XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System假性
前额叶 tDCS 无法调节走神倾向或潜在的功能性或有效大脑连接
关于通过阳极经颅直流电刺激 (tDCS) 调节左背外侧前额叶皮层 (前额叶 tDCS) 的走神倾向的能力，存在相互矛盾的证据。在这里，20 名参与者在 MRI 扫描仪中接受了 20 分钟的主动和假性前额叶 tDCS，分两次进行 (平衡)。在每次治疗中，他们完成两次持续注意力反应任务 (tDCS 之前和期间)，其中包括记录走神主观反应的探针。我们通过动态功能网络连接 (dFNC) 和对默认模式、显着性和执行控制网络区域的动态因果建模分析，评估了 tDCS 对行为反应以及功能和有效动态的影响。行为结果提供了大量证据，支持 tDCS 对任务表现和走神倾向没有影响。同样，我们发现 tDCS 对潜在大脑状态的频率（频率）或停留时间（花费的时间）以及有效连接没有影响。总体而言，我们的结果表明前额叶 tDCS 无法调节走神倾向或影响潜在大脑功能。这扩大了之前行为复制失败的结论，表明前额叶 tDCS 可能不会导致自我生成认知过程中大脑活动的细微变化（即在行为阈值以下）。
使用机器学习方法对小鼠创伤性脑损伤模型中的脑电图进行分类*
摘要 — 创伤性脑损伤 (TBI) 发病率极高，影响到美国约 1% 的人口，其一生的经济损失估计超过 750 亿美元。在美国，每年约有 50,000 人死于 TBI，许多人因此永久残疾。然而，目前尚不清楚哪些人会在 TBI 后出现持续性残疾，以及这些不同人群背后的大脑机制是什么。这些人群的病理生理原因很可能是多因素的。脑电图 (EEG) 已被用作 TBI 诊断和预后的有希望的定量测量。机器学习和深度学习等先进数据科学方法的兴起有望进一步分析 EEG 数据，寻找包括 TBI 在内的神经系统疾病的 EEG 生物标志物。在这项工作中，我们在小鼠 TBI 模型的独特 24 小时记录数据集上研究了各种机器学习方法，以寻找对 TBI 和对照受试者进行分类的最佳方案。纪元长度分别为 1 分钟和 2 分钟。当使用适当的特征和参数对少数受试者（5 名假性脑损伤患者和 4 名 TBI 患者）进行检测时，结果令人满意，准确率约为 80-90%。因此，我们相信，有了更多的数据和研究，我们将能够准确检测 TBI，不仅通过长期记录，而且在实际场景中，使用从日常生活中的简单可穿戴设备获取的 EEG 数据。
WATCHMAN TruSteer 门禁系统
空气栓塞、气道创伤、对造影剂、麻醉剂、闭合装置材料或药物的过敏反应、精神状态改变、需要输血的贫血、麻醉风险、心绞痛、缺氧性脑病、心律失常、房间隔缺损、瘀伤、血肿或血清肿、心脏穿孔、胸痛/不适、术后意识模糊、充血性心力衰竭、造影剂相关性肾病、颅出血、死亡、血红蛋白降低、深静脉血栓形成、装置栓塞、装置断裂、装置血栓形成、水肿、栓塞、出血过多、发烧、瘘管、腹股沟疼痛、腹股沟穿刺出血、血尿、咯血、低血压、缺氧、伤口愈合不当、无法重新定位、重新取回或取回装置，感染/肺炎、房间隔血栓、气管内出血、需要输血的大出血、装置错位/附属物密封不当/装置从附属物壁移开、心肌糜烂、心肌梗死、恶心、口腔出血、心包积液/心包填塞、胸腔积液、裂伤引起的长时间出血、假性动脉瘤、肺水肿、放射性损伤、肾衰竭、呼吸功能不全/衰竭、出血性中风、缺血性中风、手术移除装置、经食管胃镜并发症（例如咽喉疼痛、出血、食管创伤）、血小板减少、血栓形成、短暂性脑缺血发作 (TIA)、瓣膜或血管损伤、血管迷走神经反应
非侵入性迷走神经刺激对持续性认知的认知和自主神经相关性的影响
摘要 持续性认知会在没有实际压力源的情况下引发心理生理压力，被认为是多种 (精神) 健康问题的重要跨诊断脆弱性因素。这些与压力相关的认知过程既体现在认知 (通过自我报告评估) 中，也体现在自主神经不灵活性 (通过心率变异性 (HRV) 评估) 中，迷走神经在其中起着关键作用。有趣的是，迷走神经的传入分支可以通过经皮耳迷走神经刺激 (taVNS) 来调节，这是一种将低强度电流施加到耳朵的非侵入性技术。在一个健康个体样本中，我们研究了左耳甲的 taVNS 与假 (耳垂) 刺激相比，对心理社会压力任务后持续性认知的认知和自主神经相关性的影响。有趣的是，taVNS 显著降低了认知僵化，这反映在心理社会压力后主观坚持性思维的减少。虽然对坚持性认知的自主神经相关因素没有直接影响，但压力源后坚持性思维的个体差异显著影响了 taVNS 对 HRV 的影响。具体而言，在假性条件下，压力任务期间的自主神经不灵活性增加（即 HRV 降低）与随后坚持性思维的增加有关，但在主动 taVNS 条件下则无关。额外的探索性分析表明刺激强度没有显著降低。总体而言，研究结果证实了坚持性认知与迷走神经功能之间的关联。
AI对信息安全中监管合规性的影响
人工智能（AI）带来了信息安全性的重大变化。它使过程自动，有助于管理风险，并随着事情的实现而更快，更好。本研究论文讨论了AI如何使其更容易遵守法规，但也指出了不公平算法，不清楚的过程和重大道德问题等问题。随着机器学习的进展以及许多人称之为NLP或自然语言处理技术的方法，组织现在可以在成为问题之前就可以处理并管理复杂的规则。这是医疗保健和金融等法规不知所措的部门中的重要资产。ai可以提供很多东西，但是要注意其挑战是必不可少的，例如“黑匣子”算法如何工作的奥秘以及强大的系统及其能力的人的需求使其正常工作。本研究论文着重于发现出现哪些问题，并提出管理这些问题的方法。它讨论了NIST AI风险管理框架，该框架旨在在遵循法律和道德的同时降低风险。不难注意到AI对现实世界中的指南的遵守。在金融公司内发现虚假性并在医疗保健环境中处理机密信息展示了这一点。本研究论文强调了专注于公平，透明和对AI规则负责的重要性。它表明，合作 - 监管机构，技术专家以及对道德知识了解很多的人 - 可以创建灵活的规则。这些规则确保新发明符合社会认为正确的事物。
放射组学引导的检查点抑制剂免疫疗法在癌症精准医疗中的应用：面向临床医生的综述
使用免疫检查点抑制剂 (ICI) 的免疫疗法是肿瘤学发展的一项突破，已应用于多种实体瘤。然而，与传统的癌症治疗方法不同，免疫检查点抑制剂 (ICI) 通过引起炎症来引发间接细胞毒性，在某些情况下会导致病变增大。因此，建议不要立即宣布疾病进展 (PD)，而是根据实体瘤免疫相关疗效评价标准 (ir-RECIST) 在 4 - 8 周后的随访放射学评估中确认。鉴于临床医生难以立即区分假进展和真正的疾病进展，我们需要新的工具来协助这一领域。放射组学是一种创新的数据分析技术，它通过从图像中高通量提取定量特征来量化肿瘤特征，可以从早期成像中检测出更多信息。本综述将总结放射组学在免疫治疗方面的最新进展。值得注意的是，我们将讨论应用放射组学区分假性进展和 PD 的潜力，以避免在确认期病情恶化。我们还回顾了放射组学在超进展、免疫相关生物标志物、疗效和免疫相关不良事件 (irAE) 中的应用。我们发现放射组学在精准癌症免疫治疗中已显示出良好的效果，并且可以通过非侵入性方式进行早期检测。
Abul Hasan, M., Shahid, H., Ahmed Qazi, S., Ejaz, O., Danish Mujib, M. 和 Vuckovic, A. (2023) 支撑执行功能的神经来源
经颅直流电刺激 (tDCS) 是一种很有前途的技术，可用于增强健康和神经紊乱患者的执行功能。然而，关于神经生理变化引起的神经心理和行为变化的证据以及 tDCS 作用机制（以对执行功能很重要的神经元源的激活为证据）仍未得到解决。因此，本研究致力于 (1) 确定五次双侧 tDCS 刺激引起的神经心理、行为和神经生理变化，以及 (2) 确定与负责神经心理和行为变化的执行功能相关的假定神经元源。在这项单盲研究中，总共 40 名健康参与者被随机分配到主动组 (n = 19) 或假性组 (n = 21)，完成了五次 2mA tDCS 刺激，刺激部位为背外侧前额叶皮层 (DLPFC)（F3 作为阳极，F4 作为阴极）。对神经心理学（日常记忆问卷和正念注意力意识量表）和行为评估（n-Back 和 Stroop 测试）进行了重复测量分析，以调查组内和组间差异。前后神经生理学（脑电图）结果表明，双侧 tDCS 刺激激活了负责执行功能的皮质区域，包括更新（工作记忆）和抑制（干扰控制或注意力）。多次双侧 tDCS 刺激导致 DLPFC、扣带回和顶叶皮质中的 theta、alpha 和 beta 波段活动显著增加。这项研究提供了证据，表明 tDCS 可用于提高健全人的执行功能。
CMS电磁量热计中能量聚类的深度学习技术
CMS电磁热量表（ECAL）是由约75000铅钨（PBWO 4）晶体制成的同型热量表。它位于跟踪器和辐射热量计之间，分为两个主要部分：枪管（crystal size：2。2 x 2。2 x 23厘米），覆盖伪to | η| <1。479和端盖（晶体大小：2。9 x 2。9 x 23厘米），覆盖假性1。479 <| η| <3。0。ECAL对于重建光子和电子是必需的，以及喷气机能量和缺失横向动量的测量[1]。当电子或光子横穿ECAL时，它将能量沉积在多个晶体中（“充值”）。簇是通过收集最大能量的能量沉积物来建造的。每个群集归因于一个粒子或几个隔板颗粒。但是，电子和光子可以与ECAL前面的材料相互作用。在这种情况下，电子发射Bremsstrahung光子和光子转换为电子对，在ECAL中产生附近的多个簇。这些簇必须合并以重建初始粒子的能量。此组合称为超级收集器[2]。当前，几何方法用于重建供应商。首先，找到具有在给定阈值较高的（种子）上方的能量的簇[2]。然后，在种子周围打开一个窗口，其形状类似于（η，ϕ）平面中的胡须。之所以选择这种形状，是因为簇沿横向ϕ轴而不是由于CMS磁场引起的纵向η轴（3.8 t）。窗口的大小在种子的η位和cluster的能量上。最后，所有落入定义窗口中的群集被认为是超集群的一部分。由于几何窗口的形状，所述算法称为“胡须”。
超慢神经反馈训练可改变慢性腰痛患者的有效连接：一项试点随机安慰剂对照研究的二次分析
摘要：本研究探讨了脑电图超慢神经反馈 (EEG ISF-NF) 训练对有效连接的影响，并测试这种有效连接的变化是否与慢性腰痛患者的疼痛和残疾变化有关。这涉及一项双盲随机安慰剂对照试验的二次分析。参与者 (n = 60) 随机接受针对膝前扣带皮层 (pgACC)、背侧前扣带皮层和躯体感觉皮层 (dACC + S1)、pgACC*2/dACC + S1 比率的 ISF-NF 或假性 NF。在基线、干预后立即以及一周和一个月的随访中评估静息态脑电图和临床结果。 Kruskal-Wallis 检验表明，在一个月的随访中，从 pgACC 到 S1L 的有效连接在组间存在显著差异，而在一周和一个月的随访中，从 S1L 到 pgACC 的变化略有显著差异。Mann-Whitney U 检验表明，与 Sham-NF 组相比，ISF-NF 上调训练 pgACC 组的有效连接显著增加（一个月时 pgACC 到 S1L（p = 0.013），一周时 S1L 到 pgACC（p = 0.008）和一个月的随访（p = 0.016））。相关性分析表明，在一个月的随访中，从 pgACC 到 S1L 的有效连接变化与疼痛严重程度的变化之间存在显著负相关性（ρ = − 0.630，p = 0.038）。 ISF‑NF 训练 pgACC 可以通过影响 pgACC 和 S1L 之间的有效连接来减轻疼痛。
“大脑听诊器”
颅内压 (ICP) 升高通常在多种情况下进行筛查，包括脑积水、假性脑瘤和创伤 [1]。测量 ICP 的标准实践包括腰椎穿刺，通过压力计测量脑脊液开放压力，或通过应变计传感的外部脑室引流盐水柱的直接颅内接口测量脑脊液开放压力 [2]。这显然是侵入性的，而且往往会让患者感到不舒服。需要常规 ICP 监测的患者必须定期忍受这一过程 [3]。显然需要一种微创或非侵入性技术来筛查 ICP 升高 [4]。许多研究试图开发非侵入性方法来识别 ICP 升高，例如经眼超声、颈动脉多普勒和耳蜗导水管传输 [2,5,6]。然而，到目前为止，还没有一种被证明足够可靠以用于临床实践 [2,4- 7]。一种有趣的技术是利用鼓膜搏动来推导 ICP [8,9] 。该技术最早在 20 世纪 70 年代被描述，利用了脑脊液 (CSF) 和中耳之间通过耳蜗导水管 [10] 的已知通道。许多研究表明，这种连接可以将心脏搏动波形 (ICP 波形) 传输到鼓膜 (TM)，并可以从 TM 搏动中推导 ICP 波形 [10-14] 。尽管之前的测试已经能够推导这种波形，但耳蜗导水管多变的声学特性往往使得经典的 ICP 波形指标（如振幅和时间平均值）不可靠 [2,15] 。这种限制，加上最初检测这些波形所需的笨重而复杂的设备，使得这种