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HappyFeat-临床应用的互动和高效的BCI框架
大脑计算机接口（BCI）系统允许将大脑信号转录为命令。为此，分类算法用于区分不同的心理状态[1]。可能的应用领域是广泛的，从沟通到假体控制和中风后康复[2]。存在多个BCI范式，例如P300和稳态视觉诱发电位（SSVEP）[3]。我们选择专注于运动图像（MI），因为它在预期的治疗用法中很突出（例如中风后康复[4]），这与我们目前的研究工作相吻合，旨在改善在临床环境中的BCI。在MI中，主题积极想象一个动作而没有实际执行它，以命令虚拟或真实的设备（例如，在屏幕上移动一个物体，控制机器人臂）。因此，MI提供了很高的交互性，需要对主题产生强烈的积极影响。MI协议由多个阶段组成[5] [6]（图1中说明）：训练数据的采集阶段；脱机分析阶段通常包括预处理，提取感兴趣的特征（基于例如功率谱，功能连接性），特征选择和分类算法培训；使用训练有素的分类算法的闭环在线BCI使用。BCI系统的性能，而取决于内部（例如浓度，疲劳[7]和使用BCI轻松）和外部因素（例如电极的蒙太奇），与分类算法的正确训练密切相关。因此，选择捕获用户意图的足够功能至关重要。脱机分析阶段，导致选择这些功能，应尽可能短，有效，原因有两个：
多功能V型CRISPR效应器及其应用前景
基于共同脑电图（EEG）的非侵入性大脑 - 计算机界面（BCI）仅限于特定的仪器位点和频带。这些BCI诱导认知任务的某些目标脑电图特征，识别它们并确定BCI的性能，并使用机器学习来提取这些脑电图特征，从而使它们非常耗时。此外，存在使用BCI的神经居住的问题，无法接受卧床和立即的康复培训。因此，我们提出了一个探索性BCI，该BCI并未限制目标脑电图特征。This system did not determine the electroencephalographic features in advance, determined the frequency bands and measurement sites appropriate for detecting electroencephalographic features based on their target movements, measured the electroencephalogram, created each rule (template) with only large “High” or small “Low” electroencephalograms for arbitrarily determined thresholds (classification of cognitive tasks in the imaginary state of moving the feet by the size of由每个频段中EEG的功率谱构成的区域），并通过使用基于模糊的推理基于基于推理的模板匹配方法（FTM）来检测与在电机任务期间的规则一致的脑电图来成功检测到运动意图。但是，该BCI获得的脑电图特征尚不清楚，并且尚不清楚它们对实际脑梗塞患者的有用性。因此，这项研究清楚地表明了启发式BCI捕获的脑电图特征，并通过将其应用于脑梗塞患者的应用来确定该系统的有效性和挑战。
朝着物理上可实现的量子神经网络
最近对量子网络（QNN）以及它们在不同领域的应用都有很大的兴趣。QNNS的当前解决方案对它们的可伸缩性提出了显着的挑剔，从而确保了量子力学的后期满足，并且可以在物理上实现净作品。QNNS的指数状态空间对训练过程的可扩展性构成了挑战。禁止原理禁止制作多个训练样本的副本，并且测量值假设导致了非确定性损失函数。因此，尚不清楚依赖于每个样本的几个副本进行训练QNN的几个副本的现有方法的物理可靠性和效率尚不清楚。本文提出了一个QNN的新模型，依赖于量子量度感知器（QPS）传递功能的带限制的傅立叶范围来设计可扩展的训练程序。通过随机量子随机差下降技术增强了这种训练过程，从而消除了对样品复制的需求。我们表明，即使在由于量子测量引起的非确定性的情况下，这种训练过程即使在存在非确定性的情况下也会收敛到真正的最小值。我们的解决方案具有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅立叶功率谱的QPS，我们表明可以使QNN的训练程序可扩展； （ii）它消除了重新采样的需求，从而与无禁止的规则保持一致； （iii）增强了整体培训过程的数据效率，因为每个数据样本都是每个时期的一次。我们为我们的模型和方法的可伸缩性，准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验来验证方法的实用性。
使用基于元学习的深度学习模型推断麻醉状态下的大脑状态
摘要 — 监测麻醉期间的意识深度对于临床环境和神经科学研究都有助于了解大脑机制。脑电图 (EEG) 已被用作实时表征麻醉剂引起的大脑改变的唤醒和/或认知状态的客观手段。不同的全身麻醉剂以不同的方式影响脑电活动。然而，由于 EEG 信号的信噪比 (SNR) 低，尤其是在办公室麻醉 EEG 环境中，传统机器学习模型在 EEG 数据上的表现并不令人满意。深度学习模型因其良好的泛化和处理噪声的能力而被广泛应用于脑机接口 (BCI) 领域以执行分类和模式识别任务。与其他深度学习已显示出令人鼓舞的结果的 BCI 应用相比，用于对麻醉下不同大脑意识状态进行分类的深度学习方法的研究要少得多。在本文中，我们提出了一种基于元学习的新框架，使用深度神经网络对麻醉状态下的大脑状态进行分类，即 Anes-MetaNet。Anes-MetaNet 由卷积神经网络 (CNN) 组成，用于提取功率谱特征，基于长短期记忆 (LSTM) 网络的时间后果模型用于捕获时间依赖性，以及元学习框架用于处理跨主体的大量差异。我们使用多阶段训练范例来提高性能，这可以通过可视化高级特征映射来证明。通过与现有方法进行比较，在办公室麻醉脑电图数据集上进行的实验证明了我们提出的 Anes-MetaNet 的有效性。
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
临床神经生理学
目的：轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 发病率高，但诊断却很困难，因为其症状不特异性且多种多样，并且经常缺乏结构性影像学检查结果。需要可靠且易于使用的诊断工具，这些工具应适用于所有地点和患者群体。方法：我们评估了线性机器学习 (ML) 方法根据头部创伤后亚急性期（<2 个月）的传感器级脑磁图 (MEG) 功率谱将 mTBI 患者与健康对照者区分开来的能力。我们记录了 25 名患者和 25 名年龄性别匹配的对照者的静息态 MEG 数据，并利用了之前从不同地点收集的 20 名患者和 20 名对照者的数据集。用三种 ML 方法分别分析数据集。结果：分类准确率中位数在 80% 到 95% 之间，所应用的 ML 方法或数据集之间没有显著差异。与基于检测病理性低频活动的传统传感器级 MEG 分析相比，ML 的分类准确率明显更高。结论：易于使用的线性 ML 方法可使用传感器级 MEG 数据对 mTBI 患者进行可靠且可复制的分类。意义：功率谱估计与 ML 相结合可以高精度地对 mTBI 患者进行分类，具有很高的临床应用前景。2023 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
迈向物理可实现的量子神经网络
近年来，人们对量子神经网络 (QNN) 及其在不同领域的应用产生了浓厚的兴趣。当前的 QNN 解决方案在其可扩展性方面提出了重大挑战，确保满足量子力学的假设并且网络在物理上可实现。QNN 的指数状态空间对训练程序的可扩展性提出了挑战。不可克隆原则禁止制作训练样本的多个副本，而测量假设会导致非确定性损失函数。因此，依赖于对每个样本的多个副本进行重复测量来训练 QNN 的现有方法的物理可实现性和效率尚不清楚。本文提出了一种新的 QNN 模型，该模型依赖于量子感知器 (QP) 传递函数的带限傅里叶展开来设计可扩展的训练程序。该训练程序通过随机量子随机梯度下降技术得到增强，从而无需复制样本。我们表明，即使存在由于量子测量而产生的不确定性，该训练程序也会收敛到期望的真实最小值。我们的解决方案有许多重要的好处：（i）使用具有集中傅里叶功率谱的 QP，我们表明 QNN 的训练程序可以可扩展；（ii）它消除了重新采样的需要，从而与无克隆规则保持一致；（iii）由于每个数据样本每个时期处理一次，因此提高了整个训练过程的数据效率。我们为我们的模型和方法的可扩展性、准确性和数据效率提供了详细的理论基础。我们还通过一系列数值实验验证了我们方法的实用性。
EEG-FNIRS休息状态研究-NSF-PAR
摘要 - 目的：肌萎缩性侧索硬化症（ALS）是一种复杂的神经退行性疾病，会导致自愿肌肉控制的逐渐丧失。最近的研究报道了通过测量电生理或血管性神经动力学神经功能的单峰技术，对ALS中静止状态功能性脑网络的变化的变化有冲突。然而，迄今为止，尚无研究探索ALS静息状态大脑中同时的电和血管 - 血流动力学的变化。使用互补的多模式脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）记录和分析技术，我们探索了ALS患者的基本多维神经贡献，可改变的振荡和功能连接性。方法：10名ALS患者和9个年龄匹配的对照在静止状态下进行了多模式的EEG-FNIRS记录。在两组中，两组中两种方式的静止状态功能连接性（RSFC）和功率谱进行了分析并在统计学上进行了比较。结果：在ALS中观察到alpha和beta带中的额叶额EEG连通性提高，并增加了额叶和右孔内FNIRS连接性的增加。额叶，中央和颞theta和αEEGEEG的功率在ALS中降低，顶叶和枕αEEGEEG功率也是如此，而ALS的额叶和顶叶血液动力学频谱功率则增加。的意义：这些结果表明，神经元网络中的电 - 血管破坏扩展到ALS患者的运动外区域，这些区域最终可以引入ALS的新型神经标记物，这些神经标志物可以进一步利用为诊断和预后工具。
使用规范建模和机器学习从脑磁图数据中检测轻度创伤性脑损伤
许多脑部疾病迫切需要新的生物标记物；例如，轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 的诊断具有挑战性，因为临床症状多样且不具特异性。EEG 和 MEG 研究已经证明了 mTBI 的几个人群水平指标，可以作为脑损伤的客观标记物。然而，从 EEG/MEG 信号中获取 mTBI 和其他脑部疾病的临床有用生物标记物受到个体间差异大（即使在健康人群中也是如此）的阻碍。在这里，我们使用多元机器学习方法从静息态 MEG 测量中检测 mTBI。为了解决病情的异质性，我们采用了规范建模方法，并将个体 mTBI 患者的 MEG 信号特征建模为相对于正常变化的偏差。为此，使用包含 621 名健康参与者的规范数据集来确定整个皮层功率谱的变化。此外，我们根据全规范数据的年龄匹配子集构建了规范数据集。为了区分患者和健康对照者，我们基于 25 名 mTBI 患者和 20 名未包含在常模数据集中的对照者的定量偏差图训练了支持向量机分类器。表现最佳的分类器利用了整个年龄和频率范围内的完整常模数据。该分类器能够以 79% 的准确率区分患者和对照者。对训练模型的检查显示，θ 频带（4-8 Hz）内的低频活动是 mTBI 的重要指标，这与早期研究一致。结果证明了使用 MEG 数据的常模建模结合机器学习来推进 mTBI 诊断和识别可从治疗和康复中受益患者的可行性。当前方法可应用于多种脑部疾病，从而为获取基于 MEG/EEG 的生物标志物提供基础。