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使用生成的对抗网络将头皮映射到颅内脑电图中，以自动检测中间的癫痫样放电
摘要 - 头皮和颅内脑电图（EEG）对于诊断脑部疾病至关重要。但是，头皮脑电图（seeg）被头骨衰减并被伪像污染。同时，颅内脑电图（IEEG）几乎没有文物，并且可以捕获所有大脑活动，而无需任何衰减，因为靠近大脑。在这项研究中，目的是通过将SEEG映射到IEEG来提高SEEG的性能。为此，我们在这里使用生成的对抗网络开发了一个深神经网络，以估算IEEG的SEEG。所提出的方法适用于Seeg和IEEG，并从癫痫发作中同时记录以检测间隔癫痫样放电（IEDS）。所提出的方法检测IEDS的精度为76％的IED，并以最先进的方法为止。此外，它至少比比较方法少十二倍。
考虑异质性头皮血流动力学时，功能性近红外光谱中的短通道回归更为有效
功能性近红外光谱 (fNIRS) 通过监测血液中氧合血红蛋白 ( O 2 Hb ) 和脱氧血红蛋白 ( HHb ) 的浓度变化，能够无创地测量人类大脑活动。1 – 4 fNIRS 已经从一种基础研究工具发展成为一种广泛用于研究非约束环境中大脑活动的技术。5、6 尽管其用途广泛，但仍存在一些挑战，特别是连续波 fNIRS 对非神经元来源的血流动力学变化的敏感性。 2、7-10 这些通常被称为生理“噪音”或“干扰”，包括全身活动，例如心脏脉动（1 至 2 Hz）、呼吸（0.2 至 0.4 Hz）、低频振荡（约 0.1 Hz）和极低频振荡（0.01 至 0.05 Hz），11 以及通过交感神经活动导致的血流增加。12 这些伪影产生的信号变化可能会模仿或掩盖真实的任务诱发的血流动力学反应（HR），并可能导致假阳性或假阴性。8、10、13 近年来，fNIRS 社区已经承认了这一挑战，并认识到了其重要性。 8 尽管对非神经元信号的敏感性特定于 fNIRS 的测量原理，但所有通过血流动力学变化推断大脑活动的技术，即 fNIRS、功能性磁共振成像和正电子发射断层扫描，都会受到影响。作为低频振荡的主要贡献者，Mayer 波 (MW) 是动脉血压中的节律性血流动力学振荡，14 并且大概是某些受试者无法恢复功能性心率的主要原因。15 当针对特定测量协议和任务/刺激持续时间进行适当选择时，可以使用低通滤波器去除心脏和呼吸信号。16、17 其他系统信号的去除更加困难，并且需要应用更复杂的信号处理，因为它们的频率内容与功能性心率重叠。18 – 20 短通道回归方法已被提出作为将大脑活动与全身活动分离的一种方法。 21 , 22 通过短间隔 (SS) 通道（通常 < 15 毫米，理想长度为 8.4 毫米 23 , 24 ）单独测量头皮血流动力学，可获得主要包含全身和最小脑活动的信号。为了从长间隔 (LS) fNIRS 测量（通常为 30 毫米）中提取大脑的贡献，需要从 LS 信号中减去 SS。短通道回归已被证明可以显著提高恢复的功能性脑活动的质量。18 , 21 , 22 , 25
![arxiv：2011.12107v1 [eess.sp] 2020年11月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\34a82fc724f2615029f399b4d61ce9daae724cbb.webp)
arxiv：2011.12107v1 [eess.sp] 2020年11月17日
本文提出了一种新型的图形卷积神经网络（GCNN） - 使用头皮电脑图（EEGS）改善神经疾病诊断的方法。尽管脑电图是用于神经疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的敏感性仍为约50％。这表明需要先进的方法学以降低检测频率的假阴性率。在这种情况下，我们着重于区分神经系统疾病患者头皮异常的脑电图的问题，这些患者最初被专家与健康个体的头皮EEG分类为“正常”。本文的贡献是三个方面：1）我们提出EEG-GCNN，EEG-GCNN是EEG数据的新型GCNN模型，可捕获头皮电极之间的空间和功能连接性，2）使用EEG-GCNN，我们使用EEG-GCNN，我们使用上面的两个大规模评估了两个大型假设，并使用两个大型假设进行了大规模评估。 EEG-GCNN显着胜过人类基线和经典机器学习（ML）基准，AUC为0.90。关键词：脑电图，早期诊断，神经疾病，图CNN
TruScan LT-RS EEG 修订版 TSLTRS-BD211
脑电图 (EEG) 是一种记录大脑电活动的非侵入性方法。电极沿着头皮放置，通常按照标准放置 10/20 或 10/10。EEG 测量由大脑神经元内的离子电流引起的电压波动。临床上，EEG 是指记录一段时间内的大脑自发电活动，由放置在头皮上的多个电极记录。
Truscan LT-RS EEG REV TSLTRS-BD231
脑电图（EEG）是记录大脑电活动的非侵入性方法。电极沿着头皮放置，通常根据标准放置10/20或10/10。eeg测量由大脑神经元内离子电流导致的电压弹性。在临床上，脑电图是指大脑在一段时间内记录大脑自发性活性，如放在头皮上的多个电极所记录。
评估脑电图位置和数量的影响...
摘要 — 随着神经工程技术的快速发展，社会对数字心理健康的需求也迅速上升。虽然社会需要利用基于可靠神经科学证据的尖端技术，但准确性和易用性的权衡严重分裂了学术界和工业界。在这里，我们提供模拟和经验证据来揭示头皮上脑电图电极的位置和数量如何影响捕获头皮范围独立成分 (IC) 的准确性。基于从 64 通道脑电图电极获得的 IC 的逆权重头皮地形，对现有的七个脑电图耳机的数量和位置进行了空间相似性分析。结果显示，随着通道数量和位置的增加，相似性呈现出独特的 S 形恶化。我们提供了一个有用的计算模型，用于量化特定耳机的假设质量。我们的量化方法为学术可靠性和社会需求之间的竞争提供了和解，这是 BCI（脑机接口）应用中的一个基本方面。
免疫检查点抑制剂诱导的尾巴脱发的情况
一名52岁的BRCA+女性具有高级，三重阴性DCI的病史，并在提交给皮肤病学诊所的2。5年前被诊断为2。5年，以评估脱发。•通过手术切除，6个多西他赛和环磷酰胺的循环治疗癌症，并用9个pembrolizumab•完成化学疗法后保持了9个循环，患者在1.5个月内几乎没有头发再生，然后经历了脱发。•在她的头皮，脸部，树干，胸壁，腹股沟，大腿和腿上出现了头皮卵泡炎和皮疹，在启动pembrolizumab后8个月。•triamcinolone注射失败和头发生长在癌症诊断身体检查后1.5年没有返回：•头皮完全脱发，没有明显的卵泡开口，红斑或尺度。•存在睫毛，但眉毛不存在。头发很少出现在耻骨区域和腋下。获得了两次4mm拳活检，用于垂直和水平组织学载玻片。
脑电信号改善；不同窗口的比较
摘要 — 大脑的临床信息用于分析、诊断和治疗与大脑相关的疾病。大脑的信息是通过一种称为脑电图仪的电子设备获得的。该设备读取、记录并以图形方式显示患者大脑的电位，以便临床医生进行适当的临床关注。大脑的电位称为脑电图 (EEG)。收集 EEG 信号的过程涉及将脑电图仪的电极 (探针) 放置在患者的头皮上。值得注意的是，应正确剃掉头皮，以使探针与头皮接触良好。然而，所有在头皮上传播的电信号都被脑电图仪拾取。眼睛、肌肉和心脏都会产生可追溯到头皮的电信号。所有这些信号都与 EEG 一起记录，它们构成了 EEG 不需要的信号或噪声列表。它们损害了记录的 EEG 中包含的信息，并使医生很难有效地使用 EEG。电力线干扰 (PLI) 是另一种破坏 EEG 的信号。记录的 EEG 中出现任何这些不需要的电位都是不受欢迎的。因此，在显示信号之前从记录的 EEG 中去除噪声，即可实现正确的诊断和解释。此外，本文比较了使用不同窗口建模的有限脉冲响应 (FIR) 滤波器，目的是从 EEG 中去除 50Hz 电力线干扰。所采用的 FIR 滤波器技术涉及使用十种不同的窗口，即：Kaiser、Parzen、Gaussian、Hann、Hamming、Rectangular、Nuttall、Blackman Harris、Welch 和高度可调正弦 (HAS) 窗口。通过比较使用十个窗口中的每一个设计的滤波器的均方误差 (MSE)，努力确定十个 FIR 滤波器中的每一个 PLI 干扰减少的有效性。结论是 Hamming 窗口的 MSE 最好，其次是 Hann 窗口。