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比较 NeuroQuant 和 volBrain 软件的自动脑部分析功能
脑容量测定软件流程的输出是一份报告（PDF 文件），其中显示了结果。主要和次要结构的体积测量结果以立方厘米表示的绝对值和颅腔容积 (ICV) 的百分比表示。一些软件还根据患者的性别和年龄为每个结构提供了一个正常的体积百分比范围。每个软件制造商在对健康个体进行初步试验期间已经计算出了这个范围，并将其保存为数据库以供参考 [1]。每个软件制造商在其电子平台上都有几种体积选项，根据大脑区域
上皮层刺激驱动脑电图相变的进化优势
通过人类和其他哺乳动物的脑电图记录监测的时空大脑活动已识别出 beta/gamma 振荡（20-80 Hz），这些振荡自组织成以 theta/alpha 速率（4-12 Hz）重复出现的时空结构。这些结构与受试者感知到的感觉刺激和强化事件具有统计学上的显著相关性。以 theta/alpha 速率反复坍塌的自组织结构会产生横向传播的相位梯度（相位锥），这些相位梯度在皮质片的某个特定位置被点燃。根据大脑动力学的电影理论，相位锥被解释为瞬时感知体验的神经特征。本质上各向同性的相位锥的快速扩张与全局工作空间理论 (GWT) 假设的感知广播的传播一致。以反复坍塌的动力学运作的大脑的进化优势是什么？这个问题使用热力学概念来回答。根据神经渗透理论，清醒的大脑被描述为在临界边缘运行的非平衡热力学系统，经历反复的相变。这项工作分析了长距离轴突连接和代谢过程在调节关键大脑动力学中的作用。从历史上看，接近 10 Hz 的域与有意识的感觉整合、与有意识的视觉感知相关的皮质“点火”以及有意识的体验有关。因此，我们可以结合大量的实验证据和理论，包括图论、神经渗透和 GWT。这种皮质操作方式可以优化快速适应新事物与稳定和广泛的自组织之间的权衡，从而产生显著的达尔文式好处。
3D AGSE-VNET：自动脑肿瘤MRI数据...
5吉安格中国医科大学，杭州，310053，中国手稿类型：原始研究文章主体词计数：6708抽象单词计数：311图：12表：45吉安格中国医科大学，杭州，310053，中国手稿类型：原始研究文章主体词计数：6708抽象单词计数：311图：12表：4
全自动脑肿瘤分割用于增强现实中的3D评估
目的是目前可用的增强现实工作流程，需要使用手动或半自动分段创建3D模型，这是一个耗时的过程。作者创建了一种自动分割算法，该算法从单个T1加权MR序列中生成3D模型的皮肤，大脑，心室和对比度增强的肿瘤，并将该模型嵌入自动工作流中，以在云环境中增强现实的解剖结构的3D评估。在这项研究中，作者验证了该自动分割算法对脑肿瘤的准确性和效率，并将其与手动分割的地面真实集进行了比较。包括五十个对比度增强的T1加权序列，这些序列包括对比增强病变，测量至少5 cm 3。手动分割了地面真相集的所有切片。相同的扫描是在云环境中进行的，以进行自动分割。分割时间。将算法的准确性与手动分割的精度进行了比较，并根据Sørensen-Dice相似性系数（DSC），平均对称的表面距离（ASSD）和Hausdorff距离的95％（HD 95）进行了评估。结果自动分割算法的平均值±SD计算时间为753±128秒。平均值±SD DSC为0.868±0.07，ASSD为1.31±0.63 mm，HD 95为4.80±3.18 mm。脑膜瘤（平均0.89和中位0.92）的DSC大于转移（平均0.84和中值0.85）。自动分割的测量DSC（平均0.86和中位数为0.87）和HD 95（平均3.62 mm和中位3.11 mm）的上流转移的准确性要比依次转移的转移（平均0.82和中位数0.81 and 0.81 and dsc;平均值5.26 mm和median 4.72毫米）的HD 95 95毫米（平均0.82和中位数0.81），用于H.472 95 95 95 95 95 95 95 95 95 95毫米。结论通过提供3D增强对比度增强颅内病变的现实可视化，测量至少5 cm 3，基于云的分割算法是可靠，准确且足够快的，可以在日常临床实践中有助于神经外科医生。下一步涉及将其他序列合并并通过3D微调提高准确性，以扩大增强现实工作流程的范围。
使用开放数据的胎儿功能MRI自动脑掩盖
抽象的胎儿静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）已成为表征出生前脑发育的关键新方法。尽管这种方法的快速而广泛地增长，但目前，我们缺乏适合解决该数据类型固有的独特挑战的神经影像处理管道。在这里，我们解决了最具挑战性的处理步骤，在数千个非平稳的3D大脑体积中，胎儿大脑与周围组织的快速而准确地隔离。利用我们的1,241个手动追踪的胎儿fMRI图像的图书馆，我们培训了一个卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）在来自单独的扫描仪和人群的两个持有测试集中实现了出色的性能。此外，我们将自动屏蔽模型与现有软件的其他fMRI预处理步骤结合在一起，并洞悉我们对每个步骤的改编。这项工作代表了针对全面的，开源的工作流程的最初进步，并具有公开共享的代码和数据，用于胎儿功能性MRI数据预处理。
基于深度学习的自动脑肿瘤分析
分割是对图像进行划分，使其更有意义且更易于分析。在本研究中，使用 Otsu 阈值对肿瘤进行分割。这有助于从健康组织中定位肿瘤区域，这对于计划治疗和患者随访是必需的。整个肿瘤分析过程是在 MATLAB 中用户友好的 App 设计器中实现的。1.1 目标 为医学领域贡献深度学习技术，使肿瘤分析更准确、更高效。 通过多模态融合结果实现一种自动肿瘤分类和分割算法，以供进一步分析。 使用 MATLAB 中的 App 设计器显示整个肿瘤分析过程。2. 材料与方法由于大脑结构复杂，脑肿瘤分析过程是一项艰巨的任务。肿瘤分析过程涉及四个模块：预处理、多模态融合、肿瘤分类和分割。最后，使用 App 设计器在 MATLAB 2020b 中实现这些模块，它很吸引人且易于使用。 2.1 数据集我们使用公开的 Kaggle 数据集，其中训练集用于训练模型，验证集用于评估所提出的集成。训练集包括 395 张无肿瘤图像、826 张胶质瘤图像、822 张脑膜瘤图像和 827 张垂体瘤图像。我们
使用反向相关算法的自动脑电图选择的混合方法，以改善情绪分类
摘要：基于对增强人类计算机相互作用（HCI）和开发用于控制和监测应用的脑部计算机界面（BCI）的脑电图的兴趣日益增长，从EEG传感器中的有效信息检索非常重要。这是由于内部和外部伪像和生理干扰的噪声而难以理解的。可以通过选择应在进一步分析中考虑的功能来增强基于EEG的情绪识别过程。因此，EEG信号的自动特征选择是重要的研究领域。我们提出了一种多步混合方法，该方法结合了自动频带的反向相关算法 - 电极组合选择。我们的方法易于使用，并且显着将传感器的数量减少到只有三个通道。通过在DEAP数据集上执行的实验验证了所提出的方法。已经对两种情绪的准确性进行了评估 - 价值和唤醒。与其他研究相比，我们的方法获得了4.20–8.44％的分类结果。可以将其视为一种通用脑电信号分类技术，因为它属于无监督方法。
使用遗传算法找到运动脑电图信号的区分频率
脑部计算机界面的关键部分是脑电图（EEG）运动任务的分类。诸如眼睛和肌肉运动之类的工件损坏了脑电图信号并降低分类性能。许多研究试图从EEG信号中提取不是冗余和歧视性特征。因此，本研究提出了一种信号预处理和用于脑电图分类的特征提取方法。它包括使用离散的傅立叶变换（DFT）作为特定频率的理想滤波器来删除伪像。它还将脑电图通道与强调脑电图信号的有效通道交叉相交。然后，计算出跨相关的结果，以提取使用支持向量机（SVM）对左右指的运动进行分类的特征。应用遗传算法以找到两个EEG类信号的DFT的区分频率。通过13受试者的手指运动分类确定了所提出的方法的性能，实验表明平均准确性高于93％。
专为被动脑机接口应用而设计的可穿戴脑电图设备
摘要：由于公众对被动式脑机接口 (pBCI) 应用的兴趣日益浓厚，市场上最近推出了许多用于在日常生活中捕捉脑电图 (EEG) 信号的可穿戴设备。然而，目前还没有确定此类设备电极配置的完善标准。本文提出了一个总体程序来确定可穿戴 EEG 设备的最佳电极配置，从而为预期的 pBCI 应用提供最佳性能。我们使用了两个 EEG 数据集，这些数据集是在旨在调节情绪或注意力状态的不同实验中记录的。情绪专用 EEG 耳机旨在最大限度地提高使用情绪相关 EEG 数据集对不同情绪状态进行分类的准确性，注意力专用 EEG 耳机旨在最大限度地提高 EEG 指数和行为注意力指数之间的时间相关性。通用电极配置旨在最大限度地提高两种应用中不同数量电极（2、4、6 和 8）的整体性能。然后将性能与现有的可穿戴 EEG 设备进行比较。模拟表明，与传统电极配置相比，所提出的电极配置能够更准确地估计用户的情绪和注意力状态，这表明可穿戴 EEG 设备应根据与目标 pBCI 应用相关的完善的 EEG 数据集进行设计。