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醒目的大鼠和全脑模拟中的EEG-FMRI显示出癫痫发作期间对感觉刺激的反应性降低
摘要在缺席癫痫患者中，反复癫痫发作可以显着降低其生活质量，并导致尚无法治疗的合并症。缺失癫痫发作的特征是与意识的短暂变化相关的脑电图上的尖峰和波排放。但是，在癫痫发作期间和外部，大脑对外部刺激的反应仍然未知。这项研究旨在研究来自Strasbourg（Gaers）的遗传缺失癫痫大鼠（GAERS）的反应性，这是一种缺乏癫痫的大鼠模型。动物是使用安静的零回波时间，功能磁共振成像（fMRI）序列在非墨水清醒状态下成像的。在间隔和发作时期应用了感觉刺激。全脑血流动力学反应。此外，使用平均场模拟模型来解释状态之间视觉刺激的神经反应性的变化。在癫痫发作期间，对两种感觉刺激的全脑反应受到抑制并在空间上受到阻碍。在皮质中，尽管采用了刺激，但在癫痫发作期间血液动力学反应在癫痫发作期间呈负极极化。平均场模拟显示由于刺激引起的活动受到限制的传播，并且与fMRI发现很好地达成了一致。结果表明，在缺席的情况下，在这种缺失的癫痫过程中，缺乏癫痫发作会阻碍感官处理，甚至抑制了感官处理。
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得
Oracle Cloud 研究人员积分 — 申请表
电压门控钠通道异构体 Na v 1.6 是一种遍布全身的蛋白质，在中枢神经系统 (CNS) 中表达丰富。在 SCN8A 脑病中，SCN8A 基因的功能获得导致 Na v 1.6 通道过度兴奋。鉴于 Na v 1.6 遍布全身，SCN8A 脑病中这些功能获得突变的结果对患者来说是毁灭性的。患者在 0-18 个月大时开始癫痫发作，这些癫痫发作通常对治疗无效。此外，患者通常患有严重的认知障碍、发育迟缓、胃肠道/呼吸功能障碍以及轻度至重度运动障碍。大约 10% 的 SCN8A 患者还患有癫痫猝死 (SUDEP)。我们目前对 SCN8A 脑病中 SUDEP 的了解不足。我们使用 SCN8A 脑病小鼠模型的脑电图记录，旨在通过实验室开发的一种新型机器学习算法分析小鼠随时间发生的癫痫发作。我们的目标是尝试更好地了解小鼠模型中 SUDEP 发生的时间和原因，以及任何现有或实验性抗癫痫药物是否可以预防或延迟此事件的发生。首先，我们将使用之前的脑电图记录来训练我们的机器学习模型，以检测和分析 SCN8A 小鼠模型中的自发性癫痫发作。我们的机器学习算法将在癫痫发作时在我们的文件上进行注释，并且还将提供发作事件的功率谱分析。除了我们的脑电图数据外，我们的新算法还将结合 MouseTrakr 软件的数据来研究小鼠行为的变化以及导致 SUDEP 的癫痫发作活动的变化。
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抽象目标。电阻抗断层扫描（EIT）是一种成像技术，它使用表面电极在物体内产生内部阻抗变化的层析成像图像。它可用于成像癫痫发作期间几秒钟内发生的脑组织阻抗的缓慢增加，这归因于过度稳态的细胞肿胀，这是由于超同步神经元热及其相关的代谢需求而引起的。在这项研究中，我们在大鼠脑中的新皮质和海马癫痫事件中表征和成像了这种缓慢的阻抗反应，并评估了其与潜在的神经活动的关系。方法。新皮质或海马癫痫发作，包括可重复的一系列高振幅发作性尖峰，通过电刺激用芬太尼 - 伊斯科紫烷麻醉的大鼠的感觉运动皮层或孔子路径来诱导。传递阻抗是在连续30次癫痫发作期间测量的，通过在上皮阵列上施加正弦电流，并合并以产生缓慢活性的EIT图像。主要结果。缓慢的阻抗响应始终与癫痫发作结束时持续时间匹配，并且该活动的EIT图像在所有动物中都重建了（p <<<<<<0.03125，n5）。这些表现出的活性焦点在空间上分别与面部体感皮质和齿状回，分别用于新皮层和海马癫痫发作，并随着癫痫发作的进行，并包含了较大的体积。明显的能力。对重建的质量分析表明，该活性对应于癫痫发生区的真实位置，这是由EEG记录和快速神经EIT测量确定的，这些测量同时获得。这些发现表明，缓慢的阻抗反应在癫痫发作过程中提出了高度同步神经元活性的可靠标志，因此可以用于研究体内癫痫生成的机制，并有助于在抗逆性epilesies e epilesies c Repracties患者期间癫痫发作的定位。
VNS 治疗® 的 MRI 指南
1. 预期用途/适应症 癫痫（美国以外）——VNS 治疗系统适用于作为辅助疗法，减少以部分性发作（有或无继发性全身性发作）或对癫痫药物无效的全身性发作为主的癫痫患者的发作频率。AspireSR®、SenTiva® 和 SenTiva DUO™ 具有自动刺激模式，专为伴有心律加快（称为发作性心动过速）的癫痫发作患者而设计。 2. 禁忌症 迷走神经切断术——双侧或左侧颈部迷走神经切断术后的患者不能使用 VNS 治疗系统。 透热疗法——请勿对植入 VNS 治疗系统的患者使用短波透热疗法、微波透热疗法或治疗性超声透热疗法。诊断性超声不属于此禁忌症。 3. 警告 — 一般规定 医生应告知患者有关医生手册中讨论的所有潜在风险和不良事件。本文件并非旨在替代完整的医生手册。VNS 治疗系统在医生手册“预期用途/适应症”一章以外的用途的安全性和有效性尚未确定。VNS 治疗系统对心脏传导系统（折返通路）易患功能障碍的患者安全性和有效性尚未确定。如有临床指征，建议进行植入后心电图和动态心电图监测。患有某些潜在心律失常的患者可能会出现术后心动过缓。遵循医生手册植入程序一章中描述的推荐植入程序和术中产品测试非常重要。在术中系统诊断（导线测试）期间，偶尔会发生心动过缓和/或心搏停止事件。如果在系统诊断（导联测试）或刺激开始时出现心搏停止、严重心动过缓（心率 < 40 bpm）或临床上显著的心率变化，医生应准备遵循与高级心脏生命支持 (ACLS) 一致的指导方针。主动刺激可能会出现吞咽困难，吞咽困难加剧可能会导致吸入。已有吞咽困难的患者吸入风险更大。主动 VNS 治疗可能会出现呼吸困难（气短）。任何患有潜在肺部疾病或功能不全（如慢性阻塞性肺病或哮喘）的患者都可能面临更高的呼吸困难风险。
通过直接脑电刺激获得洞察
情绪是我们精神生活和大脑功能的重要组成部分。它们可以用以下三要素来定义：（1）情感（有意识的体验）、（2）运动和行为适应以及（3）自主神经系统反应（Hamann，2001；Lang，1995）。具有正价的情绪对生活质量和幸福感有重要影响。它们可以通过促进决策、解决问题、社交互动和创造力来提高认知和社交能力（Ashby 等人，1999；Carpenter 等人，2013；Fredrickson，2004；GROSS，2002））。积极情绪的产生和调节主要使用功能性磁共振成像进行研究，其中不同的任务会引起愉悦的感觉，包括感官体验（Koelsch & Skouras，2014）、观看亲人的图像（Bartels & Zeki，2000；Nitschke 等，2004）或其他图像或影片（Brassen 等，2011；Garavan 等，2001；Kim & Hamann，2007）、回忆或想象愉快的情景（Matsunaga 等，2016；Pelletier 等，2003；Zotev 等，2011）或社会关系（Scharnowski 等，2020）。尽管根据所用范例会有所不同，但这些研究强调了腹侧“情绪”皮质-皮质下网络的含义，包括眶额皮质、前扣带皮质、岛叶、杏仁核以及尾状核、壳核、苍白球和脑干。在用皮层电图或立体定向脑电图 (SEEG) 对耐药性癫痫患者进行术前评估的背景下，也已使用直接脑电刺激 (EBS) 研究了愉悦意识感觉的神经基础。通过 EBS 对清醒患者进行脑部探索有几个优势。SEEG 具有比功能性 MRI（Mercier 等人，2022 年）更好的时间分辨率，并且靶向 EBS 允许建立直接的因果“刺激临床事件”关系。然而，只有少数研究表明 EBS 可以引起情绪感觉，重现常见的发作症状或罕见的癫痫发作期间不会遇到的感觉。Penfield 和他的合作者是描述患者在手术前刺激期间对 EBS 的反应中的体验和情绪现象的先驱之一（Penfield & Jasper，1954）。最近关于 EBS 对情绪影响的研究提供了所涉及皮质区域的功能性大脑图（Drane 等人，2021 年；Gordon 等人，1996 年）。特别是，杏仁核一再参与触发情绪反应，这些反应主要被认为是负面的（Bujarski 等人，2022 年；Inman 等人，2020 年；Lanteume 等人，2007 年）。大脑的其他区域也已被证明能产生情绪影响，比如其他内侧颞叶区域（鼻极皮质和颞极皮质）（Bartolomei 等人，2004 年；Meletti 等人，2006 年；Smith 等人，2006a 年）和岛叶（Bartolomei 等人，2019；Mazzola 等人，2019）。然而，与基于刺激的涉及其他认知和情绪功能的大脑区域的研究相比，关于 EBS 引发的积极情绪的研究仍然非常稀少（Drane 等人，2021），而且我们缺乏大脑网络对愉悦感觉影响的因果证据。
如何测量认知
许多研究探索了使用各种技术来分析和理解大脑活动的使用，尤其是与阿尔茨海默氏病等神经系统疾病有关。在2005年和2006年，研究人员使用近似熵（一种规律性的量度）分析了患有阿尔茨海默氏病的患者的脑电图（EEG）背景活动。他们发现这种方法可能有助于区分阿尔茨海默氏症患者和没有病情的患者。随后的研究基于这些发现，使用其他技术（例如自动互信息分析）来检查阿尔茨海默氏病患者的脑电图数据。这些研究强调了机器学习和其他计算方法的潜力，以提高诊断准确性并确定与此疾病相关的大脑活动模式。研究人员还使用功能性近红外光谱（FNIRS）来研究与平衡任务相关的大脑活动，并发现此方法可用于评估运动图像和平衡功能。此外，研究还探索了认知功能与其他医学状况（例如慢性阻塞性肺疾病（COPD））之间的关系。这些发现突出了评估这些疾病患者时考虑认知功能的重要性。上面提到的研究表明，使用各种技术分析脑活动并了解神经系统状况的潜力。**关于脑电图和神经科学的研究**研究人员近年来探索了脑电图（EEG）和神经科学的各个方面。研究研究了在过滤，理论不变性和实际应用下Granger因果关系的行为（Barnett等，2011）。其他人检查了感觉运动β振荡的作用（Barone等，2021），解释了脑电图α活性（Bazanova等，2014），并使用EEG研究认知发展（Bell等，2012）。此外，研究人员还从认知的角度讨论了在物理教育中的使用（Bernhard，2007年）。理论上，平均参考方法是为诱发的潜在研究（Bertrand et al。，1985）和脑电图作为研究脑功能的一种工具的理由（Bertrand et al。，1985）。其他研究的重点是使用Prep Pipeline（Bigdely-Shamlo等，2015）和功能性近红外光谱学（Brigadoi等，2014）中的大规模EEG数据（Bigdely-Shamlo等，2015）和运动校正技术。也已经研究了不同重新引用方法对EEG信号的影响（Choi等，2019）。此外，研究人员还探索了脑电图在神经科学中的应用，包括它在理解认知大脑电位中的使用（Blackwood等，1990），功能性近红外光谱在疼痛研究中（Caumo等，2022），以及缺乏癫痫发作对脑功能的影响（Buchheim等人（Buchheim等）。参考文献： * Barnett L，Seth AK（2011）Granger因果关系在过滤下的行为：理论不变性和实际应用。j Neurosci方法201（2）：404–419。* Barone J，Rossiter HE（2021）了解感觉运动β振荡的作用。前系统神经科学15:51。* Bazanova OM，Vernon D（2014）解释EEG Alpha活动。Neurosci Biobehav Rev 44：94-110。* Bell MA，Cuevas K（2012）使用脑电图研究认知发展：问题和实践。J Cogn Dev 13（3）：281–294。* Bernhard J（2007）人类，意图，经验和学习工具：从后认知理论到在物理教育中使用技术的一些贡献。AIP CONC PROC 951：45–48。 * Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。 脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。 * Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。 Curr Biol 29（3）：R80 – R85。 * Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。 前神经内cri醇9：1-19。 * Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。 BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。 * Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。 神经图85 pt 1（0 1）：181–191。 * Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。 Neurosci Lett 354（2）：119–122。 Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。AIP CONC PROC 951：45–48。* Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。* Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。Curr Biol 29（3）：R80 – R85。* Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。前神经内cri醇9：1-19。* Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。* Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。神经图85 pt 1（0 1）：181–191。* Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。Neurosci Lett 354（2）：119–122。Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。* Caumo W，Bandeira JS，Dussan-Sarria JA（2022）连接皮层，功能光谱和疼痛：功能和应用。这篇文章和研究论文的集合探讨了脑电图（EEG）的各个方面，一种非侵入性的脑成像技术。研究检查了脑电图在评估认知功能中的不同应用，特别是在阿尔茨海默氏症类型的轻度老年痴呆症患者中。文章涵盖了一系列主题，包括脑电图源分析，使用脑电图对认知进行建模以及使用神经认知措施来评估隐式学习。其他论文讨论了功能近红外光谱（FNIRS）的数据处理技术，该技术用于研究运动控制研究。此外，在脑电图分析，信号分析和测量以及电生理频率条比比率测量中，还有关于过滤方法的研究。一些文章还集中于特定的认知领域，例如基于计算机的任务期间的日常认知和工作记忆负载。其他论文研究了使用神经认知措施评估教育环境中隐性学习的潜在和挑战。总的来说，这些研究证明了脑电图在理解人脑功能和行为中的多功能性和应用，尤其是在阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的背景下。本文回顾了与阿尔茨海默氏病及其对大脑活动的影响有关的各种研究，尤其是与疾病严重程度有关的研究。列表还包括有关脑电图分析，分类和特征提取的研究。一项研究发现，与皮质下血管痴呆的人相比，患有阿尔茨海默氏病的个体在日常作用中表现出差异。另一项研究调查了不对称额叶活性在动机中的作用，这表明这种不对称性在方法和撤回行为中起着重要作用。此外，NASA开发的关于任务负荷指数（TLX）的研究发现，它可用于衡量认知工作量及其对大脑活动的影响。本文还讨论了功能性近红外光谱（FNIRS）在研究脑功能中的使用，尤其是与运动和姿势任务有关。此外，研究探索了健康和病理衰老中脑振荡，功能连通性和信号复杂性之间的关系。此外，研究还研究了基于脑电图的功能性脑连接性基于图理论的建模的应用，该建模可用于分析神经经济学。本文还涉及用于功能性脑成像及其潜在应用的近红外技术的开发。最后，提供了对脑电图测量的神经生理基础的综述，强调了了解该技术的基本机制以准确测量大脑活动的重要性。提供的清单包括各种研究和出版物，这些研究和出版物对我们对大脑功能，神经生理学和认知过程的理解做出了重大贡献。这些技术已用于研究诸如严重抑郁症，阿尔茨海默氏病和癫痫病等神经系统疾病。研究人员，例如江经，琼斯（Jones EG），坎德尔（Kandel ER）和卡里姆·H（Karim H），探索了大脑皮层中的神经递质等主题，睡眠阶段分类，工作记忆缺陷和基于皮质任务的最佳最佳滤波器选择。其他研究检查了功能近红外光谱（FNIRS）在体育活动（例如平衡等体育活动中）的使用。此外，Karnik S，Kessels RPC和Khan RA等研究人员还研究了脑电图数据的信号处理技术，包括去除系统活动和最佳滤波器选择。该列表还包括有关使用FNIRS的EEG复杂性，正常衰老和痴呆症的工作记忆下降以及基于神经反馈的干预措施的研究。这些发现有助于我们对神经过程，认知功能以及用于大脑功能评估的创新技术的发展。一些著名的研究人员，例如Klein F，Klonowski W和Kohl SH，已经发表了有关FNIRS信号处理的工作，EEG复杂性的熵测量以及基于神经反馈的干预措施。总的来说，提供的参考文献突出了通过使用EEG，FNIRS和NEUROFEFFACK等创新技术来深入了解大脑功能，认知过程和神经机制的持续努力。最近的研究采用了各种方法来分析脑信号，例如脑电图（EEG），功能性近红外光谱（FNIRS）和与事件相关电位（ERP）。研究人员还探索了使用机器学习算法从大脑信号中检测这些情况的使用。多元多尺度方法已应用于分析EEG信号中的复杂数据模式。研究表明，该方法可以有效地检测诸如严重抑郁症之类的疾病。此外，研究人员还使用了内核本特征滤清器 - 银行通用空间模式（K-EB-CSP）来对脑电图进行分类并预测神经系统条件。生物医学多处理器与无线通信系统的集成使高级监控系统用于床边使用。研究人员还采用了同时进行脑电图-FMRI来评估神经系统疾病患者的功能性脑活动。此外，研究还研究了神经血管耦合的病理生理学，这对于了解神经和血管信号如何相互作用至关重要。已将皮质和丘脑网络中的缓慢振荡作为一种机制，是一种基于各种神经系统条件的机制。总的来说，这些研究表明了多模式方法分析脑信号和了解神经系统疾病的重要性。注意：我从释义文本中删除了参考文献，作者和出版物详细信息，以使其更简洁。如果您需要有关任何研究或参考的特定信息，请告诉我！进行了以下文章和研究与大脑功能，神经回路和认知神经科学有关： *进行了有关功能性近红外光谱法（FNIRS）的研究，以研究轻度认知障碍患者的脑功能连通性。*进行了脑电图数据的快速傅立叶变换（FFT）的研究，以分析频谱。*另一项研究使用FNIRS检查了运动伪影对FNIRS信号的影响，并提出了基于小波变换和红外热力计视频跟踪的校正程序。*对脑电图（EEG）频谱图及其在重症监护中的应用以及脑电图谱图的介绍。*一篇评论文章讨论了认知神经科学的原理及其在临床环境中的应用，包括使用FNIRS进行认知研究。此外，各种研究都使用脑电图和FNIRS研究了大脑功能，包括： *关于脑电图信号的相互信息分析的研究发现，睡眠期间皮质相互依存的年龄相关变化。*一项验证研究检查了通过电话管理的认知评估电池的使用。这些研究和评论有助于我们对脑功能，神经回路和认知神经科学的理解，并强调了FNIRS和EEG在临床环境中的潜在应用。提供的参考文献讨论了神经科学的各个方面，包括大脑衰老，神经变性和脑电图（EEG）。提供的列表包括对与脑部计算机界面，神经科学和认知功能有关的各种学术文章的参考。研究利用不同的技术，例如脑电图（EEG），磁脑摄影（MEG），功能性近红外光谱（FNIRS）以及其他方法来研究大脑活动，连通性和认知过程。此过程确定了称为认知障碍的潜在问题。The articles cover topics such as: * Changes in spectral power in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment * Evolution of primate executive function and strategic decision-making * Clinical neurophysiology of aging brain and neurodegeneration * Filtering techniques for ERP time-courses * Deep learning-based EEG analysis for various applications * Event-related potentials (ERPs) and their role in neuroscience * Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for prolonged disorders of consciousness * Ictal fNIRS and electrocorticography study of supplementary motor area seizures * Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography (MEG) * Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging * Simultaneous acquisition of EEG and fNIRS during cognitive tasks for开放访问数据集 *脑震荡后的视觉运动技能恢复 *性别相关的差异 *在工作记忆任务绩效期间，中等睡眠丧失对神经生理学信号的影响 * EEG在测量认知储备中的作用这些参考在这些参考中的作用提供了对神经科学的各个方面的见解，包括大脑功能，Aging和NeuroDgeneration。研究人员探索了脑电图信号的各个方面，包括信号特征，独立组件分析和复杂性分析。他们还研究了振荡活性在脑电图/ERP分析中对象表示，相干性和相位差异中的作用。一些研究着重于特定应用，例如驾驶员嗜睡检测系统，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。认知障碍在老年人中更为普遍，但不是衰老的自然部分。其他人调查了功能近红外光谱的使用来评估医疗模拟工具期间的认知变化，并确定使用静息状态脑电图的轻度认知障碍的个体。此外，该列表还包括对可穿戴的EEG-FNIRS技术，FNIRS的优化技术以及用于EEG信号获取的改进方法。文章还涵盖了概念谬论，以映射识别时间过程和混合生物收购硬件的优势。总体而言，研究旨在提高我们对脑功能，认知和神经系统疾病的理解，并开发用于诊断，治疗和康复的创新技术。一组研究人员在一次年度关于医学与生物学工程国际工程会议（EMBC）上介绍了他们的发现。研究探讨了功能性近红外光谱（FNIRS）和脑电图（EEG）的使用来分析脑活动。一项研究证明了使用一般线性模型如何提高单审分析和分类精度。另一项研究评估了人工神经网络（ANN）和Hjorth参数在区分心理任务方面的有效性。研究人员还介绍了有关脑电图源定位的研究，包括偶极子位置，方向和噪声对准确性的影响。此外，一项研究分析了阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍患者的脑电图复杂性。认知测试通过评估思维，学习，记忆，判断和语言等各个方面来评估大脑功能。其他研究集中在FNIRS应用上，例如评估神经变性生物标志物，以早日鉴定轻度认知障碍，并分析静息氧合水平和痴呆症与任务相关的变化。该会议还介绍了轻度认知障碍患者的工作记忆任务期间关于血液动力学分析的研究，以及用于早期诊断轻度认知障碍的功能连通性分析。存在不同的测试来检测这些问题，通常涉及简单的任务，例如回答问题或重复单词列表。各种医疗条件可能会导致它，其中一些可能是可以治疗的，例如尿路感染，抑郁症和药物副作用。然而，像阿尔茨海默氏病一样由痴呆症引起的认知障碍无法治愈并随着时间的流逝而恶化。虽然仅认知测试无法诊断出根本原因，但它可以揭示需要进一步研究的大脑功能的潜在问题。医疗保健提供者使用测试结果来确定患有认知障碍的患者的最佳行动方案。所使用的测试包括： - 蒙特利尔认知评估（MOCA） - 微型精神状态检查（MMSE） - 迷你cog-蒙特利尔认知评估（MOCA）测试这些评估通常用于筛查老年人的老年人对轻度认知障碍（MCI）（MCI），以记忆问题和日常活动困难的情况。MCI无法治愈，但随着时间的推移，其症状可能会改善或保持稳定。在进行认知测试之前，不需要特殊准备，并且该程序没有任何风险。认知障碍的迹象包括： - 忘记任命 - 经常丢失事物 - 难以回忆熟悉的单词 - 努力保持专注于对话 - 增加烦躁和焦虑小型精神状态考试（MMSE） - 简短的认知测试是小型认知状态考试（MMSE）是一项短暂的认知测试，是一个短的认知测试，需要大约10分钟才能完成10分钟。它评估了基本认知功能，包括日期识别，向后计数以及识别铅笔或手表等日常对象。Mini-COG测试甚至更快，持续了大约3分钟，涉及回忆三个单词的列表，并用特定的手绘制一个时钟。结果将提供一个分数，这可能表明正常或受损的大脑功能。尽管有正常的测试分数，但建议与您的提供商讨论替代测试。相反，如果测试结果显示出比正常的得分低，则可能表明认知障碍。在这种情况下，您的医疗保健提供者可能会将您转介给神经科医生进行进一步评估，并可能进行更广泛的神经心理学测试。这些详细的评估将评估解决问题的技能，决策能力和整体大脑功能。此外，可以命令其他测试排除导致认知能力下降的潜在条件。您的治疗计划将取决于您的病史，体格检查结果和认知测试结果。如果您被诊断出患有无法治愈的疾病，则通过药物和生活方式的改变来管理症状可以帮助随着时间的推移降低大脑功能的损失。