（称为淀粉样斑块）是 AD 的病理特征之一，此外还有细胞内以神经原纤维缠结形式存在的过度磷酸化 tau 聚集物。Aβ 在脑内的积累被认为是该疾病过程的主要驱动因素，并且先于 tau 病理的积累和神经变性。研究 301 和 302 是设计完全相同的随机双盲安慰剂对照研究，每一项研究均在 18 个月内比较了两种剂量（低剂量和高剂量）的阿杜卡umab 与安慰剂在早期阿尔茨海默病患者中的疗效。这两项研究在计划完成日期之前终止，原因是中期分析表明无效；但是，每项研究收集的数据均根据预先指定的统计分析计划 (SAP) 进行分析。研究 302 表明，与安慰剂相比，阿杜卡umab 10 mg/kg 具有统计学上显着的治疗益处（CDR-SB 1 增幅较小）（-0.39 [-22%]，p = 0.0120）。在所有三个排名靠前的次要临床终点（MMSE、ADAS-Cog 13 和 ADCS-ADL-MCI）和第三终点（NPI-10）中均观察到了统计学上显着的治疗效果。2 这些终点仅具有适度相关性，评估患者表示对他们很重要的不同领域（例如，保持独立从事活动
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
使用实践效应进行阿尔茨海默病的针对性试验或亚组分析：实践效应如何预测随时间的变化
尽管阿尔茨海默病 (AD) 临床试验的样本量和持续时间不断增加，以努力检测微小的临床效果，但最近的 3 期试验未能发现有效的治疗方法 [1-4]。为了减少样本量并提高 AD 试验的疗效，建议进行基于基因型（例如 APOE）、认知状态（例如简易精神状态检查 (MMSE)）和/或 AD 生物标志物（例如 CSF A β 和 tau 或淀粉样蛋白 PET）选择参与者的针对性试验或亚组选择试验 [5-7]。但使用汇总的 AD 试验数据进行模拟表明，基于基因型 APOE ε 4 或认知状态的针对性试验或亚组选择可能效率低下 [8、9]。同样，最近两项 3 期 bapineuzumab 靶向试验选择了 1331 名非 APOE ε 4 携带者的 AD 参与者和 1121 名 APOE ε 4 携带者，其依据的假设是非携带者对 bapineuzu-mab 有反应，而携带者无反应，且未达到 AD 评估量表 - 认知分量表 (ADAS-Cog 11 ) 的预期降低。因此，要么治疗无效，要么这与以下结论一致：除非 APOE ε 4 组之间存在足够大的差异治疗效果，否则基于 APOE ε 4 基因型设计靶向试验或亚组选择可能不起作用 [8,9]。这些靶向试验或亚组选择依赖于假设某些基因型和生物标志物可预测 ADAS-Cog 11 或其他临床结果的更快变化，从而更容易看到治疗效果的差异。然而，尽管不确定这种关系是否建立得如此牢固，并且生物标志物经常与假设的认知结果有所不同[10]，但我们仍然做出了这些假设。认知功能的测量不完善也加剧了这些缺陷。一个普遍的问题是大多数认知测试都有学习曲线或练习效应[11]。因此，在临床试验中，将练习效应的存在或不存在作为分类因素可能是值得的。练习效应被定义为使用相同或相似测试材料进行的系列认知测试的改善[12]。练习效应可以在患有轻度认知障碍（MCI）或 AD 的受试者身上发现，并且由于练习效应而导致的系列认知测试的改善可以导致效应大小（重测分数的变化与其标准误差的比率）在低到中等效应大小范围内[13]。已经出现了一些研究结果，支持在临床试验中使用练习效应作为分类因素。例如，短期练习效应与 AD 生物标志物（如淀粉样蛋白沉积和脑代谢减慢）相关 [12,14]。练习效应可能将认知完整的老年人与 MCI 患者区分开来，前者表现出更大的练习效应，而后者可能表现出或不表现出 [15]。在一项针对遗忘型 MCI 的研究中，研究表明，练习效果可以预测一年后的认知结果 [16]。然而，这些发现是基于小样本的，因此需要在更大的队列中进行验证 [12、14-16]。此外，尚不清楚练习效果如何影响纵向研究中的系列认知测试的变化（例如变化率及其变异性），以及如何将其用于 AD 临床试验。我们旨在使用 18 项研究的元数据库，研究使用练习效果作为分类器设计有针对性的 MCI 或 AD 临床试验或亚组分析的适用性。
使用实践效应进行阿尔茨海默病的针对性试验或亚组分析：实践效应如何预测随时间的变化
尽管阿尔茨海默病 (AD) 临床试验的样本量和持续时间不断增加，以努力检测微小的临床效果，但最近的 3 期试验未能发现有效的治疗方法 [1-4]。为了减少样本量并提高 AD 试验的疗效，建议进行基于基因型（例如 APOE）、认知状态（例如简易精神状态检查 (MMSE)）和/或 AD 生物标志物（例如 CSF A β 和 tau 或淀粉样蛋白 PET）选择参与者的针对性试验或亚组选择试验 [5-7]。但使用汇总的 AD 试验数据进行模拟表明，基于基因型 APOE ε 4 或认知状态的针对性试验或亚组选择可能效率低下 [8、9]。同样，最近两项 3 期 bapineuzumab 靶向试验选择了 1331 名非 APOE ε 4 携带者的 AD 参与者和 1121 名 APOE ε 4 携带者，其依据的假设是非携带者对 bapineuzu-mab 有反应，而携带者无反应，且未达到 AD 评估量表 - 认知分量表 (ADAS-Cog 11 ) 的预期降低。因此，要么治疗无效，要么这与以下结论一致：除非 APOE ε 4 组之间存在足够大的差异治疗效果，否则基于 APOE ε 4 基因型设计靶向试验或亚组选择可能不起作用 [8,9]。这些靶向试验或亚组选择依赖于假设某些基因型和生物标志物可预测 ADAS-Cog 11 或其他临床结果的更快变化，从而更容易看到治疗效果的差异。然而，尽管不确定这种关系是否建立得如此牢固，并且生物标志物经常与假设的认知结果有所不同[10]，但我们仍然做出了这些假设。认知功能的测量不完善也加剧了这些缺陷。一个普遍的问题是大多数认知测试都有学习曲线或练习效应[11]。因此，在临床试验中，将练习效应的存在或不存在作为分类因素可能是值得的。练习效应被定义为使用相同或相似测试材料进行的系列认知测试的改善[12]。练习效应可以在患有轻度认知障碍（MCI）或 AD 的受试者身上发现，并且由于练习效应而导致的系列认知测试的改善可以导致效应大小（重测分数的变化与其标准误差的比率）在低到中等效应大小范围内[13]。已经出现了一些研究结果，支持在临床试验中使用练习效应作为分类因素。例如，短期练习效应与 AD 生物标志物（如淀粉样蛋白沉积和脑代谢减慢）相关 [12,14]。练习效应可能将认知完整的老年人与 MCI 患者区分开来，前者表现出更大的练习效应，而后者可能表现出或不表现出 [15]。在一项针对遗忘型 MCI 的研究中，研究表明，练习效果可以预测一年后的认知结果 [16]。然而，这些发现是基于小样本的，因此需要在更大的队列中进行验证 [12、14-16]。此外，尚不清楚练习效果如何影响纵向研究中的系列认知测试的变化（例如变化率及其变异性），以及如何将其用于 AD 临床试验。我们旨在使用 18 项研究的元数据库，研究使用练习效果作为分类器设计有针对性的 MCI 或 AD 临床试验或亚组分析的适用性。
Leqembi®（Lecanemab-Irmb）
o 已就淀粉样蛋白相关成像异常（ARIA-E 和 ARIA-H）的风险提供咨询，并且患者知道监测头痛、头晕、视力障碍、恶心和呕吐；并且 o 以下所有： 在决定开始使用 Leqembi 治疗时，已提供有关如何通过 ApoE ε 4 状态测试了解患上 ARIA 风险的咨询；并且 已向患者提供 ApoE ε4 状态测试，并且开处方者证明患者已参与开始 Leqembi 治疗的决策；并且 o 在开始治疗前 12 个月内已完成基线脑磁共振成像（MRI）；并且 o 未与其他用于治疗阿尔茨海默病的 Aβ 单克隆抗体（mAb）（例如 Aduhelm、Kisunla）联合使用；并且 o 由专门治疗痴呆症的神经病学家、老年精神病学家或老年病学家开具处方；并且 o Leqembi 的剂量符合美国食品药品管理局批准的标签；并且 o 初始授权不超过 6 个月 • 为了继续治疗，必须满足以下所有条件： o 根据美国国家老龄研究所和阿尔茨海默病协会 (NIA-AA) 标准，患者继续具有以下诊断之一：22,55 由于阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍 (MCI)；或 由于阿尔茨海默病导致的轻度痴呆； o 提交当前医疗记录（例如，图表说明、实验室值），证明患者继续满足以下所有条件（更新后的评估必须在提出延续请求前不早于 4 周进行测量）：53,56 整体临床痴呆评定量表 (CDR) 得分为 0.5 或 1.0；并且 CDR 记忆盒得分为 0.5 或更高；并且 以下之一： – 简易精神状态检查 (MMSE) 得分为 20 或更高 – 蒙特利尔认知评估 (MoCA) 得分为 17 或更高 – 圣路易斯大学精神状态 (SLUMS) 得分为 17 或更高 并且 o 以下两者： 提交医疗记录（例如，图表说明），确认在开始治疗后已完成后续脑磁共振成像 (MRI)；并且 以下之一： – MRI 上未观察到 ARIA；或 – 以下所有： • MRI 上观察到 ARIA；并且 • 处方人员证明根据患者临床症状的严重程度，继续使用 Leqembi 治疗是适当的；并且 • 以下之一：o 随访 MRI 显示放射学分辨率和/或稳定；或 o 处方人员证明根据 ARIA 的放射学严重程度，继续使用 Leqembi 治疗是适当的并且 o 不与其他用于治疗阿尔茨海默病的 Aβ 单克隆抗体 (mAb)（例如 Aduhelm、Kisunla）联合使用；并且 o 由神经病学家、老年精神病学家开具处方，或专门治疗痴呆症的老年病学家；并且 o Leqembi 剂量符合美国食品药品管理局批准的标签；并且 o 重新授权不超过 12 个月 Leqembi (lecanemab-irmb) 未经证实，并且对于除阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病痴呆以外的任何适应症都不是医学上必要的。 适用代码 以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中的代码列表并不意味着代码描述的服务是承保的或不承保的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定的福利计划文件和
如何测量认知
许多研究探索了使用各种技术来分析和理解大脑活动的使用，尤其是与阿尔茨海默氏病等神经系统疾病有关。在2005年和2006年，研究人员使用近似熵（一种规律性的量度）分析了患有阿尔茨海默氏病的患者的脑电图（EEG）背景活动。他们发现这种方法可能有助于区分阿尔茨海默氏症患者和没有病情的患者。随后的研究基于这些发现，使用其他技术（例如自动互信息分析）来检查阿尔茨海默氏病患者的脑电图数据。这些研究强调了机器学习和其他计算方法的潜力，以提高诊断准确性并确定与此疾病相关的大脑活动模式。研究人员还使用功能性近红外光谱（FNIRS）来研究与平衡任务相关的大脑活动，并发现此方法可用于评估运动图像和平衡功能。此外，研究还探索了认知功能与其他医学状况（例如慢性阻塞性肺疾病（COPD））之间的关系。这些发现突出了评估这些疾病患者时考虑认知功能的重要性。上面提到的研究表明，使用各种技术分析脑活动并了解神经系统状况的潜力。**关于脑电图和神经科学的研究**研究人员近年来探索了脑电图（EEG）和神经科学的各个方面。研究研究了在过滤，理论不变性和实际应用下Granger因果关系的行为（Barnett等，2011）。其他人检查了感觉运动β振荡的作用（Barone等，2021），解释了脑电图α活性（Bazanova等，2014），并使用EEG研究认知发展（Bell等，2012）。此外，研究人员还从认知的角度讨论了在物理教育中的使用（Bernhard，2007年）。理论上，平均参考方法是为诱发的潜在研究（Bertrand et al。，1985）和脑电图作为研究脑功能的一种工具的理由（Bertrand et al。，1985）。其他研究的重点是使用Prep Pipeline（Bigdely-Shamlo等，2015）和功能性近红外光谱学（Brigadoi等，2014）中的大规模EEG数据（Bigdely-Shamlo等，2015）和运动校正技术。也已经研究了不同重新引用方法对EEG信号的影响（Choi等，2019）。此外，研究人员还探索了脑电图在神经科学中的应用，包括它在理解认知大脑电位中的使用（Blackwood等，1990），功能性近红外光谱在疼痛研究中（Caumo等，2022），以及缺乏癫痫发作对脑功能的影响（Buchheim等人（Buchheim等）。参考文献： * Barnett L，Seth AK（2011）Granger因果关系在过滤下的行为：理论不变性和实际应用。j Neurosci方法201（2）：404–419。* Barone J，Rossiter HE（2021）了解感觉运动β振荡的作用。前系统神经科学15:51。* Bazanova OM，Vernon D（2014）解释EEG Alpha活动。Neurosci Biobehav Rev 44：94-110。* Bell MA，Cuevas K（2012）使用脑电图研究认知发展：问题和实践。J Cogn Dev 13（3）：281–294。* Bernhard J（2007）人类，意图，经验和学习工具：从后认知理论到在物理教育中使用技术的一些贡献。AIP CONC PROC 951：45–48。 * Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。 脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。 * Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。 Curr Biol 29（3）：R80 – R85。 * Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。 前神经内cri醇9：1-19。 * Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。 BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。 * Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。 神经图85 pt 1（0 1）：181–191。 * Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。 Neurosci Lett 354（2）：119–122。 Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。AIP CONC PROC 951：45–48。* Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。* Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。Curr Biol 29（3）：R80 – R85。* Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。前神经内cri醇9：1-19。* Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。* Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。神经图85 pt 1（0 1）：181–191。* Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。Neurosci Lett 354（2）：119–122。Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。* Caumo W，Bandeira JS，Dussan-Sarria JA（2022）连接皮层，功能光谱和疼痛：功能和应用。这篇文章和研究论文的集合探讨了脑电图（EEG）的各个方面，一种非侵入性的脑成像技术。研究检查了脑电图在评估认知功能中的不同应用，特别是在阿尔茨海默氏症类型的轻度老年痴呆症患者中。文章涵盖了一系列主题，包括脑电图源分析，使用脑电图对认知进行建模以及使用神经认知措施来评估隐式学习。其他论文讨论了功能近红外光谱（FNIRS）的数据处理技术，该技术用于研究运动控制研究。此外，在脑电图分析，信号分析和测量以及电生理频率条比比率测量中，还有关于过滤方法的研究。一些文章还集中于特定的认知领域，例如基于计算机的任务期间的日常认知和工作记忆负载。其他论文研究了使用神经认知措施评估教育环境中隐性学习的潜在和挑战。总的来说，这些研究证明了脑电图在理解人脑功能和行为中的多功能性和应用，尤其是在阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的背景下。本文回顾了与阿尔茨海默氏病及其对大脑活动的影响有关的各种研究，尤其是与疾病严重程度有关的研究。列表还包括有关脑电图分析，分类和特征提取的研究。一项研究发现，与皮质下血管痴呆的人相比，患有阿尔茨海默氏病的个体在日常作用中表现出差异。另一项研究调查了不对称额叶活性在动机中的作用，这表明这种不对称性在方法和撤回行为中起着重要作用。此外，NASA开发的关于任务负荷指数（TLX）的研究发现，它可用于衡量认知工作量及其对大脑活动的影响。本文还讨论了功能性近红外光谱（FNIRS）在研究脑功能中的使用，尤其是与运动和姿势任务有关。此外，研究探索了健康和病理衰老中脑振荡，功能连通性和信号复杂性之间的关系。此外，研究还研究了基于脑电图的功能性脑连接性基于图理论的建模的应用，该建模可用于分析神经经济学。本文还涉及用于功能性脑成像及其潜在应用的近红外技术的开发。最后，提供了对脑电图测量的神经生理基础的综述，强调了了解该技术的基本机制以准确测量大脑活动的重要性。提供的清单包括各种研究和出版物，这些研究和出版物对我们对大脑功能，神经生理学和认知过程的理解做出了重大贡献。这些技术已用于研究诸如严重抑郁症，阿尔茨海默氏病和癫痫病等神经系统疾病。研究人员，例如江经，琼斯（Jones EG），坎德尔（Kandel ER）和卡里姆·H（Karim H），探索了大脑皮层中的神经递质等主题，睡眠阶段分类，工作记忆缺陷和基于皮质任务的最佳最佳滤波器选择。其他研究检查了功能近红外光谱（FNIRS）在体育活动（例如平衡等体育活动中）的使用。此外，Karnik S，Kessels RPC和Khan RA等研究人员还研究了脑电图数据的信号处理技术，包括去除系统活动和最佳滤波器选择。该列表还包括有关使用FNIRS的EEG复杂性，正常衰老和痴呆症的工作记忆下降以及基于神经反馈的干预措施的研究。这些发现有助于我们对神经过程，认知功能以及用于大脑功能评估的创新技术的发展。一些著名的研究人员，例如Klein F，Klonowski W和Kohl SH，已经发表了有关FNIRS信号处理的工作，EEG复杂性的熵测量以及基于神经反馈的干预措施。总的来说，提供的参考文献突出了通过使用EEG，FNIRS和NEUROFEFFACK等创新技术来深入了解大脑功能，认知过程和神经机制的持续努力。最近的研究采用了各种方法来分析脑信号，例如脑电图（EEG），功能性近红外光谱（FNIRS）和与事件相关电位（ERP）。研究人员还探索了使用机器学习算法从大脑信号中检测这些情况的使用。多元多尺度方法已应用于分析EEG信号中的复杂数据模式。研究表明，该方法可以有效地检测诸如严重抑郁症之类的疾病。此外，研究人员还使用了内核本特征滤清器 - 银行通用空间模式（K-EB-CSP）来对脑电图进行分类并预测神经系统条件。生物医学多处理器与无线通信系统的集成使高级监控系统用于床边使用。研究人员还采用了同时进行脑电图-FMRI来评估神经系统疾病患者的功能性脑活动。此外，研究还研究了神经血管耦合的病理生理学，这对于了解神经和血管信号如何相互作用至关重要。已将皮质和丘脑网络中的缓慢振荡作为一种机制，是一种基于各种神经系统条件的机制。总的来说，这些研究表明了多模式方法分析脑信号和了解神经系统疾病的重要性。注意：我从释义文本中删除了参考文献，作者和出版物详细信息，以使其更简洁。如果您需要有关任何研究或参考的特定信息，请告诉我！进行了以下文章和研究与大脑功能，神经回路和认知神经科学有关： *进行了有关功能性近红外光谱法（FNIRS）的研究，以研究轻度认知障碍患者的脑功能连通性。*进行了脑电图数据的快速傅立叶变换（FFT）的研究，以分析频谱。*另一项研究使用FNIRS检查了运动伪影对FNIRS信号的影响，并提出了基于小波变换和红外热力计视频跟踪的校正程序。*对脑电图（EEG）频谱图及其在重症监护中的应用以及脑电图谱图的介绍。*一篇评论文章讨论了认知神经科学的原理及其在临床环境中的应用，包括使用FNIRS进行认知研究。此外，各种研究都使用脑电图和FNIRS研究了大脑功能，包括： *关于脑电图信号的相互信息分析的研究发现，睡眠期间皮质相互依存的年龄相关变化。*一项验证研究检查了通过电话管理的认知评估电池的使用。这些研究和评论有助于我们对脑功能，神经回路和认知神经科学的理解，并强调了FNIRS和EEG在临床环境中的潜在应用。提供的参考文献讨论了神经科学的各个方面，包括大脑衰老，神经变性和脑电图（EEG）。提供的列表包括对与脑部计算机界面，神经科学和认知功能有关的各种学术文章的参考。研究利用不同的技术，例如脑电图（EEG），磁脑摄影（MEG），功能性近红外光谱（FNIRS）以及其他方法来研究大脑活动，连通性和认知过程。此过程确定了称为认知障碍的潜在问题。The articles cover topics such as: * Changes in spectral power in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment * Evolution of primate executive function and strategic decision-making * Clinical neurophysiology of aging brain and neurodegeneration * Filtering techniques for ERP time-courses * Deep learning-based EEG analysis for various applications * Event-related potentials (ERPs) and their role in neuroscience * Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for prolonged disorders of consciousness * Ictal fNIRS and electrocorticography study of supplementary motor area seizures * Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography (MEG) * Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging * Simultaneous acquisition of EEG and fNIRS during cognitive tasks for开放访问数据集 *脑震荡后的视觉运动技能恢复 *性别相关的差异 *在工作记忆任务绩效期间，中等睡眠丧失对神经生理学信号的影响 * EEG在测量认知储备中的作用这些参考在这些参考中的作用提供了对神经科学的各个方面的见解，包括大脑功能，Aging和NeuroDgeneration。研究人员探索了脑电图信号的各个方面，包括信号特征，独立组件分析和复杂性分析。他们还研究了振荡活性在脑电图/ERP分析中对象表示，相干性和相位差异中的作用。一些研究着重于特定应用，例如驾驶员嗜睡检测系统，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。认知障碍在老年人中更为普遍，但不是衰老的自然部分。其他人调查了功能近红外光谱的使用来评估医疗模拟工具期间的认知变化，并确定使用静息状态脑电图的轻度认知障碍的个体。此外，该列表还包括对可穿戴的EEG-FNIRS技术，FNIRS的优化技术以及用于EEG信号获取的改进方法。文章还涵盖了概念谬论，以映射识别时间过程和混合生物收购硬件的优势。总体而言，研究旨在提高我们对脑功能，认知和神经系统疾病的理解，并开发用于诊断，治疗和康复的创新技术。一组研究人员在一次年度关于医学与生物学工程国际工程会议（EMBC）上介绍了他们的发现。研究探讨了功能性近红外光谱（FNIRS）和脑电图（EEG）的使用来分析脑活动。一项研究证明了使用一般线性模型如何提高单审分析和分类精度。另一项研究评估了人工神经网络（ANN）和Hjorth参数在区分心理任务方面的有效性。研究人员还介绍了有关脑电图源定位的研究，包括偶极子位置，方向和噪声对准确性的影响。此外，一项研究分析了阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍患者的脑电图复杂性。认知测试通过评估思维，学习，记忆，判断和语言等各个方面来评估大脑功能。其他研究集中在FNIRS应用上，例如评估神经变性生物标志物，以早日鉴定轻度认知障碍，并分析静息氧合水平和痴呆症与任务相关的变化。该会议还介绍了轻度认知障碍患者的工作记忆任务期间关于血液动力学分析的研究，以及用于早期诊断轻度认知障碍的功能连通性分析。存在不同的测试来检测这些问题，通常涉及简单的任务，例如回答问题或重复单词列表。各种医疗条件可能会导致它，其中一些可能是可以治疗的，例如尿路感染，抑郁症和药物副作用。然而，像阿尔茨海默氏病一样由痴呆症引起的认知障碍无法治愈并随着时间的流逝而恶化。虽然仅认知测试无法诊断出根本原因，但它可以揭示需要进一步研究的大脑功能的潜在问题。医疗保健提供者使用测试结果来确定患有认知障碍的患者的最佳行动方案。所使用的测试包括： - 蒙特利尔认知评估（MOCA） - 微型精神状态检查（MMSE） - 迷你cog-蒙特利尔认知评估（MOCA）测试这些评估通常用于筛查老年人的老年人对轻度认知障碍（MCI）（MCI），以记忆问题和日常活动困难的情况。MCI无法治愈，但随着时间的推移，其症状可能会改善或保持稳定。在进行认知测试之前，不需要特殊准备，并且该程序没有任何风险。认知障碍的迹象包括： - 忘记任命 - 经常丢失事物 - 难以回忆熟悉的单词 - 努力保持专注于对话 - 增加烦躁和焦虑小型精神状态考试（MMSE） - 简短的认知测试是小型认知状态考试（MMSE）是一项短暂的认知测试，是一个短的认知测试，需要大约10分钟才能完成10分钟。它评估了基本认知功能，包括日期识别，向后计数以及识别铅笔或手表等日常对象。Mini-COG测试甚至更快，持续了大约3分钟，涉及回忆三个单词的列表，并用特定的手绘制一个时钟。结果将提供一个分数，这可能表明正常或受损的大脑功能。尽管有正常的测试分数，但建议与您的提供商讨论替代测试。相反，如果测试结果显示出比正常的得分低，则可能表明认知障碍。在这种情况下，您的医疗保健提供者可能会将您转介给神经科医生进行进一步评估，并可能进行更广泛的神经心理学测试。这些详细的评估将评估解决问题的技能，决策能力和整体大脑功能。此外，可以命令其他测试排除导致认知能力下降的潜在条件。您的治疗计划将取决于您的病史，体格检查结果和认知测试结果。如果您被诊断出患有无法治愈的疾病，则通过药物和生活方式的改变来管理症状可以帮助随着时间的推移降低大脑功能的损失。