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对脑损伤后工作中的治疗投诉
通常，从证书之日起，您将至少有一个日历月，以在就业法庭上发出索赔。您还需要有证据来支持您的案件 - 这可以包括医疗报告，相关电子邮件，支持您的信件以及与您的脑损伤有关的任何其他详细信息，例如发生的时候以及它如何每天影响您。法律代表就业法庭是法律程序，因此您可能需要法律代理。您可能还希望在开始就业法庭之前获得法律建议。ACA，公民建议（在英格兰和威尔士），公民建议苏格兰或法律中心NI（位于北爱尔兰）可以在此阶段提供有用的建议 - 本出版物结束时可用详细信息。
对脑电图分类的不同数据集进行预培训
脑电图（EEG）分类任务由于其高应用值而引起了人们的关注。同时，语言处理领域中一般培训模型的巨大成功激发了我们挖掘EEG预先训练模型的功能。该模型有望适应各种下游任务。但是，当前的研究要么忽略EEG信号中的时间或空间域，要么仅在预训练中使用单个数据集。提出的时间空间预测（TSP）模型有效地解决了这些问题。具体来说，TSP endoer的输出用作两个任务的输入：空间预测，即屏蔽的自动编码器和时间预测，即，contrastive的预测编码。此外，为了提供更多多样化的信息，从而使下游微调受益，我们将TRAIN TSP预先在具有四个不同数量的渠道的六个大型脑电图数据集上。在三个公共下游数据集种子，种子-IV，TUEV上结果表明，TSP在不同的EEG分类任务上实现了最先进的性能。此外，根据消融实验，TSP的性能优于单域方法，即时间预测（TP）模型和空间预测（SP）模型。
PsiNet：了解脑对脑的设计......
人类社交能力的基础是大脑的人际同步能力。基于实验室的实验性神经心理学研究表明，脑间同步可以通过技术实现。然而，在野外部署这些技术并研究其用户体验方面，人类交互所擅长的领域却还很缺乏。随着移动大脑传感和刺激技术的进步，我们发现人类交互有机会研究野外脑间同步的增强。我们设计了“PsiNet”，这是第一款旨在增强野外脑间同步的可穿戴脑对脑系统。参与者访谈说明了三个主题，描述了调节脑间同步的用户体验：超意识、关系互动和自我消解。我们提出这三个主题来协助人类交互理论家讨论脑间同步体验。我们还为设计脑间同步的人机交互从业者提出了三种实用的设计策略，并希望我们的工作能够指导人机交互未来的脑对脑体验，促进人类之间的联系。
使用深度学习和混合方法对脑肿瘤 MRI 图像进行分类和分割
摘要 – 手动预测脑肿瘤是一项耗时且主观的任务，依赖于放射科医生的专业知识，从而导致潜在的不准确性。对此，本研究提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类的自动化解决方案，实现了令人印象深刻的 98.89% 的准确率。分类之后，采用一种结合基于图形和阈值分割技术的混合方法，在矢状面、冠状面和轴向视图中准确定位磁共振 (MR) 脑图像中的肿瘤区域。与现有研究论文的比较分析验证了所提出方法的有效性，相似度系数（包括 Bfscore 为 1 和 Jaccard 相似度为 93.86%）证明了分割图像与地面实况之间的高度一致性。
针对脑疾病精确医学的生酮疗法
精确的营养和营养素学正在为多种疾病的疗法开发。生酮饮食（KD）是使用最广泛的临床饮食，可提供高脂肪，低碳水化合物和足够的蛋白质。KD产生酮并改变患者的代谢。越来越多的证据表明，KD在包括癫痫，神经变性，癌症和代谢性疾病在内的多种神经元疾病中具有治疗作用。尽管KD被认为是低侧饮食治疗，但其治疗机制尚未完全阐明。此外，它在不同种群中诱导的酮反应尚未阐明。了解健康和疾病中的酮代谢对于在任何生理背景下与KD相关治疗和协同疗法的发展至关重要。在这里，我们回顾了KD反应的当前进展和已知异质性，并从精确的营养角度讨论了KD疗法的前景。
慢性哌醋甲酯对脑基因表达的影响
摘要：哌醋甲酯（MP）是一种通常针对患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）的个体开处方的精神刺激剂，但也以有或没有处方进行绩效提高而进行。先前的研究表征了MP对行为，认知和神经化学的影响。此探索性综述涵盖了MP的用途，并检查了MP暴露后MP对大脑基因表达的影响。总体而言，MP以区域特异性方式引起基因的广泛增强。因此，诱导神经元改变，例如突触可塑性和传播，从而导致观察到的行为和影响。暴露于MP后，单胺神经递质和突触后密度蛋白基因通常对基因表达具有增强作用。关键字：成瘾，药物滥用，哌醋甲酯，基因表达，单胺神经递质后突触密度蛋白，奖励缺乏症综合征
了解在线协作问题解决中的群体互动和认知状态：利用大脑对脑之间的同步数据
引言协作解决问题解决（CPS，以下称）已成为21世纪学习技能的重要特征，并且正在许多领域进行研究（Care等，2012）。CPS涉及两个或两个以上的人共同努力解决问题。这种能力已被认为是教育的关键目标（OECD，2017年）。研究表明，团队成员的CPS技能会影响协作的有效性（Andrews＆Rapp，2015年）。具有至少一个具有高CPS技能的学生的小组表现出更好的学习表现（Andrews-Todd＆Forsyth，2020年）。因此，已经激发了激励的努力来制定相关评估并激活教育改革以提高CPS的有效性（Stadler等，2020）。此外，教育从业人员特别强调需要建立远程合作技能（OECD，2017； Schulze＆Krumm，2017），因为团队已经分配，随着家庭的教育或在家工作已成为规范。因此，如何设计，开发和实施在线CPS活动以改善在线CPS的有效性是当前CPS研究中最重要的主题之一。
大豆异黄酮对脑发育的影响
摘要。大豆是蛋白质，纤维和植物化学异黄酮的来源，被认为对儿童和成年具有许多健康益处。另一方面，异黄酮被广泛称为植物雌激素，通过雌激素信号通路发挥作用。在这方面，异黄酮也被视为干扰化学物质。内源性雌激素通过与雌激素受体（ERS）或G蛋白偶联的雌激素受体1（GPER1）结合而在脑发育中起着至关重要的作用，并调节神经元和神经胶质细胞的迁移，功能成熟，功能成熟和细胞内代谢。大豆异黄酮也可以与ERS GPER1结合，此外，其他受体可以调节其作用。因此，大豆异黄酮的消费可能会在产后和产后期间影响大脑发育。本综述总结了当前有关异黄酮作用机制的知识，特别是在大脑发育的早期阶段，通过引入代表性的人类和动物模型以及体外研究，并讨论了它们对Neurobehavior的有益和不利影响。作为结论，在适当的剂量范围内，在产前和产后期间的大豆产品消耗在神经行为的发育中显示出有益的影响，包括改善焦虑，攻击性，活跃行为和认知，而通过服用更高剂量的不良影响则不能排除。我们还提出了新的研究线，以进一步评估大豆在大脑发育过程中给药的影响。
基于Web的远程居民计划对脑损伤儿童和青少年的影响：系统评价和荟萃分析
背景：儿童和青少年的获得的脑损伤（ABI）可能会导致运动和执行障碍，通常需要长期治疗。在家中实施基于Web的远程治疗疗法是一种改善患者功能状况的方法。因此，我们对基于Web的远程访问计划对脑损伤儿童和青少年功能结果的影响进行了系统的审查，并通过荟萃分析补充了发现。目的：本研究评估了基于Web的端疗培训对脑损伤儿童和青少年的治疗效果，以确定基于Web的端疗疗法是否改善了运动功能，执行功能，身体活动水平，下肢力量，下肢和上肢和上肢功能，视觉处理能力，视觉处理技能以及脑损伤的儿童和青少年的职业表现。方法：PubMed，Embase，Scopus，Web of Science和Cochrane图书馆被搜索在患有脑损伤的儿童和青少年的基于Web的远程居民计划中的随机对照试验，直到2022年12月，使用Cochrane Collaboration工具评估了偏见的风险。相关数据，并使用Revman5.3软件进行荟萃分析。结果：总体而言，包括848名患者的17项研究。它还提高了信号测序的执行功能（SMD 1.26，95％CI 0.26-2.26; p = .01），注意（SMD 0.38，95％CI 0.09-0.66; P = .009）和符号搜索（SMD 1.18，95％CI 0.43-1.43-1.93，p = .002）。未来的研究可以根据疾病类型Web-based telerehabilitation therapy improved the motor function (standardized mean difference [SMD] 0.29, 95% CI 0.01-0.57; P =.04), physical activity level (SMD 0.42, 95% CI 0.11-0.73; P =.007), lower limb strength (SMD 0.52, 95% CI 0.13-0.90; P =.009), and visual processing skills （SMD 0.26，95％CI 0.02-0.50; p = .04）患有脑损伤的儿童和青少年。结论：基于Web的远程访问疗法改善了运动功能，体育锻炼水平，下肢强度，字母数量测序，注意力和符号搜索，这改善了脑损伤儿童和青少年的生活质量。基于Web的TelRehabilitation计划为需要长期治疗的ABI的儿童和青少年提供了极大的便利，并允许他们在家中进行康复培训。远程干预措施的广泛实施还为偏远地区的儿童和青少年提供了更好的康复服务。本综述提供了基于Web的远程居住疗法有效性的证据，但是由于不同的疾病类型和干预计划，某些结果存在异质性。
SSNet：使用...对脑部 MRI 扫描进行协同分割
本文使用基于 U-Net 的 nnUNetv2 和基于 SAM 的 SAM-track 构建模型，用于学习脑 MRI 图像。NnUNetv2 是医学图像分割的最佳模型。因此，我们使用 nnUNetv2 作为基础模型。NnUNetv2 使用 nii.gz 文件（脑 MRI 数据格式），并通过 5 次交叉验证进行训练。如图 2 所示，使用 nnUNetv2 学习训练集并预测测试集。在运行 SAM-track 之前，执行后向和前向方法以创建脑 MRI 图像 mp4 文件。使用脑 MRI 图像 mp4 文件和 nnUNetv2 预测的病变掩模图像作为提示执行 SAM-track 模型。SAM-track 是基于 SAM 模型的跟踪器，使用 SAM 模型的预训练权重，无需微调。此方法适用于所有脑数据格式：adc、b0 和 b1000。执行 SAM-track 时，会在帧通过时跟踪多个对象，并且仅对最初指定的对象进行后处理。此外，由于结果是 2D 图像，因此最终将其合并为 3D 以完成最终任务。