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探索QEEGNET的交叉潜力
脑电图（EEG）广泛用于神经科学和临床研究中，用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功，但它们经常在数据复杂性，受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习（QML）的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中，我们扩展了先前提出的量子eegnet（QEEGNET），这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络，以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集，在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明，尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性，但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明，混合量子古典体系结构需要进行更优化，以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性，但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解，并强调了未来进步必须解决的挑战。
通过定量脑电图 (QEEG) 视角观察急性脑损伤中的周期性交替性脑病模式 (CAPE)：一例严重
急性脑病是一种获得性的整体认知功能障碍，在 ICU 收治的危重患者中很常见。临床上，它表现为一系列的觉醒障碍，严重程度从活动减退、活动过度、谵妄到昏迷不等。这种疾病反映了由潜在病理生理过程引起的急性脑功能障碍 [1] 。急性脑病的病因往往是多因素的，包括药物（如镇静剂输注、止痛药）、非法药物使用、导致细胞因子释放和脑功能障碍的全身性疾病（如脓毒症、肝性脑病）和代谢紊乱（如肾衰竭、电解质紊乱）。癫痫，尤其是非惊厥性癫痫 (NCS)，是脑病的常见原因，发生在高达 17.9% 的危重患者中 [2-4] 。急性脑损伤，如中风或颅内出血，也可能直接导致或加重脑病 [5]。
QEEGNet：用于增强脑电图编码的量子机器学习
摘要 — 脑电图 (EEG) 是神经科学和临床实践中监测和分析大脑活动的重要工具。传统的神经网络模型（例如 EEG-Net）在解码 EEG 信号方面取得了相当大的成功，但经常难以应对数据的复杂性和高维性。量子计算的最新进展为通过量子机器学习 (QML) 技术增强机器学习模型提供了新的机会。在本文中，我们介绍了 Quantum-EEGNet (QEEGNet)，这是一种新型混合神经网络，它将量子计算与经典 EEGNet 架构相结合，以改进 EEG 编码和分析，作为一种前瞻性方法，承认结果可能并不总是超越传统方法，但它显示了其潜力。QEEGNet 在神经网络中整合了量子层，使其能够捕获 EEG 数据中更复杂的模式并可能提供计算优势。我们在基准 EEG 数据集 BCI Competition IV 2a 上评估了 QEEGNet，表明它在大多数受试者和其他抗噪性方面始终优于传统 EEG-Net。我们的研究结果凸显了量子增强神经网络在脑电图分析中的巨大潜力，为该领域的研究和实际应用指明了新的方向。索引词——脑电图、脑电图分类、量子机器学习、量子算法、深度学习、脑机接口
使用AI的梦想生成：算法的比较
5孟加拉国国家神经科学与医院医院摘要：Theta和Alpha Brainwaves是与意识和认知过程不同状态相关的人脑中的重要频率。theta波，振荡在4-8 Hz。另一方面，在唤醒放松和机敏状态期间，Alpha波范围从8-12 Hz不等。Theta和Alpha Rhythms之间的平衡反映了个人的认知和情感状态，使其成为研究外部刺激（例如香气）的影响的宝贵指标。为了探索长矛芳香吸入对脑电波动力学的影响，进行了一项对照研究，涉及30名女性参与者暴露于Spearmint精油的气味。定量脑电图（QEEG）记录是从暴露期之前和之后分布在六个大脑区域中的19个头皮电极，以评估theta与α与α与α相比的变化。参与者的主观经历也有记录在与神经生理学的发现相关。QEEG分析表明，与所有大脑区域的基线测量相比，暴露于矛敏化的香气后的theta与α比率显着增加：前额叶（p = 0.000），额叶（p = 0.000），中央（p = 0.000），壁（p = 0.000），壁（p = 0.000），时间（p = 0.000），时间（p = 0.000）和incipipital（p = 0.000）（p = 0.000）。本研究提供了支持长矛质香气对脑电波动力学的有益作用的经验证据，这可以通过theta与α与α比率的调节所证明。关键字：香气，矛晶，脑波，QEEG。1。简介：人类大脑是一种复杂而神秘的器官，其中包含我们思想和奥秘的答案，这是科学家和研究人员的持续努力[1]。在这一旅程中，出现了一种有效的工具：定量脑电图（QEEG）。通过应用复杂的信号处理方法和算法，QEEG将被捕获的脑电波模式剖分为不同的频率范围，每个频率范围与特定的心理条件和认知功能相关[2]。脑波分为不同的频带，通常从非常缓慢到非常快。主频带包括：三角洲（0.5-4 Hz）：在深度睡眠期间或脑损伤情况下为主导； theta（4-8 Hz）：与深度放松，白日梦和轻度睡眠有关，这些波浪趋向于
定量脑电图 (QEEG) 在抑郁症中的益处
抑郁症是一种影响情绪的心理疾病，对全球人口的影响比其他精神疾病更为广泛。评估通常通过访谈主观进行，这严重依赖于检查者的经验。这种依赖性导致检查者之间产生许多偏见和差异。与 PET 和 MRI 等其他检查相比，定量脑电图 (QEEG) 作为一种工具，能够更容易、非侵入性地满足人们对影响心理学的大脑状况的好奇心。通过识别定量脑电图 (QEEG) 上的各种波，可以对这种评估方法带来的好处及其在一般心理状况和抑郁症患者中的应用获得新的认识。
主题：诱发潜力，术中神经生理监测和定量脑电图（QEEG）
感觉引起的电势（SEP）：SEP描述了感觉途径对感觉或电刺激的响应。SEP的术中监测用于评估手术中中枢神经系统途径的功能完整性，这使脊髓或大脑面临严重缺血或创伤性损伤的风险。SEP监测的基本原理涉及鉴定具有风险，选择和刺激神经的神经系统，该神经通过AT风险区域携带信号，并记录和解释沿该路径的某些标准化点的信号。对SEP的监测通常用于以下程序：颈动脉内膜切除术，涉及脉管系统的脑部手术，脊髓和脑干的分心压缩或缺血的手术以及声学神经瘤手术。体感诱发的电位（SSEP）：SSEP是由周围神经刺激引起的皮质反应。外周神经，例如中位，尺神经或胫骨神经，但在某些情况下，可以直接刺激脊髓。记录是按皮质或在手术程序上方的脊髓水平上完成的。
Nur Amilah - 基于 QEEG 的互联网大脑映射...
Shofwatul Uyun，Lina Choridah。“基于乳腺癌挖掘的特征选择乳房X光片”，国际电气和计算机工程杂志 (IJECE)，2018 年出版
n-pep-12补充缺血性卒中后对频域qeeg
摘要背景N-PEP-12是一种饮食补充剂，具有神经保护作用和培养性认知作用，如实验模型和缺血性中风后患者的临床研究所示。我们检验了以下假设：N-PEP-12影响亚急性至慢性上闭塞性缺血性病变的患者的定量电解形态图（QEEG）参数。方法，我们对探索性临床试验进行了二级数据分析（ISRCTN10702895），评估了90天每天治疗90天对神经认知功能和神经记录结果的90天治疗的功效和安全性，对术后认知损害的患者对对照组的患者进行了神经认知功能和神经记录结果。所有参与者在基线时（中风后30 - 120天）和90天后在静止状态和活跃状态下进行了两次32通道QEEG。在Alpha，Beta，Theta，Delta频带，Delta/Alpha功率比（DAR）和（Delta+Theta）/（Alpha+Beta）比（DTABR）（DTABR）上的功率谱密度进行了研究组，并使用手段比较和描述方法进行了比较。其次，探索了QEEG参数与可用的神经心理学测试之间的关联。结果我们的分析表明，在alpha，beta，delta，theta，da和dtab功率频谱密度中，脑电图段（p <0.001）具有统计学上显着的主要影响。在alpha功率中发现了脑电图和时间之间的相互作用效应。在0.05α水平（p = 0.023）中，N-PEP-12补充剂与安慰剂的患者之间的theta光谱功率有显着差异，与时间点无关。需要进一步的研究来巩固我们的发现。结论90天，每天90毫克的N-PEP-12给药对近后缺血性中风后患者的某些QEEG指标产生了重大影响，证实了势后神经记录的可能增强。
神经反馈和/或 QEEG 评估的准备——请仔细阅读！
• 请在服用表格上注明所有药物。• 如果您或您的孩子正在服用兴奋剂药物（利他林等）或其他 ADHD 药物（如 Strattera），请咨询您的医生，将早晨的服药时间推迟到评估完成后。这不是强制性的，但如果服用了药物，测试结果将受到药物的影响，而不是被评估者未用药状态的真实情况。例如，如果您的孩子通常在周末“停药”，或者您的医生同意，那么计划在评估后避免服用上午的药物。• 如果兴奋剂是用于治疗嗜睡症，如果您要推迟上午的药物，请让别人开车送您去就诊。• 除非您的医生开具处方，否则请避免服用抗组胺药、感冒药和其他过敏药物。如果您正在使用这些药物的处方版本，并且您的医生已指示您服用这些“PRN”（按需），那么最好在评估之前不要使用它们，除非您在没有它们的情况下无法正常生活。