XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemadhd
基于计算机的多动症儿童的多组件认知培训：试点研究
上个月的药物； （6）游戏成瘾的历史。书面知情同意书是从所有父母或监护人那里获得的，如果他们在基线筛查前8岁或以上，也从参与者自己那里获得了知情同意。父母和孩子被告知他们将被分配为两种认知培训之一，这项研究旨在比较这些培训对ADHD儿童认知发展的影响。参与者不知道
功能性神经网络揭示注意力缺陷多动症儿童的情绪处理差异
摘要 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，除了注意力不集中、活动过度或冲动之外，还使儿童难以处理面部情绪，从而与同龄人互动。在这里，我们通过锁相值 (PLV) 方法分析了患有这种疾病的儿童的神经网络。具体来说，我们确定了 22 名健康男孩和 22 名患有 ADHD 的男孩的 62 个 EEG 通道之间的相位同步水平，同时记录了观察愤怒、快乐、中性和悲伤面部情绪。我们基于伽马子带构建了神经网络，根据以前的研究，该子带对情绪刺激的反应最高。我们发现 ADHD 组的额叶和枕叶的功能连接显著 ( P 值 \ 0.01) 高于健康组。这些脑叶的功能连接越多，表明这些脑区神经元之间的相位同步性越高，这说明 ADHD 组大脑情绪处理中心存在一些问题。ADHD 组这些脑叶的最短路径长度也显著高于健康组（P 值 \ 0.01）。这一结果表明 ADHD 神经元网络的枕叶和额叶（分别负责大脑中的视觉和情绪处理）中信息传递和分离的效率较低。我们希望我们的方法能够帮助利用网络科学方法进一步深入了解 ADHD。
青年发火和注意力缺陷/多动症（ADHD）：简短的评论
四个关键领域，有多动症斗争的个人是学校，工作，社交环境和执行功能（Cunial，Casey，Bell，＆Kebbell，2018年； Gudjonsson，Sigurdsson，Sigfusdottir，＆Young，＆Young，2011; Young，Wells，＆Gudjonsson，＆Gudjonsson，2011）。首先，在学校里，患有多动症的儿童经常受到表现不佳，逃学和最终受教育程度低下的困扰。第二，类似于学校环境的观察，ADHD的个人通常在工作环境中努力表现良好，可能导致就业不足或失业和财务问题。第三，与多动症的亲朋好友的社会关系通常具有冲突和功能障碍。第四，患有多动症的人在大多数情况下都在决策和计划中挣扎。
注意力缺陷多动障碍（ADHD）的唤醒失调和执行功能障碍
注意力缺陷/多动症（ADHD）是一种异质性神经发育状况，它继续具有难以捉摸的病因学背景。许多现存的模型和理论历史上旨在解释导致多动症行为的许多因素。最公认的假设之一是执行功能障碍理论，将执行控制的减少与多巴胺能信号网络的结构和操作功能障碍相关联。然而，行政职能并不总是在多动症中受损，文献描述了其他症状通常报告表明，患有多动症的人似乎会遭受更普遍的赤字。最近引起了广泛关注的另一项现有研究系列，确定ADHD会使脑唤醒状态失调，这将解释其通常观察到的认知缺陷和行为症状，被描述为状态调节理论，该理论现已包括自主功能的度量。本文根据其经验证据，描述了一些重要方面，这些方面构成和挑战了这两个最有影响力的理论结构，即执行功能障碍和国家监管，这意味着需要重新评估用于分类个人并建立ADHD诊断的规范。在ADHD生物学和/或性能标记的研究中仍然存在大量有争议的结果，这可能是由于在同一诊断中的这种异质性和可变性所致。需要解决这些问题并建立新修订的ADHD诊断标准至关重要，因为治疗成功取决于准确识别基本的神经生理因素，以便在治疗中适当解决它们。
用新兴技术描述ADHD学习科学内容的学生的经历
摘要：新兴技术，例如虚拟现实，触觉和三维性，提供了新的机会，可以通过促进对虚拟存在的看法，在计算机生成的虚拟学习环境（VLE）中培养对虚拟存在的看法来调查科学现象。神经典型的学习者在VLE的科学学习研究中基本上是代表的，而神经差的学习者（例如ADHD的学生）更少。这项描述性案例研究试图解决有关神经散发学学生经验的缺乏，以及新兴技术，学习科学。具体而言，该案例描述了神经差异学习者在多大程度上体验了科学学习的VLE提供的能力，与他们的神经型同龄人相比，在：放大，在空间上定位和旋转对象，实时查看多个表示和抽象的过程，并通过多次试验来实时参与风险。使用工具（Zspace）评估并观察了五个中级学生（被诊断为ADHD），该工具（Zspace）结合了新兴技术以学习心脏解剖学和生理学。学生对虚拟存在和技术负担的说法进行了编码，并单独和集体计算了频率计数和百分比。结果发现，学生最描述的感觉（41％），对照（30％）和现实主义（26％）的结构（26％）的构造较少报道（3％）。此案例研究在使用新兴技术进行科学学习时，为神经差异学习者的需求提供了独特的见解。对心脏评估的分析发现，空间旋转和查看抽象过程的分数收益，查看多个表示的分数没有变化，并且空间取向的分数下降。
使用卷积神经网络进行 ADHD 分类的 fMRI 特征提取模型
生物医学智能为疾病和障碍的自动诊断提供了一种预测机制。随着计算生物学的进步，神经成像技术已广泛应用于临床数据分析。注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种精神障碍，其症状包括注意力不集中、冲动和多动，早期诊断对于预防不良后果至关重要。本研究通过评估多种特征提取方法，利用静息状态大脑的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据解决 ADHD 识别问题。比较应用基于种子的相关性 (SBC)、低频波动分数幅度 (fALFF) 和区域同质性 (ReHo) 的特征来获得特异性和敏感性。这有助于确定使用卷积神经网络 (CNN) 进行 ADHD 分类的最佳特征。使用 fALFF 和 ReHo 的方法的准确率为 67%，而 SBC 的准确率在 84% 到 86% 之间，灵敏度在 65% 到 75% 之间。
使用卷积神经网络进行 ADHD 分类的 fMRI 特征提取模型
生物医学智能为疾病和障碍的自动诊断提供了一种预测机制。随着计算生物学的进步，神经成像技术已广泛应用于临床数据分析。注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种精神障碍，其症状包括注意力不集中、冲动和多动，早期诊断对于预防不良后果至关重要。本研究通过评估多种特征提取方法，利用静息状态大脑的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据解决 ADHD 识别问题。比较应用基于种子的相关性 (SBC)、低频波动分数幅度 (fALFF) 和区域同质性 (ReHo) 的特征来获得特异性和敏感性。这有助于确定使用卷积神经网络 (CNN) 进行 ADHD 分类的最佳特征。使用 fALFF 和 ReHo 的方法的准确率为 67%，而 SBC 的准确率在 84% 到 86% 之间，灵敏度在 65% 到 75% 之间。
NeuroWizard：研究游戏化对患有 ADHD 的成年用户的 BCI 表现的影响
权利一般权利在公共门户网站上发布的出版物的版权和道德权利归作者和/或其他版权所有者所有，访问出版物的条件是用户必须承认并遵守与这些权利相关的法律要求。 - 用户可以为私人学习或研究目的从公共门户网站下载并打印任何出版物的一份副本。 - 您不得进一步分发该材料或将其用于任何盈利活动或商业收益 - 您可以自由分发公共门户网站上标识出版物的 URL”删除政策如果您认为本文档侵犯了版权，请联系我们提供详细信息，我们将立即删除对该作品的访问权限并调查您的索赔。
使用机器学习对患有 ADHD 的成年患者进行任务相关和静息状态脑电图分类
摘要 —注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种普遍的心理障碍，其特征是注意力缺陷和高度冲动，影响成人和儿童。本研究旨在评估任务相关脑电图 (EEG) 和静息状态脑电图在区分成年 ADHD 患者和健康对照者方面的有效性。机器学习技术用于根据脑电图特征对患者的状态进行分类。本研究的主要目的是确定在停止信号任务招募抑制过程中记录的任务型脑电图数据的分类性能是否优于静息状态脑电图数据。我们假设基于任务的脑电图数据包含与抑制控制相关的有价值的生物标志物，可用于检测 ADHD，而静息状态脑电图数据不具备这种有用的生物标志物。索引词 —ADHD、分类、机器学习、脑电图
将成人注意力缺陷多动障碍中的阿尔法振荡、注意力和抑制控制与脑电图神经反馈联系起来
成人 ADHD 中反复描述了异常的电振荡活动模式。特别是，已知在注意力集中期间会受到调节的 alpha 节律 (8 – 12 Hz) 以前曾被视为 ADHD 的候选生物标志物。在本研究中，我们要求成人 ADHD 患者使用神经反馈 (NFB) 自我调节自己的 alpha 节律，以检查 alpha 振荡对注意力表现和大脑可塑性的调节。25 名成人 ADHD 患者和 22 名健康对照者在静息状态和 Go/NoGo 任务期间接受了 64 通道 EEG 记录，在 30 分钟 NFB 疗程之前和之后，旨在降低（不同步）alpha 节律的功率。在不同条件和组之间比较 alpha 功率，并通过比较 NFB 前后的行为和 EEG 测量值来统计评估 NFB 的影响。首先，我们发现在基线和整个实验条件下，与对照组相比，我们的 ADHD 队列的相对 alpha 功率减弱了，这表明存在皮质过度激活的特征。两组在 NFB 期间都表现出显著且有针对性的 alpha 功率降低。有趣的是，我们观察到 ADHD 组的静息态 alpha 功率在 NFB 后增加（即反弹），这使 alpha 功率恢复到正常人群的水平。重要的是，只有在 ADHD 组中，Go/NoGo 任务期间 NFB 后 alpha 正常化的程度与个体运动抑制的改善（即减少委托错误）相关。总体而言，我们的发现提供了新的支持证据，表明 alpha 振荡与抑制控制有关，以及它们在皮质兴奋/抑制平衡的稳态调节中的潜在作用。