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用于混合 EEG-fMRI 神经反馈预测的稀疏 EEG 信息 fMRI 模型
通过功能性磁共振成像 (fMRI) 或脑电图 (EEG) 这两种互补方式测量大脑活动，是神经反馈 (NF) 机制背景下大脑康复方案的基本解决方案。虽然 NF-EEG（根据 EEG 信号计算出的实时神经反馈分数）已经被探索了很长时间，但 NF-fMRI（根据 fMRI 信号计算出的实时神经反馈分数）出现得更晚，并且提供了更可靠的结果和更具体的大脑训练。同时使用 fMRI 和 EEG 进行双模态神经反馈疗程（NF-EEG-fMRI，根据 fMRI 和 EEG 计算出的实时神经反馈分数）对于制定大脑康复方案非常有前景。然而，fMRI 对患者来说很麻烦，也更累。本文的原创贡献涉及仅从 EEG 记录预测双模态 NF 分数，使用训练阶段，其中 EEG 信号以及 NF-EEG 和 NF-fMRI 分数都可用。我们提出了一个稀疏回归模型，该模型能够利用 EEG 仅预测运动想象任务中的 NF-fMRI 或 NF-EEG-fMRI。我们比较了从所提模型得出的不同 NF 预测因子。我们发现，与经典 NF-EEG 分数相比，从 EEG 信号预测 NF-fMRI 分数可以为 NF-EEG 分数添加信息，并显著提高与双模 NF 会话的相关性。
具有 0.9 dB 噪声系数和 12.8- ... 的 RF p-GaN HEMT
摘要 — 深入研究了增强型 p-GaN 栅极高电子迁移率晶体管 (HEMT) 的低噪声放大性能。该器件具有钨 (W) 栅极金属和与 CMOS 兼容的源极/漏极端子金属触点，表现出 2.7 V 的正阈值电压。在夹断区和导通区分别提取 3.8 pA/mm 和 16.3 nA/mm 的低栅极漏电流密度 (IG)。该器件在 2 GHz 时提供 15.8 dBm 的输入三阶截取点 (IIP3)，同时具有良好的线性特性对频率变化的免疫力。在 2 GHz 的工作频率下实现了 0.9 dB 的最小噪声系数 (NF min) 和 12.8 dB 的相关增益 (G a)。此外，通过检查偏置和频率对 NF min 和 G a 的影响，发现在 1 GHz 时 NF min 为 0.65 dB，G a 为 18.3 dB。这项工作为 p-GaN HEMT 在低噪声放大器应用中的利用铺平了道路。
基于虚拟现实的反馈对神经反馈训练效果的影响——一项假对照研究
脑电图-神经反馈 (EEG-NF) 已成为心理学领域的一种宝贵工具，例如，可用于改善认知功能。然而，很大一部分 NF 用户似乎无法控制自己的大脑活动。因此，本研究的目的是检验不同类型的视觉反馈是否能在一次训练后对 NF 表现产生积极影响。虚拟现实 (VR) 似乎具有有益的训练效果，据报道，它可以提高动机训练方面。在本研究中，我们测试了 61 名健康青年（平均年龄：23.48 岁；28 名女性），以调查基于 3D VR 的 NF 训练是否比单纯的 2D 传统 NF 范式对感觉运动节律 (SMR，12-15 Hz) 功率增加具有更有益的影响。在 3D 组中，参与者必须在沉浸式虚拟环境中沿着预定路径滚动球，而 2D 组必须增加杆的高度。两种范例均使用 VR 眼镜呈现。参与者完成一次基线和六次反馈运行，每次 3 分钟，其中他们应尝试增加 Cz 上的 SMR 功率。一半的参与者收到了真实反馈，而另一半收到了假反馈。在一次训练课程中，接受基于 3D VR 的反馈的参与者在反馈运行中显示出 SMR 功率的线性增加。真实 3D 反馈组和假 3D 反馈组都是这种情况，可能与更普遍的 VR 相关影响有关。接受传统条形反馈的 2D 组在反馈运行中没有显示出 SMR 功率的变化。本研究强调，视觉反馈方式对 NF 训练表现有不同的影响，并且基于 3D VR 的反馈比传统的 2D 反馈具有优势。
前额叶不对称 BCI 神经反馈数据集
前额叶皮层 (PFC) 不对称是情感神经科学的重要标志，已引起人们的极大兴趣，与动机、饮食行为、同理心、风险倾向和临床抑郁症的研究有关。本文提供的数据是使用 PFC 不对称神经反馈 (NF) 作为脑机接口 (BCI) 范例的三个不同实验的结果，而不是旨在获得长期效果的治疗机制，使用功能性近红外光谱 (fNIRS)，众所周知，它特别适合研究 PFC 不对称，并且对伪影不太敏感。从实验角度来看，BCI 环境更加注重个体受试者的基线、时期内成功和持续的激活以及最低限度的训练。受试者池也来自普通人群，对特定行为模式的偏见较少，并且不包含任何患者数据。我们在数据集中附上了数据格式、实验和协议设计的详细描述，以及基于基线阈值和参考任务的成功分数定义的个性化指标的分析。本文介绍的工作是 BCI 领域的几项实验的结果，其中参与者按照实时 NF 范式与连续视觉反馈进行交互，这源于我们在情感计算领域的长期研究。我们向社区提供这些实验的 fNIRS 数据集。我们特别提供从我们的情感交互领域的实证研究中提取的数据，这些研究与计算机生成的叙述以及与启发式搜索等算法的交互，所有这些都提供了一种机制来提高参与者由于其逼真的视觉反馈而参与主动 BCI 的能力。除了提供参与者实时接受背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 左半侧不对称激活增加的 NF 的方法细节外，我们还重申了精心设计协议的必要性，以确保实时视觉反馈能够适应参与者的个体反应，从而增强 BCI 中 NF 范式的优势。个性化反馈对于 BCI 中 NF 的成功至关重要。
用于 COVID-19 诊断的电容式免疫传感器
COVID-19 已在全球蔓延，早期发现是控制其传播和预防重症病例的关键。然而，必须使用不同的策略开发诊断设备，以避免在大流行情况下因测试需求量大而导致测试制造所需物资短缺。此外，一些热带和亚热带国家还面临着登革热和寨卡病毒的流行，这些病毒在早期阶段症状相似，并且在血清学测试中存在交叉反应。在此，我们报道了一种基于电容检测严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 刺突蛋白的定性免疫传感器，SARS-CoV-2 是 COVID-19 的病原体。该传感器装置在 1 kHz 频率下表现出良好的信噪比 (SNR)，登革热和寨卡病毒 NS1 蛋白的电容变化绝对值（| Δ C| = 1.5 ± 1.0 nF 和 1.8 ± 1.0 nF）明显小于刺突蛋白（| Δ C| = 7.0 ± 1.8 nF）。在优化条件下，当 | Δ C| > 3.8 nF 时，所建立的生物传感器能够指示样品中含有目标蛋白，由截止值 (CO) 决定。该免疫传感器是使用叉指电极开发的，该电极需要一个带有简单电路的测量系统，该电路可以小型化以实现即时检测，为 COVID-19 诊断提供了一种替代方法，尤其是在寨卡病毒和登革热同时发生的地区。
迈向整合的EEG-fMRI-神经反馈
神经反馈 (NF) 允许通过返回从大脑活动测量中实时提取的信息来对自己大脑活动的特定方面进行自我调节。这些测量通常通过单一模态获得，最常见的是脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI)。EEG-fMRI-神经反馈 (EEG-fMRI-NF) 是一种新方法，它同时提供基于 EEG 和 fMRI 信号的 NF。通过利用这两种模态的互补性，EEG-fMRI-NF 为定义双模态 NF 目标开辟了新的可能性，这些目标可能比单模态目标更强大、更灵活、更有效。由于 EEG-fMRI-NF 允许反馈更丰富的信息，因此出现了一个问题，即如何同时表示 EEG 和 fMRI 特征，以便让受试者实现更好的自我调节。在这项工作中，我们建议在单个双模态反馈（集成反馈）中表示 EEG 和 fMRI 特征。我们介绍了两种用于 EEG-fMRI-NF 的整合反馈策略，并通过组间设计比较了它们对运动想象任务的早期影响。BiDim 组 (n=10) 获得了二维 (2D) 反馈，其中每个维度都描绘了一种模态的信息。UniDim 组 (n=10) 获得了一维 (1D) 反馈，通过将两种类型的信息合并为一个，进一步整合了这两种信息。UniDim 组的在线 fMRI 激活明显高于 BiDim 组，这表明 1D 反馈比 2D 反馈更容易控制。然而，BiDim 组的受试者产生了更具体的 BOLD 激活，右上顶叶的激活明显更强 (BiDim > UniDim，p < 0.001，未校正)。这些结果表明，2D 反馈鼓励受试者探索他们的策略以招募更具体的大脑模式。总而言之，我们的研究表明，1D 和 2D 集成反馈是有效的，但似乎也是互补的，因此可用于双模 NF 训练计划。总之，我们的研究为开发灵活有效的双模 NF 范式铺平了道路，这些范式充分利用双模信息并适用于临床应用。
纳米滤过辅助 - 浓缩过程 -
摘要：在新的食物配方中，类胡萝卜素和酚类化合物可能是食品成分，根据其生物活性，营养，营养价值和兼容性特性，曾经纳入食品配方中。这种溶质自然存在于许多基于植物的来源中，并且在丰富食品和配方时直接消耗了一些部分；但是，通常浪费了一些不认为可食用的植物来源的部分中，包括叶子，果皮和种子，以及其他副产品。与此相关的是，科学家发现了一个新的生物活性分子的窗口，但它们的恢复仍然是一个挑战。在某种程度上，最终纯化和抛光需要高度选择性的性能，以确保所需的特性和浓度。在这方面，诸如纳米过滤（NF）之类的膜技术代表了一种替代方案，这是由于它们在分离低分子量化合物时具有高度选择性的特性。nf立即变得合适。根据NF膜的低孔径，NF技术的分离效率（通常高于97％）很高，但过程分离中的低温也有助于热稳定化合物的分离。因此，本文回顾了正在进行的研究案例，这些研究报告了酚类分数和类胡萝卜素与不同来源的成功分离和抛光。特别是，我们将注意力集中在分离过程中的主要相互作用上，以及使用膜进行此类案例研究的缺点和优势。
具有共栅极跨导的 1-V 4-mW 差分折叠混频器，采用多反馈实现 18.4-dB 转换增益、+12.5-dBm IIP3 和 8.5-dB NF
摘要 — 本文报道了一种新型差分折叠混频器，该混频器采用多重反馈技术来提高性能。具体而言，我们引入了电容交叉耦合 (CCC) 共栅 (CG) 跨导级，通过提高有效跨导来改善低功耗下的噪声系数 (NF)，同时通过抑制二阶谐波失真来提高线性度。通常，CCC 产生的环路增益会增加三阶互调 (IM3) 失真，从而降低输入参考三阶截点 (IIP3)。在这里，我们建议在 CCC CG 跨导器中加入正电容反馈和第二个电容反馈，不仅可以抑制 IM3 失真电流，还可以增加输入晶体管的设计灵活性。此外，正反馈还通过灵活的设计标准改善了输入阻抗匹配、转换增益和 NF。采用 0.13 µ m 工艺制作的原型机，所提出的混频器工作在 900 MHz，在 1 V 电压下功耗为 4 mW。测得的双边带 (DSB) NF 为 8.5 dB，转换增益 (GC) 为 18.4 dB，IIP3 为 + 12.5 dBm。
雷公藤（Tripterygium...）的治疗目标
摘要。雷公藤红素和雷公藤甲素是从雷公藤（也称为雷公藤）中分离出来的化合物，可有效治疗类风湿性关节炎 (RA)。雷公藤红素靶向多种信号通路，包括 NF- κ B、内质网 Ca 2+ -ATPase、髓样分化因子 2、Toll 样受体 4、促炎趋化因子、DNA 损伤、细胞周期停滞和细胞凋亡。雷公藤甲素可抑制 NF- κ B、NF- κ B 受体激活剂 (RANK)/RANK 配体/骨保护素信号通路、环氧合酶 2、基质金属蛋白酶和细胞因子。本综述研究了雷公藤红素和雷公藤甲素的化学性质和生物利用度，以及它们在治疗 RA 中的分子靶点。临床研究表明，雷公藤具有多种有前景的生物活性，但其多靶点毒性限制了其应用。因此，需要对雷公藤进行剂量控制和结构改造以降低毒性。本文讨论了这些有前景的天然产物的未来研究方向。
揭示足球守门员隐蔽注意力的脑电图相关性：迈向创新运动训练程序
体育科学和神经科学的进步为设计高效且激励人心的运动训练工具提供了新的机会。例如，使用神经反馈 (NF)，运动员可以学会自我调节特定的大脑节律，从而提高他们的表现。在这里，我们专注于足球守门员的隐性视觉空间注意 (CVSA) 能力，这对于这些运动员取得优异成绩至关重要。我们寻找可用于基于虚拟现实的 NF 训练程序的 CVSA 脑电图 (EEG) 标记，即符合以下标准的标记：(1) 特定于 CVSA，(2) 可实时检测，(3) 与守门员的表现/专业知识相关。我们的结果表明，CVSA 最著名的 EEG 标记——被关注半视野同侧 α 功率增加——由于不符合标准 2 和 3 而无法使用。尽管如此，我们还是强调了运动员 CVSA 能力的提高与静息时 α 功率增加之间存在显著的正相关性。虽然该标记的特异性仍有待证实，但它符合标准 2 和 3。这一结果表明，可以为守门员设计创新的生态训练程序，例如结合使用 NF 和在虚拟现实中执行的认知任务。