XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卡里姆
技术人工智能伦理
杰克·W·雷（Jack W. Rae）、塞巴斯蒂安·博尔热（Sebastian Borgeaud）、特雷弗·蔡（Trevor Cai）、凯蒂·米利肯（Katie Millican）、乔丹·霍夫曼（Jordan Hoffmann）、H. 弗朗西斯·宋（H. Francis Song）、约翰·阿斯兰尼德（John Aslanides）、莎拉·亨德森（Sarah Henderson）、罗曼·林格（Roman Ring）、苏珊娜·扬（Susannah Young）、伊丽莎·拉瑟福德（Eliza Rutherford）、汤姆·亨尼根（Tom Hennigan）、雅各布·梅尼克（Jacob Menick）、阿尔宾·卡西勒（Albin Cassirer）、理查德·鲍威尔（Richard Powell）、乔治·范登·德里斯切（George van den Driessche）、丽莎·安妮·亨德森（Lisa Anne Hendricks）、玛丽·亨德森（Marie Hendrick）、乔安妮·劳（Joanne Rauh）、萨拉·亨德森（Sarah Henderson）、韦尔布（Welbl）、苏曼斯·达萨特里（Sumanth Dathathri）、莎夫荣·黄（Saffron Huang）、乔纳森·乌埃萨托（Jonathan Uesato）、约翰·梅洛（John Mellor）、伊琳娜·希金斯（Irina Higgins）、安东尼娅·克雷斯韦尔（Antonia Creswell）、内特·麦卡利斯（Nat McAleese）、艾米·吴（Amy Wu）、埃里希·埃尔森（Erich Elsen）、西德汉特·M·贾亚库马尔（Siddhant M. Jayakumar）、叶莲娜·布查茨卡娅（Elena Buchatskaya）、大卫·布登（David Budden）、埃斯梅·萨瑟兰（Esme Sutherland）、凯伦·西蒙尼安（Karen Simoninian）、米凯拉·帕根（Michela Pagan）、劳伦·劳伦特（Lauren Laurent）、劳伦·坤（Lauren Kun）、拉古纳·坤（Laguna Kun）、艾达·内马扎德（Aida Nematzadeh）、叶莲娜·格里博夫斯卡娅（Elena Gribovskaya）、多米尼克·多纳托（Domenic Donato）、安吉利基·拉扎里杜（Angeliki Lazaridou）、亚瑟·门施（Arthur Mensch）、让 - 巴蒂斯特·莱斯皮奥（Jean - Baptiste Lespiau）、玛丽亚·辛普普凯利（Maria Tsimpoukelli）、尼古拉·格里戈列夫（Nikolai Grigorev）、道格·弗里茨（Doug Fritz）、蒂博·索蒂亚（Thibault Sottiaux）、曼塔斯·帕亚尔斯卡斯（Mantas Pajarskas）、托比·波伦（Toby Pohlen）、鞠志涛（Zhitao Gong）、丹尼尔·户田茂（Daniel Toyama）、赛（Cy）、马萨诸塞州（Massachusetts）、泰贾（Tajia）、泰贾乌德（Tajiaud）、尤蒂·弗拉基米尔·米库利克（Yuti Vladimir Mikulik）、伊戈尔·巴巴什金（Igor Babuschkin）、艾丹·克拉克（Aidan Clark）、迭戈·德拉斯·卡萨斯（Diego de Las Casas）、奥雷莉亚·盖伊（Aurelia Guy）、克里斯·琼斯（Chris Jones）、詹姆斯·布拉德伯里（James Bradbury）、马修·约翰逊（Matthew Johnson）、布莱克·A·赫希特曼（Blake A. Hechtman）、劳拉·魏丁格（Laura Weidinger）、伊森·加布里埃尔（Iason Gabriel）、威廉·S·艾萨克（William S. Isaac）、爱德华·洛克哈特（Edward Lockhart）、西蒙·奥辛德罗（Simon Osindero）、劳拉·里梅尔（Laura Rimell）、克里斯·戴尔（Chris Dyer）、奥里奥尔·维尼亚斯（Oriol Vinyas）、卡里姆·斯坦利（Kareem Stanley）、杰弗里·贝内特（Jeffrey Bennett）、科拉伊·卡武克丘奥卢（Koray Kavukcuoglu）和杰弗里·欧文（Geoffrey Irving）。.扩展语言模型：来自 Training Gopher 的方法、分析和见解。 arXiv 预印本 arXiv:2112.11446。
核环境中的仪器和测量 - CEA
参与撰写本专着的有：Christiane Alba-Simionesco、Pierre-Guy Allinei、Catherine Andrieux-Martinet、Éric Ansoborlo、Nicolas Baglan、François Baqué、Loïc Barbot、Mehdi Ben Mosbah、Sébastien Bernardux、Maïlle Gille Berta Bignan、帕特里克·布莱斯,多米尼克·博伊斯、伯纳德·博宁、莱昂内尔·鲍彻、卡里姆·布德吉、亚历山大·布努、洛朗·布尔格瓦、维维安·布耶、雷内·布伦内托、卡罗尔·布列松、洛朗·布里索诺、法布里斯·坎托、尚塔尔·卡佩拉雷、塞德里克·卡拉斯科、塞巴斯蒂安·卡拉苏、胡贝尔·卡特鲁夫、弗雷尔·卡拉克、卡尔·马托卡瓦罗、弗雷德里克·沙蒂埃、盖伊·谢莫尔、伊夫·奇库埃内、杰罗姆·孔特、伯纳德·科尔努、格维诺莱·科尔、纳丁·库隆、让-路易斯·库鲁奥、洛朗·库斯顿、玛丽埃尔·克罗泽、让-吕克·多瑟里布、让-马克·德西特、儒勒·德拉克罗什、德拉克罗什、克里斯托夫平Dinh、丹尼斯·多伊齐、克里斯托弗·多默格、杰罗姆·杜科斯、热拉尔·杜克罗斯、安妮·杜哈特-巴隆、席琳·杜特鲁克-罗塞特、西里尔·埃莱昂、埃里克·埃斯贝林、尼古拉斯·埃斯特雷、塞巴斯蒂安·埃弗拉德、达米安·费龙、吉尔·费朗、帕斯卡·菲切特、菲尔四格拉四、达米安·福尔曼,奥利维耶·加斯塔尔迪、伯努瓦·格斯洛、让-米歇尔·吉拉德、玛丽安·吉拉德、菲利普·吉罗内斯、克里斯蒂安·冈尼尔、阿德里安·格鲁尔、奥利维尔·盖顿、菲利普·金巴尔、埃里克·赫维约、让-帕斯卡·于德洛、海伦·伊斯纳德、范妮·贾鲁、弗兰克·朱尔丹、朱尔丹、克里斯托·弗拉基米尔康德拉索夫斯,克里斯蒂安·拉迪拉特、纪尧姆·拉丰、安妮-索菲·拉勒曼、法布里斯·拉马迪、埃尔韦·拉莫特、克里斯蒂安·拉特格、弗洛里安·勒布尔戴斯、阿兰·勒杜、丹尼尔·埃尔米特、克里斯蒂安·鲁里耶、洛朗·卢贝、阿卜杜拉·利尤西、查理·马埃、卡罗尔·马尔尚、克拉丽丝、雷米·马莫雷、弗雷德里克梅里尔、弗雷德里克·米歇尔、克里斯托夫·穆兰、吉尔斯·穆蒂埃、保罗·穆蒂、弗雷德里克·纳瓦基亚、安东尼·诺内尔、丹尼尔·帕拉特、克里斯蒂安·帕萨德、凯文·鲍梅尔、贝特朗·佩罗、塞巴斯蒂安·皮卡特、帕斯卡·皮鲁索、伊夫·庞蒂隆、塞德里克·里维埃、丹尼·罗德里格、丹尼·罗德里格法比安·鲁亚尔、克里斯托夫·鲁尔、亨利·萨法、纪尧姆·萨尼埃、尼古拉斯·索雷尔、文森特·肖普夫、埃里克·西蒙、让-巴蒂斯特·瑟文、尼古拉斯·蒂奥莱、埃尔韦·图邦、朱利安·维纳拉、托马斯·韦尔库特、让-弗朗索瓦·维拉德、艾芙琳·沃斯、埃莉莎·多米尼克、埃莉萨你泽克里。
如何测量认知
许多研究探索了使用各种技术来分析和理解大脑活动的使用，尤其是与阿尔茨海默氏病等神经系统疾病有关。在2005年和2006年，研究人员使用近似熵（一种规律性的量度）分析了患有阿尔茨海默氏病的患者的脑电图（EEG）背景活动。他们发现这种方法可能有助于区分阿尔茨海默氏症患者和没有病情的患者。随后的研究基于这些发现，使用其他技术（例如自动互信息分析）来检查阿尔茨海默氏病患者的脑电图数据。这些研究强调了机器学习和其他计算方法的潜力，以提高诊断准确性并确定与此疾病相关的大脑活动模式。研究人员还使用功能性近红外光谱（FNIRS）来研究与平衡任务相关的大脑活动，并发现此方法可用于评估运动图像和平衡功能。此外，研究还探索了认知功能与其他医学状况（例如慢性阻塞性肺疾病（COPD））之间的关系。这些发现突出了评估这些疾病患者时考虑认知功能的重要性。上面提到的研究表明，使用各种技术分析脑活动并了解神经系统状况的潜力。**关于脑电图和神经科学的研究**研究人员近年来探索了脑电图（EEG）和神经科学的各个方面。研究研究了在过滤，理论不变性和实际应用下Granger因果关系的行为（Barnett等，2011）。其他人检查了感觉运动β振荡的作用（Barone等，2021），解释了脑电图α活性（Bazanova等，2014），并使用EEG研究认知发展（Bell等，2012）。此外，研究人员还从认知的角度讨论了在物理教育中的使用（Bernhard，2007年）。理论上，平均参考方法是为诱发的潜在研究（Bertrand et al。，1985）和脑电图作为研究脑功能的一种工具的理由（Bertrand et al。，1985）。其他研究的重点是使用Prep Pipeline（Bigdely-Shamlo等，2015）和功能性近红外光谱学（Brigadoi等，2014）中的大规模EEG数据（Bigdely-Shamlo等，2015）和运动校正技术。也已经研究了不同重新引用方法对EEG信号的影响（Choi等，2019）。此外，研究人员还探索了脑电图在神经科学中的应用，包括它在理解认知大脑电位中的使用（Blackwood等，1990），功能性近红外光谱在疼痛研究中（Caumo等，2022），以及缺乏癫痫发作对脑功能的影响（Buchheim等人（Buchheim等）。参考文献： * Barnett L，Seth AK（2011）Granger因果关系在过滤下的行为：理论不变性和实际应用。j Neurosci方法201（2）：404–419。* Barone J，Rossiter HE（2021）了解感觉运动β振荡的作用。前系统神经科学15:51。* Bazanova OM，Vernon D（2014）解释EEG Alpha活动。Neurosci Biobehav Rev 44：94-110。* Bell MA，Cuevas K（2012）使用脑电图研究认知发展：问题和实践。J Cogn Dev 13（3）：281–294。* Bernhard J（2007）人类，意图，经验和学习工具：从后认知理论到在物理教育中使用技术的一些贡献。AIP CONC PROC 951：45–48。 * Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。 脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。 * Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。 Curr Biol 29（3）：R80 – R85。 * Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。 前神经内cri醇9：1-19。 * Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。 BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。 * Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。 神经图85 pt 1（0 1）：181–191。 * Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。 Neurosci Lett 354（2）：119–122。 Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。AIP CONC PROC 951：45–48。* Bertrand O，Perrin F，Pernier J（1985）地形诱发潜在研究中平均参考的理论理由。脑电图临床神经生理学诱发电位62（6）：462–464。* Biasiucci A，Franceschiello B，Murray MM（2019）脑电图。Curr Biol 29（3）：R80 – R85。* Bigdely-Shamlo N，Mullen T，Kothe C，Su KM，Robbins KA（2015）Prep Pipeline：用于大规模EEG分析的标准化预处理。前神经内cri醇9：1-19。* Blackwood DHR，Muir WJ（1990）认知脑电位及其应用。BR J Psychiatry 157（S9）：96–101。* Brigadoi S，Ceccherini L，Cutini S，Scarpa F，Scatturin P，Selb J，Selb J，Gagnon L，Boas DA，Cooper RJ（2014）功能性近红外光谱中的运动文物：用于实际认知能力的运动矫正技术的比较。神经图85 pt 1（0 1）：181–191。* Buchheim K，Obrig H，Pannwitz WV，MüllerA，Heekeren H，Villringer A，Meierkord H（2004）成人人类缺席期间血红蛋白氧合的降低。Neurosci Lett 354（2）：119–122。Neurobiol Physiol Psychol疼痛：319–335。* Caumo W，Bandeira JS，Dussan-Sarria JA（2022）连接皮层，功能光谱和疼痛：功能和应用。这篇文章和研究论文的集合探讨了脑电图（EEG）的各个方面，一种非侵入性的脑成像技术。研究检查了脑电图在评估认知功能中的不同应用，特别是在阿尔茨海默氏症类型的轻度老年痴呆症患者中。文章涵盖了一系列主题，包括脑电图源分析，使用脑电图对认知进行建模以及使用神经认知措施来评估隐式学习。其他论文讨论了功能近红外光谱（FNIRS）的数据处理技术，该技术用于研究运动控制研究。此外，在脑电图分析，信号分析和测量以及电生理频率条比比率测量中，还有关于过滤方法的研究。一些文章还集中于特定的认知领域，例如基于计算机的任务期间的日常认知和工作记忆负载。其他论文研究了使用神经认知措施评估教育环境中隐性学习的潜在和挑战。总的来说，这些研究证明了脑电图在理解人脑功能和行为中的多功能性和应用，尤其是在阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病的背景下。本文回顾了与阿尔茨海默氏病及其对大脑活动的影响有关的各种研究，尤其是与疾病严重程度有关的研究。列表还包括有关脑电图分析，分类和特征提取的研究。一项研究发现，与皮质下血管痴呆的人相比，患有阿尔茨海默氏病的个体在日常作用中表现出差异。另一项研究调查了不对称额叶活性在动机中的作用，这表明这种不对称性在方法和撤回行为中起着重要作用。此外，NASA开发的关于任务负荷指数（TLX）的研究发现，它可用于衡量认知工作量及其对大脑活动的影响。本文还讨论了功能性近红外光谱（FNIRS）在研究脑功能中的使用，尤其是与运动和姿势任务有关。此外，研究探索了健康和病理衰老中脑振荡，功能连通性和信号复杂性之间的关系。此外，研究还研究了基于脑电图的功能性脑连接性基于图理论的建模的应用，该建模可用于分析神经经济学。本文还涉及用于功能性脑成像及其潜在应用的近红外技术的开发。最后，提供了对脑电图测量的神经生理基础的综述，强调了了解该技术的基本机制以准确测量大脑活动的重要性。提供的清单包括各种研究和出版物，这些研究和出版物对我们对大脑功能，神经生理学和认知过程的理解做出了重大贡献。这些技术已用于研究诸如严重抑郁症，阿尔茨海默氏病和癫痫病等神经系统疾病。研究人员，例如江经，琼斯（Jones EG），坎德尔（Kandel ER）和卡里姆·H（Karim H），探索了大脑皮层中的神经递质等主题，睡眠阶段分类，工作记忆缺陷和基于皮质任务的最佳最佳滤波器选择。其他研究检查了功能近红外光谱（FNIRS）在体育活动（例如平衡等体育活动中）的使用。此外，Karnik S，Kessels RPC和Khan RA等研究人员还研究了脑电图数据的信号处理技术，包括去除系统活动和最佳滤波器选择。该列表还包括有关使用FNIRS的EEG复杂性，正常衰老和痴呆症的工作记忆下降以及基于神经反馈的干预措施的研究。这些发现有助于我们对神经过程，认知功能以及用于大脑功能评估的创新技术的发展。一些著名的研究人员，例如Klein F，Klonowski W和Kohl SH，已经发表了有关FNIRS信号处理的工作，EEG复杂性的熵测量以及基于神经反馈的干预措施。总的来说，提供的参考文献突出了通过使用EEG，FNIRS和NEUROFEFFACK等创新技术来深入了解大脑功能，认知过程和神经机制的持续努力。最近的研究采用了各种方法来分析脑信号，例如脑电图（EEG），功能性近红外光谱（FNIRS）和与事件相关电位（ERP）。研究人员还探索了使用机器学习算法从大脑信号中检测这些情况的使用。多元多尺度方法已应用于分析EEG信号中的复杂数据模式。研究表明，该方法可以有效地检测诸如严重抑郁症之类的疾病。此外，研究人员还使用了内核本特征滤清器 - 银行通用空间模式（K-EB-CSP）来对脑电图进行分类并预测神经系统条件。生物医学多处理器与无线通信系统的集成使高级监控系统用于床边使用。研究人员还采用了同时进行脑电图-FMRI来评估神经系统疾病患者的功能性脑活动。此外，研究还研究了神经血管耦合的病理生理学，这对于了解神经和血管信号如何相互作用至关重要。已将皮质和丘脑网络中的缓慢振荡作为一种机制，是一种基于各种神经系统条件的机制。总的来说，这些研究表明了多模式方法分析脑信号和了解神经系统疾病的重要性。注意：我从释义文本中删除了参考文献，作者和出版物详细信息，以使其更简洁。如果您需要有关任何研究或参考的特定信息，请告诉我！进行了以下文章和研究与大脑功能，神经回路和认知神经科学有关： *进行了有关功能性近红外光谱法（FNIRS）的研究，以研究轻度认知障碍患者的脑功能连通性。*进行了脑电图数据的快速傅立叶变换（FFT）的研究，以分析频谱。*另一项研究使用FNIRS检查了运动伪影对FNIRS信号的影响，并提出了基于小波变换和红外热力计视频跟踪的校正程序。*对脑电图（EEG）频谱图及其在重症监护中的应用以及脑电图谱图的介绍。*一篇评论文章讨论了认知神经科学的原理及其在临床环境中的应用，包括使用FNIRS进行认知研究。此外，各种研究都使用脑电图和FNIRS研究了大脑功能，包括： *关于脑电图信号的相互信息分析的研究发现，睡眠期间皮质相互依存的年龄相关变化。*一项验证研究检查了通过电话管理的认知评估电池的使用。这些研究和评论有助于我们对脑功能，神经回路和认知神经科学的理解，并强调了FNIRS和EEG在临床环境中的潜在应用。提供的参考文献讨论了神经科学的各个方面，包括大脑衰老，神经变性和脑电图（EEG）。提供的列表包括对与脑部计算机界面，神经科学和认知功能有关的各种学术文章的参考。研究利用不同的技术，例如脑电图（EEG），磁脑摄影（MEG），功能性近红外光谱（FNIRS）以及其他方法来研究大脑活动，连通性和认知过程。此过程确定了称为认知障碍的潜在问题。The articles cover topics such as: * Changes in spectral power in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment * Evolution of primate executive function and strategic decision-making * Clinical neurophysiology of aging brain and neurodegeneration * Filtering techniques for ERP time-courses * Deep learning-based EEG analysis for various applications * Event-related potentials (ERPs) and their role in neuroscience * Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for prolonged disorders of consciousness * Ictal fNIRS and electrocorticography study of supplementary motor area seizures * Whole brain functional connectivity using phase locking measures of resting state magnetoencephalography (MEG) * Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging * Simultaneous acquisition of EEG and fNIRS during cognitive tasks for开放访问数据集 *脑震荡后的视觉运动技能恢复 *性别相关的差异 *在工作记忆任务绩效期间，中等睡眠丧失对神经生理学信号的影响 * EEG在测量认知储备中的作用这些参考在这些参考中的作用提供了对神经科学的各个方面的见解，包括大脑功能，Aging和NeuroDgeneration。研究人员探索了脑电图信号的各个方面，包括信号特征，独立组件分析和复杂性分析。他们还研究了振荡活性在脑电图/ERP分析中对象表示，相干性和相位差异中的作用。一些研究着重于特定应用，例如驾驶员嗜睡检测系统，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。认知障碍在老年人中更为普遍，但不是衰老的自然部分。其他人调查了功能近红外光谱的使用来评估医疗模拟工具期间的认知变化，并确定使用静息状态脑电图的轻度认知障碍的个体。此外，该列表还包括对可穿戴的EEG-FNIRS技术，FNIRS的优化技术以及用于EEG信号获取的改进方法。文章还涵盖了概念谬论，以映射识别时间过程和混合生物收购硬件的优势。总体而言，研究旨在提高我们对脑功能，认知和神经系统疾病的理解，并开发用于诊断，治疗和康复的创新技术。一组研究人员在一次年度关于医学与生物学工程国际工程会议（EMBC）上介绍了他们的发现。研究探讨了功能性近红外光谱（FNIRS）和脑电图（EEG）的使用来分析脑活动。一项研究证明了使用一般线性模型如何提高单审分析和分类精度。另一项研究评估了人工神经网络（ANN）和Hjorth参数在区分心理任务方面的有效性。研究人员还介绍了有关脑电图源定位的研究，包括偶极子位置，方向和噪声对准确性的影响。此外，一项研究分析了阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍患者的脑电图复杂性。认知测试通过评估思维，学习，记忆，判断和语言等各个方面来评估大脑功能。其他研究集中在FNIRS应用上，例如评估神经变性生物标志物，以早日鉴定轻度认知障碍，并分析静息氧合水平和痴呆症与任务相关的变化。该会议还介绍了轻度认知障碍患者的工作记忆任务期间关于血液动力学分析的研究，以及用于早期诊断轻度认知障碍的功能连通性分析。存在不同的测试来检测这些问题，通常涉及简单的任务，例如回答问题或重复单词列表。各种医疗条件可能会导致它，其中一些可能是可以治疗的，例如尿路感染，抑郁症和药物副作用。然而，像阿尔茨海默氏病一样由痴呆症引起的认知障碍无法治愈并随着时间的流逝而恶化。虽然仅认知测试无法诊断出根本原因，但它可以揭示需要进一步研究的大脑功能的潜在问题。医疗保健提供者使用测试结果来确定患有认知障碍的患者的最佳行动方案。所使用的测试包括： - 蒙特利尔认知评估（MOCA） - 微型精神状态检查（MMSE） - 迷你cog-蒙特利尔认知评估（MOCA）测试这些评估通常用于筛查老年人的老年人对轻度认知障碍（MCI）（MCI），以记忆问题和日常活动困难的情况。MCI无法治愈，但随着时间的推移，其症状可能会改善或保持稳定。在进行认知测试之前，不需要特殊准备，并且该程序没有任何风险。认知障碍的迹象包括： - 忘记任命 - 经常丢失事物 - 难以回忆熟悉的单词 - 努力保持专注于对话 - 增加烦躁和焦虑小型精神状态考试（MMSE） - 简短的认知测试是小型认知状态考试（MMSE）是一项短暂的认知测试，是一个短的认知测试，需要大约10分钟才能完成10分钟。它评估了基本认知功能，包括日期识别，向后计数以及识别铅笔或手表等日常对象。Mini-COG测试甚至更快，持续了大约3分钟，涉及回忆三个单词的列表，并用特定的手绘制一个时钟。结果将提供一个分数，这可能表明正常或受损的大脑功能。尽管有正常的测试分数，但建议与您的提供商讨论替代测试。相反，如果测试结果显示出比正常的得分低，则可能表明认知障碍。在这种情况下，您的医疗保健提供者可能会将您转介给神经科医生进行进一步评估，并可能进行更广泛的神经心理学测试。这些详细的评估将评估解决问题的技能，决策能力和整体大脑功能。此外，可以命令其他测试排除导致认知能力下降的潜在条件。您的治疗计划将取决于您的病史，体格检查结果和认知测试结果。如果您被诊断出患有无法治愈的疾病，则通过药物和生活方式的改变来管理症状可以帮助随着时间的推移降低大脑功能的损失。