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感觉运动网络中的脑电图β带振荡反映了肌萎缩性侧向硬化症中运动症状的严重程度
B.神经促疾病中网络功能障碍的神经生理标记。神经图像临床。2019; 22：101706。 doi：10.1016/j.nicl.2019.101706 4。Dukic S，McMackin R，Buxo T等。肌萎缩性侧硬化症中有图案的功能性净工作破坏。嗡嗡的脑玛普。2019; 40：4827-4842。 doi：10.1002/hbm.24740 5。Nasseroleslami B，Dukic S，Broderick M等。 （2019）脑电连通性的特征增加与肌萎缩性侧向硬化症中结构MRI的变化相关。 Cereb Cortex N Y n。 1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络Nasseroleslami B，Dukic S，Broderick M等。（2019）脑电连通性的特征增加与肌萎缩性侧向硬化症中结构MRI的变化相关。Cereb Cortex N Y n。 1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络Cereb Cortex N Y n。1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。测量网络
巴西累西腓寨卡病毒相关小头畸形儿童的早期癫痫：特征、脑电图发现和治疗
摘要 目的：估计出生后 24 个月内寨卡病毒相关小头畸形儿童癫痫的发病率；描述相关临床和电图表现；并总结治疗反应。方法：我们对一批在 2015-2016 年巴西寨卡病毒 (ZIKV) 流行期间出生的儿童进行了随访，这些儿童患有先天性小头畸形，并且神经影像学和/或实验室检查有先天性寨卡病毒感染的证据。在出生后 3、6、12、15、18、21 和 24 个月进行神经系统评估。在出生后 24 个月内进行了连续脑电图检查。结果：我们评估了 91 名儿童，其中 48 名为女孩。在本研究样本中，出生后 24 个月内癫痫的累积发病率为 71.4%，主要癫痫类型是婴儿痉挛 (83.1%)。癫痫发作的最高发病率发生在3至9个月龄之间，直到15个月龄之前，这种风险仍然很高。婴儿痉挛的发病率在4至7个月龄之间达到峰值，随后在12个月龄后，局灶性癫痫的发病率增加。所有儿童都有神经影像学结果，100％为异常。在接受计算机断层扫描评估的74名儿童中，78.4％的儿童被诊断出皮质异常，在接受磁共振成像评估的53名儿童中，100％的儿童被诊断出皮质异常。总体而言，65名患有癫痫的儿童中只有46.1％对治疗有反应。
基于脑电图源重建的结构磁共振图像的自动头组织建模
摘要在过去几年中，脑电图分析（EEG）记录的技术进步已允许以前所未有的精度和可靠性研究人脑中的神经活动和连通性。准确的脑电图源重建的关键要素是构造现实的头部模型，其中包含了有关电极位置和头部组织分布的信息。在本文中，我们介绍了MR-TIM，这是一种来自结构磁共振（MR）图像的头部组织建模的工具箱。工具箱由三个模块组成：1）图像预处理 - 原始MR图像被授予并准备进一步分析； 2）组织概率映射 - 模板组织概率图（TPM）在单个空间中是由MR图像产生的； 3）组织分割 - 整合了所有TPM的信息，以使MR图像中的每个体素都分配给特定的组织。Mr-Tim产生了高度逼真的3D口罩，其中五个与大脑结构（脑和小脑灰质，脑和小脑白质以及脑干）以及其他七个与其他头部组织（脑脊髓液，脾和紧凑的骨骼和紧凑的骨骼，眼睛，肌肉，肌肉，肌肉，脂肪和皮肤）有关。我们的验证是根据在健康志愿者和患者中收集的MR图像以及来自开源存储库的MR模板图像进行的，这表明MR TIM比全面组织分割的替代方法更准确。我们希望Tim先生在头部建模中提高精度，将有助于将脑电图作为脑成像技术的广泛使用。
静止状态脑电图脑活动在新生儿可以预测年龄，并且表明神经发育结果
目的：脑电图（EEG）可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异，称为脑年龄差距，可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途，用于估计新生儿的脑年龄间隙，因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法：我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展（BSID）结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后，我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果：在两个测试数据集中，仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟，模型生成准确的年龄预测：平均绝对误差= 1.03周（p值= 0.0001）和0.98周（pValue = 0.0001）。在一个测试数据集中，在9个月的随访BSID结局中，严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异：平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周（p-value = 0.04）。结论：这些发现表明，深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性，并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显：新生儿大脑年龄间隙的幅度，仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算，可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
脑电神经反馈训练可以降低有意识的运动控制并提高单任务和双任务心理运动表现
摘要 人们认为，人类的运动控制可以通过重复而实现自动化，从而促进一致执行并降低双任务成本。然而，疾病或常规运动模式的限制等意外情况会促进有意识的运动控制，从而降低运动熟练程度并使双任务情况更加困难。本实验评估了脑电图神经反馈训练是否可以减少有意识的运动控制的不利影响。25 名参与者在单任务和双任务（步行 + 连续七次）条件下，在 30 分钟的神经反馈训练之前和之后，戴着腿部支架完成了计时起立行走任务以解除其常规运动的自动化。在三次实验室访问中，医生开了三种不同类型的神经反馈。我们假设，与相反（增加中枢 EEG α 功率）或假神经反馈训练相比，降低辅助运动区上方头皮部位中枢 EEG α 功率的训练将有利于提高表现。结果显示，当参与者接受降低中枢脑电图 α 功率的训练时，他们在单任务和双任务的两个方面的表现在前测到后测之间都有所提高。相反或假神经反馈训练没有好处。中介分析显示，双任务运动表现的改善是由认知表现的改善所介导的。这表明神经反馈方案是有益的，因为它有助于减少对运动任务的有意识控制。这些发现可能对康复和高性能（例如精英运动）领域具有重要意义；神经反馈可以用来帮助缓解个人在有意识地进行运动控制时可能出现的问题。
醒来和睡眠期之间意识率延长的患者的脑电图差异
结果：1。MC中的分形维度（Higuchi的分形维度（HFD））往往高于所有阶段VS/UWS患者的分形维度（HFD），仅在醒来阶段存在显着差异（P <0.05）。醒来阶段的HFD与CRS-R评分呈正相关，并以88.3％的诊断精度表现出最高的诊断精度。与VS/UWS中的Teager-Kaiser能量运营商（TKEO）在MCS中的患者水平也更高，在NREM2阶段（p <0.05）中，与CRS-R-R分数和诊断精度为75.2％，在NREM2阶段中显着。MCS患者中的δ -band功率频谱密度[PSD（δ）]低于VS/UWS中的患者，在唤醒阶段明显如此明显（P <0.05），并且与CRS -R分数呈负相关，诊断精度为71.5％。
单侧手指运动过程中的镜像视觉反馈与皮质脑电图躯体运动型alpha Rhythms
抽象使用镜子足够定向，另一只手的运动与另一只手诱导了运动的液化。在这里，我们检验了以下假说：这种镜像现象可以由脑脑摄影（EEG）事件相关的dengronic/同步（ERD/ERS）的基础（EEG）中央alpha节奏（ERD/ERS）（约10 Hz）作为神经物理学的相互作用，以及在糖果中的神经物理学测量，以及在糖果群体之间的相互作用，并在糖果中的互动量。 执行。十八位健康的右手男性参与者在没有镜子（M-）条件下进行了标准听觉触发的单侧（右）或双侧手指运动。在镜子（M +）条件下，在镜子前面进行单侧右手指运动，以诱导同时左手手指运动的幻觉。EEG活性记录在64个头皮电极中，并使用与事件相关的EEG时期进行计算αERD。在M-条件下，在双侧运动中观察到双侧突出的中央αERD，而在单侧右运动中，左中央alpha ERD和右中央alpha ers均观察到。相反，M +条件显示出明显的双侧和广泛的alpha erd dur-
在对抗环境中远程操作无人机引导一群无人地面车辆时的脑电图工作量指标
心理负荷是指由于任务对个体施加心理需求而导致的心理资源耗竭。当任务难度增加时，由于可用的认知资源减少，心理负荷也会增加。研究表明，当个体承受高认知负荷且认知负荷接近个体的认知能力时，容易做出次优决策和出现人为错误。在任务需求没有增加的情况下，长时间的心理活动也会导致认知资源耗竭（Kamzanova 等，2014）。低负荷也会导致错误，这是由于无聊以及环境影响因素导致人类分心于主要任务的可能性。人类的资源是有限的（包括体力和脑力），因此，将这些资源优化用于特定的任务集可能会产生更好的结果。然而，由于人口统计因素（性别、年龄、种族）、内在动机、情绪状态（快乐、悲伤、焦虑等）、以往经验以及因心理能力、教育和技能不同的问题解决策略等诸多因素，很难在工作环境中理解这些人类局限性。例如，两个操作员对完成一项任务的难度可能会有不同的看法；操作员 A 可能一开始认为任务很难，但后来找到了解决任务的好策略，而操作员 B 可能会发现任务极其困难，从而灰心丧气，最终无法完成任务。由于人力资源有限，当一项任务需要更多资源时，就会出现问题（ Maior 等人，2014 年）。在许多领域，处理信息、对不同环境做出反应以及做出准确决策的能力至关重要。例如，空中交通管制员 (ATC) 通常在对认知要求极高的环境中工作，长时间工作，并且承受压力 (Dasari et al., 2017)。这种情况可能导致认知资源耗尽，从而导致绩效下降。另一个明显的例子是重症监护室的医生和护士，他们面临大量工作，需要迅速采取行动，并在长时间紧张工作后保持警惕。在这种情况下，错误和标准下降意味着患者护理的质量和安全可能受到危害 (MacPhee et al., 2017)。因此，显然有必要测量心理工作量以确定个人在完成任务时认知需求的变化，这可能有助于减少错误、任务失败和事故，从而提高和保持更长时间的绩效。已经提出了许多用于测量心理工作量的指标。在文献中，这些指标可以分为两大类：主观指标和客观指标。主观指标基于操作员的意见、问卷答案和访谈。一种常用的主观评估操作员心理负荷的技术是 NASA 任务负荷指数 (NASA-TLX)（Hart 和 Staveland，1988）。该方法使用六个维度：心理需求、身体需求、时间需求、绩效、挫折程度和努力程度，每个维度都有 10 分或 20 分的量表。然后计算出总体评分，即所有六个评分的加权平均值。其中一种
香气对健康大学生解决问题活动期间脑电图波和血压的影响：跨部门
结果：该研究包括55名大学生（38名男性，17名女性），平均年龄为19.46±1.004岁。脑电图的变化，包括α波（n = 55），解决问题活动期间的β波（n = 55）和暴露于薰衣草香气期间的theta波（n = 55）。使用Fischer的OXACT检验分析了EEG的变化，结果具有统计学意义（P值<0.001）。在香水暴露期间收缩压（SBP）的平均值±标准偏差（SD）（110±11.82 mmHg）与解决难题（123.44±15.97 mmHg）的平均值（p value = 0.048*）明显降低（123.44±15.97 mmHg）。在香水暴露期间（74.44±11.27 mmHg）与解决难题（74.40±12.92 mmHg）的平均舒张压（DBP）的平均值（DBP）略高，但并不统计学意义（p-value = 0.516）。
多功能V型CRISPR效应器及其应用前景
基于共同脑电图（EEG）的非侵入性大脑 - 计算机界面（BCI）仅限于特定的仪器位点和频带。这些BCI诱导认知任务的某些目标脑电图特征，识别它们并确定BCI的性能，并使用机器学习来提取这些脑电图特征，从而使它们非常耗时。此外，存在使用BCI的神经居住的问题，无法接受卧床和立即的康复培训。因此，我们提出了一个探索性BCI，该BCI并未限制目标脑电图特征。This system did not determine the electroencephalographic features in advance, determined the frequency bands and measurement sites appropriate for detecting electroencephalographic features based on their target movements, measured the electroencephalogram, created each rule (template) with only large “High” or small “Low” electroencephalograms for arbitrarily determined thresholds (classification of cognitive tasks in the imaginary state of moving the feet by the size of由每个频段中EEG的功率谱构成的区域），并通过使用基于模糊的推理基于基于推理的模板匹配方法（FTM）来检测与在电机任务期间的规则一致的脑电图来成功检测到运动意图。但是，该BCI获得的脑电图特征尚不清楚，并且尚不清楚它们对实际脑梗塞患者的有用性。因此，这项研究清楚地表明了启发式BCI捕获的脑电图特征，并通过将其应用于脑梗塞患者的应用来确定该系统的有效性和挑战。