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脊髓损伤伴神经性疼痛及麻木患者的脑电图生物学和功能特征
结果：MST算法的特异性高于CWT。在左侧和右侧MI期间，两组均观察到广泛的非侧向事件相关同步。与PWN（麻木患者）组相比，PWP（疼痛患者）组在额叶、运动前区、运动和颞区等区域的多个通道中的θ和α波段PSD值较低（所有p < 0.05），但与PWN组相比，PWP（麻木患者）组在额叶、运动前区、运动和顶叶等区域的多个通道中的β波段PSD值较高（所有p < 0.05）。在左手和脚MI期间，在较低频带（θ和α波段），除额叶区域外，PWP组的大脑网络连接明显弱于PWN组。相反，在较高频带（β波段），PWP组的大脑网络连接在所有区域中都明显强于PWN组。
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B-警报系统
B-Alert 无线 EEG 生物特征使用来自三个不同任务的 5 分钟基线数据标准化为个体受试者，睡眠开始类别根据基线 PSD 值预测。然后为每个时期的四个类别中的每一个生成拟合概率，四个类别的概率总和等于 1.0（例如，0.45 高参与度、0.30 低参与度、0.20 分心和 0.05 睡眠开始）。给定秒的认知状态代表概率最大的类别。B-Alert 认知状态指标是使用四类二次判别函数分析 (DFA) 中差异位点 FzPO 和 CzPO 的 1 Hz 功率谱密度 (PSD) 箱为每个一秒时期得出的，该分析适合个人独特的 EEG 模式。该表简要描述了每个基线任务和 B-Alert 分类。
Pranagraf材料和技术Pvt Ltd
此类别的Carboflamex®非常适合用于各种绝缘，热管理应用以及制造垫片和床单。我们还具有不同的PSD，扩展，纯度等的等级，并且可以根据火焰粘贴标准自定义和开发新产品的能力。我们可以根据您的应用程序开发产品，并且需要标准
使用基于注意力机制的双流卷积神经网络解码视觉意象脑电图的三维表征
摘要 —深度神经网络已成功应用于基于脑电图 (EEG) 的脑机接口。然而，在大多数研究中，EEG 通道之间的相关性和区域间关系并未得到很好的利用，导致空间特征提取不够优化。在本研究中，我们提出了一种基于注意机制的双流 3D 卷积神经网络，该网络可以通过强调基于点积的通道注意机制和 3D 卷积之间的关系来增强空间特征提取。与比较模型相比，所提出的方法在 4 类视觉意象 (VI) EEG 分类中实现了 0.58 的准确率，表现出了更好的性能。通过统计和神经生理学分析，视觉运动意象在视觉皮层上显示出比静态 VI 更高的 α -功率谱密度 (PSD)。此外，群体分散的 VI 在前额叶皮质上显示出比群体聚集的 VI 更高的 β -PSD。关键词 —脑机接口、卷积神经网络、脑电图、视觉意象
针灸在势后抑郁症治疗中的功效：一项随机对照试验的研究方案
总共将招募84例PSD患者，并以1：1的比例随机分配给两组之一。基于常规中风治疗，对照组将接受Xingnaokaiqiao（XNKQ）针灸，并且实验组将与XNKQ针灸同时接受抗抑郁针灸。干预措施将持续四个星期，并且将在治疗前后收集数据。汉密尔顿抑郁量表（HAMD-17）是主要结果措施，次要结果措施包括自我评价抑郁量表（SDS），美国国家健康中风研究所（NIHSS）和修改后的Barthel指数（MBI）。血清IL-1β，IL-4、5-HT和BDNF将用作实验室指标。将在基线，两周和四个星期时评估量表，血清项目将在基线和治疗后四周进行测量。这项研究将观察针灸对PSD的临床作用以及血清相关的炎症细胞因子的变化，并从炎症反应的角度探索针灸抗抑郁的可能机制。
平等、多样性和包容性战略
我非常感谢参与制定这一战略的所有人。特别是，我要感谢 EDI 和 PSD 委员会的宝贵领导能力，感谢同事们如此公开地参与调查和内部焦点小组的勇气和承诺，感谢外部合作伙伴的贡献，包括代表各种不同群体的非政府组织，他们非常慷慨和诚实地提供反馈。
原创研究基于多脑区脑电信号分析的抑郁症检测
背景：脑电图作为检测脑部神经电活动的客观方法，已被成功应用于重度抑郁症（MDD）的检测，但脑电通道和脑区的选择直接影响检测算法的性能。方法：针对上述问题，提取非线性特征Lempel-Ziv复杂度（LZC）和频域特征功率谱密度（PSD）对EEG信号进行分析，并在闭眼和睁眼静息状态下研究不同脑区及脑区组合对MDD检测的影响。结果：MDD患者的平均LZC高于对照组，MDD患者的平均PSD普遍低于对照组。颞区是MDD检测的最佳脑区，检测准确率为87.4%；最佳多脑区组合的检测准确率为92.4%，由额叶、颞叶和中枢脑区组成。结论：本文验证了多脑区检测MDD的有效性，为探索MDD的病理机制、创新诊疗方法提供了新思路。
专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
基于快速 Walsh Hadamard 变换和投票分类器的 EEG 信号压力检测
摘要 精神压力目前是一个重大问题，尤其是在年轻人中。压力会对人们的整体工作表现产生不利影响，在某些情况下甚至会导致严重的健康问题。每个人在生活中都会经历压力。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 识别和分类压力水平的独特方法。在这项工作中，快速 Walsh Hadamard 变换用于生成 EEG 信号中存在的所有频率。在后续阶段计算索引值的 alpha、beta、gamma 和 delta 范围。主成分分析 (PCA) 用于特征降维，然后是标准缩放器。使用 Welch 方法计算了健康和不健康 EEG 信号组的 PSD 向量。PSD 向量用作投票分类器的输入，该分类器是 k-NN 和逻辑回归分类器的组合。实验结果发现，与现有方法相比，所提出的方法在准确度 (Acc) 和均方误差 (MSE) 方面提供了更好的结果。所提出的方法最高分类准确率达到 94.22%