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了解脑电图来源定位的有用性
基于EOM的审查，源本地化过程必须解决前进和反问题（图1）。1,3,5,6）远期问题是当前来源对头皮电势的期望，可以通过准确的头部模型来解决。1,3,5）脑组织的形状和传导分布强烈影响脑电图信号。因此，应使用个性化的MRI来构建确切的头部模型并实现更精确的源定位。4）反问题是指使用头皮电势测量值估算大脑中电流源的精确位置。1）解决此问题的一种方法是使用有关体积导体和发电机解剖结构的合理假设来设定局限性。已经引入了有关反问题的几个建议。1,2,4,5）尤其是作者描述了源分析模型的方法，例如偶极源定位和分布式源定位。从头皮脑电图记录的偶极子源定位可以通过计算当前偶极子的位置，方向和矩参数来估计位置源。4,7）然而，偶极子源定位需要先验假设大脑中的几个活动区域，假定有限数量的等效偶极子，并且可能会因缺失的偶极子而产生偏见。4,5）脑成像方法的最新发展导致了更复杂的选项，可以从头皮EEG信号中定位大脑来源，目前使用了几种分布式源定位方法。4,5,8）4,5）最受欢迎的分布式源模型是最低规范解决方案的修改算法，例如加权最小规范解决方案，低分辨率电磁断层扫描和局部自回旋平均值。
利用机器学习对手指数字配置进行脑电图解码
在本研究中，我们使用多变量解码方法来研究典型（计数和计数）和非典型手指数字配置 (FNC) 之间的处理差异。虽然先前的研究使用行为和事件相关电位 (ERP) 方法调查了这些处理差异，但传统的单变量 ERP 分析侧重于特定的时间间隔和电极位置，无法捕捉更广泛的头皮分布和 EEG 频率模式。为了解决这个问题，我们使用了监督学习分类器——支持向量机 (SVM)——来解码 ERP 头皮分布和 alpha 波段功率，用于计数、计数和非典型 FNC（整数 1 到 4）。SVM 用于测试是否可以从 EEG 数据中解码 FNC 中呈现的数字信息。使用准确率的大小和时间差异来比较三种类型的 FNC。总体而言，该算法能够预测 FNC 中呈现的数字信息，超出随机机会水平的准确度，ERP 头皮分布的准确率高于 alpha 功率。与计数和非规范配置相比，montring 的峰值准确度较低，这可能是由于处理 montring 配置的自动化导致四个数值量级（1 到 4）的头皮分布不太明显。与响应时间数据相似，montring 的峰值解码准确度时间（472 毫秒）比计数（577 毫秒）和非规范 FNC（604 毫秒）更早。结果支持 montring 配置被自动处理，有点类似于数字符号，并为处理不同形式 FNC 之间的差异提供了额外的见解。这项研究还强调了解码方法在 EEG/ERP 数字认知研究中的优势。
Janus是一个分配区域。案例报告
记录了其他发现。The laboratory tests, which included complete blood count, transaminases, blood glucose, urinalysis, C-reactive protein (CRP), vitamin B12, ferrokinetic profile, creatine kinase (CPK), thyroid-stimulating hormone (TSH), serology for hepatitis B, C, HIV, VDRL, extractable nuclear antibodies (ENA),抗磷脂抗体，胸部和长骨头X射线，头骨断层扫描和头皮真菌浮雕正常，而阳性的抗核抗体（ANA）在1：160中记录了带有斑点图案的阳性。aa的主要起源，通过皮肤病学进行了头皮活检，发现毛囊卵泡的数量减少，淋巴样炎性炎性菌丝在毛囊下部较低段周围（图。2和3），确认诊断。由于com-诺言的严重性
Tofacitinib在地衣Planopilaris
引言地衣planopilaris（LPP）是一种炎症状况，其特征是毛囊逐渐破坏，导致疤痕性脱发。1作为地衣平面的一种变体，它主要影响头皮，但偶尔会涉及其他身体部位。2 LPP在女性中更常见，通常从40至70岁开始，在儿童中很少见。3-6 LPP的病因仍然很少理解，尽管人们认为它具有自身免疫成分。7例LPP患者经常由于不可逆转的脱发和头皮不适而感到严重的心理困扰。8主要的治疗目标是防止脱发，减轻症状并保留现有的毛囊。9传统的治疗选择，包括皮质类固醇和免疫抑制剂，取得了有限的成功，强调了对更有效的临床治疗的需求。9
虚拟现实环境中的脑电图与恐高症的相关性
摘要 提出了一种基于脑电图 (EEG) 的三级恐高症分类系统。利用代表峡谷的虚拟现实 (VR) 场景，让受试者逐渐接触强度不断增加的恐惧诱发刺激。升降平台允许受试者达到三个不同的高度水平。使用心理测量工具初步评估恐高症的严重程度并评估恐惧诱导的有效性。对进行了三次实验的八名受试者进行了可行性研究。在暴露于诱发 VR 场景期间，通过 32 通道耳机获取 EEG 信号。探索了主要的 EEG 波段和头皮区域，以确定哪些区域受恐高症的影响最大。结果，伽马波段、其次是高贝塔波段和头皮额叶区域的影响最为显著。计算了三类恐惧分类任务的受试者内平均准确率。头皮额叶区域的结果尤其相关，使用五个 EEG 波段的绝对功率作为特征，平均准确率为 (68.20 ± 11.60) %。仅考虑额叶区域，最显著的 EEG 波段是高 beta 波段和 gamma 波段，准确率分别达到 (57.90 ± 10.10) % 和 (61.30 ± 8.43) %。顺序特征选择 (SFS) 通过为整个通道集选择 gamma 波段 (48.26 % 的情况) 和高 beta 波段 (22.92 % 的情况) 并实现 (86.10 ± 8.29) % 的平均准确率，证实了这些结果。
PHACE 综合征手册
如何诊断 PHACE 综合征？PHACE 综合征的鉴别是通过临床诊断进行的 - 这意味着没有任何一种体征或症状可以表明 PHACE 综合征的诊断。目前，尚无针对 PHACE 综合征的血液检测或基因检测。医生使用称为诊断标准的体征和症状组合来进行诊断（见表 1 和表 2）。大多数患有 PHACE 综合征的儿童在面部、头皮或颈部都有大型血管瘤。一项研究发现，31% 的面部或头皮上有大型婴儿血管瘤的儿童患有 PHACE 综合征。极少数情况下，手臂和/或躯干有大型血管瘤的儿童也可能患有 PHACE 综合征。头部和颈部有大型节段性血管瘤（见婴儿血管瘤部分）的儿童应接受全面评估，尤其是大脑、心脏、血管和眼睛。如果儿童有患 PHACE 综合征的风险，则应考虑进行某些测试和检查。
通过完全卷积网络基于Imaged-EEG信号的自动癫痫发作检测
癫痫发作检测是需要手动干预训练有素的专家的癫痫病中的常规过程。此过程可能广泛，效率低下且耗时，尤其是对于长期记录。我们提出了一种自动方法，使用IMAING-EEG表示脑信号来检测癫痫发作。为了实现这一目标，我们分析了来自两个不同数据集的EEG信号：CHB-MIT头皮EEG数据库和包括头皮和颅内记录的癫痫项目。我们使用完全卷积神经网络自动检测癫痫发作。对于我们的最佳模型，对于CHB-MIT数据集，我们的平均准确性和特异性值分别为99.3％和99.6％，癫痫患者的相应值为98.0％和98.3％。对于这些患者，颅内电极和头皮含量分别提高了平均准确性和特异性值，分别为99.6％和58.3％。关于其他指标，我们的最佳模型达到62.7％的平均精度，召回58.3％，CHB-MIT记录的F量为59.0％，AP为54.5％，相对较低的epilepsiae数据表的性能较低。对于两个数据库，对于92％的CHB-MIT患者，每小时的误报次数达到的值小于0.5/h，而80％的癫痫患者的误报量小于1.0/h。与最近的研究相比，我们的轻量级方法不需要对预选特征的任何估计，并且表现出高表现，并且在临床实践中引入这种自动方法的可能性很有可能。
带加权的多主体无监督迁移...
运动想象信号由用户生成，在基于脑电图的系统中，该信号记录在头皮上；然而，头皮上记录的信号不仅取决于所涉及神经元的位置，还取决于神经元树突的方向，这会影响电流的方向 [6]。因此，不同用户的 MI 信号会有所不同，为一个用户训练的分类器不能轻易用于另一个用户 [7]，[8]。即使对于同一个用户，也常常需要频繁重新校准，以适应生成的运动想象信号中可能出现的漂移 [9]，[10]。有许多迁移学习尝试使用现有数据以无监督的方式为新用户训练分类器，即使用新用户的未标记校准数据 [11]。在这些方法中，子空间对齐 [12] 找到了一种线性映射来将特征从源域适配到目标域，但是，它不使用源域中的可用标签。
一种线性可扩展的多伪影去除方法，用于改进基于上肢脑电图的运动想象解码 Mojisola Grace Asogbon 1,2 , Oluwa
图 1：使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意：A= 耳垂，C = 中央，Pg = 鼻咽，P = 顶叶，F = 额叶，Fp = 额极和 O = 枕叶。