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CD-0092 即时滋养头发和头皮精油
这款透明油性精华液可瞬间改变您受损的头发和头皮，让它们焕发光彩、滋润滋养。AlgaPūr™* 高稳定性高油酸 HSHO 海藻油有助于保护和恢复每根发丝，控制毛躁，赋予头发光泽，并为皮肤和头发纤维补充水分。这款无硅配方将 AlgaPūr™* 高稳定性高油酸 HSHO 海藻油和椰子油与 Schercemol™* CATC 酯和 Schercemol™* DISD 酯混合，提供透明柔软的质地，同时修复和滋养头发和头皮。Oilkemia™* 5S 聚合物将油变成透明光滑的凝胶，而 Glucate™* DO 乳化剂有助于减少脱水收缩。Hydramol™* PGPD 酯促进水分扩散和产品冲洗。健康头发所需要的一切。将其作为免洗护发素涂抹在头发和头皮上，进行深层护理。
SH-0196(EU) 水杨酸头皮焕活洗发水
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
SH-0201(AP) Floral Spa 清爽头皮洗发水
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
使用卷积神经网络进行头皮脑电图疼痛检测...
摘要——疼痛是一种综合现象，伴随着大脑中感觉和情境过程的动态相互作用，通常与可检测到的神经生理变化有关。大脑活动记录工具和机器学习技术的最新进展引起了用于客观和基于神经生理学的疼痛检测的神经计算技术的研究和开发。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 和深度卷积神经网络 (CNN) 的疼痛检测框架。通过招募 10 名慢性背痛患者，研究了 CNN 用于区分诱发疼痛状态和静息状态的可行性。实验研究分两个阶段记录 EEG 信号：1. 运动刺激 (MS)，通过执行预定义的运动任务来诱发背痛；2. 视频刺激 (VS)，通过观看一组视频片段来诱发背痛感知。多层 CNN 对静息状态和疼痛状态下的 EEG 片段进行分类。这种新方法具有高性能和稳定性，因此对于构建强大的疼痛检测算法具有重要意义。我们的方法的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 分别为 MS 和 VS 中的 0.83 ± 0.09 和 0.81 ± 0.15，高于最先进的方法。还分析了亚脑区，以检查与疼痛检测相关的不同脑拓扑结构。结果表明，MS 引起的疼痛
Neuroair：来自头皮录制的神经信号的深度学习框架
摘要 - 空气写入识别是一项任务，涉及使用手指运动在自由空间中写的字母。这是手势识别的一种特殊情况，手势与特定语言的字母相对应。脑电图（EEG）是一种用于记录大脑活动的非侵入性技术，已被广泛用于脑部计算机界面应用中。杠杆eeg信号用于空气写作识别提供了一种有希望的替代输入方法，用于人类计算机相互作用。空气写作识别的一个主要优点是用户不需要学习新的手势。通过串联公认的字母，可以形成各种各样的单词，使其适用于更广泛的人群。但是，在使用脑电图信号识别空气写作方面的研究有限，这构成了本研究的核心重点。首先构建了包含在编写英语大写字母过程中记录的EEG信号的NeuroAir数据集。然后与不同的深度学习模型结合探索各种功能，以实现准确的空气写作识别。这些功能包括处理后的脑电图数据，独立的组件分析组件，基于源域的侦察时间序列以及基于球形和头部 - 基于基于的特征。此外，全面研究了不同EEG频带对系统性能的影响。这项研究中达到的最高准确度是44。04％使用独立的组件分析组件和EEGNET分类模型。结果强调了基于EEG的空气写入识别作为人类计算机交互应用中替代输入方法的用户友好模态的潜力。这项研究为未来的进步树立了强大的基准，并证明了基于EEG的空气写作识别的可行性和实用性。
巴基斯坦和巴基斯坦人头皮头发中的金属分布比较...
在微波辅助酸消解之前，使用分光光度计对样品进行分析。使用认证参考材料检查了该方法的有效性和准确性，并使用相同的认证参考材料和实际样品上的常规湿酸消解法进行了检查。在认证参考材料中，所有研究元素的回收率都在 97.5-99.7% 的范围内。本研究的结果表明，巴基斯坦和爱尔兰高血压患者头皮毛发样本中镉、镍和铅的平均值明显高于参考对象（p<0.001），而男女高血压患者头皮毛发样本中锌的浓度较低。锌缺乏和微量和有毒金属的高暴露可能是与高血压相关的危险因素。
健康新生儿的头皮指数，巴西国籍：试点研究
抽象的简介：在过去的几年中，颅骨不对称一直在增加，尤其是位置，其特征是由作用于婴儿颅骨的外力以及宫内运动。本研究的目的是确定健康的新生儿的平均头脑指数（CI），年龄在24至48小时的出生年龄，巴西国籍。方法论：流行病学研究，有一个健康的新生儿样本（RN），于2023年11月11日至2024年3月20日在西帕拉纳大学（HUOP）的孕产妇儿童单位（HUOP）举行。对母亲的访谈和RN的颅骨计量学进行了访谈。该研究得到了伦理委员会的批准：意见号5.796.884。结果：头部指数的总体平均值为81.7％（3.2），男性为81.1％（±3.4），女性为82.2％（±3.0）。结论：由于研究的结果，得出的结论是，对于分析的样本，RN的头皮指数（CI）为81.7％（±3.2），而中脑的得分为78.5％-84.9％。关键字：人体测定法；颅面；新生。摘要简介：在过去的几年中，颅不对称性一直在增加，特殊的位置不对称性，其特征是作用于婴儿颅骨的变化以及宫内运动。目的：本研究是确定巴西国籍24至48小时的健康新生儿的平均头脑指数（CI）。该研究得到了伦理委员会的批准：意见号5,796,884。方法论：流行病学研究，有100个健康新生儿（NB）样本，在2023年11月11日和Mar Newborns之间在大学医院Do West DoParaná（Huop）的母亲和儿童单位进行。 div>结果：总体平均头孢索指数为81.7％（3.2），对于邪恶，它是81.1％（±3.4），对于女性，为82.2％（±3。0）。 div>结论：由于研究的结果，得出的结论是，对于所分析的样本，新生儿的头ep骨指数（CI）为81.7％（±3.2），而梅尔巴利的得分为78.5％-84.9％。 div>关键字：人体测定法；颅面；新生。 div>摘要简介：近年来颅骨不对称性一直在增加，尤其是位置不对称的，其特征是由对婴儿颅骨的外部力量以及宫内运动的变化。 div>目的：本研究的目的是确定巴西国籍24至48个小时的出生24至48小时的健康新生儿的平均水平（IC）。 div>方法论：流行病学研究，有100个新生儿（RN）样本，在医院的产妇儿童单位进行
用于脑源定位的头皮电磁传感器阵列的优化设计
图 4 全头部 OPM 和混合 OPM/EEG 设计。（a – d）OPM 和混合 OPM/EEG 系统的误差指标与所考虑的头皮磁力仪数量的关系。两个系统的 r 95 的中值和最大值均与市售阵列（不同颜色）相对应的指标一起显示，这些指标是恒定的并且与 OPM 的数量无关。（e – g）仅 OPM（e）、混合 OPM/EEG（f）和完整 OPM ABC 160（g）阵列的等效不确定半径的空间分布，前两个阵列采用 100 个头皮磁力仪。（h – i）所有源的等效不确定半径的归一化直方图，采用线性（h）和半对数（i）尺度。（j）三个系统的 r 95 平均值与源深度的关系（每 5 毫米分箱一次）。 （k – l）最佳混合 OPM/EEG 阵列传感器位置（k）和布局（l）。EEG 电极和 OPM 分别用蓝点和红点表示
用于脑源定位的头皮电磁传感器阵列的优化设计
图 4 全头部 OPM 和混合 OPM/EEG 设计。（a – d）OPM 和混合 OPM/EEG 系统的误差指标与所考虑的头皮磁力仪数量的关系。两个系统的 r 95 的中值和最大值均与市售阵列（不同颜色）相对应的指标一起显示，这些指标是恒定的并且与 OPM 的数量无关。（e – g）仅 OPM（e）、混合 OPM/EEG（f）和完整 OPM ABC 160（g）阵列的等效不确定半径的空间分布，前两个阵列采用 100 个头皮磁力仪。（h – i）所有源的等效不确定半径的归一化直方图，采用线性（h）和半对数（i）尺度。（j）三个系统的 r 95 平均值与源深度的关系（每 5 毫米分箱一次）。 （k – l）最佳混合 OPM/EEG 阵列传感器位置（k）和布局（l）。EEG 电极和 OPM 分别用蓝点和红点表示
基于高阶张量分解的头皮到颅内脑电图投影检测发作间期癫痫样放电
摘要。目的。发作间期癫痫样放电 (IED) 发生在两次癫痫发作之间。IED 主要通过颅内记录捕获，通常在头皮上不可见。本研究提出了一种基于张量分解的模型，将头皮脑电图 (sEEG) 的时频 (TF) 特征映射到颅内脑电图 (iEEG) 的 TF 特征，以便以高灵敏度检测头皮上的 IED。方法。采用连续小波变换提取 TF 特征。将来自 iEEG 记录的 IED 段的时间、频率和通道模式连接成四向张量。采用 Tucker 和 CANDECOMP/PARAFAC 分解技术将张量分解为时间、频谱、空间和节段因子。最后，将来自头皮记录的 IED 和非 IED 段的 TF 特征投影到时间分量上进行分类。主要结果。模型性能通过两种不同的方法获得：受试者内和受试者间分类方法。我们提出的方法与其他四种方法进行了比较，即基于张量的空间分量分析方法、基于 TF 的方法、线性回归映射模型以及非对称对称自动编码器映射模型，然后是卷积神经网络。我们提出的方法在受试者内和受试者间分类方法中均优于所有这些方法，分别实现了 84.2% 和 72.6% 的准确率。意义。研究结果表明，将 sEEG 映射到 iEEG 可提高基于头皮的 IED 检测模型的性能。此外，基于张量的映射模型优于基于自动编码器和回归的映射模型。