脑电图(EEG)和功能磁共振成像(fMRI)是两种常用的非侵入性技术,用于测量神经科学和脑部计算机接口(BCI)中的大脑活动。虽然脑电图具有较高的时间分辨率和低空间分辨率,但fMRI具有高空间分辨率和低时间分辨率。在这篇综述中,我们专注于在神经反馈(NF)中使用脑电图和fMRI,并讨论结合两种方式的挑战,以提高人们对大脑活动的了解并实现更有效的临床结果。已经开发出高级技术来同时记录脑电图和fMRI信号,以便更好地了解两种方式之间的关系。然而,脑过程的复杂性和脑电图和fMRI的异质性质在从组合数据中提取有用的信息时面临着挑战。我们将调查现有的EEG-FMRI组合和最近利用NF EEG-FMRI的研究,从而强调了实验和技术挑战。我们还将确定该领域的剩余挑战。
神经反馈 (NF) 允许通过返回从大脑活动测量中实时提取的信息来对自己大脑活动的特定方面进行自我调节。这些测量通常通过单一模态获得,最常见的是脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI)。EEG-fMRI-神经反馈 (EEG-fMRI-NF) 是一种新方法,它同时提供基于 EEG 和 fMRI 信号的 NF。通过利用这两种模态的互补性,EEG-fMRI-NF 为定义双模态 NF 目标开辟了新的可能性,这些目标可能比单模态目标更强大、更灵活、更有效。由于 EEG-fMRI-NF 允许反馈更丰富的信息,因此出现了一个问题,即如何同时表示 EEG 和 fMRI 特征,以便让受试者实现更好的自我调节。在这项工作中,我们建议在单个双模态反馈(集成反馈)中表示 EEG 和 fMRI 特征。我们介绍了两种用于 EEG-fMRI-NF 的整合反馈策略,并通过组间设计比较了它们对运动想象任务的早期影响。BiDim 组 (n=10) 获得了二维 (2D) 反馈,其中每个维度都描绘了一种模态的信息。UniDim 组 (n=10) 获得了一维 (1D) 反馈,通过将两种类型的信息合并为一个,进一步整合了这两种信息。UniDim 组的在线 fMRI 激活明显高于 BiDim 组,这表明 1D 反馈比 2D 反馈更容易控制。然而,BiDim 组的受试者产生了更具体的 BOLD 激活,右上顶叶的激活明显更强 (BiDim > UniDim,p < 0.001,未校正)。这些结果表明,2D 反馈鼓励受试者探索他们的策略以招募更具体的大脑模式。总而言之,我们的研究表明,1D 和 2D 集成反馈是有效的,但似乎也是互补的,因此可用于双模 NF 训练计划。总之,我们的研究为开发灵活有效的双模 NF 范式铺平了道路,这些范式充分利用双模信息并适用于临床应用。
数字双胞胎范式是一项非常有前途的技术,可以应用于各种领域和应用程序。但是,它缺少用于分类和定义用例的统一框架。本文的目标是解决确定的差距。使用现场研究和自下而上的方法,它旨在对工业数字双胞胎的各种用途进行分类,以帮助正式化概念并合理地通过一系列工业领域的采用。该研究是基于采用基本理论原理从各种垂直领域收集用例的迭代过程。提取,合成,分组和抽象的使用情况方案,以开发可操作的用例分类框架。本文介绍了由此产生的分类法,并通过详细说明实际工业用例(包括其价值主张和应用领域)来说明它。对用例的收集,分类和分析导致对数字双胞胎学术和工业定义中提出的共同方面进行了研究。的目标是将这些方面结合在一起,成为务实而统一的定义,未来工业联盟(AIF)委员会汇聚在一起。这项工作的主要贡献包括从共同的工业和学术角度提出提议,(i)第一个独立于领域的数字双胞胎用例的系统收集,(ii)分析和分类数字双胞胎用例及其需求的综合框架,以及(iii)对工业数字化的共识,以贡献这种结构性的构图和标准化,以实现这种结构化和标准化。
1 里尔大学,法国国立科学研究院,法国国家健康与医学研究院,里尔临床医学院,UMR9020-U1277—CANTHER—癌症异质性可塑性和治疗耐药性,F-59000 里尔,法国;marine.goujon@univ-lille.fr (MG);justine.woszczyk@gmail.com (JW);kelliii@hotmail.fr (KG);thomas.sw@hotmail.fr (TS);sandy.fellah@univ-lille.fr (SF);jeanbaptiste.gibier@chru-lille.fr (J.-BG);isabelle.vanseuningen@inserm.fr (IVS);romain.larrue@univ-lille.fr (RL);christelle.cauffiez@univ-lille.fr (CC);viviane.gnemmi@chru-lille.fr (VG); sebastien.aubert@chru-lille.fr (SA); nicolas.pottier@univ-lille.fr (NP) 2 CHU Lille, Service d'Anatomo-Pathologie, F-59000 Lille, France 3 CHU Lille, Service de Toxicologie et Génopathies, F-59000 Lille, France * 通讯地址:michael.perrais@inserm.fr;电话:+33-3-20-29-88-62 † 这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
神经反馈 (NF) 训练是一种很有前途的预防和治疗方法,可预防和治疗大脑和行为障碍,背外侧前额叶皮层 (DL-PFC) 是一个相关的研究区域。功能性近红外光谱 (NIRS) 最近已应用于 NF 训练。然而,这种方法对脑外血管化高度敏感,这可能会对皮质活动的测量造成偏差。在这里,我们通过评估生理混杂因素在不同信号过滤条件下通过短通道离线校正对 NF 成功的影响,检查了针对 DL-PFC 的 NF 训练的可行性及其特异性。我们还探讨了个人心理策略是否会影响 NF 成功。30 名志愿者参加了一次 15 次 NF 试验,他们必须提高双侧 DL-PFC 的氧合血红蛋白 (HbO2) 水平。我们发现,0.01–0.09 Hz 带通滤波比 0.01–0.2 Hz 带通滤波更适合突出显示仅限于 DL-PFC 中的 NF 通道的大脑激活。保留 15 次最佳试验中的 10 次,我们发现 18 名参与者(60%)成功控制了他们的 DL-PFC。使用短通道校正后,这一数字下降到 13 名(43%)。一半的参与者报告了积极的主观控制感,而“欢呼”策略似乎对男性更有效(p < 0.05)。我们的结果显示,在一次会话中 DL-PFC fNIRS-NF 就成功了,并强调了考虑皮质外信号的价值,这会对 NF 训练的成功和特异性产生深远影响。
该计划是拜登-哈里斯政府为应对数十年来一直存在的、并因 COVID-19 大流行而进一步加剧的食品系统挑战所做的努力的一部分。这些投资将帮助建立基本的加工和供应链基础设施,最终为农民提供更多机会和更公平的价格,让人们更容易获得更健康的食品,并有助于消除食品供应链中的瓶颈。食品供应链担保贷款计划通过食品供应链担保贷款计划,美国农业部将与贷款机构合作,担保高达 4000 万美元的贷款,帮助符合条件的实体扩大肉类和家禽加工能力,并为其他食品供应链基础设施提供资金。贷款人可以向符合条件的合作社、公司、营利性组织、非营利组织、部落社区、公共机构以及农村和城镇地区的人们提供贷款。美国农业部农村发展部 (RD) 将管理这些贷款。资金可用于:
PSE&G有9个PJM项目正在进行中,100%的项目按计划进行所有PSE&G相关工作。这些项目包括835兆瓦的存储空间和12MW的太阳能生成。PSE&G还知道提交给PJM的八个项目,等待PJM的指示开始研究过程。这些项目包括大约1700兆瓦的太阳能,存储和海上风。(截至1/30/25)与其过去对PJM互连请求的支持一致,PSE&G希望按时向PJM提供所有必要的研究。(请参阅下表和来源:序列服务请求状态)
那么,家养蚕蛾和红蚕蛾诱导休眠的机制究竟有何不同呢?为了研究这一问题,该研究小组利用基因组编辑技术(TALEN系统)创建了蚕蛾温度传感器的KO品系。人们认为这种品系无法检测与休眠诱导有关的胚胎阶段的温度,但发现休眠是由幼虫日照长度条件决定的,与红蚕蛾类似。换言之,休眠卵是在短日照条件下产下的,非休眠卵是在长日照条件下产下的。
在大脑发育的关键时期,神经元的可塑性会在整个生命过程中保持下去。因此,可塑性是大脑发育和学习的基础。可塑性可以通过阅读、音乐、艺术、体育、学习等认知要求高的活动来刺激。与更传统的方法(包括在临床环境中)相比,大脑学习新事件的能力可以得到进一步刺激或增强,这要归功于涉及反复执行精确设计的行为协议的特定训练。这些行为协议通常源自实验室环境,它们在开放环境中的可用性通常通过将它们嵌入到有趣的资源(包括所谓的严肃游戏)中来提高。这些行为协议的一个子系列将行为训练与对生理特征(例如心率(生物反馈)或皮质产生的信号(神经反馈))的实时定向控制相结合,以便参与者可以学会将这种反馈与他们正在产生的行为联系起来。具体来说,神经反馈是一种基于向参与者(无论是患者还是健康志愿者)提供在产生特定行为过程中的大脑功能信息的方法(图 1)。反馈给参与者的这些信息可以是与感兴趣的行为有因果关系的特定大脑区域的直接激活水平,也可以是反映更具体大脑功能的更精细的信息,例如功能连接测量或解码的大脑状态或认知信息。神经反馈已被证明可以触发积极的行为结果,例如缓解广告症状或改善特定的认知功能。这些积极的行为结果依赖于大脑可塑性机制和受试者终生学习的能力。因此,神经反馈被认为是一种
Golbarg M. Roozbahani 1,2, †, Patricia Colosi 3, †, Attila Oravecz 4,5,6,7, †, Elena M. Sorokina 3, Wolfgang Pfeifer 1,2, Siamak Shokri 1, Yin Wei 1, Yin Wei 1, Yin Wei 7,9 , Marcello Deluca 10, Gaurav Arya 10, LászlóTora4,5,6,7, *,Melike Lakadamyali 3,11,12, *,Michael G. Poirier 1,8,13, *和Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Castro 2,8, *Golbarg M. Roozbahani 1,2, †, Patricia Colosi 3, †, Attila Oravecz 4,5,6,7, †, Elena M. Sorokina 3, Wolfgang Pfeifer 1,2, Siamak Shokri 1, Yin Wei 1, Yin Wei 1, Yin Wei 7,9 , Marcello Deluca 10, Gaurav Arya 10, LászlóTora4,5,6,7, *,Melike Lakadamyali 3,11,12, *,Michael G. Poirier 1,8,13, *和Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Carlos E. Castro 2,8, *