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成年人诊断偏头痛（有或没有光环）的人工智能：系统评价
使用机器学习（ML）或深度学习（DL）的数据驱动方法正在医疗领域进行测试，以避免归因于人为因素的偏见。人工智能（AI）模型加速了来自多个来源和感兴趣领域的相关医疗数据的识别和解释15。ml方法分析了大量的“训练”案例，以对测试用例的给定输入产生正确的输出。根据他们打算解决的任务类型，基本的ML算法大致分为两类：受监督和无监督。“监督”算法从预先标记的数据集中学习，以对特定结果进行分类（例如，在当前研究的背景下存在或不存在偏头痛）。较新的“无监督”的AI系统（例如DL分析）未标记的数据发现了先前未认可的模式中的复杂共同关系（例如，将主成分分析用于特征选择）。监督模型可能会达到高精度，因为用于培训的数据已经被标记。可以使用不同的结果度量，例如准确性，接收器操作特征曲线（AUC），召回（灵敏度），精度（正面预测值）和校准（拟合的好处）等不同结果度量进行评估。虽然准确性和AUC是最常报告的性能指标，但如果孤立地考虑它们，它们可能并不总是反映模型16的真实性能。
基于眼动仪和脑电采集设备的夜间光环境下典型颜色和屏幕亮度对视觉疲劳的影响
摘要：如今人们越来越倾向于晚睡，并将睡眠时间与各种电子设备一起度过。同时，BCI（脑机接口）康复设备采用视觉显示器，需要评估视觉疲劳问题，避免影响训练效果。因此，了解夜间黑暗环境下使用电子设备对人体视觉疲劳的影响非常重要。本文利用Matlab编写不同颜色范式刺激，使用屏幕亮度可调的4K显示器联合设计实验，利用眼动仪和g.tec脑电图（EEG）设备采集信号，然后进行数据处理和分析，最终得到不同颜色和不同屏幕亮度的组合对黑暗环境下人体视觉疲劳的影响。本研究让受试者评估其主观（李克特量表）感知，并在黑暗环境下（<3 lx）收集客观信号（瞳孔直径、θ+α频带数据）。 Likert量表显示，暗环境下较低的屏幕亮度可以降低受试者的视疲劳程度，受试者对蓝色的偏好高于红色。瞳孔数据显示，中高屏幕亮度下，视知觉敏感度更容易受到刺激，更容易加深视疲劳。EEG频段数据表明，典型颜色和屏幕亮度对视疲劳的影响并不显著。在此基础上，本文提出了一个新的指标——视觉抗疲劳指数，为优化室内居住环境，提高电子设备和BCI康复设备的使用满意度，以及保护人眼提供了有价值的参考。
父母疏离综合症：危险的可靠性光环
法庭上。尽管在离婚后，让父母一方对孩子与另一方的感情疏远负责存在因果关系问题，但 PAS 理论尚未获得该领域专家的认可。根据 Frye v. United States 9 的“普遍接受”标准，这种证据不会被适当采纳； 0 然而，美国最高法院最近在具有里程碑意义的 Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals”裁决中放宽了采纳科学证词的标准。本评论分析了在心理学家认为复杂的领域中理清因果关系的困难。此外，它分析了在对抗性领域允许法官酌情采纳听起来很有吸引力但实际上不会被特定领域专家接受的证据的含义。