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脑电波：一种无创刺激脑部节律的灵活方法
尽管许多研究表明多种疾病中的脑部节奏异常，但靶向深脑区域的有限手段却限制了驱动大脑节奏的治疗潜力。因此，我们开发了一种无创的毫秒精确的感觉刺激，以驱动脑节律。在这里，我们首次介绍了新开发的开源软件和指令，用于建筑，测试，调试，并使用脑电波（大脑广谱音频/视觉曝光）刺激。我们证明了多种物种和不同实验环境之间的脑电波刺激。这些方法构成了一种可自定义的，开源，可访问和无创的技术，可刺激脑振荡，从而有因果测试节奏的大脑活动如何影响脑功能。
BrainWAVE：一种跨物种非侵入性刺激脑节律的灵活方法
BrainWAVE：一种跨物种无创刺激脑节律的灵活方法 缩写标题 BrainWAVE：无创刺激脑节律 作者及所属机构 Matthew K. Attokaren †1 、Nuri Jeong †1,2 、Lou Blanpain 1,2 、Abigail L. Paulson 1 、Kristie M. Garza 1,2 、Ben Borron 1 、Michael Walelign 1 、Jon Willie 3 、Annabelle C. Singer* 1,2 1. 佐治亚理工学院和埃默里大学库尔特生物医学工程系，美国佐治亚州亚特兰大 2. 埃默里大学神经科学研究生课程，生物和生物医学科学研究生部，美国佐治亚州亚特兰大 30322 3. 华盛顿大学神经外科、生物医学工程、精神病学、神经科学和神经病学，密苏里州圣路易斯 63110 †同等贡献 作者贡献 MKA、LB、ALP、KMG、BB、MW 和 ACS 设计研究、开发方法并贡献未发表的试剂/分析工具；MKA、ALP、LB、KMG、BB、NJ、JW 收集并分析数据；MKA、NJ、ACS 构思并撰写手稿；所有作者阅读并编辑手稿；JW 和 ACS 指导研究。 * 通讯地址为 asinger@gatech.edu 图表数量：5
基于IMF的MF和HS能量特征F5的能量信息，以及使用HHT
摘要：本研究的目的是以边际频率（MF）和Hilbert Spectrum（HS）的形式提取能量特征分布，以固有模式函数（IMF）域（基于基于Hilbert – Huang huang thime）的实际运动（AM）基于移动（AM）基于运动（AM）的（AM）基于运动图像（MI）的电脑（EEG）信号（HILBERT-HUANG TEMISTIC）（HHT）的频率（HHT）。因此，探索了Delta（0.5-4 Hz）节奏中的F5和F6 EEG信号TF能量特征分布。我们提出了基于IMF的功能（RF）基于IMFRFERDD（IMFRF能量验证的分布密度），IMFRFMFERDD（IMFRF MF能量验证的分布密度）和IMFRFHSERDD（IMFRF HS Enperion Refere for Speption MIM MIM MIM MIM MIME）的参数and HHH HH HH HH HH三角洲节奏的信号。AM和MI任务涉及同时开放的第一个和脚，以及同时关闭的第一和脚。提取八个样本（总计32个），持续时间为1000毫秒，以分析f5am，f5MI，f6am和f6mi EEG信号，这些信号分解为五个IMF和一个RF。IMF4的最大IMFRFERDD值分别为F5AM，F5MI，F6 AM和F6MI的3.70、3.43、3.65和3.69。在增量节奏中，IMF4的最大IMFRFMFERDD值分别为21.50、20.15、21.02和17.30，分别为F5AM，F5MI，F5MI，F6AM和F6MI。此外，IMF4的最高平均IMFRFHSERDD值为39,21、39.14、36.29和33.06，时间间隔为500-600、800-900、800-900、800-900，以及F5am，f5am，f5mi，f5mi，f6am和f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，f6mi，fymi，f6mi，f6mi，flymi，f6m和f6mi，f6m和f6mi，500–600 ms。这项研究的结果，促进我们对F5MM，F5MI，F6MM和F6MI的有意义的特征信息的理解，从而使基于MI的大脑计算机界面辅助设备为残疾人设计。
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。
时钟基因和昼夜节律在肾细胞癌中的作用：最新证据和治疗后果
1 马切拉塔医院肿瘤科，Via Santa Lucia 2, 62100 马切拉塔，意大利 2 拉蒙尼卡哈尔医院肿瘤内科，28029 马德里，西班牙 3 卡梅里诺大学制药与健康产品科学学院，62032 卡梅里诺，意大利 4 科罗拉多大学安舒茨医学院，奥罗拉，CO 80045，美国 5 博洛尼亚大学 IRCCS 医院肿瘤内科，Via Albertoni-15, 40138 博洛尼亚，意大利 6 帕尔马大学医学与外科系，43121 帕尔马，意大利 7 罗斯班克肿瘤内科中心，129 Oxford Road, Saxonwold，约翰内斯堡 2196，南非 8 比勒陀利亚大学健康科学学院免疫学系，Doctor Savage Road 和 Bophelo Road 拐角处，比勒陀利亚 0002，南非 9 马德里 MD 安德森癌症中心肿瘤内科，28033 马德里，西班牙 * 通讯地址：sebabuti@libero.it 或 sebastiano.buti@unipr.it；电话：+39-0521-702314；传真：+39-0521-995448
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
初级运动皮层中的爆发何时重要？研究与运动状态相关的 Beta 节律间歇性变化
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2022 年 12 月 1 日 Rhythm AI Ltd. Linda D'Abate 副总裁...
贸易/设备名称：STAR Apollo™ 测绘系统 法规编号：21 CFR 870.1425 法规名称：可编程诊断计算机 监管类别：II 类 产品代码：DQK 日期：2022 年 10 月 27 日 收到日期：2022 年 10 月 28 日 亲爱的 Linda D'Abate： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中规定的使用指征而言），或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以销售该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等同性判定并不意味着 FDA 已确定您的设备符合该法案或任何联邦法规的其他要求。
从高密度大脑节奏中预测鼓节拍
夹带是一个系统与另一系统的相匹配的现象。人类神经活动已显示出与外听性刺激产生共鸣。当我们欣赏音乐时，带有听觉信号的大脑反应引起了共鸣。音乐认知的症结是基于具有内在神经频率的音乐频率的共鸣。也已经证明，在听音乐的同时，神经活动在跨参与者之间进行了同步，这是由高主体间相关性显示的。在这项工作中，我们使用这一事实来预测参与者对脑电图对drumbeat的反应的听力。我们还测试了是否可以在较小的数据集上训练并使用数据集的其余部分进行测试。我们将频率 *通道图构成，并将其馈送到CNN模型中，以预测60-20-20（火车-DEV检验）数据拆分协议的分类精度为97％的Drumbeat，而20-20-60数据拆分的精度为94％。我们还获得了100％的分类精度，用于预测两个数据拆分协议的参与者。
语音，节奏和大脑
枢纽的运动，尤其是下颌，建立了语音信封能量波动的上和下限。这些缓慢的关节运动在很大程度上与被称为“音节”的语言元素相吻合。尽管音节可能仅包含一个单个语音段（例如“ A”）或多达七个（例如“强度”），但大多数音节仅包含两个或三个（Greenberg，1999）。尽管音节的平均持续时间约为美国英语（Greenberg，1999年）和日语165毫秒（Arai and Greenberg，1997），但它们的长度可能从约100毫秒到约330毫秒。这种持续性属性对于下一个讨论很重要，因为它们也可以用“调制频率”来表达，这是代表一系列时间尺度上语音节奏的关键定量指标，并且在语音清晰度上也很重要（可以解码和理解在短语，句子，句子，或更长的句子中使用的单词）。