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消除运动引起的脑电图伪影
摘要 目的：脑电图 (EEG) 是一种非侵入性技术，使用放置在头皮上的电极记录皮质神经元的电活动。它已成为一种有前途的研究途径，超越了在静态条件下进行的最先进的 EEG 研究。EEG 信号总是受到伪影和其他生理信号的污染。伪影污染会随着运动强度的增加而增加。方法：在过去十年中（自 2010 年以来），研究人员已开始在动态设置中实施 EEG 测量，以提高研究的整体生态效度。许多不同的方法可用于从 EEG 信号中去除非大脑活动，并且没有明确的指导方针说明在动态设置中和针对特定运动强度应使用哪种方法。主要结果：目前，在运动研究中去除伪影的最常用方法是基于独立成分分析的方法。然而，伪影去除方法的选择取决于运动的类型和强度，这会影响伪影的特征和感兴趣的 EEG 参数。在非静态条件下处理 EEG 时，必须在实验设计阶段就特别小心。必须结合软件和硬件解决方案才能充分消除 EEG 测量中的无用信号。意义：我们根据运动强度提供了使用每种方法的建议，并强调了这些方法的优点和缺点。然而，由于目前文献中存在差距，需要进一步开发和评估运动过程中 EEG 数据中伪影的去除方法。
用于验证纤维束成像和评估伪影的物理和数字模型
纤维束成像广泛用于通过扩散加权磁共振成像 (dMRI) 在体内非侵入性地绘制白质束。与所有科学方法一样，无论是在基础神经科学领域还是在临床环境中，适当的验证都是成功应用纤维束成像的关键先决条件。众所周知，从局部扩散信号间接估计纤维束非常模糊且极具挑战性。此外，纤维束成像方法的验证因缺乏真实的基础事实而受到阻碍，这是由极其复杂的大脑微结构造成的，这种微结构无法通过非侵入性直接观察到，而大脑中庞大的长距离纤维连接网络的基础正是纤维束成像方法的实际目标。作为可用于验证的真实基础事实的体内数据的替代品，一种广泛且成功采用的方法是使用合成幻影。在这项工作中，我们概述了物理和数字幻影领域的最新技术，回答了以下指导性问题：“什么是 dMRI 幻影，它们有什么用处？”，“用于验证纤维束成像的理想幻影是什么样的？”和“研究界可以使用哪些幻影、幻影数据集和用于创建它们的工具？”。我们将进一步讨论使用 dMRI 幻影的局限性和机遇，以及该研究领域未来可能的发展方向。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) - 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影 - 第 1 部分
摘要。脑电图 (EEG) 记录经常受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动过程中记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效地去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，将来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）作为 ICA 的输入添加，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。仿真结果表明，ERASE 从 EEG 中去除 EMG 伪影的效果显著优于传统 ICA。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，研究人员收集了 8 名健康参与者移动双手时的 EEG 数据，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（使用真实 EMG 作为参考伪影时，平均可去除约 75% 的 EMG 伪影），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以显著分离 EEG 信号和 EMG 伪影，而不会丢失底层 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 在去除 EMG 伪影方面的有效性。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
碳酸镁形成二氧化碳的动力学...
目的：进行这项研究是为了评估Gutta-Percha和金属柱在锥形束计算机断层扫描（CBCT）扫描上产生的伪像的大小，并通过不同的管电流以及有或没有金属伪像还原（MAR）获得的。材料和方法：将牙齿插入干燥的人下颌骨插座中，并在根管仪器，根管填充物和金属后放置，并带有各种管子电流，并在有和没有MAR激活的情况下获得了CBCT扫描。通过灰色值的标准偏差（SD）和距牙齿各个距离处的对比度比率（CNR）评估了伪影幅度。数据。结果：在各个距离上，4 Ma的电流与SD较高的CNR相关，而CNR较高，高于8 mA或10 MA
采用酶促碎裂法制备文库所得的测序产物
DNA 片段化是基于杂交捕获的短读测序中文库制备过程中的一个基本步骤。迄今为止，人们一直使用超声波来制备适当大小的 DNA，但这种方法会导致大量 DNA 样本损失。最近，研究采用了依赖于 DNA 内切酶酶促片段化的文库制备方法来最大限度地减少 DNA 损失，尤其是在纳米量样本中。然而，尽管它们被广泛使用，但酶促片段化对所得序列的影响尚未得到仔细评估。在这里，我们对使用超声波和酶促片段化方法制备的相同肿瘤 DNA 样本的体细胞变异进行了成对比较。我们的分析显示，与通过超声波创建的文库相比，内切酶处理的文库中反复出现的人工 SNV/indel 数量要多得多。这些人工制品以基因组背景下的回文结构、测序读取中的位置偏差和多核苷酸替换为标志。利用这些独特的特性，我们开发了一种过滤算法，可以高特异性和灵敏度地区分真正的体细胞突变和人为噪声。噪声消除恢复了肿瘤样本中突变特征的组成。因此，我们提供了一种信息学算法来解决因内切酶介导的碎片化而产生的测序错误，这是本研究中首次强调的。