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World File Search System受试者
隐蔽注意力可以持续控制大脑......
脑机接口 (BCI) 不仅可用于控制外部设备，还有望为研究大脑的工作提供新工具。在本研究中，我们研究了通过改变隐蔽注意力来调节大脑活动是否可以用作 BCI 的连续控制信号。隐蔽注意力是指在不改变注视方向的情况下将精神集中在外围感官刺激上的行为。当受试者在保持注视的同时隐蔽地注意移动的线索时，使用脑磁图记录了受试者的持续大脑活动。仅基于后阿尔法功率，就可以使用循环回归恢复受试者的注意方向。结果表明，在我们最好的受试者中，注意力角度可以用平均绝对偏差 510 来预测。对受试者进行平均，平均偏差约为 70°。在信息传输速率方面，用于恢复注意力方向的最佳数据长度被发现为 1700 毫秒；这导致最佳受试者的平均绝对偏差为 60°。结果是在没有任何受试者特定特征选择的情况下获得的，并且不需要事先进行受试者训练。我们的研究结果表明，由于内隐注意力的方向而引起的后阿尔法活动调节具有作为 BCI 环境中持续控制的控制信号的潜力。我们的方法将有多种应用，包括脑控计算机鼠标和改进的神经反馈方法，这些方法可以直接训练受试者调节后阿尔法活动的能力。
基于加权多项式的运动想象脑电图分类...
摘要—目的：基于深度学习技术的脑电信号识别需要充足数据的支持，然而在特定受试者的运动想象任务中通常会出现训练数据稀缺的情况，除非能使用多受试者数据来扩充训练数据。遗憾的是，由于不同受试者的数据分布差异很大，仅在多受试者数据上进行训练只能使模型性能得到微小的提高甚至更差。方法：为解决该问题，本文提出了一种新的加权多分支（WMB）结构来处理多受试者数据，其中每个分支负责拟合一对源-目标受试者数据，并使用自适应权重来整合所有分支或选择权重最大的分支来做出最终决策。将提出的 WMB 结构应用于六种著名的深度学习模型 (EEGNet、Shallow ConvNet、Deep ConvNet、ResNet、MSFBCNN 和 EEG_TCNet)，并在 EEG 数据集 BCICIV-2a、BCICIV-2b、高伽马数据集 (HGD) 和两个补充数据集上进行了全面的实验。结果：与最先进模型相比的优异结果证明了所提方法在特定受试者运动想象 EEG 分类中的有效性。例如，提出的 WMB_EEGNet 在 BCICIV-2a、BCICIV-2b 和 HGD 上分别实现了 84.14%、90.23% 和 97.81% 的分类准确率。结论：很明显，提出的 WMB 结构能够很好地利用具有较大分布差异的多受试者数据进行特定受试者的 EEG 分类。
konjac glucomannan对体外高尿酸血症受试者的肠道菌群的影响：发酵特征和抑制性黄嘌呤氧化酶活性
益生菌被定义为具有良好生理特性的细菌，并在产生行为结果时被指定为心理生物学[1-3]，其中最重要的包括乳酸杆菌（L.）双歧杆菌（B.），链球菌（S.），大肠杆菌（E.），肠球菌（E。）和丁香丁香丁氏菌[4]。该领域的大多数研究人员都通过神经系统，内分泌，体液和免疫系统将注意力集中在焦虑，压力和抑郁上[5-8]。在没有细菌动物中没有菌群的情况下，大脑受到影响。对大脑的影响同样在抗生素给药后被注意。当细菌菌株（尤其是被认为是有益的细菌菌株）时，会发生神经生物学作用，其中一些也发生在正常人的受试者中。随后扩展了此类研究以治疗特定疾病。
第一部分：以战略形式设计游戏
- “Session #”显示被分配一起玩的受试者。 - “Player”记录分配给受试者的角色。 - “Time”表示每个玩家/自然移动做出决定的时间 - “Choice”记录受试者选择的选项。 - “Subject”记录登录名 - “Outcome”是终端节点。
在家尝试一下：使用大规模低成本移动脑电图通过睡眠和冥想预测年龄
图 4：四名受试者的纵向大脑年龄∆预测，他们有 (A) 多次连续冥想或 (B) 睡眠记录。选择了四名拥有超过 50 次良好信号质量记录的受试者。使用在 MMD 或 AMUSeD 上训练的模型来预测他们的大脑年龄。蓝点表示单次记录的大脑年龄∆预测值。为确保受试者的匿名性，我们仅为每个受试者提供 50 个随机抽样的记录，并在记录日期中添加随机抖动δ∼N（0，20 天）。尽管如此，我们仍使用所有可用的会话来拟合线性模型（红线），以显示每个受试者的趋势。密度图总结了预测年龄的分布（蓝色边际图）。尽管所有受试者都存在明显的差异，但从跨会话的线性模型获得的斜率（红线）接近于零，表明平均大脑年龄随时间保持稳定。这表明提出的大脑年龄指标同时捕捉了“特征”和“状态”类信息。
与溶瘤病毒CF33-CD19和...
患者人数：•在安全磨合和剂量升级组合阶段期间，在每个队列（IV和IT）中，最多可评估6个可评估的受试者，最初评估了3名受试者。 如果这三个受试者中的一个具有DLT，则将评估3个其他受试者。 •参加升级队列的患者总数将在36至66名患者之间。 •一旦单一治疗或组合剂量被认为是可以忍受的，可以打开剂量的特定特定膨胀同类群，可在该剂量上进行多达20名患者，以获得额外的安全性和有效性信息状态 /注册：入学到单药治疗安全阶段的入学率完整。 招募组合疗法人群正在进行中。患者人数：•在安全磨合和剂量升级组合阶段期间，在每个队列（IV和IT）中，最多可评估6个可评估的受试者，最初评估了3名受试者。如果这三个受试者中的一个具有DLT，则将评估3个其他受试者。•参加升级队列的患者总数将在36至66名患者之间。•一旦单一治疗或组合剂量被认为是可以忍受的，可以打开剂量的特定特定膨胀同类群，可在该剂量上进行多达20名患者，以获得额外的安全性和有效性信息状态 /注册：入学到单药治疗安全阶段的入学率完整。招募组合疗法人群正在进行中。
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。