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World File Search System信号检测
阿米替林的信号检测和生物信息学分析
1.Guaiana，Giuseppe，Corrado Barbui和Matthew Hotopf。“抑郁症的阿米替林。”系统评论的Cochrane数据库3（2007）。2. Viswanathan，Anand和Hugues Chabriat。“脑微毛发”。冲程37.2（2006）：550-555。
可操作临床决策的信号检测方法
背景：我们先前鉴定出抑郁症的认知生物型，其特征是大脑的认知控制电路功能障碍，其中包括背外侧前额叶皮层（DLPFC）和背扣扣带扣带扣皮的皮层（DACC），该皮质（DACC）来自功能磁共振成像（FMRI）。我们将这些电路指标评估为抗抑郁药缓解的个性化预测指标。方法：我们对国际研究的数据进行了次要分析，以预测159名在贡献任务中完成fMRI的患者的抑郁症（ISPOT-D），用三种研究抗抑郁药之一的一种治疗以及对缓解状态进行了评估（汉密尔顿抑郁症量表得分≤7）的8周治疗。缓解电路预测指标为DLPFC和DACC活性以及在标准偏差中量化的连通性。使用已建立的软件实施接收器操作分析（ROC），我们计算了每个电路度量的每个切点的这些预测变量的敏感性和特异性。我们计算了用于识别最佳切点值的ROC模型处理（NNT）指标所需的数字。结果：ROC模型确定了在二级切点的DLPFC活性和平均电路指标的初始切点的最初切点，从非移动器（21.2％）确定了最大分离（62.5％）（21.2％）。NNT为3.72，这意味着如果随机选择了4例患者（圆形为3.72），则可能会汇总一名，但是如果电路指标知情治疗，则可能有两名。结论：我们的发现有助于确定临床可行的临床试验和临床实践的电路测量。需要未来的研究来复制这些发现并扩大对长期结局的评估。
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的
信号检测•不成比例 - 药物 - 疫苗
* ADR报告的严重标准由国际医学科学委员会（CIOMS）的工作组确定，并将其定义为在黄牌上记录的6个可能的类别。记者可以通过在黄牌上勾选适当的盒子来选择以下标准。标准为：（1）患者因反应而死亡（2）威胁生命（3）导致住院或长时间住院住院治疗（4）先天性异常，（5）涉及持久性或明显的残疾或无能为力或（6）
可以使用非侵入性自发性电子图信号检测到2型糖尿病的可预防危险因素
1 1墨西哥神经生物学和国立大学，墨西哥Quere'taro校园，墨西哥Quere´taro，2，Me ofimem of Me ofico（UNAM）的工程学院（UNAM）研究部，避免失明的研究部，墨西哥，墨西哥，6个视觉健康封闭式，国立高等教育学院，狮子座大学，墨西哥国立大学（UNAM）Leo´n，墨西哥瓜纳武托拉，墨西哥，7雷尼娜·德尔·巴吉·伯（Elagent ofermations ofermations offiction ofermations ofermations promptation 302）（El offication 302） Quere´taro，Quere´taro，墨西哥，8墨西哥眼科研究所（IMO），I.A.P。 Centro Sur，Santiago de Quere´aro，Quere´aro，墨西哥
利用脑电信号检测左/右脑优势的注意力水平
摘要：利用左右脑优势理论可以确定左脑和右脑人群的一些特征。它可以帮助制定大脑平衡教育主题的培训大纲。在执行任何动作时，人的注意力或专注力至关重要。本文将使用脑电图 (EEG) 数据检查左脑和右脑优势患者的注意力水平。可以使用 EEG 波跟踪和记录大脑活动。人脑的思考和注意力会导致脑电波在不同频带中改变。可以使用基线校正方法清理基于频率的 EEG 信号并提取特征。结果，创建了 EEG 拓扑功率谱密度值。本文的主要目的是比较不同大脑优势的人的注意力水平。相反，EEG 信号可用于预测一个人是左脑还是右脑优势。
用于 EEG 信号检测的带有基于 RRAM 的低通 FIR 滤波器的 13 W 模拟前端
摘要：本文介绍了一种用于检测脑电图 (EEG) 信号的模拟前端 (AFE)。AFE 由四个部分组成，即斩波稳定放大器、纹波抑制电路、基于 RRAM 的低通 FIR 滤波器和 8 位 SAR ADC。这是首次在 EEG AFE 中引入基于 RRAM 的低通 FIR 滤波器，其中利用 RRAM 的生物可信特性高效分析模拟域中的信号。前置放大器采用对称 OTA 结构，在满足增益要求的同时降低了功耗。纹波抑制电路大大改善了噪声特性和失调电压。基于 RRAM 的低通滤波器实现了 40 Hz 的截止频率，适用于 EEG 信号的分析。SAR ADC 采用分段电容器结构，有效降低了电容器开关功耗。芯片原型采用 40 nm CMOS 工艺设计。整体功耗约为13µW，实现超低功耗运行。
使用脑电信号检测和分类癫痫发作技术的最新研究
摘要：早期检测和分类癫痫发作对计算机辅助设备和最新医疗物联网 (IoMT) 设备的分析、监测和诊断大有裨益，这一点怎么强调也不为过。这些应用的成功在很大程度上取决于所采用的检测和分类技术的准确性。多年来，人们研究、提出和开发了多种方法。本文研究了过去十年的各种癫痫发作检测算法和分类，包括传统技术和最新的深度学习算法。它还讨论了癫痫样检测作为实现意识障碍 (DOC) 高级诊断及其理解的步骤之一。对所研究的不同算法进行了性能比较，并探讨了它们的优缺点。从我们的调查来看，最近人们非常关注探索深度学习算法在癫痫发作检测和分类中的有效性，这些算法还用于图像处理和分类等其他领域。混合深度学习也得到了探索，其中 CNN-RNN 最受欢迎。
利用脑电图信号检测困倦的卷积神经网络
1 多媒体信息系统和高级计算实验室（MIRACL），斯法克斯大学，斯法克斯 3021，突尼斯；siwarchaabene@gmail.com（SC）；Bassem.Bouaziz@isims.usf.tn（BB）；amalboudaya71@gmail.com（AB）2 斯法克斯数字研究中心，BP 275，Sakiet Ezzit，斯法克斯 3021，突尼斯 3 马格德堡奥托冯格里克大学体育科学研究所，39104 马格德堡，德国； anita.hoekelmann@ovgu.de 4 神经科学、生理学和心理学跨学科实验室：身体活动、健康和学习 (LINP2)，UFR STAPS，UPL，巴黎楠泰尔大学，92000 楠泰尔，法国 5 IRIT-ENSEEIHT，图卢兹大学，31013 图卢兹，法国；lotfi.chaari@toulouse-inp.fr * 通信地址：achraf1.ammar@ovgu.de † 这些作者作为第一作者对本文的贡献相同。 ‡ 这些作者作为最后一位作者对本文的贡献相同。