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两个更好？将BCI和神经反馈的EEG和FMRI结合在一起：系统评价
脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）是两种常用的非侵入性技术，用于测量神经科学和脑部计算机接口（BCI）中的大脑活动。虽然脑电图具有较高的时间分辨率和低空间分辨率，但fMRI具有高空间分辨率和低时间分辨率。在这篇综述中，我们专注于在神经反馈（NF）中使用脑电图和fMRI，并讨论结合两种方式的挑战，以提高人们对大脑活动的了解并实现更有效的临床结果。已经开发出高级技术来同时记录脑电图和fMRI信号，以便更好地了解两种方式之间的关系。然而，脑过程的复杂性和脑电图和fMRI的异质性质在从组合数据中提取有用的信息时面临着挑战。我们将调查现有的EEG-FMRI组合和最近利用NF EEG-FMRI的研究，从而强调了实验和技术挑战。我们还将确定该领域的剩余挑战。
说实话吗？零售商提供的负面反馈对消费者的产品选择和购物体验的影响
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
用于混合 EEG-fMRI 神经反馈预测的稀疏 EEG 信息 fMRI 模型
通过功能性磁共振成像 (fMRI) 或脑电图 (EEG) 这两种互补方式测量大脑活动，是神经反馈 (NF) 机制背景下大脑康复方案的基本解决方案。虽然 NF-EEG（根据 EEG 信号计算出的实时神经反馈分数）已经被探索了很长时间，但 NF-fMRI（根据 fMRI 信号计算出的实时神经反馈分数）出现得更晚，并且提供了更可靠的结果和更具体的大脑训练。同时使用 fMRI 和 EEG 进行双模态神经反馈疗程（NF-EEG-fMRI，根据 fMRI 和 EEG 计算出的实时神经反馈分数）对于制定大脑康复方案非常有前景。然而，fMRI 对患者来说很麻烦，也更累。本文的原创贡献涉及仅从 EEG 记录预测双模态 NF 分数，使用训练阶段，其中 EEG 信号以及 NF-EEG 和 NF-fMRI 分数都可用。我们提出了一个稀疏回归模型，该模型能够利用 EEG 仅预测运动想象任务中的 NF-fMRI 或 NF-EEG-fMRI。我们比较了从所提模型得出的不同 NF 预测因子。我们发现，与经典 NF-EEG 分数相比，从 EEG 信号预测 NF-fMRI 分数可以为 NF-EEG 分数添加信息，并显著提高与双模 NF 会话的相关性。
脑电图神经反馈治疗焦虑症及术后...
摘要 综述目的 本综述概述了目前对焦虑症和创伤后应激障碍的脑电图神经反馈的知识和理解。 最新发现 焦虑症和创伤后应激障碍 (PTSD) 的表现与神经生理应激轴和大脑唤醒回路的功能障碍有关，这是研究领域标准 (RDoC) 的重要维度。即使这些疾病的病理生理学很复杂，其定义特征之一是行为和生理过度唤醒。有趣的是，与唤醒相关的大脑活动可以通过基于脑电图的神经反馈 (EEG NF) 进行调节，这是一种非药理学和非侵入性方法，涉及通过脑机接口 (BCI) 进行神经认知训练。EEG NF 的特点是同时学习过程，其中患者和计算机都参与修改神经活动或连接，从而改善焦虑和/或过度唤醒的相关症状。摘要 EEG NF 对焦虑症和 PTSD 都有积极作用，但由于一些方法问题，症状改善是否是 EEG NF 针对的神经生理变化的直接结果仍不清楚。因此，在这项工作中，我们试图将当前关于唤醒大脑机制的知识与过去和现在的焦虑和 PTSD 的 EEG NF 疗法结合起来。简而言之，我们讨论了 EEG NF 对焦虑症和 PTSD 影响的神经生理机制、现有 EEG NF 随机对照试验 (RCT) 针对这些疾病的方法优势/劣势，以及可能影响 NF 训练成功的神经心理因素。关键词神经反馈；焦虑症；创伤后应激障碍；EEG 生物标志物；唤醒；学习。
面向中风后运动康复的适应性神经反馈：现状与展望
中风是一种严重的健康问题，中风后的运动恢复仍然是康复领域的一个重要挑战。神经反馈 (NFB) 是脑机接口的一部分，是一种使用在线反馈调节大脑活动的技术，已被证明可用于慢性中风人群的运动康复，作为传统疗法的补充。然而，它在该领域的使用和应用仍留下了一些未解决的问题。中风后的大脑病理生理机制仍有部分未知，在临床实践中干预这些机制以促进大脑可塑性的可能性有限。在 NFB 运动康复中，目标是使用脑成像根据患者的临床情况调整治疗，考虑中风后的时间、脑病变的定位及其临床影响，同时考虑到目前使用的生物标志物和技术限制。这些现代技术还可以更好地了解中风后大脑的生理病理学和神经可塑性。我们对使用 NFB 进行中风后运动康复的研究进行了叙述性文献综述。主要目标是分解 NFB 疗法中可以修改的所有元素，从而根据患者的情况和当前的技术限制进行调整。通过这种分析可以实现护理的适应性和个性化，以更好地满足患者的需求。考虑到最近的实验，我们重点关注并强调了各种临床和技术组件。第二个目标是提出一般性建议，并加强限制和观点，以提高我们在该领域的一般知识并允许临床应用。我们强调了这项工作的多学科方法，结合了工程能力和医疗经验。工程开发对于可用的技术工具至关重要，旨在增加 NFB 主题的神经科学知识。这项技术发展源于真正的临床需求，即为公共卫生问题提供补充治疗解决方案，同时考虑到中风后患者的实际临床情况及其导致的实际限制。
NCPC提供有关Glen Echo管理计划修正案的反馈
管理计划修正案委员会在2月6日星期四会议的国家资本计划委员会（NCPC）会议上对Capital One Arena Revertements进行了更新，该委员会向国家公园服务局提供了反馈。位于马里兰州格伦Echo的0.9英亩公园的总体规划将指导艺术和文化节目，特殊活动和未来计划的能力提高。Glen Echo Park是国家注册国家历史区，约有35万名年度游客，由国家公园管理局和马里兰州蒙哥马利县共同管理。该计划提供了两种方法，以提高Glen Echo举办其他活动和活动的能力，这是需要的，因为公园具有托管它们的能力。替代方案1的建筑面积较小，更多的现有建筑物保留。，通过在周围的周围找到新的开发项目，在公园中心的开放空间有更多保留。替代品2提供了更大的建筑区域，对林地，较少的现有建筑物的保留率更少，恢复了一些历史悠久的集中发展，并包括公园与邻近的克拉拉·巴顿历史遗址停车场之间的新行人联系。专员提到了Glen Echo的伟大社区资产，并支持该计划的目标，以提高艺术和文化编程能力并改善访客的体验。Kenilworth Terrace Bridge跨越了Watts分支，Anacostia Avenue桥跨越了Anacostia河的出口。NCPC将在将来的日期审查此转移。他们建议对环境评估草案（将成为总体规划的一部分）评估建议对土地使用，交通和运输，游客经验，植被，水资源，野生动植物，文化和视觉资源以及累积影响的影响。潜在的计划用途没有提出，专员说，很难在不知道它们的情况下评估替代方案，并要求将潜在的程序使用精炼，并且在下一份提交中包括每个替代方案所需的预期开发类型。委员会批准了由国家公园管理局（National Park Service）代表交通运输部提交的最终场地开发计划，以重建位于华盛顿州东北部Anacostia Park的Kenilworth Terrace Bridge和Anacostia Avenue Bridge。与桥梁相邻的土地将从国家公园管理局转移到哥伦比亚特区进行该项目。
自我效能和负面影响对于脊髓损伤后中枢神经性疼痛神经反馈治疗成功的重要性
基于 EEG 的神经反馈使用心理行为 (MB) 来实现大脑活动的自愿自我调节，并有可能缓解脊髓损伤 (SCI) 后的中枢神经性疼痛 (CNP)。本研究旨在了解神经反馈学习以及 MB 与神经反馈成功之间的关系。25 名非 CNP 参与者和 10 名 CNP 参与者在四次访问中接受了神经反馈训练（强化 9-12 Hz；抑制 4-8 Hz 和 20-30 Hz）。每次访问后，都会采访参与者关于他们使用的 MB。问卷调查了以下因素：自我效能、控制点、动机和神经反馈的工作量。MB 分为心理策略（目标导向的心理活动）和情感（神经反馈期间的情感体验）。与成功的 CNP 参与者相比，成功的非 CNP 参与者明显使用了更多与想象相关的 MS，并报告了更多负面情感。然而，没有任何心理策略与神经反馈成功明确相关。缺乏成功与消极情绪之间存在一定的联系。自我效能与神经反馈成功率呈中等相关（r = < 0.587，p = < 0.020），而控制点、动机和工作量具有低相关性，不显著（r < 0.300，p > 0.05）。对于成功的神经反馈表现而言，情绪可能比心理策略更重要。自我效能与神经反馈成功率相关，这表明，增加对自己神经反馈能力的信心可能会提高神经反馈表现。
设计和开发处方数字治疗性，用于家庭心率变异性生物反馈，以支持和增强患者的结果侵入性创伤性应激障碍
创伤后应激障碍（PTSD）是一种精神病病，在受影响的个体中产生相当大的困扰，功能障碍和障碍。尽管通常在PTSD治疗中使用了各种形式的心理疗法，但这些常规方法无法充分解决与PTSD相关的已知神经病理学。心率变异性生物反馈（HRV-BFB）是纠正PTSD中自主功能障碍的有前途的工具，随后临床上显着的结果指标发生了变化。本文概述了用于开发，分发和实施的系统方法，可以在家中进行HRV-BFB数字治疗。我们为证据生成策略提供建议，并在现有框架内提出适当的监管途径。广泛访问HRV-BFB可能会减轻与PTSD相关的困扰，残疾和医疗负担。促进HRV-BFB作为主要干预措施也可能有助于减少与“精神”疾病相关的污名，并提高有关社会心理因素的神经免疫性影响的健康素养。这些过程可能反过来改善寻求治疗，依从性并支持这些条件的自我管理。
e-simft：生成模型与帕累托 - 前设计探索的模拟反馈的对齐
深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功，其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever，在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题，找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下，启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择，但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距，我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先，该框架采用了针对大型语言模型（LLM）开发的偏好一致性方法，并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于，我们使用模拟器代替人类来提供准确，可扩展的反馈。接下来，我们提出了Epsilon-Smplamping，灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法，以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架（称为e-Simft）被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。
创建数字患者反馈的原则
SLWG指出DPF已经广泛使用。但是，大多数DPF都是关于服务或护理途径的经验。虽然这很有价值，并且可以构成有助于医生发展的反馈的一部分，但它不足以进行医学评估。也需要有关个人医生的反馈。因此，为了使DPF有用，需要将反馈与患者 /护理人员与医生之间的特定临床相互作用联系起来的能力。也有必要在医疗遭遇后向患者发送“反馈邀请”。这些情况将要求患者和医生由数字提供商联系起来。因此，有后勤，机密性和信息治理挑战需要通过，并且至关重要的是需要系统广泛的支持（例如，访问NHS号码等标识符）。