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定量脑电图作为注意力缺陷多动障碍的诊断辅助手段
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 患者的脑电波模式可能会发生改变，这可以通过定量脑电图测量。一种市售系统，即基于神经精神脑电图的 ADHD 评估辅助系统，可测量脑电图的静息 θ/β 比率。该技术正在接受评估，以协助诊断临床怀疑患有 ADHD 的青少年和儿童的 ADHD。背景注意力缺陷多动障碍是儿童、青少年和成人中常见的一种疾病，其特征是普遍的注意力不集中和/或多动冲动症状，导致工作、学校或家庭环境中至少 2 个领域的损伤。兴奋剂药物可减轻与 ADHD 相关的症状，但人们担心可能会过度诊断和过度开药。目前，ADHD 的临床诊断是通过访谈和标准问卷评估行为症状和损伤。由于核心症状不具特异性，因此诊断可能具有挑战性。它们可能存在于其他精神疾病中（例如学习障碍、品行障碍或情感障碍），或由环境影响（例如缺乏纪律）导致。此外，ADHD 是一种具有多种亚型的异质性疾病，并且经常与其他精神疾病共存。过去几十年来，已经有大量研究探讨 ADHD 患者的 EEG 衍生脑电波模式是否与非 ADHD 患者不同。EEG 模式通常分为 4 个频率范围，delta（<4 Hz）、theta（4-7 Hz）、alpha（8-12 Hz）和 beta（13-25 Hz）。关于 ADHD 脑电波模式的研究最大的焦点是 ADHD 患者的 theta 波活动是否增加以及 theta/beta 比率是否增加。基于神经精神脑电图的 ADHD 评估辅助 (NEBA®) 系统是一种特定的 QEEG 系统，它使用位于中央中线位置（在国际 10-20 EEG 系统中称为位置 CZ）的电极测量 EEG 的静息 θ/β 比率。QEEG 使用计算机分析，将时间域数学变换到频域（快速傅立叶变换），以确定每个频率的总功率。然后可以根据 4 个频率范围的总功率计算波形的相对功率。NEBA 系统使用专有截止值根据静息 θ/β 比率生成 ADHD 可能性的估计值。建议使用 NEBA 系统来确认临床诊断或支持对患有 ADHD 的儿童和青少年进行进一步检测。该系统不用于评估临床医生对 ADHD 的诊断为阴性的患者，并且系统在这种情况下不会生成解释性报告。也有人提出，临床医生的诊断印象加上 NEBA 系统生成的结果可能会降低过度诊断的可能性
精神分裂症的社会隶属关系的一种努力的方法：在实时社会互动期间提高Theta和Alpha连接性的初步证据
构建一种理论，即统一量子力学（QM）和一般相对论（GR）一直是一项近一个世纪的努力，一直持续到今天。即使在理论量子重力方面取得了长足的进步，我们仍然没有完整的解决方案。也许是由于这项努力的巨大困难，因此早期实现了体验物理学在量子重力领域中起着的关键作用，这是早期实现的，这是对重力波（GWS）在2015年提高引力波（GWS）的首次观察的作用[1-4]。在2016年GW发现论文之前，量子重力实验探针的建议包括γ射线爆发[5]，米歇尔森实验室量表的干涉仪[6]，超高的能量宇宙射线和界面[7] [7] 9]，重力耦合G [10，11]，量子与重力散射[12，13]，分子干涉测定法[14]，洛伦兹违反了签名和约束[15]，以及许多其他[16] [16] [16]，两种模型依赖于模型的空间（例如，弦量量子量）（例如，弦量量子量）（例如，独立的量子）。从2016年开始，在越来越多的新（或更新）的实验溶液（包括干涉仪）中，可以检测到GW的较弱领域中可能弱的信号。实际上，尽管GR正确地解释了所有当前的GW观察结果[17-19]和重力测试[20]，但仍然有可能
情感脑机接口：选择绩效衡量指标的教程
摘要 —情感脑机接口是情感计算中一个相对较新的研究领域。情感状态的估计可以改善人机交互，并改善对严重残疾人士的护理。为了评估脑电图记录在识别情感状态方面的有效性，我们使用了实验室收集的数据以及公开的 DEAP 数据库。我们还审查了使用 DEAP 数据库的文章，发现大量文章没有考虑到 DEAP 中存在类别不平衡。不考虑类别不平衡会产生误导性结果。此外，忽略类别不平衡使得研究之间的结果比较变得不可能，因为不同的数据集会有不同的类别不平衡。类别不平衡也会改变机会水平，因此在确定结果是否高于机会时考虑类别偏差至关重要。为了正确考虑类别不平衡的影响，我们建议使用平衡准确度作为性能指标，并使用其后验分布来计算可信区间。对于分类，我们使用了文献中提到的特征以及 theta beta-1 比率。 DEAP 的结果和我们的数据表明，beta 波段功率、theta 波段功率和 theta beta-1 比率分别是对效价、唤醒和优势进行分类的更好的特征集。
脑电波作为智商和精神的标志
摘要 目的：本研究试图探索脑电波在智力和精神智力表现中的作用。 方法和材料：对 30 名参与者进行不同智力和精神智力量表的评估，并通过脑电图 (EEG) 记录他们的脑电波。然后将每个电极的相对功率与量表上的个人原始分数相关联。 结果和结论：智力和精神智力的得分与相对 alpha、beta 和 theta 波功率呈显著正相关，与相对 delta 波功率呈显著负相关。逐步多元回归分析表明，alpha 波是智力和精神智力的最佳预测指标，其次是 theta 波。根据现有的实证研究讨论了结果。本研究有助于拓宽脑电波在智力评估和干预中的适用性和意义。
Zeb1和TMEJ在调节乳腺癌基因组稳定性
乳腺癌细胞经常在忠实的DNA修复基因中获取突变，例如BRCA降低的效率。此外，不准确的DNA修复途径的过表达也可能是癌症进展过程中遗传不稳定的起源。POLQ表达中的特定增益，编码参与theta介导的末端连接（TMEJ）的易于的DNA聚合酶theta（polθ）与特征突变签名有关。为了深入了解POLQ表达的机械调节，这篇评论介绍了有关Claudin-Low乳腺肿瘤亚型POLQ的调节的最新发现，这些调节特定地表达了参与上皮到 - 质质转变（EMT）（例如Zeb1）和诸如Zeb1和Paimic Abn in paimic abn的上皮性转变（EMT）的转录因子。
认知负荷的 EEG 功率谱测量：元分析
摘要 认知工作量 (CWL) 是评估和监测人类执行认知任务时表现的基本概念。许多研究尝试使用神经成像技术客观、持续地测量 CWL。尽管脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的技术，但 CWL 对大脑频率频谱功率的影响却显示出不一致的结果。本综述旨在综合文献结果并定量评估哪种大脑频率对 CWL 最敏感。按照 PRISMA 建议进行系统的文献检索，突出了用于测量 CWL 的三个主要频带：θ (4-8 Hz)、α (8-12 Hz) 和β (12-30 Hz)。进行了三项荟萃分析以定量检验 CWL 对这些频率的影响。共计算了来自 24 项研究（涉及 723 名参与者）的 45 个效应大小。 CWL 对 theta (g = 0.68, CI [0.41, 0.95])、alpha (g = −0.25, CI [−0.45, 0.04]) 和 beta (g = 0.50, CI [0.21, 0.79]) 功率有显著影响。我们的结果表明，theta，尤其是额叶 theta，是 CWL 的最佳指数。alpha 和 beta 功率也受到 CWL 的显著影响；然而，它们之间的关联似乎不那么直接。考虑到脑震荡方面的文献，对这些结果进行了批判性分析。最后，我们强调需要研究 CWL 与可能影响频谱功率的其他因素（例如情绪负荷）之间的相互作用，并将该测量方法与中枢和周围神经系统的其他分析方法（例如功能连接、心率）相结合。
认知负荷的脑电图测量：荟萃分析
摘要 认知工作量 (CWL) 是评估和监测人类执行认知任务时表现的基本概念。许多研究尝试使用神经成像技术客观、持续地测量 CWL。尽管脑电图 (EEG) 是一种广泛使用的技术，但 CWL 对大脑频率频谱功率的影响却显示出不一致的结果。本综述旨在综合文献结果并定量评估哪种大脑频率对 CWL 最敏感。按照 PRISMA 建议进行的系统文献检索突出了用于测量 CWL 的三个主要频带：θ (4-8 Hz)、α (8-12 Hz) 和β (12-30 Hz)。进行了三项荟萃分析以定量检验 CWL 对这些频率的影响。共计算了来自 24 项研究（涉及 723 名参与者）的 45 个效应大小。 CWL 对 theta (g = 0.68, CI [0.41, 0.95])、alpha (g = −0.25, CI [−0.45, 0.04]) 和 beta (g = 0.50, CI [0.21, 0.79]) 功率有显著影响。我们的结果表明，theta，尤其是额叶 theta，是 CWL 的最佳指数。alpha 和 beta 功率也受到 CWL 的显著影响；然而，它们之间的关联似乎不那么直接。考虑到脑震荡方面的文献，对这些结果进行了批判性分析。最后，我们强调需要研究 CWL 与可能影响频谱功率的其他因素（例如情绪负荷）之间的相互作用，并将该测量方法与中枢和周围神经系统的其他分析方法（例如功能连接、心率）相结合。
个人数据名称：Brenda Douglass，DNP，APRN，FNP-C，CDCES，CNE，CTTS办公室地址：Johns Hopkins University，护理学院525 N. Wolf
荣誉和奖项2024学术护士教育学证书（ANEC）奖（提名/院长）来自约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的马里兰州高等教育委员会（MHEC）。获奖者，$ 5,000 2023新的护理学院奖学金（提名/院长）来自约翰·霍普金斯大学的马里兰州高等教育委员会（MHEC）。获奖者，50,000美元（5年以上）2021教学卓越奖提名人，护理与健康教授学院，德雷克塞尔大学2019年学术级别晋升，德雷克塞尔大学副教授，Drexel University 2018-2019新兴教育管理员研究所，Scholar，Scholar School（九年级学者中的教学培训;德雷克塞尔大学护理与健康学院的获得者2017年教学卓越奖提名人，护理与健康教授学院，德雷克斯尔大学2011学术区别，查塔姆大学，萨米·劳德（Summa cum Laude），查塔姆大学（Chatham University）| Sigma Theta Tau国际荣誉学会归纳，Chi Zeta荣誉学会归纳2006年学术区别，Summa Cum Laude，Thomas Jefferson University | Sigma Theta Tau国际荣誉学会，Delta Rho Honor Society归纳2005-2006奖获得者全能奖学金，独立蓝十字和Blue Shield，宾夕法尼亚州高等教育奖学金2004-2005奖学金获得者奖学金获得全能奖学金，独立蓝十字和Blue Cross＆Blue Shield，PA高等教育奖学金，PA高等教育奖学金，2004年学术奖学金，2004年cuma cumaude cumaude laude，Imbacaculata commaculata commaculata commaculata commaculata commaculata compis | Sigma Theta Tau国际荣誉学会归纳，Alpha Sigma Lambda分会资助的研究/授予
nexus：Argonne的综合研究基础设施
两个光源和三个计算设施之间的自动分析•以单个Python调用计划的单个作业和数据传输•XPCS数据集（878MB）从APS转移到Theta/summit/cori（左），
使用静止状态EEG
抽象目标。这项研究旨在设计和实施第一个深度学习（DL）模型，以根据静止状态脑电图（EEG）信号对阿尔茨海默氏病（AD）的前驱状态（AD）进行分类。方法。脑电图记录了17个健康对照（HCS），56个主观认知下降（SCD）和45名轻度认知障碍（MCI）受试者的记录。预处理后，我们选择了与眼睛闭合条件相对应的部分。使用带通滤波器提取Delta，Theta，Alpha，Beta和Delta-to-Theta频段来创建五个不同的数据集。为了对SCD与MCI和HC vs SCD与MCI进行分类，我们提出了一个基于变压器体系结构的框架，该框架使用多头注意力专注于输入信号的最相关部分。我们使用了一个主题输出的交叉验证方法训练并验证了每个数据集上的模型，并将信号分为10 s时。受试者与大多数时期分配给同一类。的分类性能，并与其他DL模型进行了评估，并将其与其他DL模型进行了比较。主要结果。结果表明，DELTA数据集允许我们的模型获得SCD和MCI歧视的最佳性能，从而达到ROC曲线下的一个0.807的区域，而在Alpha和Theta上获得了Alpha和Theta的最高结果，其最高结果是在Alpha和Theta上获得的，其Micro-auc高于0.74。意义。我们证明了DL方法可以支持采用非侵入性和经济技术作为脑电图，以将处于AD风险的临床人群中的患者分层。由于注意力机制能够学习信号的时间依赖性，重点是最歧视的模式，从而实现了这一结果，从而实现了最新的结果。我们的结果与临床证据相一致，表明在考虑AD的早期阶段时，大脑活动的变化是渐进的。