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基于脑电图的自适应闭环脑电...
脑机接口 (BCI) 是一种突破性的方法，它使患有严重运动障碍的人能够直接交流，绕过传统的神经和肌肉通路。在各种各样的 BCI 技术中，基于脑电图 (EEG) 的系统因其非侵入性、用户友好操作和成本效益而特别受到青睐。最近的进展促进了自适应双向闭环 BCI 的发展，它可以动态调整用户的大脑活动，从而提高神经康复的响应能力和疗效。这些系统支持实时调制和持续反馈，促进与用户的神经和行为反应相一致的个性化治疗干预。通过结合机器学习算法，这些 BCI 优化了用户交互并通过活动依赖性神经可塑性机制促进恢复结果。本文回顾了基于 EEG 的自适应双向闭环 BCI 的当前前景，研究了它们在运动和感觉功能恢复中的应用，以及实际实施中遇到的挑战。研究结果强调了这些技术在显著提高患者生活质量和社交互动方面的潜力，同时也确定了未来研究的关键领域，旨在提高系统的适应性和性能。随着人工智能的不断进步，复杂的 BCI 系统的发展有望改变神经康复并扩大在各个领域的应用。
基于脑电图和机器学习的神经康复方法综述
摘要 康复是治疗和训练受损肌肉和运动系统的方法之一。脑电图辅助的脑机接口 (BCI) 可能有助于恢复或增强大脑失去的运动能力。在大脑活动的辅助下，BCI 提供了易于使用的技术辅助和机器人假肢。本系统文献综述 (SLR) 旨在探索 BCI 和康复运动控制的最新发展。此外，还探讨了可用于 BCI 驱动康复目的的典型 EEG 设备。此外，还总结了使用机器学习技术进行康复评估的重要研究比较。本研究的结果可能会影响政策制定者关于使用 EEG 设备（尤其是无线设备）实施 BCI 技术的决策。此外，SLR 结果为进一步研究提供了建议。为了确定每种 EEG 设备的其他特性并确定哪种设备最适合每个行业，我们计划在未来的研究中根据各种设备来衡量用户体验。
深度学习融合用于脑 CT 成像中的颅内出血分类
摘要 —脑出血的特征是由于血液凝结或高血压导致脑动脉破裂，存在严重的创伤甚至死亡风险。这种出血会导致脑细胞损伤，常见原因包括脑肿瘤、动脉瘤、血管异常、淀粉样血管病、创伤、高血压和出血性疾病。当发生出血时，氧气无法再到达脑组织，如果脑细胞缺氧和营养物质超过三四分钟，就会开始死亡。受影响的神经细胞及其控制的相关功能也会受到损害。早期发现脑出血至关重要。本文提出了一种有效的混合深度学习 (DL) 模型，用于从脑 CT 图像中检测颅内出血 (ICH)。所提出的方法集成了 DenseNet 121 和长短期记忆 (LSTM) 模型，以准确分类 ICH。DenseNet 121 模型用作特征提取模型。实验结果表明，该模型的准确率、精确率、召回率和 F1 分数分别为 97.50%、97.00%、95.99% 和 96.33%，证明了其在准确识别和分类 ICH 方面的有效性。
纳米孔测序用于脑肿瘤DNA甲基化分类......
１）WHO肿瘤分类. 中枢神经系统肿瘤，第五版，第6卷。WHO肿瘤分类编辑委员会。里昂：国际癌症研究机构；2021。２）Capper D, Jones DTW, Sill M, Hovestadt V, Schrimpf D, Sturm D, et al. DNA甲基化为基础的中枢神经系统肿瘤分类。Nature 2018; 555: 469–74。３）Satomi K, Saito K, Shimoyamada H, Onizuka H, Shibayama T et al. The role of nonlinear dimension reduction of gene-wide DNA methylome in integration diagnostic: A case study of glioblastoma, IDH-wildtype. Pathol Int. 2023; 73: 523-6。 ４）Shibayama T, Satomi K, Tanaka R, Yoshida A, Nagahama K, Hayashi A 等. 肺部炎性平滑肌肉瘤是DNA甲基化为基础的肉瘤分类的潜在诊断缺陷：一例病例报告. BMC Pulm Med. 2023; 23: 324.
基于脑多模式监测的重大抑郁症的影响和神经机制的影响和神经机制：叙事评论
主要抑郁症（MDD）目前是世界上最常见的精神疾病。它的特征是疾病的高发病率，情绪低落，思维减慢和认知功能降低。不及时干预，转化为抗药性抑郁症（TRD）的风险为20–30％，患者，家庭和社会的负担很大。许多研究表明，体育活动（PA）是一种非药理治疗方法，可以显着改善MDD患者的心理状况，并且对认知功能，睡眠状况和脑可塑性具有积极影响。然而，不同类型的PA对个体的生理和心理影响变化，PA在改善MDD患者症状方面的剂量尚未阐明。在当前的MDD研究中，PA可以归类为连续耐力训练（ECT），爆炸性间隔训练（EIT），耐药力强度训练（RST）和心理体体训练（MBT），以及对患者抑郁症状，认知功能和睡眠的影响。因此，本研究基于叙述性综述，并包括大量现有研究，以研究不同PA干预对MDD的影响的特征和差异。该研究还研究了MDD中不同PA干预措施的特征和差异，并通过多模式脑功能监测的结果（包括颅内环境和大脑结构）来解释神经机制。它旨在为MDD中的神经科学和临床干预提供锻炼处方和理论参考。
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
基于自促进聚类的对比学习用于脑网络预训练
磁共振成像（MRI）等神经成像技术的快速发展促进了我们获取大脑结构和功能特征。脑网络分析是从 MRI 探索大脑机制的重要工具之一，它为大脑组织提供有价值的见解，并促进对大脑认知和神经退行性疾病病理的理解。图神经网络（GNN）通常用于脑网络分析，但它们受到医疗数据稀缺的限制。虽然已经开发了图对比学习方法来解决这个问题，但它们通常涉及扭曲大脑解剖结构的图增强。为了应对这些挑战，本文提出了一种无增强的对比学习方法，即基于自促进聚类的对比学习（SPCCL）。具体而言，通过引入基于聚类的对比学习损失和自促进对比对创建方案，所提出的 SPCCL 可以从比疾病患者数据相对容易获取的其他健康受试者数据中进行预训练。所提出的 SPCCL 利用这些额外的数据来保持原始大脑结构的完整性，使其成为一种有效的大脑网络分析的有前途的方法。在开放获取的精神分裂症数据集上进行了全面的实验，证明了所提出方法的有效性。
基于脑电图检测缺血性中风的可行性
2024 年 6 月 25 日 摘要 目标：使用简化的数学方法定量探索单个皮质神经元细胞体之间的跨膜电位差异如何产生脑电图 (EEG) 的皮肤表面电位，以及如何在院前环境中使用 EEG 检测缺血性中风。方法：从静电学、解剖学和生理学的基本原理出发，可以表征单个皮质神经元细胞体激活过程中产生的表观偶极子的强度。皮质神经元中的瞬时偶极子强度取决于其细胞体的大小和表面积、其电容以及细胞体上出现的跨膜电位差异。EEG 的总电位是许多单个偶极子强度、方向和与电极的距离的函数。皮质神经元活动和放电率降低模拟了急性缺血对一个或两个 EEG 电极下组织的影响。结果：如果在任何时刻，25 个细胞体在最靠近皮肤表面电极的 1 cm 3 体积的灰质中随机活动，则可以模拟临床上真实的 EEG 记录。仅在一个 EEG 电极下完全停止神经活动会导致总体 EEG 信号幅度和频率略有下降。但是，在两个 EEG 电极下，神经活动减少到正常值的 5% 到 50% 之间，会导致 EEG 幅度与正常值相比下降 30% 到 70%。结论：这种电活动变化可用于快速早期检测急性缺血性中风，可能加快溶栓或再灌注治疗，前提是两个电极都位于缺血区域，并将信号与头部另一侧的正常信号进行比较。关键词 : 动作电位、救护车、诊断、偶极子、早期干预、脑电图、缺氧、发病率、神经元、护理人员、即时诊断系统、院前诊断、快速、再灌注、血栓溶解、治疗时间、TPA、远程医疗
七年级学生物理的基于脑的学习
农业与技术摘要本研究旨在利用基于大脑的学习开发物理课程，确定学习者沿着大脑优势的学习风格，并确定使用基于大脑的学习开发的课程对学生的概念理解、批判性思维技能、创造性思维技能、对物理的兴趣以及学习者沿着大脑优势的学习风格的影响。该研究对 2020-2021 学年的马斯巴特渔业学校 20 名 7 年级学生采用了预实验单组前测后测设计。使用研究人员制作的概念理解测试、批判性思维技能测试和创造性思维技能测试以及采用的 Davis (1994) 的大脑优势评估、Chislett MSc 和 A Chapman (2005) 的 VAK 学习风格清单和 Samaupan (2018) 的兴趣清单收集数据。研究结果显示：（1）研究前，学习者的学习风格为：左脑听觉型、左脑视觉型、右脑动觉型、全脑动觉型。研究后，学习者的学习风格为：左脑视觉型、左脑听觉型、右脑听觉型、右脑动觉型、全脑视觉型。（2）七年级物理课程中，运动、波和声音等主题的六节课采用基于脑的学习法，具有以下特点：探究学习、创造性活动整合、基于脑的学习应用和灵活学习设计。（3）实施基于脑的学习课程后，学生的概念理解、批判性思维能力、创造性思维能力和对物理的兴趣均有显著提高。然而，学生的学习风格在左右脑优势方面没有显著变化。尽管如此，大脑左半球和右半球的利用率都有所提高。因此，本研究的结果为教育工作者和课程开发者提供了将基于大脑的学习纳入教学实践的基础，以提高学生的物理教育学习成果。关键词：基于大脑的学习；大脑优势；概念理解；创造性思维能力；批判性思维能力；对物理的兴趣简介提高菲律宾基础教育的质量至关重要。这是必要的。认识到它的重要性可以促进经济进步。Ramos 和 Mourelle (2019) 建立了西班牙中学和高等教育与经济增长之间的正相关关系。这些数据表明了一个国家的经济地位与其教育质量之间的相关性。