简介:到2050年,全球65岁及以上的全球人口预计将从2022年的10%上升到12%。在这种人口转变的同时,晚期抑郁症的病例预计将翻一番,带来重大的公共卫生挑战。晚期抑郁症目前影响1.8-7.2%的60岁及以上的个体,但仍未被诊断出来。这在很大程度上是由于认知能力下降的重叠以及老年人抑郁症状的非典型表现。管理老年抑郁症充满了挑战;令人震惊的是,多达81%的患者无法对一线抗抑郁药反应[1]。随着合并症的存在,多药和治疗依从性问题的存在,情况变得更加复杂。这强调了我们越来越多的老年人群迫切需要替代治疗选择。电动性治疗(ECT)仍在老年抑郁症中广泛使用,在老年人中通常超过了药物治疗。然而,它与认知障碍和罕见但严重的心血管事件有关。重复的经颅磁刺激(RTMS),FDA-
抽象背景先前的研究表明,兴奋性重复的经颅磁刺激(RTMS)可以改善阿尔茨海默氏病(AD)患者的认知功能。间歇性theta爆发刺激(ITB)是一种新型的兴奋性RTMS方案,用于脑活动刺激,具有诱导长期增强性可塑性的能力,代表了AD的有希望的治疗方法。但是,ITB对AD患者认知能力下降和大脑结构的长期影响尚不清楚。我们旨在探讨每三个月重复加速ITB是否会减慢AD患者的认知能力下降。在这项随机,评估者,对照试验中的方法,ITB是针对42例AD患者的左背外侧前额叶皮层(DLPFC)的14天。测量值包括蒙特利尔认知评估(MOCA),全面的神经心理电池和海马的灰质体积(GMV)。在基线和随访后评估患者。SPM的计算解剖工具箱的纵向管道用于检测随着时间的推移与治疗相关的显着变化。结果ITBS组相对于对照组(t = 3.26,p = 0.013)保持MOCA评分,并减少了海马萎缩,这与全球变性量表的变化显着相关。基线迷你群体检查(MMSE)评分,载脂蛋白E基因型和临床痴呆症评级表明随访时MOCA得分。试用注册号NCT04754152。此外,在活动组中维持左侧的GMV(t = 0.08,p = 0.996)和右(t = 0.19,p = 0.977)海马,但在对照组中有显着下降(左:t = 4.13,p <0.001; p <0.001;右:t = 5.31,p <0.001)。GMV在左侧(r = 0.35,p = 0.023)和右(r = 0.36,p = 0.021)的海马跨干预措施与MOCA变化呈正相关;左海马GMV变化与全球变性量表(r = -0.32,p = 0.041)的变化负相关。结论DLPFC-ITB可能是可行且易于实施的非药物干预措施,可以减慢AD患者的总体认知和生活质量的逐步下降,提供新的AD治疗选择。
中风是一种具有高发病率和残疾率的疾病,导致神经网络和Corti Coilti Coid-Subbordical兴奋性以及各种功能障碍的变化。本研究的目的是讨论研究和局限性的当前状态以及潜在的脑刺激(NIB)在中风后患者中的应用。本文献评论的重点是临床研究和评论。Literature retrieval was conducted in PubMed, Cochrane, Scopus, and CNKI, using the following keywords: Repeated tran scranial magnetic stimulation, Transcranial direct current stimulation, Transcranial alternating current stimu lation, Transcranial alternating current stimulation, Transcranial focused ultrasound, Noninvasive vagus nerve stimulation, Stroke, and Rehabilitation.我们从1985年至2022年选择了200个相关出版物。概述了有关在势后患者中使用Nibs的最新研究,包括其机制,治疗性的体系,效果和安全性。发现笔尖对运动,感觉,认知,语音,吞咽和中风后的运动功能障碍具有积极的治疗作用,但仍缺乏标准化的刺激程序。文献表明,RTMS和TDC对中风后患者更有益,而TFUS和TVNS目前的研究后进行后恢复后康复更少,但也是潜在的干预措施。
重度抑郁症 (MDD) 是一种非常普遍的精神障碍,给个人、社会和医疗保健系统带来了巨大的负担。大多数患者受益于常用的治疗方法,如药物治疗、心理治疗、电休克疗法 (ECT) 和重复经颅磁刺激 (rTMS)。然而,临床决定使用哪种治疗方法仍然是一般知情的,个体临床反应很难预测。最有可能的是,MDD 中的神经变异性和异质性的组合仍然阻碍了对该疾病的全面了解,并且在许多情况下影响治疗成功。借助功能性磁共振成像 (fMRI) 和扩散张量成像 (DTI) 等神经成像方法,可以将大脑理解为一组模块化的功能和结构网络。近年来,许多研究调查了治疗反应的基线连接生物标志物和成功治疗后的连接变化。在这里,我们系统地回顾了文献,并总结了研究 MDD 功能和结构连接的纵向干预研究的结果。通过汇编和讨论这些发现,我们建议科学界和临床界深化研究结果的系统化,为未来的系统神经科学路线图铺平道路,其中包括大脑连接参数作为临床评估和治疗决策的可能精确组成部分。
科学文献支持TMS治疗TRD的安全性和有效性。通常,它通常不如电击疗法(ECT)有效,但具有良好的副作用曲线。数据与另一个相比,数据没有显示RTMS或DTM的优势。典型的TMS课程为每周5天,持续6周(总共30个课程),然后在第1周的3周锥度为3周的3个TMS治疗,下周进行了2次TMS治疗,上周进行了1次TMS治疗(总计36次治疗)。文献中尚未确定随访或维持治疗的作用,并且尚无维护治疗方案。研究维护治疗的唯一RCT并未证明治疗和假控制之间的统计学显着差异。2019年发表的一项荟萃分析研究了“几乎完全自然主义和开放标签研究”的结果,发现具有某种形式的维护治疗的患者比没有任何形式的维护治疗的结果要好;然而,这项研究有许多局限性,并要求精心设计的RCT建立维护治疗的作用。有证据表明维护TM可以减少复发,在某些情况下可以进一步改善抑郁症状,但对维护方案的证据和专家一致,但请参见D'Andrea等人(请参阅D'Andrea等人。个性化医学杂志4月2023年的文献综述)。由于高 -
Gonterman F.(2023)。一项系统的审查评估了主要抑郁症中对经颅磁刺激反应的与患者相关的预测指标。神经精神病和治疗,19,565–577。Mishra J等(2022)。新兴的神经治疗技术。Loscalzo J,&Fauci A和Kasper D和Hauser S,&Longo D和Jameson J(编辑。),哈里森的内科原理,21e。McGraw Hill。 nguyen B等(2019)。 患者治疗脑损伤。 mitra r(ed。 ),康复医学原则。 McGraw Hill。 Raj K.S.等(2023)。 情绪障碍(抑郁和躁狂症)。 Papadakis M.A.和McPhee S.J.和Rabow M.W.和McQuaid K.R.(编辑。 ),当前的医学诊断和治疗2023。 McGraw Hill。 Raj Y等人(2019年)。 抑郁症。 Feldman M.D.和Christensen J.F.和Satterfield J.M.和Laponis R(编辑 ),行为医学:临床实践指南,5E。 McGraw Hill。 S.E. Hal等人(2014年)。 第515-518页。 Vida,R。G.等。 (2023)。 在两次抗抑郁治疗失败后,重复经颅磁刺激(RTMS)对重度抑郁症(MDD)的辅助治疗的疗效:随机假手术对照试验的荟萃分析。 BMC精神病学,23(1),545。 Hsu,C。W.等。 (2024)。 神经科学和生物行为评论,156,105483。 Jin,Y。等。 (2024)。 (2024)。McGraw Hill。nguyen B等(2019)。患者治疗脑损伤。mitra r(ed。),康复医学原则。McGraw Hill。 Raj K.S.等(2023)。 情绪障碍(抑郁和躁狂症)。 Papadakis M.A.和McPhee S.J.和Rabow M.W.和McQuaid K.R.(编辑。 ),当前的医学诊断和治疗2023。 McGraw Hill。 Raj Y等人(2019年)。 抑郁症。 Feldman M.D.和Christensen J.F.和Satterfield J.M.和Laponis R(编辑 ),行为医学:临床实践指南,5E。 McGraw Hill。 S.E. 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缩写列表:AG,角回;CES,经颅电刺激;CI,置信区间;COBIDAS,数据分析和共享最佳实践委员会;CoG,重心;DLPFC,背外侧前额皮质;EEG,脑电图;FEF,额叶眼区;FFT,快速傅里叶变换;IAF,个体阿尔法频率;ICA,独立成分分析;IPS,顶内沟;ITPC,经颅间相位相干性;LTD,长期抑郁;LTP,长期增强;mA,毫安;MD,平均差异;MEEG,脑磁图和脑电图;MEG,脑磁图;MRI,磁共振成像;MT,运动阈值;NIBS,非侵入性脑刺激;OSF,开放科学框架;otDCS,振荡经颅直流电刺激; PAF,峰值 alpha 频率;PICO,参与者,干预,控制,结果;PRISMA,系统评价和荟萃分析的首选报告项目;PROSPERO,国际系统评价前瞻性注册库;RINCE,减阻非侵入性皮层电刺激;rTMS,重复经颅磁刺激;SE,标准误差;SM,感觉运动;STDP,尖峰时间依赖性可塑性;SWiM,无需荟萃分析的综合;tACS,经颅交流刺激;TBS,Theta 爆发刺激;tDCS,经颅直流刺激;tES,经颅电刺激;TMS,经颅磁刺激;tRNS,经颅随机噪声刺激。
超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算框架,其灵感来自大脑,它对具有数千个维度的向量进行操作以模拟认知。与对数字进行操作的传统计算框架不同,HDC 与大脑一样,使用高维随机向量,并且能够进行一次性学习。HDC 基于一组定义明确的算术运算,具有很强的错误恢复能力。HDC 的核心操作以批量逐位方式操纵 HD 向量,提供了许多利用并行性的机会。不幸的是,在传统的冯·诺依曼架构中,HD 向量在处理器和内存之间的连续移动会使认知任务变得非常缓慢且耗能。硬件加速器只能略微改善相关指标。相比之下,即使是内存中 HDC 框架的部分实现也可以提供相当大的性能/能量增益,正如之前使用忆阻器的工作所证明的那样。本文介绍了一种基于赛道内存 (RTM) 的架构,用于在内存中执行和加速整个 HDC 框架。所提出的解决方案利用 RTM 中跨多个域的读取操作(称为横向读取 (TR))来实现异或 (XOR) 和加法运算,从而只需极少的额外 CMOS 电路。为了最大限度地减少 CMOS 电路开销,提出了一种基于 RTM 纳米线的计数机制。以语言识别为示例工作负载,所提出的 RTM HDC 系统与最先进的内存实现相比,将能耗降低了 8.6 倍。与使用 FPGA 实现的专用硬件设计相比,基于 RTM 的 HDC 处理在整体运行时间和能耗方面分别实现了 7.8 倍和 5.3 倍的提升。
摘要 — 本文提出了一种针对可再生能源微电网 (MG) 的套利策略,以克服光伏和风能等可再生能源 (RES) 在日前市场 (DAM) 和实时市场 (RTM) 之间建立的交易能源市场 (TEM) 中的点对点 (P2P) 能源交易这一新兴商业领域中的不稳定行为。为了识别由 P2P 和实时交易之间的价格差异产生的套利机会,提出了一种具有区间系数的双层风险约束随机规划 (BRSPIC)。在决策的第一阶段,采用各种方案来处理 DAM 价格的不确定性。在第二阶段,P2P 能源交易竞争由基于非合作领导者-追随者博弈的双层规划建模。在较低层次上最大化同行的社会福利的同时,MG 在较高层次上最大化其利润。为了更加贴近实时,第三阶段考虑了区间系数,以应对 RES 和负载以及 RTM 价格的不确定性。条件风险价值 (CVaR) 被强制应用于模型,以控制利润波动的风险。通过使用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT),BRSPIC 被转换为单级优化。然后,将其线性化并通过混合整数线性规划 (MILP) 求解器进行求解。通过在测试系统上评估所提出的模型,很明显,通过套利策略,MG 的利润增加了 3.1% 以上。通过考虑 CVaR,完全规避风险的决策会使 MG 的利润减少 27%,尽管这是一个非常保守的决策。
演讲者 1:Simon Hanslmayr 教授,格拉斯哥大学心理学和神经科学学院教授,Braingrade GmbH 的科学顾问。标题:欢迎致辞摘要:我们关注的想法、感觉或面部表情都是由分布式大脑网络中协调的神经放电模式产生的。需要精确地安排这种神经活动的时间来表示大脑网络中的信息并形成持久的记忆。神经振荡建立了这种精确的时间,这就是我选择研究振荡以了解大脑如何实现认知的原因。为此,我的研究主要集中在健康人群的注意力和记忆过程,但我也对这些过程如何影响临床人群感兴趣,例如患有精神分裂症或创伤后应激障碍 (PTSD) 的患者。为了研究人类的神经振荡,我的实验室使用了广泛的电生理学和成像方法,从整体尺度(如 EEG/MEG、fMRI、EEG-fMRI 组合)到局部尺度(如人类颅内 EEG 和单个单元记录)。除了将振荡与认知关联起来之外,我们还通过有节奏的感官刺激(即闪烁或调幅声音)、有节奏的经颅磁刺激 (rTMS) 和经颅电刺激 (TES) 从外部扰动大脑来研究振荡的因果作用,并研究此类振荡扰动对认知的影响。最后,我们通过计算模型整合两种数据流(即相关和因果)的结果。这些模型会做出特定的预测,我们会在相关和因果实验中对其进行测试。我采用这种多学科、多模式和多尺度方法的目的是详细描绘人类大脑如何感知、存储和检索信息。