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通过Tomatis音乐听力疗法
有证据表明，tomatis音乐听力疗法可显着改善严重的神经系统疾病。这种神经生理学方法通过听力器官，神经系统有效刺激，即大脑具有神经可塑性。独立的定量脑电图（QEEG）测量值，脑图（BM）和听觉引起的电位（AEP）与听力测试（听觉图）相关，因此验证了治疗。此方法由半小时会话组成，主要调整和过滤，W.A.莫扎特的音乐和格里高利的颂歌（由法国圣皮埃尔·德·塞勒斯梅斯的修道院）。诊断主要基于听力测试和解剖学，在目前的情况下也基于独立的QEEG测量。大约12天后在治疗期间重复相同的程序（〜100次会议½小时），在治疗结束时（最多5次，〜180次会议）。这促进了观察两个不同测量值之间的相关性以及产生的效果，这有助于该方法的验证。特殊设计的设备的调整很大程度上取决于对听力测试的解释，也取决于合格的治疗师对客户的观察。特殊的耳机还带有头骨上的骨振动器，使声音向耳朵的骨传导以激活内部交流或自我意识，而耳机会刺激与外界的通讯。左 /右平衡的调整将影响右 /左半球的激活，其功能不同。因此，QEEG测量值可以监视大脑功能的变化以及听力测试将显示左 /右耳的听力测试。
深脑刺激对帕金森氏病在非比型眼运动过程中定量睡眠脑电图的影响
方法：在先前的受试者内部，横断面研究中，我们评估了PD患者对Sleep acroarchitectural特征的低（60 Hz）和常规高（≥130Hz）频率STN DBS设置的影响。在本期，探索性分析中，我们进行了多个核能（PSG）衍生的定量脑电图（QEEG）评估，其中15名患有PD的人在研究参与前13.5个月接受了STN DBS治疗的PD患者。14名参与者的单侧DB和1个具有双侧DBS。在三个不同的PSG连续晚上，在三种不同的DBS条件下评估了参与者：DBS OFF，DBS低频（60 Hz）和DBS高频（≥130Hz）。这项研究的主要目的是使用反复测量方差分析来研究三个DBS条件下睡眠纺锤体密度的变化。此外，我们研究了与睡眠QEEG功能相关的各种次要结果。对于所有参与者，PSG派生的EEG数据进行了精心的手动检查，排除了受运动伪像影响的任何段。在伪影排斥反应后，对额叶和中心线进行了睡眠QEEG分析。措施包括慢波（SW）和主轴密度和形态特征，SW主轴相位振幅耦合以及在非快速眼运动（NREM）睡眠期间的光谱功率分析。
缺血性中风的定量脑电图。......
摘要 简介：中风是全世界发病和死亡的主要原因。虽然脑电图 (EEG) 提供了有关中风后大脑活动的宝贵数据，但定性 EEG 评估可能会被误解。因此，我们研究了定量 EEG (qEEG) 识别可作为中风患者潜在电生理生物标志物的关键波段频率的潜力。材料和方法：进行了一项单中心病例对照研究，其中招募了中风入院患者和健康对照者，并征得其同意。中风患者在入院后 48 小时内进行 EEG 测试，而对照者在门诊评估期间进行 EEG 测试。对 EEG 信号进行预处理，使用 MATLAB 分析其频谱功率，并绘制为地形图。结果：共纳入 194 名参与者，分为缺血性中风患者和对照者。我们研究队列的平均年龄为 55.11 岁（SD±13.12），美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 评分中位数为 6（IQR 4-6），腔隙性卒中是最常见的亚型 (49.5%)。频谱分析，以及随后的脑地形图映射，突出显示了 β、α 和 γ 波段内重要通道的聚集。结论：qEEG 分析确定了卒中后患者感兴趣的重要波段频率，表明其可作为诊断和预后工具。脑地形图映射提供了精确的表示，可以指导干预和康复策略。未来的研究应探索使用机器学习进行卒中检测并提供个性化治疗。关键词：定量脑电图、qEEG、卒中、频谱脑电图、地形介绍卒中是一种异质性疾病，以各种血管、血流动力学和全身异常为特征。根据 2017 年全球疾病、伤害和风险因素负担研究，它是全球第二大死亡原因和第三大残疾原因
临床神经生理学
纤维肌痛综合征（FMS），肌动脉粥样硬化/慢性疲劳综合征（ME/CFS）和Long Covid（LC）是类似的多症临床综合症，但每个人的主导症状都有差异。在这些情况下，有关于中枢神经系统可能发生功能改变的现有文献。本综述旨在将FMS，ME/CFS和LC中的静止状态定量脑电图（QEEG）综合和评估，借鉴了先前对FMS和ME/CFS的研究，以帮助理解新疾病LC的神经病理生理学。对1994年12月至2023年9月在1994年12月至2023年9月之间发表的文章的Medline，Embase，Cinhal，Psycinfo和Web Science数据库进行了系统的搜索。在最初的2510项研究中，检索了17篇文章，符合所有预定的选择标准，特别是与健康对照组相比，在三个条件之一中评估QEEG变化。所有研究在纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表上均得分中度至高质量。低频EEG带活性（Delta，Theta和Alpha）的一般趋势和FMS中高频EEG BETA活性增加的趋势与ME/CFS中有不同。本综述中包括的有限的LC研究主要集中在认知障碍上，并显示出与FMS和ME/CFS中观察到的模式的混合发现。我们的发现提出了FMS和ME/CFS中QEEG脑电波活动的不同模式。需要进一步的研究来探索LC内是否有类似于FMS或ME/CFS的表型。由Elsevier B.V.这可以为可靠的诊断标记物以及针对每个临床综合征量身定制的神经调节疗法的可能识别。2024国际临床神经生理联合会。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
定量eeg-in-In-In-In-chaemictoke。 ...
抽象简介：中风是全球发病率和死亡率的主要原因。虽然脑电图（EEG）提供了有关中风后大脑活动的有价值的数据，但可能会误解定性的EEG评估。因此，我们检查了定量脑电图（QEEG）的潜力，以确定可以用作中风患者潜在电生理生物标志物的关键带频率。材料和方法：进行了一项单中心病例对照研究，在同意下招募了患有中风和健康对照的患者。EEG在中风患者入院后的48小时内以及对照组的门诊评估期间进行。预处理EEG信号，使用MATLAB分析光谱功率，并绘制为topoplots。结果：总共包括194名参与者，并将同样分为缺血性中风和对照的患者。我们研究队列的平均年龄为55.11岁（SD±13.12），中位国家卫生中风量表（NIHSS）得分中位数为6（IQR 4-6），而Lacunar Stroke是最常见的亚型（49.5％）。光谱分析，随后进行了地形脑映射，突出了Beta，Alpha和Gamma频段内重要通道的聚类。结论：QEEG分析确定了卒中后患者感兴趣的重要带频率，这表明是诊断和预后工具的作用。地形大脑映射提供了可以指导干预和康复策略的精确表示。未来的研究应探讨机器学习用于中风检测并提供个性化治疗方法。关键词：定量脑电图，QEEG，中风，光谱脑电图，地形简介中风是一种异质疾病，其特征是各种血管，血液动力学和全身异常。根据2017年全球疾病，伤害和危险因素研究
BrainBeats：一个开源EEGLAB插件，用于共同分析脑血和心血管（ECG/PPG）信号
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开放源代码，EEGLAB，EEG，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，QEEG，QEEG，特征分析，Hep/Hep/hep/hep/heo，hep/heo，brain heart Interplay，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact。摘要：BrainBeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析EEG和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要协议：心跳诱发的潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从EEG信号中提取。它应该帮助研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它们有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。EEG和ECG/PPG提供了无创，具有成本效益和便携式解决方案，用于捕获实验室，临床或现实世界中的大脑心脏相互作用。但是，由于技术挑战和缺乏准则，该域中的可扩展应用程序受到限制。现有工具通常缺乏统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的自动功能，对于可重复性至关重要。在标准化定量脑电图（QEEG）和心率变异性（HRV）特征提取方法中进一步存在，破坏了临床诊断或机器学习的鲁棒性（ML）模型。应对这些挑战，我们介绍了Brainbeats工具箱，该工具箱是作为开源EEGLAB插件实现的，提供了一套信号处理和功能突出功能。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO），用于以毫秒精度评估时锁的脑心脏相互作用； 2）QEEG和HRV功能提取，用于检查各种大脑和心脏指标之间的关联或构建基于功能的ML模型； 3）从EEG信号中自动提取心脏伪像，以消除进行EEG分析的任何潜在的心血管污染。我们提供了一个分步教程，用于在包含同时64通道EEG，ECG和PPG的开源数据集上执行这三种方法。可以通过图形用户界面（GUI）或命令行调整一系列参数以量身定制独特的研究需求。Brainbeats应该使大脑心脏的相互作用研究更容易访问和重现。
beta活动的心理 - 尼罗生物学相关性
日常生活中的慢性压力和焦虑会导致同情多动。这可以观察到行为，化学和神经系统变化，包括增加的焦虑，焦虑和抑郁，以及诸如同型半胱氨酸等生物学标志物的化学变化。在脑电图中，长期以来在焦虑状态下已经注意到了β（13–30 Hz）波活性，尤其是高β（> 20 Hz）。但是，最近的研究表明，低β波（13-20 Hz）也可能发挥作用。目前的论文提出了一项试点研究，该研究评估了神经周期的功效，作为一种非药物心理管理疗法，适用于与焦虑和抑郁症斗争的人。我们评估了心理计量学，血清同型半胱氨酸水平和定量脑电图（QEEG）。通过研究改善心理测量自我评估，神经周期的功效证明了神经周期的功效。我们观察到受试者的低β相对功率和同型半胱氨酸水平之间存在正相关。通过行为，化学和神经系统措施衡量的神经周期改善心理健康的功效验证了神经周期的功效。总的来说，这些发现支持低β在压力/焦虑表现中的作用，鉴于其调节与患者血样中的压力生物标志物显着相关，压力和焦虑自我评估。未来的工作应使用较大的数据集扩展这些发现，以确认健康和适应不良的低β的范围。关键字：qeeg; beta;压力;焦虑;同型半胱氨酸
基于脑电信号功能连接和复杂性的新生儿缺氧缺血性脑病婴儿认知结果预测
新生儿缺氧缺血性脑病后神经发育受损，尤其是认知障碍，是家长、临床医生和社会关注的一大问题。本研究旨在探讨使用先进的定量脑电图分析 (qEEG) 早期预测认知结果的潜在益处，本文在 2 岁时进行了评估。一组 20 名新生儿缺氧缺血性脑病 (HIE) 婴儿出生后第一周内记录了脑电图数据。提出的回归框架基于两组不同的特征，即从加权相位滞后指数 (WPLI) 得出的图论特征和由样本熵 (SampEn)、排列熵 (PEn) 和谱熵 (SpEn) 表示的熵指标。这两组特征都是在噪声辅助多元经验模态分解 (NA-MEMD) 域内计算的。相关性分析表明，新生儿 EEG 数据中提出的特征、图属性（半径、传递性、全局效率和特征路径长度）和熵特征（Pen 和 SpEn）与 2 岁时的认知发展在 delta 频带中存在显著关联。这些特征用于训练和测试树集成（增强和装袋）回归模型。使用熵特征和增强树回归模型，最高预测性能达到 14.27 均方根误差 (RMSE)、12.07 平均绝对误差 (MAE) 和 0.45 R 平方。因此，结果表明，提出的 qEEG 特征显示了早期的大脑功能状态；因此，它们可以作为后期认知障碍的预测生物标志物，这有助于识别那些可能从早期有针对性的干预中受益的人。
引用：de Freitas DJ，De Carvalho D，Paglioni VM等。经颅直流刺激（TDC）和并发认知trainin
摘要引入脑损伤（TBI）后情节记忆的缺陷很常见，并且会影响日常生活活动的独立性。经颅直接电流刺激（TDC）和并发认知训练可能有助于改善TBI患者的情节记忆。以前的研究表明，TDC的潜力改善了认知，但TDC的益处同时应用于神经系统疾病参与者的认知训练是不一致的。本研究的目的是（1）研究与假TDC相比，活跃的TDC与计算机辅助的认知训练相比是否可以增强情节记忆； （2）比较在左侧背侧前额叶皮层（LDLPFC）上应用的主动TDC与情节记忆中双侧颞皮层（BTC）之间的差异和； （3）研究通过定量脑电图（QEEG）测量的皮质活性的间和组内变化。方法和分析进行了随机，平行组，双盲安慰剂对照研究。基于TDCS海绵和电极激活（Active或Sham）的放置，招募了慢性，中度和重度闭合TBI的36名参与者，并随机分为三组（1：1：1）。TDC连续10天使用20分钟，再加上基于计算机的认知训练。认知评分和QEEG是在基线，刺激会议的最后一天以及上一次TDCS会议后3个月收集的。道德和传播这项研究得到了圣保罗大学道德机构审查边界（CAAE：87954518.0.0000.0068）的批准。我们假设（1）与假手术组相比，主动TDCS组将改善情节记忆评分； （2）主动BTC和LDLPFC之间将显示情节内存得分的差异； （3）与假手术组相比，靠近活性电极位置的α波将显着减少和增加α波的增加。
简历
• P. Thanungkul、N. Jirakittayakorn 和 Y. Wongsawat，“牙科手术过程中的压力分类”，2022 年第 19 届电气工程/电子、计算机、电信和信息技术国际会议 (ECTI-CON)，2022 年，第 1-4 页，doi：10.1109/ECTI-CON54298.2022.9795647。 • Soontreekulpong N.、Jirakittayakorn, N. 和 Wongsawat, Y.，2018 年。使用 beta EEG 指数调查各种操纵音乐节奏以减少负面情绪。2018 年国际电气工程大会 (iEECON)，泰国甲米，2018 年，第 1-4 页，doi：10.1109/IEECON.2018.8712229。 • Jirakittayakorn, N. 和 Wongsawat, Y.，2015 年。大脑对皮质水平 QEEG 上不同频率双耳节拍声音的反应。Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc，2015 年，4687-91。• Jirakittayakorn N、Wongsawat Y.，2014 年。一种用于咬肌磨牙症检测的 EMG 仪器 Bmeicon 2014 - 第 7 届生物医学工程国际会议。DOI：10.1109/BMEiCON.2014.7017403