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文章根据静息状态脑电图数据预测个体用户脑电图特征的动态范围，以评估其对被动脑电图的适用性——
摘要：随着近年来低成本可穿戴脑电图 (EEG) 记录系统的发展，被动式脑机接口 (pBCI) 应用正在教育、娱乐和医疗保健等各种应用领域中得到积极研究。各种 EEG 特征已被用于实现 pBCI 应用；然而，经常有报道称，有些人难以充分享受 pBCI 应用，因为他们的 EEG 特征的动态范围（即其随时间变化的幅度）太小，无法用于实际应用。进行初步实验以寻找与不同心理状态相关的个性化 EEG 特征可以部分避免这一问题；然而，对于大多数 EEG 特征动态范围足够大以用于 pBCI 应用的用户来说，这些耗时的实验是没有必要的。在本研究中，我们尝试从静息状态脑电图 (RS-EEG) 预测个人用户最广泛用于 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围，最终目标是识别可能需要额外校准才能适合 pBCI 应用的个人。我们使用基于机器学习的回归模型来预测三种广泛使用的脑电图特征的动态范围，已知这三种特征与大脑的效价、放松和集中状态有关。我们的结果表明，脑电图特征的动态范围可以预测，归一化均方根误差分别为 0.2323、0.1820 和 0.1562，证明了使用短暂静息脑电图数据预测 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围的可能性。
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8001001 ），旋涡振荡 30 秒混匀，室温静置 5 分钟后再进入步骤 3 的操作。 3. 加入 15 ml Buffer L7 ，盖紧管盖，用力上下摇晃混合均匀。 4. 加入 8 ml Buffer EX ，盖紧管盖，用力上下摇晃混合均匀。≥ 12,000 g 离心 5 分钟。 5. 在一个洁净的 50 ml 离心管中加入 8 ml 异丙醇备用。 6. 吸取步骤 4 中的所有离心上清液（约 25 ml ）转移到步骤 5 备用的 50 ml 离心管 中，盖紧管盖，混匀上清液和异丙醇。
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∙ 2000 个常规存储信道（带有 8 个字符的名称）∙ DTCS 和 CTCSS 音频静噪∙ VSC（语音静噪控制）（ FM、FM-N、WFM、AM、AM-N）∙ AFC（自动频率控制）（ FM、FM-N、WFM）∙ 噪声消除器（SSB、CW）∙ ANL（自动噪声限制器）（AM、AM-N）∙ RF 增益控制（10 级）∙ ATT 功能（3 级）∙ 按键锁功能∙ 监控功能∙ 省电功能（3 级）∙ 使用拨号或侧面按钮设置音量或频率∙ 快捷菜单功能∙ 时钟
心率探索
说明：步骤1：从快速讨论开始•心脏做什么？•为什么心脏在运动后会更多？•血液如何通过我们的身体移动？说明可以通过计算一分钟内的节拍数来衡量心跳。步骤2：教孩子们如何找到自己的脉搏。他们可以感觉到它：•在手腕上（径向脉冲）•在颈部（颈动脉脉冲）练习15秒钟，然后乘以4次，以计算每分钟的节拍（bpm）。步骤3：测量静息心率•安静地坐一分钟以确保静息心率。•测量并记录BPM。步骤4：活动时间：让心跳加速！•选择一个简单的活动，例如跳跃插孔，慢跑到位或跳舞1-2分钟。•活动后立即测量心率并记录BPM。步骤5：冷却•活动后安静地静置2分钟，然后再次测量心率。这将帮助孩子们观察锻炼后心脏的慢节奏。步骤6：重复和比较•尝试不同的活动，例如步行或跳过，并比较心率变化。
使用JNN
抽象心力衰竭是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含918个样品，具有11个特征，例如年龄，性别，胸痛类型，静息血压，胆固醇，空腹血糖，静静心心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集上训练了具有四层（1输入和1个输出）的神经网络模型，并获得了90％的精度，平均误差为0.009。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。
目标血压 高血压 无 2 型糖尿病 氯沙坦 ...
• β 受体阻滞剂（从第 4 步开始，难治性高血压患者和 K + >4.5mmol/L，阿替洛尔或比索洛尔）• 以低剂量给药并增加剂量以达到血压控制（很少需要高剂量）。• 监测心率以防止心动过缓（窦性心律静息心率 > 60bpm，AF 率控制至静息心率 80-90bpm）。• 不要突然停止，因为有隐匿性心绞痛的风险（IHD 患者）。• 对于患有哮喘、支气管痉挛或有阻塞性呼吸道疾病病史的患者，可以根据个体药物 SPC 谨慎使用心脏选择性 β 受体阻滞剂。
静息态脑电图定向功能连接揭示亚急性中风患者康复后运动网络组织的变化
大脑可塑性和功能重组是缺血性中风后患者功能性运动恢复的机制。通过脑电图研究静息态运动网络功能连接已被证明有助于研究信息流中发生的变化并发现与运动功能恢复的相关性。在文献中，大多数将脑电图应用于中风后患者的研究都研究了相互作用的大脑区域之间的无向功能连接。最近，人们开始研究连接的方向性，并提出了许多方法或特征，每种方法或特征都更适合描述不同的方面，例如网络节点之间的直接或间接信息流、耦合强度或其特征振荡频率。每项研究都选择了一种特定的测量方法，尽管文献中并没有达成共识，而且选择最合适的测量方法仍然是一个悬而未决的问题。为了阐明这一方法论方面，我们在此建议结合基于格兰杰因果关系的两个频域测量提供的直接和间接耦合信息，即定向相干性 (DC) 和广义部分定向相干性 (gPDC)，以研究与感觉运动节律 α 和 β 相关的静息态定向连接的纵向变化，发生在 18 名接受康复治疗的亚急性缺血性中风患者中。我们的研究结果显示，在亚急性期康复后，信息流经运动前区在运动网络重组中起着重要作用。特别地，DC 强调了运动前区和初级运动区之间的半球内耦合强度的增加，特别是在 α 和 β 频带的同侧病变半球中，而 gPDC 在检测那些变化主要体现在人群中的连接方面更敏感。在 α 和 β 频段均检测到从损伤对侧运动前皮质向辅助运动区流动的因果流减少，在 β 频段观察到从同侧到损伤对侧运动前皮质的半球间连接显著增强。有趣的是，从损伤对侧运动前皮质向损伤同侧运动前皮质的连接与 α 频段上肢运动恢复相关。使用两种不同的定向连接测量方法可以更好地理解大脑之间的耦合变化
所有大脑网络的静息状态连接累积效应与注意力缺陷多动障碍症状显着相关
1 俄勒冈健康与科学大学医学信息学和临床流行病学系生物信息学和计算生物学分部，俄勒冈州波特兰 97239，2 俄勒冈健康与科学大学 Knight 癌症研究所，俄勒冈州波特兰 97239，3 俄勒冈健康与科学大学心理健康创新中心，俄勒冈州波特兰 97239，4 明尼苏达大学儿科系，明尼苏达州明尼阿波利斯 55454，5 明尼苏达大学共济会大脑发育研究所，明尼苏达州明尼阿波利斯 55414，6 明尼苏达大学明尼苏达超级计算研究所，明尼苏达州明尼阿波利斯 55455，7 俄勒冈健康与科学大学神经病学系，俄勒冈州波特兰 97239，8 俄勒冈健康与科学大学精神病学系心理学分部，俄勒冈州波特兰 97239，9 罗德岛大学心理学系，罗德岛州金斯顿 02881，10 俄勒冈健康与科学大学行为神经科学系，俄勒冈州波特兰 97239，11 明尼苏达大学教育与人类发展学院儿童发展研究所，明尼苏达州明尼阿波利斯 55455