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利用机器学习释放 fNIRS 的潜力
在本研究中，我们探索了使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号与现代机器学习技术结合对特定解剖运动进行分类的潜力，以增加基于 fNIRS 的脑机接口 (BCI) 应用的控制命令数量。这项研究的重点是新颖的个体手指敲击，这是 fNIRS 和 fMRI 研究中众所周知的任务，但仅限于左/右手指或几根手指。24 名右撇子参与者执行了个体手指敲击任务。根据 10-10 国际系统，使用放置在运动皮层上的 16 个源和探测器记录数据。该事件的平均氧合 1 HbO 和脱氧 1 HbR 血红蛋白数据被用作特征，以评估不同机器学习 (ML) 模型在具有挑战性的多类分类环境中的性能。这些方法包括 LDA、QDA、MNLR、XGBoost 和 RF。一种新的基于 DL 的模型“Hemo-Net”已被提出，它由多个并行卷积层组成，并使用不同的滤波器来提取特征。本文旨在探索在多类分类任务中使用 fNRIS 与 ML/DL 方法的有效性。与 LDA、MNLR 和 QDA 相比，RF、XGBoost 和 Hemo-Net 等复杂模型具有相对更高的测试集准确率。Hemo-Net 表现出色，达到了 76% 的最高测试集准确率，然而，在这项工作中，我们的目标不是提高模型的准确率，而是探索 fNIRS 是否具有神经特征来帮助现代 ML/DL 方法进行多类分类，这可以用于脑机接口等应用。使用 fNIRS 数据很难对精细解剖运动（例如单个手指运动）进行多类分类。与基于集成的 RF 和 XGBoost 方法相比，MNLR 和 LDA 等传统 ML 模型的性能较差。基于 DL 的方法 Hemo-Net 优于本研究中评估的所有方法，并展示了基于 fNIRS 的 BCI 应用的光明前景。
脑损伤（TBI）中的近红外光谱（NIR）
摘要：当突然的创伤对大脑造成损害时，发生创伤性脑损伤（TBI）。TBI可能会导致。创伤性脑损伤（TBI）后的继发损伤会导致脑充氧和自动调节的损害。考虑到次要脑损伤通常发生在创伤后的第一个小时内，因此无创监测可能有助于提供有关大脑病情的早期信息。近红外光谱法（NIRS）是一种基于红外光的发色团吸收的新出现的非侵入性监测方式，具有监测大脑灌注的能力。本综述调查了NIR在TBI监测中的主要应用，并对这些有关氧合和自动调节监测的应用进行了详尽的修订。数据库，例如PubMed，Embase，Web of Science，Scopus和Cochrane库，用于确定1977年至2020年之间的72个出版物，这些出版物与本综述直接相关。发现的大多数证据都使用NIR用于诊断应用，尤其是在氧合和自动调节监测中（59％）。几乎所有患者都是男性成年人，患有严重创伤的男性，主要是通过持续的波浪NIR或空间分辨的光谱NIR和侵入性监测装置进行监测的。一般而言，尽管NIR有各种方法论和技术局限性，但很大一部分评估的论文可能是评估TBI的潜在无创技术。
菲律宾的 NIRAS
性别敏感采购正成为一种强有力的手段，成为女性企业与市场之间的桥梁，支持其生存和发展，并将使大公司能够将性别视角纳入其采购足迹，最终使国际贸易变得更加性别平等。区域基准研究的目的是评估亚太地区现有和未来的性别敏感采购机会，涉及公共和私营部门。该项目重点关注印度尼西亚、泰国、越南和菲律宾。在项目成果中，NIRAS 概述了公共和私营部门的 GRP 实践，对女性参与度高且女性企业集中的主要行业和公司进行了价值链分析，并通过基于全球最佳实践的政策、工具和计划方法提出了建议。
基于 fNIRS 和 ML 的消费者神经科学研究
自柏拉图及其学生亚里士多德以来，人类就被描述为理性动物（Keil and Kreft，2019）。这一假设对于人类自我认知方式至关重要，甚至成为整个法律和经济体系的基础（Blasi and Jost，2006）。18 世纪数学家丹尼尔·伯努利提出的圣彼得堡悖论等决策规范理论规定了决策的最佳方法（Bernoulli，1954）。伯努利的解释主要基于潜在货币收益的客观价值（即预期效用）和主观价值（即预期收益）之间的区别。由于缺乏与人类相关的材料，因此需要进行上述区分，以便充分合理地解释这种悖论。 20 世纪中叶，数学家约翰·冯·诺依曼和经济学家奥斯卡·摩根斯坦建立了预期效用理论（Von Neumann and Morgenstern，1944 年）的基本假设，并断言如果满足某些条件，个人的财务决策可以通过效用函数建模（Peasgood 等，2014 年）。然而，虽然这些理论框架很有价值，但它们在解释人类在假设和现实生活中如何做出决策方面却存在局限性。近两千年后，随着行为科学和认知科学的出现，人类理性的问题开始成为学者们争论的主题。随着前景理论（Kahneman and Tversky，1979 年）的普及，对完全理性行为的前提提出了挑战，通过列举框架、主观参照点、损失规避和孤立效应等人类偏见的例子，对阻碍人类理性行事的机制进行了研究。关于启发式、认知偏差和可能引发非理性行为的情况的实证研究也迅速增加（De Martino 等人，2006 年），科学界对金融决策过程的神经基础的兴趣也随之增加。
基于超低功耗实时机器学习的 fNIRS 运动伪影检测
摘要 — 由于迭代矩阵乘法或梯度计算，机器学习模块通常需要大量的处理能力和内存。因此，它们通常不适用于处理能力和内存有限的可穿戴设备。在本研究中，我们提出了一种用于功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统的超低功耗、基于实时机器学习的运动伪影检测模块。我们实现了 97.42% 的高分类准确率、38 354 个查找表和 6024 个触发器的低现场可编程门阵列 (FPGA) 资源利用率以及 0.021 W 的动态功耗。这些结果优于传统的 CPU 支持向量机 (SVM) 方法和其他最先进的 SVM 实现。这项研究表明，可以利用基于 FPGA 的 fNIRS 运动伪影分类器，同时满足低功耗和资源限制，这在嵌入式硬件系统中至关重要，同时保持高分类准确率。
审查：“通过诸如价电子（dopingp）等制备中的NIR-VIS-UV吸收光谱培养纳米管的分布”
审查：“通过诸如价电子（dopingp）等制备中的NIR-VIS-UV吸收光谱培养纳米管的分布”
患有免疫缺陷或接受实体器官移植或正准备接受实体器官移植的成年人接种疫苗
活动性且未经治疗的结核病。注意：如果需要接种 MMR 和水痘疫苗，则可以使用 MMR-Var 疫苗。流感（注射流感）适应症：所有人，每年11月至3月。肺炎球菌（Pneu-C 20）适应症：以前未接种过 Prevnar 20 疫苗且在过去一年内未接种过其他肺炎球菌疫苗的任何人。注意：多糖疫苗（Pneumovax）不再建议免疫功能低下的人接种。带状疱疹 (Zona-SU) 适应症：任何以前未接种过疫苗的人。注意事项：1.虽然不建议在接种疫苗前进行血清学检查，但对于水痘血清学检查呈阴性的人，建议接种水痘疫苗。如果有禁忌症，则应接种 Shingrix 疫苗。 2. 建议在带状疱疹发作或之前接种过 Zostavax 后等待 1 年。
移动 fNIRS 用于探索跨代和跨时间的大脑间同步
虽然纵向超扫描研究仍然相对罕见，但它对于记录大脑间同步性的变化非常有价值，而大脑间同步性的变化可能反过来决定了行为在社会环境中如何发展和演变。这种实验方法的普遍性和生态效度取决于所选成像技术是否可移动——功能性近红外光谱 (fNIRS) 满足了这一要求。fNIRS 最常用于检查亲子二元组中大脑间同步性和行为的发展。在本文中，我们认为，关注纵向和代际超扫描将更广泛地造福社会和认知神经科学领域。我们认为，这种方法对于理解代际社会动态背后的神经机制特别重要，并且可能对评估心理和社会干预的进展至关重要，其中许多干预措施都处于代际背景下。根据我们的立场，我们强调了跨代研究的领域，这些领域有望通过使用移动设备进行纵向超扫描而得到加强，描述了现实世界中跨代测量可能出现的挑战，并提供了潜在的解决方案。
与局灶性肌肉振动相关的皮质活性直接应用于势后患者的前臂屈肌：FNIRS研究
方法：为这项研究选择了22例右偏瘫患者进行康复康复的患者。使用块设计范式从受试者中收集了FNIRS数据。随后，使用NIRSPARK软件分析了收集的数据，以确定任务中每个感兴趣的皮质区域（ROI）的平均氧降压蛋白（HBO）浓度和每个受试者的休息状态。刺激任务是直接应用于受影响侧的屈肌腕radialis肌（FCR）的FMV（频率60 Hz，振幅6 mm）。HBO在大脑皮层中的六个兴趣区域（ROI）中进行测量，其中包括双侧前额叶皮层（PFC），感觉运动皮层（SMC）和枕皮层（OC）。同时对患者的临床特征进行评估，包括Lovett的6级肌肉力量评估，临床肌肉张力评估，Fugl-Meyer评估（FMA-EU）的上肢功能项目（FMA-EU），Bruunstrom登台量表（BRS）和Barthel Index（MBI）。统计分析以确定ROI的激活，并理解其与患者的临床特征的相关性。