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使用机器学习诊断神经系统疾病的脑电信号分析综述
摘要。神经系统疾病是影响大脑和中枢自主神经系统的疾病。这些疾病对个人的健康和总体幸福感造成了巨大的损害。除了心血管疾病之外，神经系统疾病是导致死亡的主要原因。这些疾病包括癫痫、阿尔茨海默病、痴呆症、脑血管疾病（包括中风、偏头痛、帕金森病）和许多其他疾病。本文介绍了使用脑电图 (EEG) 信号和机器学习技术诊断三种最常见神经系统疾病的最新综合研究综述。本文讨论的疾病是更普遍的疾病，如癫痫、注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 和阿尔茨海默病。本文有助于了解有关用于诊断和分析神经系统疾病的 EEG 信号处理的细节，以及对各种技术的数据集、局限性、结果和研究范围的讨论。© 2021 生物医学光子学与工程杂志。
消费者神经经济学的挑战和机遇CRISPR基因编辑模型针对遗传性和发育神经系统疾病的治疗
遗传性或发育神经系统疾病（HND或DND）影响生活质量，并促进新生儿的高死亡率。大多数HND都是无法治愈的，人们对新的和有效的治疗方法受到人类脑部特殊的挑战的阻碍，人脑受到近乎易用的血脑屏障的保护。群集定期间隔短的短质体重复（CRISPR），这是一种基因编辑工具，是针对病毒的细菌防御系统重新使用的，有人被某些人吹捧为遗传性疾病的灵丹妙药。crispr加快了对HND的研究，使体外和体内模型能够模拟由遗传变异引起的人类生理学变化。在这篇综述中，我们描述了CRISPR的基本原理和工作原理以及为扩大其应用而进行的修改。然后，我们回顾了重要的基于CRISPR的研究，这些研究为HND的治疗（例如脆弱的X综合征和唐氏综合症）打开了新的门。我们还讨论了如何使用CRISPR来生成研究模型，以检查遗传变异和咖啡因疗法对发育中的大脑的影响。CRISPR的几个缺点可能排除其在诊所的使用，尤其是神经元细胞对基因编辑的不利影响以及CRISPR递送到大脑的不良效果的脆弱性。在总结综述时，我们提供了一些建议，以增强CRISPR的基因编辑效率，以及如何将其变成HND和其他脑部疾病的安全有效疗法。
虚拟现实在恢复神经系统疾病中的平衡和步态的尚未开发的潜力
动态系统理论通过识别有机体与环境之间的持续相互作用来改变我们对运动控制的理解。移动不再仅仅是作为对刺激模式的响应或先前意图的证明；运动取决于上下文，并因周围世界的持续动态而不断地重塑。虚拟现实是一种方法论变量，它使我们能够控制和操纵这种环境环境。存在大量文献，以支持视觉流，视觉条件和视觉感知对运动计划和执行的影响。在康复实践中，这项技术主要是用作动机和享受体育锻炼的工具。在实践中通常会忽略通过虚拟世界参数调节运动行为的机会。在本文中，我们介绍了实验室和其他实验的结果，表明通过不同的感官方式介绍虚拟世界的特定特征将改变平衡和运动行为。我们将讨论虚拟世界中的运动如何打开电动机计划过程的窗口，并向我们通知视觉和体感信号的相对权重。最后，我们讨论了这些发现应如何影响未来的治疗设计。
早期脑电图改变与 CTP 低灌注量和神经功能缺损相关：超急性缺血性中风的无线脑电图研究
摘要 — 急性缺血性卒中脑电活动与脑组织低灌注有关，是神经血管耦合的表现。EEG 可适用于紧急情况下的床边功能监测。我们旨在研究超急性缺血性卒中 EEG 变化（用床边无线 EEG 测量）与低灌注核心半暗影 CT 灌注 (CTP) 体积之间的关系。此外，我们还研究了 EEG 和 CTP 参数与 NIHSS 测量的神经功能缺损之间的关联。我们对 31 名在症状出现后 4.5 小时内登记的前部急性缺血性卒中患者的 EEG、CTP 和临床资料进行了分析和处理。结果表明，Delta/alpha 比率 (DAR)、(delta + theta)/ (alpha + beta) 比率 (DTABR) 和相对 delta 功率与总低灌注量呈正相关 (q = 0.72; 0.63; 0.65)，而 alpha 则与总低灌注量呈负相关 (q = 2 0.66)。DAR、DTBAR 和相对 delta 和 alpha 参数也与缺血核心体积相关 (q = 0.55; 0.50; 0.59; 2 0.51)。相同的 EEG 参数和 CTP 体积与入院时 NIHSS 呈显著关系。多元逐步回归显示，DAR 是入院时 NIHSS 的最强预测因子 (p < 0.001)。本研究结果表明，脑电图参数的超急性改变与低灌注组织的程度高度相关，突出了定量脑电图作为评估中风严重程度的补充工具的价值及其在急性缺血性中风监测中的潜在作用。
神经系统疾病的体内基因组编辑治疗方法：我们在转化过程中处于什么位置？
体内基因组编辑工具（例如基于 CRISPR 的工具）已越来越多地用于基础和转化神经科学研究。目前有 9 种体内非中枢神经系统基因组编辑疗法正在临床试验中，主要生物技术公司的临床前流程表明，这一数字将继续增长。几家将体内基因组编辑和修改技术商业化的生物技术公司正在开发中枢神经系统疾病的疗法，并伴随着大型合作交易。在这篇综述中，作者讨论了当前的基因组编辑和修改疗法流程以及正在开发的用于治疗中枢神经系统疾病的疗法。作者还讨论了这些相同疗法转化的技术和商业限制以及克服这些障碍的潜在途径。
美国神经外科医师协会的神经外科医师专利与创新
在过去的几十年中，神经外科医生主导的创新带来了新疗法、成像方式、仪器和设备的开发，使患者治疗受益。神经外科医生已经发现了实践中的差距，他们的创新带来了神经外科的进步以及与业界的独特合作，并获得了专利。之前对 90 个国家的神经外科创新的审查发现，表现最好的专利类别是影像引导、神经生理学和神经调节设备 [1]。在美国，拥有专利的前三大亚专业领域包括脊柱、肿瘤和立体定位/影像引导 [2]。考虑到植入物的成本高昂以及常规使用椎弓根螺钉/棒系统和椎间装置进行脊柱重建，脊柱通常会引起人们的极大关注 [3-4]。在脑肿瘤领域，专利包括新的诊断/术中检测方法、腔内药物治疗和疫苗疗法 [5-7]。随着伽玛刀（瑞典斯德哥尔摩 Electa 公司）和 CyberKnife（美国加利福尼亚州桑尼维尔 Accuray 公司）的引入，图像引导立体定向放射外科 (SRS) 的发展使颅脑和脊髓病变的定位比标准外照射放射治疗更精确、更准确，并具有良好的长期效果 [8-9] 。美敦力植入式
EEG-GCNN：使用领域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经系统疾病诊断
本文提出了一种基于图卷积神经网络 (GCNN) 的新型方法，用于改进使用头皮脑电图 (EEG) 诊断神经系统疾病的方法。尽管脑电图是用于神经系统疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的灵敏度仍然约为 50%。这显然表明需要先进的方法来降低检测异常头皮脑电图的假阴性率。在此背景下，我们重点关注如何区分神经系统疾病患者的异常头皮脑电图（最初被专家归类为“正常”）与健康个体的头皮脑电图。本文的贡献有三方面：1）我们提出了 EEG-GCNN，这是一种用于 EEG 数据的新型 GCNN 模型，可以捕捉头皮电极之间的空间和功能连接；2）使用 EEG-GCNN，我们对上述假设进行了首次大规模评估；3）使用两个大型头皮 EEG 数据库，我们证明 EEG-GCNN 明显优于人类基线和经典机器学习 (ML) 基线，AUC 为 0.90。
社会工作者在治疗脑外伤导致神经系统损伤的患者中的作用
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