摘要目的:用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里,我们提出了一种新方法,该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接,而不是与运动相关的激活。方法:使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈,将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果:十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性,该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论:这些结果提供了概念证明,即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的,并且在行为上是有用的。意义:该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用,并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面(BCI)的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏(SMR)的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈,因此可以学会自愿调节大脑活动(Kamiya,1969)。SMR对应于α和β频率(〜8-30 Hz)中感觉运动皮层中神经元基的活性,这被真实或想象中的运动抑制(Arroyo等,1993; Pfurtscheller等人,2006年)。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代,即控制假体和机器人设备(Galan等,2008; McFarland等,2008)。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中,神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力(Birbaumer等,2007; Daly等,2008)。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节(Buch等,2008; Broetz等,2010; Caria等,2011; Ramos-Murguiarlday等,2013),因此可以看作是对运动成像训练的支持(Mattia等人(Mattia等,2012)。
françoisPaillard,OphélieFlageul,GuillaumeMahé,Bruno Laviolle,Caroline Dourmap和Al ..用于预防心血管的短频率调查表的有效和可重复性。心血管疾病的档案,2021,114(8-9),pp.570-576。10.1016/j.acvd.2020.12.008。hal-03222665
抽象目标:镰状细胞疾病(SCD)是全球最常见的单基因疾病。心理和行为因素通常被报告为在预测SCD健康结果中起着重要作用。专注于适应特定的健康状况及其治疗时,事实证明,健康与疾病的常识模型(CSM)具有启发式价值。在其他健康状况下,疾病结果直接受到疾病感知的影响。因此,这项研究的目的是探索修订后的疾病感知问卷(IPQ-R)的心理测量专有。设计:我们对517例镰状细胞疾病患者进行了横断面评估,并收集了406 IPQ-R的结果。通过这些数据,我们验证了信仰量表的因子结构和提出的修改,以通过确定的因素分析来改善其对数据的拟合。此外,我们通过探索性因素分析探索了因果归因量表的阶乘结构。结果:初始模型与数据显示不良。在结构修改后,消除了两个具有低负载的项目(模型2),在项目(模型3)和项目重新分配之间添加的协方差(模型4),最后提出的模型提出了与数据的正确拟合。在进行此模型规范之前,我们审查并编辑了九项研究,探讨了IPQ-R的心理计量学特性,以突出其他已将IPQ-R适应特定人群的作者进行的所有修改,并允许与我们自己的修改进行比较。结论:考虑到以前的发现,这项研究表明,在IPQ-R的尺寸结构上需要进一步的工作。
主题主题将从一年变为下一年。它们可以包括: - 心理病理学和临床干预中情绪/认知之间关系的模型 - 整合心理疗法的模型和实践(包括基于经验数据的心理干预趋势的介绍) - 儿童心理干预的模型和实践 - 儿童和青少年的心理学模型和心理学模型的模型 - 在心理学上 - 在心理学上 - 方面 - 方面的习惯 - 在couseption -groliment and cow andibal -diseption -nessibal -copition -nesporty -nesporty -nesportion -con -intery -COUTIONCE -COUSICATION -COUTIONT and cOUTICTION cOUTICTION(cOM)领域。在精神药物和心理干预之间) - 精神分裂症的神经心理学模型 - 创伤的神经心理学模型 - 心理干预中的单个案例研究和研究方法论 - 使用数据库和文献
由高质量铝制剖面制成的双面出口符号灯具。使用现代光导向技术,尤其是平坦的设计,以及对象形图的有效和均匀的照明。为了简化且灵活的安装,可以从后部和侧面进行电缆进入。
摘要:蜗牛养殖(Helicanture)在世界许多地方被认为是重要的农业部门,因为它在动物蛋白的生产中作用。然而,对蜗牛研究全球研究状况的整体图片进行了更少的研究。我们旨在根据使用RSTUDIO软件在1949年至2023年间发表的有关蜗牛研究的总共212篇研究文章进行文献评估。关于蜗牛研究的研究与年数(r 2 = 0.474; y = 0.1162x – 228.03)呈正相关,这表明该领域正在受到全球关注。在出版和引文数字方面,最有生产力的国家是美国,而出版物最多的组织是日本的九州大学。“ Snail/s”是最相关的主题的关键字,软体动物研究杂志是主要的学术来源,A,Staikou和Neiman M是蜗牛研究中最有影响力的作者。生产,繁殖,生长,生物柴油,腹足类和粮食安全是该领域最重要的关键字热点。这些发现可以帮助科学家和其他利益相关者更好地理解蜗牛研究的方向,这对于未来的调查和该领域的农业实践很有价值。关键词:文献计量学,腹足动物,旋转,rstudio,可视化分析简介
“两个孩子的妈妈在货车里睡觉时冻死死亡,说她寻求帮助:‘对不起,但我尝试了。”布雷特·卡斯特(Brett Kast) - 泰特纳·威廉姆斯(Tateona Williams)在过去三个月中一直与四个孩子一起住在一辆面包车上。悲剧,父亲(S)作为非custodian父母也是有罪的应有股份。DNA测试对两个alpha gen已故,撕裂了我珍贵的小天使。Tateona Williams不得登场,而是政府的援助来克服这一悲剧并找到工作。父亲(S)对您感到羞耻,继续竞争和儿童财政支持,向社会展示他们的照片并随访,直到人类尊严实现为止。这种苦难中的治愈创伤是优先的。
首选经验:实验室高度重视具有以下一项或多种经验的候选人: - 以人为本的应用:熟悉性在医疗保健,教育,神经企业和/或辅助技术等领域应用ML。生理信号处理的先前经验(例如EMG,EEG,ECG)是一个优势。熟悉HCI原理和框架,特别是在进行可用性研究和设计以用户为中心的AI系统的经验。- 辅助 /协作机器人技术:对开发用于康复,辅助技术或神经疾病的机器人系统的兴趣,利用机器学习来提高用户交互中的精度和适应性。了解在共享工作空间中部署机器人的知识,重点是人类机器人团队的安全,合作和效率。- 多模式ML:使用不同数据类型的经验,例如视觉,语音,图像和生理信号。将多种模式集成以构建强大的AI系统的经验是一个优势 - 跨学科应用程序:利用LLM / VLM用于跨学科问题,例如:AI驱动的科学发现,自动化假设在金融 /自然科学 /物理科学中自动化假设,增强了复杂组织设置中的协作协作。