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脑磁图 (MEG) 资源设施
患者数据记录室。 用于患者数据存储的 HP 服务器。 用于 MEG 采集室的 UPS 备份。 男女病房（每个病房 3 张床）均配备基本医疗设备。 专用计算机工作站，配备用于患者数据分析的软件。
PFR143 MEG Hydrate预防
贝克·休斯（Baker Hughes）的 PFR143 MEG是一种溶剂，旨在防止水合物形成。 PFR143 MEG被认为是热力学水合物抑制剂。PFR143 MEG是一种溶剂，旨在防止水合物形成。PFR143 MEG被认为是热力学水合物抑制剂。PFR143 MEG被认为是热力学水合物抑制剂。
可解释的MEG的多阶级解码
磁脑电图（MEG）和脑电图（EEG）数据的多变量模式分析（MVPA）是了解大脑如何代表和区分不同刺激的宝贵工具。识别刺激的时空特征通常是这些分析的关键输出。此类分析主要使用线性，成对的滑动窗口解码模型进行。这些允许相对易于解释，例如通过估计解码准确性的时间课，但解码性能有限。另一方面，通常用于大脑计算机接口（BCI）应用程序的完整时期多类解码模型可以提供更好的解码性能。然而，此类模型的解释方法已经设计了较少的类别。在本文中，我们提出了一种将多类，完整的时期解码模型与监督维度降低相结合的方法，同时仍然能够使用置换功能重要性来揭示时空和光谱特征的贡献。至关重要的是，我们引入了一种进行监督维度降低的方法，以优化分类任务的神经网络中的输入特征，从而实质上改善了性能。我们使用图像演示文稿在3个不同的多类任务-MEG数据集上演示了该方法。我们的结果表明，该方法始终达到比滑动窗口解码器的峰精度更高的精度，同时估计MEG信号中相关的时空特征。
用于研究和临床 MEG 的令人欣喜的小发明
实验设计在神经成像中至关重要。实验曲目的设计需要基于对生理学、临床可行性以及特定神经成像方法的限制的理解。通过引入自然、生态相关刺激的创新、跨学科的成功合作、正确的时机以及一点点运气，可能会培育出新的实验、新的发现，并开辟通往新临床实践的道路。在这里，我介绍了一些我在脑磁图 (MEG) 中发起的小发明，并与我的同事在我的家庭实验室和其他几个实验室中应用。这些小发明已被用于解决人类听觉触觉相互作用、触觉、主动和被动运动、语音处理和间歇性光刺激 (IPS) 的神经元相关性。这篇评论还包括关于小发明背后的想法、它们的演变和获得的结果的附加说明。
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
根据脑磁图和脑电图 (M/EEG) 预测生物医学结果是解码、脑机接口 (BCI) 或生物标志物开发等应用的核心，并通过监督机器学习来实现。然而，大多数文献都涉及在事件级别定义的结果分类。在这里，我们专注于从在受试者级别定义的结果预测连续结果，并分析来自 Cam-CAN 数据集的约 600 个 MEG 记录和来自 TUH 数据集的约 1000 个 EEG 记录。考虑到 M/EEG 信号和生物医学结果的不同生成机制，我们提出了基于协方差作为表示的统计一致的预测模型，避免源重建。我们的数学分析和真实模拟表明，可以通过监督空间滤波或嵌入黎曼几何获得一致的函数近似。额外的模拟表明，黎曼方法对模型违规更为稳健，特别是由个体解剖结构引起的几何扭曲。为了估计大脑动力学和解剖结构对预测性能的相对贡献，我们提出了一种基于生物物理正向建模的新型模型检查程序。应用于受试者层面的结果预测，分析表明，黎曼模型更好地利用了解剖信息，而对大脑动力学的敏感度在不同方法中相似。然后，我们探讨了不同数据清理选项下模型的稳健性。环境去噪在全球范围内都很重要，但黎曼模型却非常稳健，即使没有预处理也能继续表现良好。我们的结果表明每种方法都有其适用之处：监督空间过滤适用于事件级预测，而黎曼模型可以实现简单的端到端学习。
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l 塞尔沃研究所 - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学
MEG通过深度学习
功能性脑活动的准确定位具有希望使我们老龄化社会至关重要的新型治疗和辅助技术。世界人口的老龄化增加了与年龄有关的健康问题的患病率，例如身体伤害，精神障碍和中风，导致对患者，家庭和医疗保健系统的严重后果。新兴技术可以通过（i）提供有效的神经居住以及（ii）实现日常任务独立性来改善患者的生活质量。第一个挑战可以通过设计可以增强特定认知功能或治疗特定精神病/神经病理性的神经调节性接口系统来解决。这种系统可以由实时大脑活动驱动，以使用诸如经颅磁刺激[1、2]或聚焦超声[3,4]等方法选择性地调节特定的神经动力学。第二个挑战可以通过设计有效的脑机界面（BMI）来解决。常见的BMI控制信号依赖于主感觉或运动相关的激活。但是，这些信号仅反映了有限的认知过程。高阶认知信号，尤其是编码面向目标任务的前额叶皮层的高级认知信号，可能会导致更健壮和直观的BMI [5，6]。NeuroRehabicitation和BMI方法都需要一种实时测量和定位功能性脑活动的有效方法。这可以通过脑电图（EEG）[7，8]和MEG [9-11]，两种非侵入性电物质技术技术来实现。eeg使用放置在头皮上的一系列电极来记录电压弹性，而MEG使用称为超导量的Quantum-tum干扰装置（Squid）[12]的敏感磁性检测器来测量在EEG中产生电势分布的相同主要电流。由于EEG和MEG捕获了由神经元电流产生的电磁场，因此它们提供了神经元活性的快速直接指数。但是，现有的MEG/EEG来源定位方法提供了有限的空间分辨率，使可以用于神经康复或BMI的信号的起源混淆，或者太慢而无法实时计算。深度学习（DL）[13]提供了一种有希望的新方法，可以实时改善源本地化。越来越多的作品成功地将DL运用到
重点关注 MRI、PET、EEG 和 MEG 方法
我认为，该课程促进了科学的思维和推理方式（例如分析性和批判性思维，独立搜索和评估信息）。 回答者数量 非常小程度 1 (20.0%) 很小程度 0 (0.0%) 一定程度 0 (0.0%) 很大程度 1 (20.0%) 非常大程度 3 (60.0%) 总计 5 (100.0%)
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l Institut du Cerveau - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学