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视觉和视听语言的神经相关性...
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tendênciasatuais na pesquisa darelaçãoEntre糖尿病糖尿病e retinopatiadiabética：umaAnáliseAbraneSriase。 LuísClaudioMontes Silva，
摘要：糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病（DM）的令人衰弱的眼睛并发症，需要全面预防，诊断和治疗方法。本文分析了DR研究中的当前趋势，重点关注危险因素，诊断进展，治疗和预防策略以及这些发现的临床意义。危险因素，例如血糖控制，动脉高血压，DM持续时间和吸烟，被确定为DR的发病率和进展中的关键决定因素。对这些因素的严格控制在防止病情方面起着基本作用。在诊断领域，高级技术（例如光学相干断层扫描（OCT）和视网膜图像分析中的人工智能，都提高了DR诊断和监测的准确性和效率。眼远程医疗表现出了扩大获得眼科护理的机会，尤其是在资源有限的地区。在治疗DR时，抗血管生成疗法（如ranibizumab和Afflibercept）在治疗糖尿病性黄斑水肿（EMD）方面取得了长足的注意。激光光凝虽然仍然相关，但与最新疗法相比面临挑战。预防仍然是DR管理的基础，重点是患者教育，早期发现和控制风险因素。作为对RD进展的研究，必须将这些发现转化为有效的临床实践。卫生专业人员，研究人员和患者之间的合作对于改善受这种使人衰弱的眼睛并发症影响者的生活质量至关重要。
情感状态分类的表现，来自脑电图信号的视听刺激具有多种稳定学习
到小波函数。 在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。 特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。 对于每个样本，提取了512个功能。 在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。 从这些IMF中提取了76个功能。 在时频域中获得的功能数量到小波函数。在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。对于每个样本，提取了512个功能。在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。从这些IMF中提取了76个功能。在时频域中获得的功能数量
用于监督任务的一致视听警报
海上或航空监视系统允许从船舶和飞机恢复和融合信息（类型、位置、速度等）通过显示设备进行交通监控。在这两个领域，运营商的首要任务是通过预防和解决潜在冲突（碰撞风险、故障等）来保证安全。此外，检测异常行为并尽早识别相关威胁（灾难、非法或犯罪活动、污染、恐怖行为等）是所有监视运营商面临的主要挑战。为了执行监控任务，运营商依靠复杂的系统（主要是图形系统）在地图上表示所有流量并执行诸如过滤某些信息或选择元素以获取详细信息等操作 [17]。当系统中集成的一个或多个算法触发事件时，系统还包括视觉或听觉通知和警报 [1,17,22]。与大多数监控活动一样，一个主要问题是操作员的认知超负荷和负荷不足 [15,26]。这种认知负荷问题主要是由于多个屏幕上的信息碎片化，但也是由于任务的动态性质、视觉和听觉干扰以及中断。这种超负荷可能会导致失明或无意失聪 [4]，[20]，当用户过度关注界面上的元素时，这会阻止对视觉通知或声音警报的感知。另一方面，当交通平静时，认知负荷不足的现象会导致警惕性和注意力维持问题，这也会对监控质量产生负面影响，因为操作员可能会错过警报。我们的目标是通过关注冗余模式来重新思考监控声音警报的设计：我们的方法不是将视觉信息和声音警报视为与监控系统分离的实体，而是
糖尿病性cet酸病：在急诊室的多学科方法中对护理人员的看法。吉赛尔·洛斯蒂（Gisele Lotici），claudiohana carre�
目前，糖尿病（DM）成为公共卫生领域的主要挑战之一，这都是由于人口的高度患病率，这导致功能性残疾和死亡以及对与这种疾病有关的并发症的控制和治疗造成的重大财务负担。在与DM相关的并发症的背景下，糖尿病性固醇病（CAD）的发生，这是一种紧急临床状况，在受1型DM影响的个体中患病率更高的紧急临床状况被突出显示。CAD的特征是存在酮血症，代谢性酸中毒和高血糖。 考虑到临床紧急情况，本文的目的是报告护理居民的看法，即急诊室糖尿病性乳房患者的管理。 值得注意的是，在服务开始时，护士必须进行良好的体格检查，并与家人和/或负责任的个人和日常生活方式信息进行背心，因为早期行为对临床状况的结果产生了完全的影响。 关键词：糖尿病性酮症酸中毒，糖尿病，护理，紧急情况。CAD的特征是存在酮血症，代谢性酸中毒和高血糖。考虑到临床紧急情况，本文的目的是报告护理居民的看法，即急诊室糖尿病性乳房患者的管理。值得注意的是，在服务开始时，护士必须进行良好的体格检查，并与家人和/或负责任的个人和日常生活方式信息进行背心，因为早期行为对临床状况的结果产生了完全的影响。关键词：糖尿病性酮症酸中毒，糖尿病，护理，紧急情况。
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
在竞争性视听任务条件下，神经 α 振荡和瞳孔大小差异性地指示认知需求
图 1. 实验设计。A：试验设计。听觉和视觉刺激同时呈现。听觉间隙检测任务：参与者必须在白噪声 7 秒内检测到间隙（间隙可能发生在 4-6 秒的时间窗口内）。对于“困难”条件，间隙持续时间单独滴定至 75% 正确。对于“简单”条件，间隙持续时间加倍。多物体跟踪任务：参与者观看 16 个移动点，并被要求在移动点场景中跟随最初提示的（红色）点。7 秒后，点停止移动，三个点被标记为绿色，并标为 1、2 和 3。参与者必须决定三个点中的哪一个是提示点。参与者必须跟随一个（简单）或五个（困难）点。分析集中在 3-4 秒的时间窗口（间隙前窗口；此外，由于其反应缓慢，还关注 5-6 秒的瞳孔大小窗口）。 B：单任务会话（左）和双任务会话（右）的设计。在单任务会话中，参与者分别执行听觉和视觉任务（但始终呈现视听刺激）。在双任务条件下，参与者同时执行这两项任务。C：假设示意图。如果生理测量指标独立于模态来指示认知需求，则难度增加的影响在各种模态之间应该是相同的（左图）。或者，难度增加的影响可能在不同的感官模态之间有所不同（右图）。
许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应性。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应性：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮层调节特性的预测质量，最佳整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化对于解释大脑表征的重要性，并普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景。
一种基于深度学习的方法，使用音频分类诊断轻度创伤性脑损伤
轻度创伤性脑损伤 (mTBI 或脑震荡) 越来越受到关注，因为这种损伤在接触性运动中发病率较高，而且主观诊断方法 (纸笔) 也存在局限性。如果 mTBI 未被诊断出来，而运动员过早恢复比赛，则可能导致严重的短期和/或长期健康并发症。这表明提供更可靠的 mTBI 诊断工具以减少误诊的重要性。因此，需要开发可靠、高效的客观方法和计算稳健的诊断方法。在此初步研究中，我们建议从收集的参加橄榄球联盟的运动员的语音录音中提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 特征，无论这些运动员是否被诊断患有 mTBI。这些特征是在我们新颖的粒子群优化 (PSO) 双向长短期记忆注意力 (Bi-LSTM-A) 深度学习模型上进行训练的。在训练过程中几乎没有发生过拟合，表明该方法对于当前测试数据集分类结果和未来测试数据具有很强的可靠性。区分 mTBI 患者的敏感性和特异性分别为 94.7% 和 86.2%，AUROC 得分为 0.904。这表明深度学习方法具有强大的潜力，未来分类结果的改进将依赖于更多的参与者数据和 Bi-LSTM-A 模型的进一步创新，以充分确立该方法作为实用的 mTBI 诊断工具的地位。