图3基于GMV的预测模型的贡献区域。(a)基于GMV的预测模型确定了13个贡献区域(即,利益区域,ROI,ROIS),绘制了群集大小为体素数。颜色表示不同的大脑网络模块。(b)模块化分析确定了相同颜色所示的ROI的三个稳定模块(默认模式网络,DMN,蓝色;中央执行网络,CEN,黄色;和动作感知网络,APN,RED)在连通性密度含量下,范围为0.26至0.50,增量为0.01。(c)连通性密度为0.40的三个网络模块的弹簧状布局显示了每对节点之间的欧几里得距离,反映了图理论距离和线的厚度,反映了边缘的连接强度。(d)连通性密度为0.40的功能连通性矩阵(通过模块对ROI进行排序)显示边缘内部比模块之间更强的边缘强度。(e)与每个模块相关的前四个心理主题显示功能解码曲线的对数比值比。ifg,下额回(腹外侧前额叶皮层,VLPFC); MFG,中部额回(背侧前额叶皮层,DLPFC); mog,中枕回; prcg,前中央回; POCG,中心后回; precuneus; SFG,上额回(背部前额叶皮层,DMPFC); SMG;超边缘回; SPL,上顶叶; STG,上级颞回
结果:75名ESUS患者的平均年龄为58岁。 60%的患者为男性,最常见的伴随疾病是高血压(53.3%)。 40 名患者患有心房颤动,15 名患者患有阵发性房颤。高血压和E/e->12是心房心脏病的独立预测因素,p值分别为0.001和0.02。对患有房心病的患者进行多变量回归分析; V导联P波终末力速度(PTFV)> 5000 mV.ms、左心房容积指数> 34 ml/m 2和射血分数< 45%是AF的显著独立预测因素,显著p值分别为0.001、< 0.001和0.001。
在六型21700锂离子细胞组成的小模块上进行了六个热失去传播测试,在六边形构型中,相邻细胞之间的间距为3 mm。使用直径为8 mm的指甲穿过细胞的正末端,将一个模块中心的一个单元触发到热失控中。在一半的测试中,使用35 mm的穿透深度在触发细胞中启动侧壁破裂。对于另一半测试,在触发细胞中未使用10 mM穿透深度在触发细胞中启动侧壁破裂。在触发细胞经历侧壁破裂的所有测试中,模块中其余六个细胞都有热失去的传播。在所有触发细胞没有侧壁破裂的测试中,模块中的任何其他细胞都没有热失去繁殖。这些结果是通过相对于名义衰竭的侧壁破裂失败的方向性和热传递的幅度来解释的。这些结果强调了当电池模块中发生侧壁破裂故障并强调方法减轻电池系统故障的重要性时,热失去传播的倾向增加了。
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摘要 - 对不同空间参考框架的导航策略的最新研究(以以环境为中心的以环境为中心的同源性参考框架)表明,顶叶皮质在处理中心信息方面起着重要的作用,可以在处理中心信息中提供自我的转化功能,在自我和中源空间空间参考弗莱姆之间。但是,大多数研究只是专注于被动实验环境,这并不是我们日常的空间学习/导航任务的真正代表。这项研究调查了与脑动力学相关的facter,这使人们在主动和被动导航中切换其首选的空间策略以弥合差距。虚拟现实(VR)技术和Omni跑步机被应用于积极行走进行主动导航,并且为了被动导航,参与者在执行相同的任务时坐着。脑电图(EEG)信号,以监视路径积分任务中以自我和中心式帧之间过渡的光谱扰动。来自作者大学的四十一名右手男性参与者参加了这项研究。我们的大脑动力学结果表明导航涉及区域,包括alpha带中具有调节的顶叶皮层,具有β带和低γ带扰动的枕骨皮层以及带有theta扰动的额叶皮层。在顶簇事件相关的光谱传播(ERSP)中发现了两个不同的转角路径之间的差异。在小的转角路径中,同种中心的参与者显示出更强的alpha deannchronization在以egi的为中心的参与者中。在大型转角路径中,众所周知 -