XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System头皮
带螺旋弹簧叉的 3D 可打印干式脑电图电极
摘要：已经开发了各种干式脑电图 (EEG) 电极。干式 EEG 电极需要压在头皮上；因此，需要在保持低接触阻抗和保持舒适度之间进行权衡。我们提出了一种通过使用立体光刻 3D 打印机打印复杂形状的电极来解决这种权衡的方法。为了证明我们的方法的可行性，我们制作了带有弹簧的柔性手指（叉）的电极。虽然已经提出了带有柔性叉的干电极，但尚未获得合适的弹簧常数。在本研究中，我们电极的弹簧常数是根据电极和头皮之间的接触模型确定的。发现电极的机械性能和再现性足够。最后，我们测量了参与者使用我们的电极睁开/闭上眼睛时的 alpha 波。
事件相关电位 (ERP) 和认知处理
当信息在人类大脑的神经网络中处理时，数百万个参与神经元产生的电活动被汇总起来，形成可以通过完整头皮记录的场电位。大脑的场电位包括持续的脑电图 (EEG) 的节律性电压振荡和与感觉、运动和认知事件相关的更短暂的诱发或事件相关电位 (ERP)。虽然自发性脑电图节律是唤醒、意识和睡眠-觉醒周期的一般状态的敏感监测器，但 ERP 反映了特定感知和认知过程所依赖的更离散的神经活动模式。这些活动模式在头皮记录的 ERP 中以高度的时间精度（以毫秒为单位）显示出来，但该方法通常缺乏正电子发射断层扫描或功能性磁共振成像等神经成像技术所提供的解剖定位程度。
虚拟现实环境中的脑电图与恐高症的相关性
摘要 提出了一种基于脑电图 (EEG) 的三级恐高症分类系统。利用代表峡谷的虚拟现实 (VR) 场景，让受试者逐渐接触强度不断增加的恐惧诱发刺激。升降平台允许受试者达到三个不同的高度水平。使用心理测量工具初步评估恐高症的严重程度并评估恐惧诱导的有效性。对进行了三次实验的八名受试者进行了可行性研究。在暴露于诱发 VR 场景期间，通过 32 通道耳机获取 EEG 信号。探索了主要的 EEG 波段和头皮区域，以确定哪些区域受恐高症的影响最大。结果，伽马波段、其次是高贝塔波段和头皮额叶区域的影响最为显著。计算了三类恐惧分类任务的受试者内平均准确率。头皮额叶区域的结果尤其相关，使用五个 EEG 波段的绝对功率作为特征，平均准确率为 (68.20 ± 11.60) %。仅考虑额叶区域，最显著的 EEG 波段是高 beta 波段和 gamma 波段，准确率分别达到 (57.90 ± 10.10) % 和 (61.30 ± 8.43) %。顺序特征选择 (SFS) 通过为整个通道集选择 gamma 波段 (48.26 % 的情况) 和高 beta 波段 (22.92 % 的情况) 并实现 (86.10 ± 8.29) % 的平均准确率，证实了这些结果。
通过完全卷积网络基于Imaged-EEG信号的自动癫痫发作检测
癫痫发作检测是需要手动干预训练有素的专家的癫痫病中的常规过程。此过程可能广泛，效率低下且耗时，尤其是对于长期记录。我们提出了一种自动方法，使用IMAING-EEG表示脑信号来检测癫痫发作。为了实现这一目标，我们分析了来自两个不同数据集的EEG信号：CHB-MIT头皮EEG数据库和包括头皮和颅内记录的癫痫项目。我们使用完全卷积神经网络自动检测癫痫发作。对于我们的最佳模型，对于CHB-MIT数据集，我们的平均准确性和特异性值分别为99.3％和99.6％，癫痫患者的相应值为98.0％和98.3％。对于这些患者，颅内电极和头皮含量分别提高了平均准确性和特异性值，分别为99.6％和58.3％。关于其他指标，我们的最佳模型达到62.7％的平均精度，召回58.3％，CHB-MIT记录的F量为59.0％，AP为54.5％，相对较低的epilepsiae数据表的性能较低。对于两个数据库，对于92％的CHB-MIT患者，每小时的误报次数达到的值小于0.5/h，而80％的癫痫患者的误报量小于1.0/h。与最近的研究相比，我们的轻量级方法不需要对预选特征的任何估计，并且表现出高表现，并且在临床实践中引入这种自动方法的可能性很有可能。
带加权的多主体无监督迁移...
运动想象信号由用户生成，在基于脑电图的系统中，该信号记录在头皮上；然而，头皮上记录的信号不仅取决于所涉及神经元的位置，还取决于神经元树突的方向，这会影响电流的方向 [6]。因此，不同用户的 MI 信号会有所不同，为一个用户训练的分类器不能轻易用于另一个用户 [7]，[8]。即使对于同一个用户，也常常需要频繁重新校准，以适应生成的运动想象信号中可能出现的漂移 [9]，[10]。有许多迁移学习尝试使用现有数据以无监督的方式为新用户训练分类器，即使用新用户的未标记校准数据 [11]。在这些方法中，子空间对齐 [12] 找到了一种线性映射来将特征从源域适配到目标域，但是，它不使用源域中的可用标签。
Microsoft PowerPoint - SIDs 2017 STRESS presentation_v01.pptx
脑电图 (EEG) 是指通过放置在头皮上的多个电极记录一段时间内的大脑自发电活动。应用通常侧重于 EEG 的频谱内容，即可以在 EEG 信号中观察到的神经振荡类型（通常称为“脑电波或节律”）。
脉冲定时对皮层和丘脑底核深部脑刺激诱发电位的影响
脉冲时间的影响是我们了解如何有效调节基底神经节丘脑皮质 (BGTC) 回路的重要因素。通过电刺激丘脑底核 (STN) 产生的单脉冲低频 DBS 诱发电位可以洞察回路激活，但长延迟成分如何随脉冲时间的变化而变化尚不清楚。我们研究了在 STN 区域传递的刺激脉冲之间的时间如何影响 STN 和皮质中的神经活动。在五名帕金森病患者的 STN 中植入的 DBS 导线被暂时外化，从而可以传递脉冲间隔 (IPI) 为 0.2 至 10 毫秒的成对脉冲。通过 DBS 导线和头皮 EEG 的局部场电位 (LFP) 记录来测量神经激活。 DBS 诱发电位是使用通过联合配准的术后成像确定的背外侧 STN 中的接触器计算的。我们使用小波变换和功率谱密度曲线量化了不同 IPI 对跨频率和时间的诱发反应幅度的影响程度。STN 和头皮 EEG 中的 DBS 诱发反应的 β 频率内容随着脉冲间隔时间的增加而增加。间隔 < 1.0 ms 的脉冲与诱发反应的微小变化相关。1.5 到 3.0 ms 的 IPI 使诱发反应显著增加，而 > 4 ms 的 IPI 产生适度但不显著的增长。当 IPI 在 1.5 到 4.0 ms 之间时，头皮 EEG 和 STN LFP 反应中的 β 频率活动最大。这些结果表明，DBS 诱发反应的长延迟成分主要在 β 频率范围内，并且脉冲间隔时间会影响 BGTC 电路激活的水平。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。
eeg源本地化
自从发现脑电图（EEG）以来，当人们希望脑电图提供“通向大脑的窗口”时，研究人员和临床医生试图在大脑中定位神经元活性，从而产生与EEG无创测量的头皮电位的头皮电位。1950年代的早期探索使用电场理论来从头皮电位分布中推断出当前偶极子在大脑中的位置和取向，从而触发了巨大的努力，以定量推断这些来源。最初，偶极拟合或偶极性定位是选择的方法，许多研究在实验和临床研究中使用了这种方法，并取得了显着的成功。后来，提出了新方法，该方法试图克服必须先验来解决资源数量的问题；这些方法被称为分离源成像技术。引入和增加的磁共振成像的可用性，使大脑和头部的详细逼真的解剖结合在源定位方法中，已大大提高了这种方法的精度。今天，脑电图（以及磁脑摄影或MEG）的来源定位已达到一致性和精确度，使这些方法可以放置在脑成像技术家族中。他们比其他成像方法具有的特殊优势是它们的高时间分辨率，这使活动的起源可以与大规模脑网络中的传播和信息流进行研究。本章概述了这些方法，并以几个示例说明了这些方法，从而将其重点放在癫痫和术前计划中的脑电图源成像，作为具有明显成熟的临床应用。
美国FDA批准Leqselvi™（Deuruxolitinib），一种口服JAK抑制剂，用于治疗严重的脱发Areata
“ Leqselvi of of of Sun Pharma，Sun Pharma的北美首席执行官Abhay Gandhi说：“ Leqselvi of of of一种新的和有效的解决方案，可显着增强与严重脱发Areata及其医生作斗争的患者的选择。”“我们快速增长的皮肤病学业务很高兴将这种新颖的治疗方法添加到其投资组合中。”脱发Areata是一种常见的自身免疫性疾病，认为由于免疫特权崩溃而导致脱发，导致靶向毛囊的免疫系统，并导致头皮，脸部，有时甚至是身体其他区域的突然脱发。4,5 Leqselvi是Janus激酶（JAK）JAK1和JAK2的每日两次口服选择性抑制剂。作为JAK抑制剂，Leqselvi中断了被认为会导致严重脱发Areata脱发的途径。1“我们欢迎Leqselvi的批准，这是Areata Community的重要一步，” National Paropecia Areata Foundation（NAAF）总裁兼首席执行官Nicole Friedland说。“脱发是一种自身免疫性疾病，具有显着的身体，情感和财务影响，超越了脱发。今天的公告使脱发社区有更多选择，而NAAF的承诺为此，为那些患有严重脱发Areata的人提供了另一种重要选择。”该批准是基于来自两个多中心，随机，双盲，安慰剂控制的3期临床试验壮成长-AA1和Thrive-AA2的数据，这些试验总共招募了1,220例脱发患者，这些患者至少患有50％的头皮脱发，该患者是由盐的严重程度（含盐）的严重程度（盐）降低了至少50％的头皮脱发。