XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伪源
住院和门诊患者脑电图不同类型伪影的出现频率
已经进行了各种研究来减少脑电图中的伪影。改进脑带记录技术、使用计算机方法去除伪影以及使用各种滤波器都是提高脑电波记录质量的方法 [3, 7-8]。在 Lee One 等人的干预下，使用自动系统去除伪影，其灵敏度为 82.4%，特异性为 83.3%，并在很大程度上消除了伪影。该方法的灵敏度和特异性在很大程度上类似于由受过训练的操作员去除伪影 [9]。在另一项研究中，肉毒杆菌毒素注射用于减少肌源性伪影，这显著减少了肌源性伪影 [10]。去除肌肉伪影已被证明可将癫痫发作定位的灵敏度从 62% 提高到 81%，其最佳效果是在具有中度至重度肌肉伪影的发作带中。去除伪影可以更早地检测到鱼鳞病改变并检测到隐藏在伪影中的物品 [6]。另一方面，也有研究表明，使用一些方法和计算机程序去除伪影的效度较低[11]。
伪映射和离子插入材料
随着17和18世纪的蒸汽发动机的进化，人类能源消耗的首次变化以及1700年代中期的托马斯·纽康（Thomas Newcomen）和詹姆斯·瓦特（James Watt）的突破引起了现代蒸汽机的突破。在不到一个世纪的时间里，煤炭用于供暖，为蒸汽机供电和发电。随着低成本汽车和电力传播，我们社会的能量需要增殖，每10年增加一倍。第二次世界大战后，直到1973年的大石油危机，阿拉伯产生石油的国家建立了石油禁运的巨大石油危机，就雇用了不可持续的能源失控[1，2]。这一事件首次强调了世界继续对化石燃料的依赖。此外，对化石燃料的不受控制的剥削大大增加了温室气体排放和气候变化问题。实际上，化石燃料的消费使大量二氧化碳和其他温室气体暴露于全球变暖，即全球平均温度的升高。人类活动的后果已被引起全球变暖，该变暖在2017年高于工业前水平高约1°C，每十年增加0.2°C [3，4]。出于这个原因，《巴黎协定》（于2016年11月4日生效）旨在使全球平均温度升高低于工业前水平低于2°C，并追求将其限制为1.5°C [5，6]。尽管如此，迫切需要从化石燃料的全球能源过渡。1）。但是，由于其间歇性的性质与大规模储能配对，因此无法完全利用可再生能源。在这种情况下，储能系统（ESS）对于克服一代和对电能的需求之间的不匹配至关重要[6]（图在2018年，欧洲的主要能源消耗为6.35亿吨石油当量（MTOE），分布在一系列不同的能源上，可再生能源贡献了超过三分之一（34.2％）的
生理伪影及其对脑的影响......
摘要 — 通过脑机接口 (BMI) 和闭环深部脑刺激器 (DBS) 精确测量脑活动是脑与后续处理模块之间通信的最重要步骤之一。在 DBS 中经常使用的传统胸装系统中，传感接口中会产生大量伪影，通常是施加在外壳和传感电极之间的共模信号。由于接口的共模抑制比 (CMRR) 能力有限，因此衰减这种共模信号在这些系统中可能是一个严峻的挑战。正在开发的新兴 BMI 和 DBS 设备可以安装在头骨上。将系统安装在颅骨区域可以通过限制伪影幅度来抑制这些感应生理信号。在本研究中，我们使用躯干形体积导体中的电流源偶极子模型，通过关注心脏活动来模拟伪影的影响。使用不同的 DBS 架构执行有限元仿真，我们估计了几种设备架构的 ECG 共模伪影。使用该模型有助于定义整个系统 CMRR 的总体要求，以保持大脑活动的分辨率。模拟结果估计，颅骨安装系统的心脏伪影影响将明显低于包括胸部区域的非颅骨系统。预计对于胸部安装的设备，至少需要 60-80 dB CMRR 来抑制 ECG 伪影，而对于颅骨安装的设备，在最坏情况下 20 dB CMRR 就足够了。用于估计心脏伪影的方法可以扩展到其他来源，例如运动/肌肉源。设备对伪影的敏感性对于闭环 DBS 和 BMI 的实际转化具有重要意义，包括生物标志物的选择以及绝缘体和导线系统的设计要求。
伪andom代码的新结构
此外，请注意，如果0因此，如果许多P I远离一个P，则水印LLM的输出相对接近CodeWord x 1。。。x n。水印llm采用代码字X 1。。。x n作为其输入之一，输出z 1。。。z n，这样它充当损坏的渠道。对于足够高的熵输出，许多P I足够接近1 /2，因此z 1。。。z n相对接近x 1。。。x n，任何具有秘密钥匙的人都可以解码z 1。。。z n，从而确认输出已被水标记。此外，LLM输出Z = Z 1。。。z n也通过试图逃避检测的对手对腐败也是强大的，因为假设Δ（z，〜z）很小，那些Z仍将被秘密钥匙的人解码（如果对手没有对z进行重大更改，那将是这就是这是这样。因此，水印和编辑的文本对应于损坏的PRC代码字。
用于量子计量的单光子源和纠缠光子源
近年来，光学量子增强计量和亚散粒噪声计量变得越来越重要。然而，相关的测量技术尚未在 NMI 中普遍应用，主要是因为可用的相关源，即高效单光子源和纠缠光子源，不可靠或无法商业化。在设计这些源方面已经取得了重大进展，但如果要将它们用于计量应用，则需要进一步开发。针对此 SRT 的提案应旨在基于不同的应用导向平台开发明亮的纠缠光子源，并利用高纯度的单光子源，以展示使用这些源进行特定测量可实现的量子优势。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) - 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影 - 第 1 部分
摘要。脑电图 (EEG) 记录经常受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动过程中记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效地去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，将来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）作为 ICA 的输入添加，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。仿真结果表明，ERASE 从 EEG 中去除 EMG 伪影的效果显著优于传统 ICA。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，研究人员收集了 8 名健康参与者移动双手时的 EEG 数据，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（使用真实 EMG 作为参考伪影时，平均可去除约 75% 的 EMG 伪影），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以显著分离 EEG 信号和 EMG 伪影，而不会丢失底层 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 在去除 EMG 伪影方面的有效性。
伪磁场诱导的慢速载体动力学...
©2021作者。本文是根据创造性的共识4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适合原始作者和来源的信誉，就可以提供与创建者许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在材料的信用额度中另有指示。如果材料未包含在Thearticle的Creative Commons许可中，并且您的预期用途不允许法定调制或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习