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从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
儿童和青少年的运动脑震荡
• 结构成像 – CT、MRI、扩散张量成像 • 功能成像 – 更多用于研究 – fMRI、PET、脑 SPECT • 光谱学：磁共振光谱 (MRS)、近红外光谱 (NIRS) • 平衡测试 – BESS、感觉组织测试 (SOT)、步态测试、虚拟现实 • 电生理测试 – EEG、诱发电位 (EK)、事件相关电位 (ERP)、脑磁图 (MEG)、心率变异性 – 遗传学：APoE4、通道病 • 血液标志物：S100、神经元特异性烯醇化酶、裂解 – Tau 蛋白、谷氨酸
短-Bidelman Lab @ iu
听觉经验的可塑性塑造了大脑对声音的编码和感知。然而，这种长期可塑性是否改变了语音处理过程中短期可塑性的轨迹。在这里，我们探讨了短期和长期神经可塑性之间的神经机械和相互作用，以快速听觉听到对年轻，正常听力的音乐家和非音乐家的同时言语的感知学习。参与者学会了在与高密度脑电图同时记录的约45分钟训练过程中鉴定双元音混合物。我们分析了分别研究频率遵循的反应（FFRS）和事件相关电位（ERP），分别研究了皮层和皮质水平的学习神经相关性。尽管两组都表现出快速的感知学习，但音乐家表现出的行为决策速度比非音乐学家总体上更快。学习与学习相关的变化在脑干FFR中并不明显。然而，可塑性在皮质中很明显，在那里ERP揭示了群体之间独特的半球不对称性，暗示了不同的神经策略（音乐家：右半球偏见；非音乐学家：左半球）。来源重建和这些效果的早期（150-200毫秒）的时间过程局部学习引起的皮质可塑性到听觉感官大脑区域。我们的发现增强了音乐家的领域益处，但表明，成功的语音学习是由听觉可塑性的长期和短期机制之间的关键相互作用驱动的，这首先是在皮质层面上出现的。
使用多元解码方法评估精神分裂症 ERP 信号的信息内容
多元模式分类（解码）方法通常用于研究典型个体的神经认知处理机制，它们可用于量化单个参与者神经信号中存在的信息。这些解码方法在确定精神病和非精神病人群之间信息表示的差异方面也可能很有价值。在这里，我们检查了精神分裂症患者（PSZ）和健康对照受试者（HCS）的 ERP，他们在工作记忆任务中需要记住屏幕一侧的 1、3 或 5 个项目并忽略另一侧。我们使用 ERP 的空间模式来解码屏幕的哪一侧被保存在工作记忆中。人们可能会认为，由于噪音增加（即试验间变异性更大），PSZ 的解码准确度不可避免地会更低。然而，我们发现在记忆负荷 1 时，PSZ 中的解码准确度高于 HCS，这与之前的研究一致，在之前的研究中，在记忆负荷 1 时，PSZ 中的记忆相关 ERP 信号大于 HCS。我们还观察到，解码准确度与记忆相关 ERP 活动与噪声水平的比率密切相关。此外，我们发现 PSZ 和 HCS 中的噪声水平相似，这与 PSZ 会表现出更大的试验间变异性的预期相反。总之，这些结果表明，多变量解码方法可以有效地应用于个体参与者层面，以了解精神病人群认知功能受损的性质。
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Ivy 聊天机器人使用自然语言处理和机器学习，通过理解网站访问者所提问题的语义并提供即时、有意义的答案来与网站访问者互动。Ivy 可以接受训练以传播截止日期或学校代码等信息，也可以将学生连接到大学资源，例如视频或付费第三方资源。与 CRM、SIS、LMS 和 ERP（例如 SalesForce、Banner、Canvas）等内部系统的集成允许提出个性化问题，例如“我的帐户余额是多少？”并通过 CRM 连接捕获潜在客户。包括无限集成。
使用基于ERP的BCI的全面的家庭设备控制数据集，并应用了受试者间转移学习
大脑计算机界面（BCIS）有可能通过在大脑和计算机系统之间建立直接联系来彻底改变人类计算机的互动。最近的研究越来越关注BCIS的实际应用 - 例如，仅通过思想控制家庭设备。使用脑电图（EEG）的非侵入性BCI之一利用事件相关电位（ERP）来响应目标刺激，并在控制家庭设备方面表现出了希望。在本文中，我们提供了一个基于在线ERP的BCI的全面数据集，用于控制各种刺激呈现环境中的各种家用设备。我们从总共84位受试者中收集了在线BCI数据，其中60名受试者控制了三种类型的设备（电视：30，门锁：15和电灯：15），每个设备4个功能，14位受试者通过LCD监控器控制了6个功能的蓝牙扬声器，并通过LCD监控器进行4个功能，并通过4个受试者控制空调的空调，并通过4个功能通过4个功能。使用数据集，我们旨在通过采用两种不同方法的转移学习来解决ERP中受试者间可变性的问题。第一种方法是“范式转移学习”，旨在将模型推广到相同的刺激呈现范式内。第二种方法是“交叉范式转移学习”，涉及将模型从4级LCD环境扩展到不同的范式。结果表明，转移学习可以有效地增强基于ERP的跨不同受试者和环境的ERP的普遍性。
通过脑电图实验了解机械工程专业学生的创造力
脑电图 (EEG) 的 alpha 功率 (8 – 13 Hz) 是各种创造性任务条件的特征，与创造性构思有关。alpha 功率根据与创造力相关的任务要求而变化。本研究调查了事件相关电位 (ERP)、alpha 功率激活和潜在机器学习 (ML)，以对参与创造力任务的工程专业学生的神经反应进行分类。所有参与者都执行了修改后的替代用途任务 (AUT)，其中参与者将日常物品的功能（或用途）归类为创造性、无意义或普通。首先，本研究调查了中央和顶枕颞区的基本 ERP。通过了解工程专业学生创造力的生物反应表明，在 300 – 500 毫秒窗口内，无意义和创造性刺激引起的 N400 振幅（分别为 - 1.107 mV 和 - 0.755 mV）大于普通用途（0.0859 mV）。从每个感兴趣电极的总平均波形的 300 – 500 毫秒窗口上观察到 N400 效应。方差分析确定了一个显著的主效应：在创造性构思过程中 alpha 功率降低，尤其是在（O1/2、P7/8）顶枕颞区。机器学习用于对特定颞区数据的神经反应（创造性、无意义和普通）进行分类。使用 k 最近邻 (kNN) 分类器，并使用从参与者收集的数据集根据准确度、精确度、召回率和 F1 分数评估结果。kNN 分类器的整体准确率为 99.92%，曲线下面积为 0.9995，成功对参与者的神经反应进行了分类。这些结果对于机器学习技术在创造力研究中的更广泛应用具有巨大潜力。 [DOI: 10.1115/1.4056473]
强迫症 - 螺栓障碍（OCD）与...
背景。强迫症 - 强迫症（OCD）是一种精神病，导致了巨大的困扰和生活质量差。成功治疗强迫症受到有关其病理生理学知识的有限限制。这项研究旨在使用脑电图（EEG）事件相关电位（ERP）研究OCD的病原体，从多个任务引起了多个神经过程中与障碍相关的脑活动的差异。方法。ERP数据。与错误相关的负性（ERN）是通过侧翼任务引起的，而N200和P300是使用GO/NOGO任务生成的。对神经反应振幅的主要比较和神经活性的拓扑分布是在所有时间点和电极上使用头皮场差进行的。结果。与HCS相比，强迫症组显示出改变的ERP分布。与以前有关OCD中ERN和N200地形的文献形成鲜明对比，该文献报告了额额中央负电压，我们检测到阳性电压。此外，在额叶区域中发现p300的负数较小。这些ERP发现都与强迫症症状严重程度有关。结论。这些结果表明，患有强迫症的个体在多个执行功能相关的过程中显示出改变的额神经活动，支持OCD的额叶功能障碍理论。此外，由于ERP和强迫症症状严重程度的改变之间缺乏关联，因此它们可能被认为是OCD的潜在候选内表型。
财务职能如何推动股东价值
根据我们的基准测试结果，当被问及如何分配假设资金用于改进时，“数据和系统”是所有公司业务领导者的首要回答。为了提供更好的洞察力，财务部门将数据编织成一个连贯的故事，他们拥有的工具和资源越好，就能越快、越一致地形成叙述。借助提供集成数据管理（如 ERP）、自动转换和解析数据（RPA 和 ELT）甚至从数据中提取有见地的信息（机器学习和人工智能）的工具，处理数据的任务在每个成熟度级别都变得更快、更轻松。