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根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
研究发现冥想可以引起与记忆和情绪调节相关的深层大脑区域的变化
“传统上，使用头皮脑电图等标准方法研究人类的这些深层边缘大脑区域一直具有挑战性。我们的团队能够通过利用从独特患者群体收集的数据来克服这一挑战：癫痫患者通过手术植入设备，可以通过植入杏仁核和海马深处的电极进行慢性脑电图记录，”伊坎医学院生物医学科学研究生院神经科学博士生、论文第一作者克里斯蒂娜·马赫 (Christina Maher) 表示。
创意研究的声音
灵性、冥想和人工智能 (AI) 的结合具有利用基于技术的冥想来增进人们福祉的巨大潜力。正确的冥想源自禅宗佛教和帕坦伽利的《瑜伽经》，注重内心的平静和强化意识，这是个人选择的倾向。反过来，人工智能以自我完善系统的形式提供了更智能的方法来提供这些实践，这些系统可以定制并使其更容易访问。然而，这种整合带来了重大的哲学和伦理问题，包括人工智能促成的体验的真实性、数据共享、对过度依赖技术的担忧，这反过来可能导致个人责任感和辛勤工作的减少。本文旨在分析人工智能驱动的冥想的关键整合，遵循传统冥想的精神诠释，同时不损害冥想的原则。它提出了一种基于认知科学、道德人工智能和东方智慧传统领域的最新发现来解决这些问题的跨学科方法。因此，通过识别研究缺陷，为在正念实践中人工智能的整合中进行道德投票提供了基础，避免限制以人为本的价值观，从而改善存在的精神变革。
![助理教授（Coll，E（E（] E Cadrii）](/simg/2\272fbc54e4d50c6f015f8da58ffdc77631ebe1af.webp)
助理教授（Coll，E（E（] E Cadrii）
冲突：来源和类型压力和复杂：概念，模型，A，B，C，D行为，压力管理策略[生物反馈，音乐治疗，呼吸练习，渐进式肌肉放松，有指导性的图像，正念，冥想，冥想，
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
通过人工智能和脑电图整合增强正念
摘要 - 对心理健康和幸福解决方案的需求不断增长，导致了冥想技术的进步。传统应用程序主要侧重于指导课程，而不提供实时性能监控或可操作的见解。提出的 AI 冥想应用程序结合了人工智能 (AI) 和脑电图 (EEG) 技术来解决这些差距。主要功能包括用于监测注意力的计算机视觉、用于评估情绪健康的自然语言处理 (NLP) 和用于跟踪正念和休息水平的 EEG。本文全面概述了该应用程序的架构、实现和性能评估。结果表明，眼动追踪 (98%)、情绪分析 (85%) 和基于 EEG 的正念评估具有很高的准确性。AI 冥想应用程序是朝着创建个人和企业健康的监督和富有洞察力的冥想工具迈出的开创性一步。索引术语 - 脑电图 (EEG)、情绪健康分析、正念跟踪
高级冥想期间大脑网络的内在可靠性：深入采样7个TESLA MRI案例研究
图1估计大脑网络内相关系数（ICC）的建议方法的图形说明。（a）对于一个来自单个受试者的n区域的规范大脑网络（由大脑上的不同颜色表示），大脑网络ICC可用于估计跨K重复fMRI运行的fMRI测量值（X）的受试者内部可靠性，用于测量给定的认知状态。每列表示特定的fMRI运行中的测量值，每个覆盖的红色椭圆形代表运行中区域之间的可变性。另一方面，每行代表与大脑网络中特定区域相对应的重复测量值，每个覆盖的绿色椭圆形代表区域内（或在运行之间）内的可变性。大脑网络ICC仅仅是归因于区域间变异性的总变异性的比例，并假定值在0到1之间。（b）一个具有高脑网络ICC（接近1）的假设大脑网络，表明k运行中fMRI测量的受试者内部可靠性很高。较窄的绿色椭圆形表明区域内/跑步之间的变异性较小，更宽的红色椭圆形表示大脑网络区域之间的变异性较大。（c）一个假想的大脑网络ICC（接近0），表明在K运行中fMRI测量的受试者内部可靠性差。较宽的绿色椭圆形表示较大的区域内/运行之间的变异性，较小的红色椭圆形表明区域间变异性相对较小。fMRI，功能磁共振成像。
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冥想是为了提高自我意识并获得更高意识状态的水平，超越普通思想的水平。各种神经化学反应发生在中枢神经系统中的不同风格的冥想中。冥想已经摆脱了其宗教血统，成为主流的一部分，以减轻压力和增强幸福感。 但是，这种做法仍然具有深刻的精神层面，与普遍的和平与和谐相关。 催产素（OT）是在下丘脑中产生的，并从垂体中释放到系统性循环中，发展各种社会和情感行为。 ot在深情的触摸，拥抱和性活动中发行。 定期冥想的人会向他人报告更大的联系和同情心，这至少部分是由OT介导的。 增加的社会联系还可以创造一个积极的反馈循环，从而提高了他们的同理心和联系能力。 最近的研究表明，OT通过模糊自我与他人之间的界限来促进同理心。 这表明冥想指出的OT释放可以抑制认知大脑区域的活性，从而导致自我与他人之间的界限。 一体的概念是在各种精神传统中观察到的基本思想。 它是指所有存在的相互联系和统一性，表明世界上的一切都是单个整体的一部分。 一旦OT水平增加，人们就会感到更加善解人意，富有同情心和对他人的情感，这是必不可少的冥想已经摆脱了其宗教血统，成为主流的一部分，以减轻压力和增强幸福感。但是，这种做法仍然具有深刻的精神层面，与普遍的和平与和谐相关。催产素（OT）是在下丘脑中产生的，并从垂体中释放到系统性循环中，发展各种社会和情感行为。ot在深情的触摸，拥抱和性活动中发行。定期冥想的人会向他人报告更大的联系和同情心，这至少部分是由OT介导的。增加的社会联系还可以创造一个积极的反馈循环，从而提高了他们的同理心和联系能力。最近的研究表明，OT通过模糊自我与他人之间的界限来促进同理心。这表明冥想指出的OT释放可以抑制认知大脑区域的活性，从而导致自我与他人之间的界限。一体的概念是在各种精神传统中观察到的基本思想。它是指所有存在的相互联系和统一性，表明世界上的一切都是单个整体的一部分。一旦OT水平增加，人们就会感到更加善解人意，富有同情心和对他人的情感，这是必不可少的
深度吸收冥想状态中大脑活动的意志控制的密集全脑7T MRI案例研究
jhanas是通过先进的冥想实现的深刻心态，为意识和工具的性质提供了宝贵的见解，以增强幸福感。然而，由于方法论上的困难和先进的冥想从业者的稀有性，其神经素学学仍然受到限制。我们进行了一项高度探索性的研究，以研究JHANAS的神经培训学在深入采样的熟练冥想案例研究中（在27个课程中收集了4个小时7T fMRI），后者进行了JHANA冥想并立即对经验的特定方面进行了评估。线性混合模型和相关性用于检查脑活动和JHANA现象学之间的关系。我们确定了与Jhana相关的特定皮质，皮层，脑干和小脑区域中脑活动的独特模式。此外，我们观察到了大脑活动与关注，JHANIC品质和叙事处理的现象学品质之间的相关性，与非统治状态相比，强调了Jhanas的独特性质。我们的研究提供了迄今为止最严格的证据，即JHANA实践解构了意识，为意识和对心理健康和福祉的重要意识提供了独特的见解。
引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到
OHBM COBIDAS MEEG报告了像许多其他科学社区一样，神经影像社区正在积极从事开放科学实践，旨在提高科学发现的可重复性和可复制性1。OHBM通过其在数据分析和共享方面的最佳实践委员会（Cobidas; https：//www.humanbrainmap-ping.org/i4a/pages/index.cfm?pageID = 3728），促进和分布式和分布式的实践疗法，以实式化的术语来促进和分布，并在其他方面进行正式化的术语，并在其他方面进行了术语，并在其他方面促进和分布。OHBM开发了Cobidas报告2，3，以介绍特定神经成像方法的最佳实践，提出了一种标准化的科学语言，用于报告和促进数据和方法的有效共享。这些报告对（i）准备手稿的研究人员很有用，（ii）编辑和审稿人，（iii）神经成像教育者以及（iv）具有专业知识的人，他们试图熟悉另一种神经图像。从这个角度来看，我们专注于Cobidas Meeg 3报告，强调了一些主要问题并随之而来的推荐委员会产生了建议。我们的目的是更好地了解某些获取参数，设计，分析和报告选择如何影响可重复性。除此之外，许多其他问题还在推荐中找到了自己的方式（框1和2和表1-3）。因此，这些建议表示要报告的最低要求，以确保可重现的MEG和EEG（MEEG）研究，并且可以在Cobidas报告本身中找到每个建议的全部详细信息。同时，这些看似基本的建议中的许多是有争议的。在文学上进行了大量讨论，我们的建议是一种共识，它采用并扩展了大脑成像数据结构中使用的术语（bids;