XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPorcaro
社论：研究和诊断中的脑电图
在神经科学中，脑电图和神经影像学技术被广泛用于提高我们对脑机制的理解，并鉴定出最多样化的神经病理性的生物标志物（Tulay等，2019）。然而，电磁脑电图（E-MEG）和神经影像学技术（例如功能磁共振成像（fMRI））是互补的[即EEG/MEG技术具有出色的时间分辨率，可以在其空间分辨率和fmri assifique Assopta insosogy和其他neuiroimimimagimimage nyuremimage nimeique andique insologys上进行良好的时间分辨率。 （SPECT），正电子发射断层扫描（PET）和功能性近红外光谱（FNIRS）]。此外，这些技术的互补性导致了多模式整合的发展（Tulay等，2019）。近几十年来，技术进步使研究人员能够更加有效地整合不同的电生理和神经影像学技术，以提供最佳的空间和时间分辨率。具有出色的空间分辨率和可移植性，EEG经常与其他方法相结合，例如fMRI（Ostwald等，2010，2011，2011； 2012; Porcaro等，2010，2011）或FNIRS，经颅磁刺激（TMS）（TMS）（TMS）（TMS）（TMS）（Giambattistelli等，2014，2014; Tecchio; Tecchio; Tecchial; Tecranial et and crranial et and Crrist and and Crrist and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and，以及2023（2023） Porcaro等人，2019b），以增强对健康和病理条件下脑过程的脑功能的理解（Buss等，2019）。此外，EEG与非侵入性脑刺激（NIB）相结合，例如TMS或TE，可以用作对脑病理学的潜在治疗和监测（Napolitani等，2014; Cottone等，2018; Porcaro et al。，2019b）。eeg加上适当和先进的数学方法，可以为神经退行性疾病提供标记并促进其诊断（Tecchio等，2015; Smits et al。，2016; Marino等，2019; Porcaro et al。本研究主题概述了当前的脑电图知识与65位作者通过11篇文章的其他技术相结合，其中包含两项评论，八个原始研究论文和一种方法（总计：30,624；截至2023年1月27日，截至2023年1月27日）。
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因
2022 年麦肯锡全球支付报告
作者要感谢以下同事：Sukriti Bansal、Luca Bionducci、Phil Bruno、Robert Byrne、Aaron Caraher、Reet Chaudhuri、Christopher Craddock、John Crofoot、Olivier Denecker、Nunzio Digiacomo、Andy Dresner、Joseph Eceiza、Arnaud史蒂芬、方迪克、杰夫高尔文、阿米特·甘地、卡罗琳·加辛吉、皮埃尔-马修·冈佩兹、赫尔穆特·海德格尔、雷玛·贾恩、格蕾丝·克洛普西奇、班尼·卢特拉、弗朗切斯科·马赫·迪·帕尔斯坦、比阿特丽斯·马丁、阿尔比恩·穆拉蒂、罗伯托·纳卡什、马克·尼德科恩、布莱恩·派克、卡迈恩·波卡罗、普拉卡·波瓦尔, 普丽冉卡·拉尔汉 , 马克·罗里格 , 格伦Sarvady、Elia Sasia、Peter Stumpner、Tola Sunmonu-Balogun、Gustavo Tayar、Aparna Tekriwal、Adolph Tunon、Roshan Varadarajan、Jill Willder、Evan Williams、Adam Woss 和 Jonathan Zell。
2022 年麦肯锡全球支付报告
作者希望感谢以下同事：Sukriti Bansal，Luca Bionducci，Phil Bruno，Robert Byrne，Aaron Caraher，Reet Chaudhuri，Christopher Craddock，John Crofoot，John Crofoot，Oliver denecker，Oliver DeNecker，Nunzio Digiacomo，Andy Dresner，joseba ecefn dick anne d.我，Carolyne Ga Thinji，Pierre-Matthieu Gompertz，Helmut Heidegger，Reema Jain，Grace Klopcic，Baanee Luthra，Francesco Mach Di Palmstein，Beatrice Martin，Albion Murati，Roberto Murati，Roberto Naccache，Marc Niederkorn，Marc Niederkorn，Brian Pike，Carmine porral porran porran prohan prohran prohan prohan prohran prohan prohran prohran prohran porrhy porhy rhan prhan rhan prhran porhy rhan porran porrhy， IG，Glen Sarvady，Elia Sasia，Peter Stumpner，Tola Sun Monu-Balogun，Gustavo Thayar，Aparna Tekriwal，Adolph Tunon，Roshan Varadarajan，Jill Willder，Jill Willder，Evan Willder，Evan Williams，Adam Woss，Adam Woss和Jonathan Zell。
加速医疗机构的电力供应
报告的主要作者是 Salvatore Vinci（世界卫生组织）、Heather Adair-Rohani（世界卫生组织）和 Rob Fetter（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目和杜克国际发展中心）。以下人员参与了多个章节的编写：Cyrus Sinai（北卡罗来纳大学教堂山分校）、Dimitrios Mentis（世界资源研究所）、Santiago Sinclair-Lecaros（世界资源研究所）、Lanvin Concessao（世界资源研究所）、Akansha Saklani（世界资源研究所）和 Victoria Plutshack（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目）。Alexandros Korkovelos（世界银行）和 Ashish Shrestha（世界银行）编写了第 5 章（为医疗机构提供电力：投资需求评估）并进行了相关分析，Tzu-Wei Joy Tseng（世界卫生组织）和 Karen Zukor（世界卫生组织）参与了第 2 章（医疗机构电力获取状况）的编写。为本报告做出关键技术贡献的有 Raluca Georgiana Golumbeanu（世界银行）、James Knuckles（世界银行）、Rahul Srinivasan（世界银行）、Luc Severi（SEforALL）、Jem Porcaro（SEforALL）、Ali Yasir（IRENA）、Kamran Siddiqui（IRENA）和 Shahaab Javeri（Selco 基金会）。
加速医疗机构的电力供应
报告的主要作者是 Salvatore Vinci（世界卫生组织）、Heather Adair-Rohani（世界卫生组织）和 Rob Fetter（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目和杜克国际发展中心）。以下人员参与了多个章节的编写：Cyrus Sinai（北卡罗来纳大学教堂山分校）、Dimitrios Mentis（世界资源研究所）、Santiago Sinclair-Lecaros（世界资源研究所）、Lanvin Concessao（世界资源研究所）、Akansha Saklani（世界资源研究所）和 Victoria Plutshack（杜克大学詹姆斯·E·罗杰斯能源获取项目）。Alexandros Korkovelos（世界银行）和 Ashish Shrestha（世界银行）编写了第 5 章（为医疗机构提供电力：投资需求评估）并进行了相关分析，Tzu-Wei Joy Tseng（世界卫生组织）和 Karen Zukor（世界卫生组织）参与了第 2 章（医疗机构电力获取状况）的编写。为本报告做出关键技术贡献的有 Raluca Georgiana Golumbeanu（世界银行）、James Knuckles（世界银行）、Rahul Srinivasan（世界银行）、Luc Severi（SEforALL）、Jem Porcaro（SEforALL）、Ali Yasir（IRENA）、Kamran Siddiqui（IRENA）和 Shahaab Javeri（Selco 基金会）。
通过归一化压缩距离评估的半球同源物的功能平衡
健康大脑的有效功能取决于两个半球同源区域之间的动态平衡。这种平衡是通过脊间抑制作用促进的，这是大脑组织的关键方面。本质上，一个半球的兴奋性预测激活了其对应物的抑制网络，从而有助于形成周围的侧面网络（Zatorre等，2012; Carson，2020）。这些网络的形成实现了“截然不见”机制在获得神经元皮质水平的新功能方面起着至关重要的作用。它支持运动控制的发展（Mahan和Georgopoulos，2013; Georgopoulos and Carpenter，2015年），并增强了感官感知敏锐度（Kolasinski等，2017; Grujic et al。，2022）。因此，同源半球区域之间的相互作用调节控制人体段的网络的抑制 - 激发平衡，这对于自适应可塑性和学习过程至关重要（Das和Gilbert，1999; Graziadio等，2010）。在诸如疲劳之类的慢性疾病中，半球间的平衡至关重要（Cogliati dezza等，2015； Ondobaka等，2022），它会影响中风的严重程度（Deco和Corbetta，2011; Pellegrino，2011; Pellegrino et al。，2012; Zappasodi et al。 Al。，2013）。尤其是，已经观察到旨在缓解疲劳的神经调节干预措施恢复了原发性运动区域的生理同源性（Porcaro等，2019）和皮质脊柱（Bertoli等，2023年）。
基于双向特征金字塔注意的时间卷积网络模型用于运动想象脑电图分类
脑机接口 (BCI) 是一种新兴的交互式通信方法，通过解码大脑活动产生的信号，实现对假肢和外部设备的神经控制，以及中风后运动康复。这种最先进的技术有可能彻底改变生活的各个方面，并显着提高整体生活质量。BCI 具有广泛的应用范围，从医疗援助到人类增强（Ahmed 等人，2022 年；Altaheri 等人，2023 年）。通常，脑电图 (EEG) 信号反映大脑的电活动，并通过在头皮上放置电极阵列来非侵入式地记录。获得真实值（时间和通道）二维 EEG 信号矩阵使人与外部设备之间的直接通信成为可能（Graimann 等人，2010 年）。运动想象 (MI) 是一种思考如何移动身体的某个部位而不移动身体的活动。基于 EEG 的 MI 活动已广泛应用于车辆控制、无人机控制、环境控制、智能家居、安全和其他非医疗领域（Altaheri 等人，2023 年）。然而，解码 MI-EEG 信号仍然是一项具有挑战性的任务。在此任务中，其他生理信号（例如面部肌肉活动、眨眼和环境中的电磁干扰）会污染记录的 MI-EEG 信号并导致信噪比低（Lotte 等人，2018 年）。MI-EEG 模式的个体差异受到参与者大脑结构和功能差异的影响。此外，EEG 系统在信号通道之间表现出一定程度的相关性，这进一步使信号处理过程复杂化（Altaheri 等人，2022 年）。在对 EEG 信号进行分类和识别的传统方法中，通常依赖于领域特定知识。这导致人们更加关注开发有效的特征提取和分类技术，这主要是由于 EEG 信号固有的低信噪比（ Huang et al., 2019 ）。人们通常使用各种特征提取方法，包括独立成分分析（ Barbati et al., 2004 ； Delorme and Makeig, 2004 ； Porcaro et al., 2015 ； Ruan et al., 2018 ）、小波变换（ Xu et al., 2018 ）、共同空间模式（ Gaur et al., 2021 ）和经验模态分解（ Tang et al., 2020 ）。在对 EEG 信号进行预处理后，从处理后的信号中提取基本特征并输入分类器以确定输入实例的类别（ Vaid et al., 2015 ）。传统的特征提取方法通常涉及手工设计的特征提取器，例如滤波器组共享空间模式 (FBCSP) (Ang et al., 2008) 或黎曼协方差 (Hersche et al., 2018) 特征。Ang et al.（2012）使用滤波器组公共空间模式（FBCSP）算法来优化MI-EEG上公共空间模式（CSP）的受试者特定频带，然后采用基于互信息的最佳个体特征（MIBIF）算法和基于互信息的粗糙集约简（MIRSR）算法从信号中提取判别性的CSP特征。最后，我们使用CSP算法进行分类并获得了良好的性能。值得注意的是，所有这些步骤都非常耗时。虽然传统方法通过预处理方法提高了EEG信号的信噪比，但从不同时间戳和受试者采集的EEG信号通常