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基于机器学习的预测具有正常认知功能的个体中的轻度认知障碍
在过去的十年中，多项研究报告了可能促进或预测痴呆症发展的主要危险因素，包括年龄，教育，性别，精神障碍，糖尿病等（3，4）。很少有人关注MCI正常认知功能的风险或原因。此外，随着成像的发展，磁共振成像（MRI）可以提供不同脑损伤的可视化，例如缺血性中风，白质超强度（WMH）和脑萎缩，越来越多地用于诊断和病因学区分认知功能障碍（5，6）。很少有研究集中于临床和图像因素的组合，以确定MCI的未来风险。与科学家手动完成的数据分析相比，人工模型在检测不同变量的重要性并平衡每个变量和周期之间的重量方面可能更强大且准确。
儿童时期的社会问题和大脑结构的发展轻度创伤性脑损伤
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
轻度创伤性脑损伤，冬眠，2型糖尿病常见病理生理学生物标志物和功能
糖尿病与创伤性脑损伤（TBI）之间的联系是值得探索的领域。tbi是由颠簸，吹，震动或头部穿透损伤引起的。轻度（MTBI）和中等TBI经常导致慢性普遍的身体，认知，情感和行为症状，这会影响长期结局和功能。创伤性脑损伤与神经内分泌病有关，包括下丘脑，垂体，肾上腺，胰腺，松果和其他激素功能障碍。增加了皮质醇，胆固醇和体重增加的增加，一些TBI幸存者可能会促进II型糖尿病的发展，就像他们服用的药物一样。许多TBI患者发现体育锻炼，适当的饮食，睡眠甚至卫生困难。他们也经常感到焦虑和压力，这会导致激素失调。在这里我们表明，重叠的TBI和神经内分泌功能障碍的最常见症状是疲劳，记忆力不佳，焦虑，抑郁，体重变化，情绪不足，缺乏注意力和注意力困难。我们还报告了不同的冬眠动物作为TBI人的模型。
使用卷积神经网络诊断阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍
摘要。背景：阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍是老年人的常见疾病，影响了2020年全球超过5000万人。早期诊断对于管理这些疾病至关重要，但是它们的复杂性构成了挑战。卷积神经网络在准确的诊断方面表现出了希望。目的：这项研究的主要目的是使用卷积神经网络诊断健康个体中阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍。方法：本研究使用了三种不同的卷积神经网络模型，其中两个是预训练的模型，即Alexnet和Densenet，而第三个模型是CNN1D-LSTM神经网络。结果：在所使用的神经网络模型中，Alexnet在健康个体中表现出最高的准确性，超过98％的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。此外，Densenet和CNN1D-LSTM模型的准确性分别为88％和91.89％。结论：该研究突出了卷积神经网络在诊断轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病的潜力。使用预训练的神经网络以及各种患者数据的整合有助于取得准确的结果。Alexnet神经网络获得的高精度强调了其在疾病分类中的有效性。这些发现为未来的研究和改善使用卷积神经网络诊断这些疾病的领域铺平了道路，最终有助于早期发现和有效地管理轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。
神经反馈和衰老大脑：对痴呆和轻度认知障碍训练方案的系统评价
痴呆描述了在神经退行性疾病中发生的一组症状，其特征是认知和行为功能的逐渐丧失。最近，针对患有痴呆症或轻度认知障碍的患者的一种潜在补充治疗，已探讨了非侵入性神经反馈训练。在这里，我们系统地回顾了这些研究，这些研究探讨了这些患者组的脑电图或功能磁共振成像的神经反馈训练方案。从总共1,912项筛选研究中，我们的最终样本中包括10个（n = 208个独立参与者，在实验组中，n = 81在对照组中完成了主要终点）。我们比较了研究之间的临床效率，并评估了他们的实验设计和报告质量。在大多数研究中，患者在不同的认知测试中的得分提高了。但是，来自随机对照试验的数据仍然很少，基于标准化指标的临床证据仍然没有定论。鉴于神经反馈场及以后的元研究发展，审查了个别研究的质量和报告实践。 我们以对未来研究的最佳实践的建议进行结论，这些研究研究了痴呆症和认知障碍中神经反馈训练的影响。鉴于神经反馈场及以后的元研究发展，审查了个别研究的质量和报告实践。我们以对未来研究的最佳实践的建议进行结论，这些研究研究了痴呆症和认知障碍中神经反馈训练的影响。
自我调节策略发展指导对轻度残疾青少年论证写作技能的影响。
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功能脑图分析与计算机测试有效鉴别轻度认知障碍
社区居住的非裔美国老人患轻度认知障碍 (MCI) 或阿尔茨海默病及相关痴呆症的可能性是老年白人的两倍，因此他们是需要早期监测的重要高危群体。由于成本和负担，更广泛的影像学或脑脊液研究存在重大障碍。我们将功能连接和图论测量（源自静息态脑电图 (EEG) 记录）与计算机化认知测试相结合，以基于社区居住的非裔美国老人样本识别 MCI 患者与健康对照者之间的差异。我们发现 MCI 患者的功能连接显著下降，图拓扑结构整合度较低。功能连接、拓扑和认知测量相结合对于预测 MCI 非常有效，而且综合测量方法比单一方法更有效。具体而言，通过将认知特征与功能连接和拓扑特征相结合，与使用单一认知或 EEG 域特征进行分类相比，预测结果有所改善，准确率为 86.5%，而最佳单一方法的准确率为 77.5%。居住在社区的非裔美国老年人认为 EEG 和计算机化测试可以接受，并且在区分健康对照者和居住在社区的 MCI 患者方面，结果很有希望。
轻度创伤性脑损伤护理计划 (mTBI POC) 初步评估报告
提供上述任何病症/疾病的详细信息。包括其他相关和/或既往医疗信息（包括处方药、非处方药/补充剂和药物使用情况，包括酒精、大麻和其他消遣性药物）：
研究阿尔茨海默氏症类型的轻度认知障碍中的氧化应激 - 脑损伤轴
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2型糖尿病中轻度认知障碍的患病率与血清半乳糖素-3水平
摘要目的/简介：Galectin-3（GAL3）有助于胰岛素抵抗，炎症和肥胖，这是2型糖尿病患者中轻度认知障碍（MCI）的三个危险因素。材料和方法：通过蒙特利尔认知评估方法评估了总共134例住院的2型糖尿病患者，并分为65个MCI和69个对照组。变量水平均与COG固定功能相关研究。结果：与非MCI 2型型糖尿病控制相比，在MCI 2型糖尿病组中发现了血清GAL3和较低水平的血浆A B 42（所有P <0.05）。部分相关分析表明，GAL3与MMSE评分（r = -0.51，p <0.01）和蒙特利的认知评估评分（r = -0.47，p <0.001）在调整后，对糖化血液凝血蛋白，血液拒蛋白，同性恋抑制剂的胰岛素抗性和胰岛素抗性的效果与胰岛素抑制作用和所有类型2的效果在所有类型的效果中均具有2次胰岛素的影响。 MCI 2型糖尿病组在与MCI地层进行了进一步分析后。一个简单的逻辑回归模型表明，与协变量的性别，年龄，体重指数，糖化性血红蛋白，同性恋抑制剂模型评估胰岛素抵抗和抗糖尿病药物后，GAL3和B 42与MCI 2型糖尿病患者显着相关。在高脂饮食/链蛋白酶糖尿病大鼠中，血清和脑gal3水平显着升高，这与学习和记忆能力的损害相关。gal3抑制剂改性果胶果胶降低了糖尿病大鼠的血清和脑gal3水平，并伴有学习和记忆障碍的改善。结论：GAL3可能与2型糖尿病的认知障碍有关，血清GAL3水平可能是2型糖尿病患者MCI的新危险因素。