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World File Search Systemtinnitus
使用脑启发的尖峰神经网络模型
1听力学部分，奥克兰大学，奥克兰1023，新西兰； philip.sanders@auckland.ac.nz（P.J.S. ）; zohreh.doborjeh@auckland.ac.nz（Z.G.D.） 2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：1听力学部分，奥克兰大学，奥克兰1023，新西兰； philip.sanders@auckland.ac.nz（P.J.S.）; zohreh.doborjeh@auckland.ac.nz（Z.G.D.）2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：2 Eisdell Moore Center，奥克兰1023，新西兰3脑研究中心，奥克兰大学，奥克兰大学1023年，新西兰4信息技术和软件工程系，奥克兰技术大学，奥克兰大学奥克兰1010，新西兰，新西兰； Maryam.gholami.doborjeh@aut.ac.nz 5工程学，计算机和数学科学学院，奥克兰技术大学，奥克兰大学，新西兰1010年； nkasabov@aut.ac.nz 6智能系统研究中心，阿尔斯特大学，德里/伦敦德里bt48 7Jl，英国7奥克兰生物工程研究所，奥克兰大学奥克兰大学，奥克兰大学1010年，新西兰 *通讯 *通信：
光生物调节疗法改善了水杨酸钠诱导的耳鸣nitus
耳鸣是一种常见的烦人症状，没有有效和接受的治疗。在这项受控的实验研究中，使用光来调节和修复目标组织的光生物调节疗法（PBMT）用于治疗大鼠动物模型中的水杨酸钠（SS）诱导的耳鸣。在这里，PBMT是在涉及耳鸣的外围和中央区域同时进行的。使用客观测试评估了结果，包括对声学惊吓（GPIAS），听觉脑干反应（ABR）和免疫组织化学（IHC）的间隙前脉冲抑制。通过Doublecortin（DCX）蛋白表达检测到由耳鸣引起的有害神经可塑性，这是神经可塑性的已知标记。PBMT参数为808 nm波长，165 mW/cm 2功率密度和99 J/cm 2的能量密度。在耳鸣组中，GPIAS检验的噪声平均差距（GIN）值明显降低，表明发生了诸如耳鸣的额外感知声音，而平均ABR阈值和脑干传递时间（BTT）也显着增加。此外，在细胞核组中观察到了小脑的背侧耳蜗核（DCN），齿状回（DG）和偏瓣叶（PFL）的DCX表达显着增加。在PBMT组中，观察到DG中DG中的ABR阈值和BTT显着下降，ABR阈值和BTT显着降低。根据我们的发现，PBMT有可能用于SS诱导的耳鸣的管理。
肠道少生型和血清代谢产物的特征变化：多词分析
抽象的慢性耳鸣是一种中枢神经系统疾病。当前，肠道菌群对耳鸣的影响仍未探索。为了探索肠道菌群与耳鸣之间的联系，我们在70名耳鸣和30名健康志愿者的患者组中进行了16S rRNA测序，对粪便菌群和血清代谢组分分析进行了16s rRNA测序。我们使用加权基因共表达网络方法来分析肠道菌群与血清代谢产物之间的关系。随机森林技术被用来选择代谢物和肠道分类单元来构建预测模型。耳鸣组中明显的肠道营养不良，其特征是细菌多样性降低，富公司/细菌的比率增加，并且包括气或细菌在内的一些机会性细菌富含。相比之下，一些有益的肠道益生菌减少了，包括乳杆菌和乳杆菌科。在血清MIC分析中，耳鸣患者和这些差异代谢产物的血清代谢障碍富含神经炎症，神经递质活性和突触功能的途径。预测模型在测试集中表现出出色的诊断性能，达到0.94（95％CI：0.85-0.98）和0.96（95％CI：0.86-0.99）。我们的研究表明，肠道微生物群的变化可能会影响耳鸣的发生的出身和慢性，并通过血清代谢产物的变化发挥调节作用。总体而言，这项研究提供了对肠道微生物群和血清代谢产物在耳鸣的发病机理中潜在作用的新看法，并提出了“肠道 - 脑耳 - 耳朵”的概念，作为耳鸣的病理机制，具有明显的临床诊断含义和治疗潜力。
观点是首先出现的，与耳鸣或认知障碍有关的与年龄有关的听力损失？潜在的途径是什么？
1 1衰老，抗衰老与认知表现实验室，上海老年医学与老年研究所，福丹大学，200040年上海2上海2上海临床老年医学临床主要实验室，霍阿德邦医院，上海医院，上海医学院，福丹医学院，200040年，Inever and Insterry and Intern，医院，医学神经生物学国家主要实验室和MOE脑科学中心，福丹大学，200031年上海，中国上海4 NHC福丹大学的主要听觉医学实验室，200032年上海，中国5号，中国5032年，教育型和神经科学系“ dibrain and dibrain of Bari aildo Moro and of Fornation of dotairone”美国国家胃肠病学研究所“ Saverio de Bellis”研究院，卡斯特拉纳·格罗特（Castellana Grotte），意大利Bari 70121 *通信：136661717346@163.com（Qingwei ruan）; bingchen@fingchen@fudan@fudan.edu.cn（bing chen）1衰老，抗衰老与认知表现实验室，上海老年医学与老年研究所，福丹大学，200040年上海2上海2上海临床老年医学临床主要实验室，霍阿德邦医院，上海医院，上海医学院，福丹医学院，200040年，Inever and Insterry and Intern，医院，医学神经生物学国家主要实验室和MOE脑科学中心，福丹大学，200031年上海，中国上海4 NHC福丹大学的主要听觉医学实验室，200032年上海，中国5号，中国5032年，教育型和神经科学系“ dibrain and dibrain of Bari aildo Moro and of Fornation of dotairone”美国国家胃肠病学研究所“ Saverio de Bellis”研究院，卡斯特拉纳·格罗特（Castellana Grotte），意大利Bari 70121 *通信：136661717346@163.com（Qingwei ruan）; bingchen@fingchen@fudan@fudan.edu.cn（bing chen）
全面完善的赔偿索赔清单。......
▪ VA 治疗记录 ▪ 私人医疗记录 ▪ 私人医疗意见 ▪ 已完成 21-2680 的体检 o 提交 伴有或不伴有耳鸣的听力损失 伴有耳鸣的听力损失是获得赔偿最多的条件之一。与服役有关的耳鸣本身可按 10% 的残疾率评估。耳鸣是只有个人能感觉到而其他人都感觉不到的铃声、嗡嗡声或其他声音。通常，与服役有关的耳鸣是持续性的，也称为慢性的。单独确定耳鸣与服役关系通常并不难。确定与产生噪声性听力损失相一致的服役职责分配以及足够的长期暴露通常对于赢得这些索赔之一非常重要。人事记录或其他证据应显示这些分配。退伍军人应去私人听力学家那里接受听力损失索赔检查。确保将听力测试与医生咨询一起包括在内 - 确定退伍军人长期患有持续性耳鸣。 VA 将在 VA 听力诊所安排听力检查。但拥有自己的测试结果将有助于加快这一过程。
“©2021 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 近年来，基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测，而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据，要么不能很好地推广到新对象。在本文中，我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型，用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符，一种精细度较低的特征提取器，以减少电极噪声对 EEG 信号的影响，以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络，以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明，在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时，所提出的方法明显优于最先进的算法，在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
迈向听觉幻影感知的认知计算神经科学
为了对耳鸣如何在大脑中出现，我们必须构建模仿耳鸣发育和感知的双重合理计算模型，并通过大脑和行为实验测试暂定模型。特别关注耳鸣，我们回顾了人工智能，心理学和神经科学交集的最新工作，表明新的研究议程遵循这样的想法，即实验只能在测试脑部计算模型时才产生理论洞察力。这种观点挑战了普遍的看法，即耳鸣研究主要是数据有限的，并且通过先进的数据分析算法进行分析的大型，多模式和复杂的数据集将最终导致人们对丁香核的形成方式的基本见解。但是，有证据表明，尽管现代技术允许在动物和人类中以前所未有的丰富方式评估神经活动，但经验检验了一个关于耳鸣的口头定义的假设，但永远不会导致机械理解。取而代之的是，假设检验需要与产生可验证预测的综合模型的构建相辅相成。我们认为，即使当代人工智能和机器学习方法在很大程度上缺乏生物学上的合理性，但要构建的模型也必须借鉴这些领域的概念，因为它们已经证明它们在建模脑功能方面做得很好。尽管如此，必须连续增加生物学功能，从而导致更好和细粒度的模型，最终允许在应用动物或患者研究中使用动物或患者研究之前，甚至可以测试硅中可能的治疗策略。
动力学神经反应®神经timal
摘要：我们提供了多中心研究Palermo-Milan的结果，该研究旨在评估Neuroptimal®的有效性，Neuroptimal®是一种对患有耳鸣的患者有用的新治疗工具。我们假设使用Neuroptimal®可以改善对与之相关的耳鸣和心理物理症状的看法。neuroptimal®是一种训练形式，可以使大脑通过优化其活性自我调节。为了评估其有效性，我们正在对诊断为耳鸣的自愿患者进行一系列非线性神经Timtimal®神经反馈会话，从听力测量和自我评估问卷中收集数据，这些数据是涉及tinnitus和pationnitus and Partionolatigon Caresolovic Cresicaly Caresolovic Cresitic，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑，焦虑和应力的数据。我们说明的结果，尽管需要在更大的样本上进行验证，但却是有希望的，似乎证实了这种独特技术的特征，该技术基于大脑活动，自我调节，神经塑性和学习的基本原理。
the-thres-threshold-Shift-Model- ...
我们的实验室已经开发了一种独特的啮齿动物模型的慢性噪声诱导的耳鸣（NIT），该模型是由与多频临时临时阈值移位（TTS）相关的声学过度暴露创伤引起的，在损伤的急性阶段，该损伤阶段在损伤的急性阶段，这些阈值在损伤后的水平接近基线水平接近基线（即expassion后四周）（即在该模型中，惊吓反射抑制测试证明了NIT的最终多频表现，同时在相同的Tonotopic频率范围内的外毛细胞（OHC）传出末端的大小显着降低，并且在tinnitus相关的生物标志物中的显着变化，以及在听觉系统中的显着变化，这是该NIT的听觉系统中的证据。Notably, this TTS NIT model does not induce any significant HC loss and only presents with afferent ribbon synapse loss in the high tonotopic frequency region outside of the putative histopathological area of emphasis for tinnitus, creating a unique opportunity to study the functional consequences of reduced efferent signaling and tinnitus-related biomarker expression in the auditory system on the development and specification of a chronic tinnitus感知没有混淆变量，例如HC丢失或广泛的消除屈服，这为相关的电生理评估增加了相当大的复杂性。中央听觉系统中谷氨酸受体2的表达与此TTS NIT模型中的耳鸣评分之间的显着正相关提供了证据，表明中枢神经系统中谷氨酸的反应性改变与NIT的发展有关。我们认为，该TTS NIT模型可以作为靶向耳鸣相关的药物研究的有力候选者。
引用出版版本（APA）：Maria Alonso-Valerdi，L.，Ibarra-Zarate，D.I.，Torres-Torres，A.S.
方法：声学疗法为：（1）耳鸣培训治疗（TRT），（2）听觉歧视疗法（ADT），（3）（3）富含声学环境（TEAE）和（4）双耳式疗法治疗（BBT）的治疗。此外，放松音乐也包括在内：耳鸣患者和健康的个体。为了实现这一目标，招募了103名参与者，有53％是女性，男性为47％。所有参与者用这些五个声音之一对所有参与者进行了8周的处理，此外，这些声音也根据其耳鸣的声学特征（如果应用）和听力损失进行了调节。它们是在声学疗法之前和之后对电脑电图进行监测的，并且估计了Aerps的哪些脑电图。通过检查这些AERP的曲线下的面积来评估声学疗法的声音效应。获得了两个参数：（1）幅度和（2）地形分布。