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基于频率的深度学习实现多伪影脑电图去噪
摘要 脑电图 (EEG) 信号是神经科学研究和临床应用（如脑机接口和神经系统疾病诊断）的基础。这些信号通常是神经活动和噪声的组合，来自各种来源，包括眼球和肌肉运动等生理伪影。在这种情况下，我们解决了区分神经活动和噪声相关来源的挑战。我们开发了一种在频域中运行的新型 EEG 去噪模型，利用有关噪声频谱特征的先验知识自适应地计算用于噪声分离的最佳卷积滤波器。该模型经过训练可以学习一种经验关系，将噪声和噪声信号的频谱特性与允许信号去噪的非线性变换联系起来。在 EEGdenoiseNet 数据集上的性能评估表明，所提出的模型根据时间和频谱指标都实现了最佳结果。发现该模型可以从输入的 EEG 数据中去除生理伪影，从而实现有效的 EEG 去噪。事实上，该模型的性能与基准模型相当甚至更好，证明可以有效去除肌肉和眼部伪影，而无需对特定类型的伪影进行任何训练。
硬膜下皮质电刺激中的伪影传播
通过脑皮层电图 (ECoG) 进行皮层刺激可能是在双向脑机接口 (BD-BCI) 中诱导人工感觉的有效方法。然而，电刺激引起的强电伪影可能会显著降低或掩盖神经信息。详细了解刺激伪影通过相关组织的传播可能会改进现有的伪影抑制技术或启发开发新的伪影缓解策略。因此，我们的工作旨在全面描述和模拟硬膜下 ECoG 刺激中伪影的传播。为此，我们收集并分析了四名患有癫痫并植入硬膜下 ECoG 电极的受试者的雄辩皮层映射程序数据。从这些数据中，我们观察到伪影在所有受试者的时间域中都表现出锁相和棘轮特性。在频域中，刺激导致宽带功率增加，以及基频刺激频率及其超谐波的功率爆发。伪影的空间分布遵循电偶极子的电位分布，在所有受试者和刺激通道中，拟合优度中值为 R 2 = 0.80。高达 ± 1,100 µ V 的伪影出现在距离刺激通道 4.43 至 38.34 毫米的任何地方。这些时间、光谱和空间特性可用于改进现有的伪影抑制技术，启发新的伪影缓解策略，并有助于开发新的皮质刺激方案。总之，这些发现加深了我们对皮质电刺激的理解，并为未来的 BD-BCI 系统提供了关键的设计规范。
基于EEG的BCI疗法中的伪影：朋友还是敌人？
摘要：基于脑电图的脑机接口 (BCI) 具有超越传统神经反馈训练的广阔治疗潜力，例如实现个性化和优化的虚拟现实 (VR) 神经康复范例，其中视觉体验的时间和参数与特定大脑状态同步。虽然 BCI 算法通常被设计为专注于信号中信息量最大的部分，但在这些大脑状态同步的应用中，至关重要的是，最终的解码器对代表各种心理状态的生理大脑活动敏感，而不是对诸如自然运动产生的伪影敏感。在本研究中，我们比较了从提取的大脑活动和 EEG 信号中包含的伪影中解码不同运动任务的相对分类准确度。在基于 VR 的逼真神经康复范例中，从 17 名慢性中风患者身上收集了 EEG 数据，同时执行六种不同的头部、手部和手臂运动。结果表明，在分类准确度方面，EEG 信号的伪像成分比大脑活动的信息量大得多。这一发现在不同的特征提取方法和分类流程中是一致的。虽然可以通过适当的清理程序恢复信息性脑信号，但我们建议不要仅将特征设计为最大化分类准确度，因为这可能会选择剩余的伪像成分。我们还建议使用可解释的机器学习方法来验证分类是否由生理脑状态驱动。总之，虽然信息性伪像在基于 BCI 的通信应用中是一个有用的朋友，但它们在估计生理 32 脑状态时可能是一个麻烦的敌人。33
人为气候变化影响了全球河流流量季节性
基于材料和方法观察数据集1月1个月度流动时间序列（根据每日记录计算）是从2个全球流量指数和元数据存档（GSIM）获得的（18，47）。全球径流数据3中心（48）（GRDC）数据库，以每月规模提供河流流量，该数据库被4 GSIM排除，用作补充数据集。要计算具有最小偏差的RF，制定了两个5个选择标准：i）研究期限从1965年到2014年，以确保6个足够的站点进行空间覆盖范围的足够分析； ii）每月排放量仅在每年8个月可用10个月或更长时间的数据时才能计算年度季节性指数。鉴于气候迅速变化，我们通过将五个定期更新的河流流量数据集（表S3）从国民到2017 - 2019年全球水平结合在一起，扩展了分析，以包括最近的9年。拥有国家或11个大陆数据库的国家/地区的所有GRDC站（例如USGS数据）被替换，以避免重复的时间12系列河流。13为了获得全球范围的覆盖范围，使用了最近发表的全球栅格每月14个径流（Grun）数据集的重建（19）。Grun是从GSIM的原地15个月度河流流量观测到的，其空间分辨率为0.5°，涵盖了1902年至2014年的16个时期（19）。它是通过训练基于全球土壤湿度的降水和温度观察的机器学习算法的17阶段（GSWP3）数据集（19）的训练，因此，Grun无法明确考虑19的效果。S17）。观察到来自GRDC数据集的每月河流排放，并从部门间影响模型对比21项目（ISIMIP2A）重建的2A阶段的20个多模型模拟用于验证（19）。在新出版的G-Run合奏中的另外四个成员22在1965 - 2014年重叠，用来23个说明了径流上大气强迫数据集的不确定性，包括径流24次被CRUTSV4.04，GSWP3-W5E5，GSW3-W5E5，GSWP3-EEMBI和PGFFV3 25（49）强迫。与G-Run合奏的AE趋势的空间模式与Grun 26支持使用Grun进行气候变化检测和归因分析，而27进一步证实了我们结果的鲁棒性（图总而言之，原位观察结果28结合了气候变化的影响（包括ACC，自然强迫和自然29气候变化）和人类活动（例如储层，人类水管理和30种土地利用变化，缩写为HWLU）。相反，Grun和G-Run Ensemble仅31个说明了气候变化的影响。为了排除储层对原位观测值的RFS趋势的空间32模式的影响，水合物subbasin单元（PFAFSTETETER 33级别12）（50）与Grill等人提供的调节程度（DOR）集成在一起。（51）至34个将量规站区分为受储层影响（DOR> 0）的量规站，以及由储层（dor = 0）受到影响的35个。subbasin单位水平的DOR通过在河流范围内选择DOR的36个最大值来表示。使用了1965年至2014年期间的5×5°分辨率的crutem5数据集的平均空气温度数据（55）。有6,150个站点从储层影响中确定为37个，而3,914个站位于sibbasins或38个水库的下游（有49个车站由于在39个岛屿上的存在，而另外7个缺乏DOR信息的车站，因此位于水力发生范围外的49个站点）。在1979 - 2000年的平均降雪与降水量41的比例（52）时，全球范围内的40个降雪区域（52）都在全球范围内确定，其中包含0.5°的全球42降水量和降雪通量。2014年降雪时间序列的时间序列是根据全日制44覆盖率的第五代大气再分析（ERA5）计算得出的（53）。为排除降水季节性，观察到的每月栅格降水45来自全球降水气候中心（GPCC）（54）的数据以2.5×46 2.5°的分辨率在1965-2014时以每月量表为单位。48
基于人工智能的污水处理厂曝气量控制技术的开发
（开发编号2001）2020年1月22日三菱电机株式会社实现高能源效率的污水处理：开发基于AI的污水处理厂曝气量控制技术三菱电机株式会社开发了一种曝气量控制技术，该技术利用其AI技术Maisart®*1，通过提前数小时准确预测进入进行污水处理所需氧化过程的生物反应器的水质（氨浓度），来抑制生物反应器的过度曝气（空气供应）。通过控制每个部分，可以在保持处理水质的同时，与传统方法相比减少约 10%*2 的曝气量。这将有助于减少污水处理厂的电力消耗，目前污水处理厂每年消耗约 70 亿千瓦时*3 的电力，相当于全国电力消耗的约 0.7%。
发现一种稳定调节性T细胞的蛋白质
发表于：《免疫》 2024 年 8 月 7 日（日本标准时间 00:00） 在线版本 标题：“转录因子 Ikzf1 与 Foxp3 结合，抑制 Treg 细胞中的基因表达并限制自身免疫和抗肿瘤免疫” 作者：Kenji Ichiyama *、Jia Long、Yusuke Kobayashi、Yuji Horita、Takeshi Kinoshita、Yamami Nakamura、Chizuko Kominami、Katia Georgopoulos 和 Shimon Sakaguchi *
创作者、版权持有者等对生成型AI的主要观点（正在审议中）
<关于AI开发相关的著作权作品的学习> 人们担心，经过多年精心创作的独特作品可能会被机器学习并轻易创作出类似的作品。 - 人工智能本身对社会来说是必要的，学习人工智能不应该被全面禁止。对于学习阶段的抄袭，需要明确日本的版权法是否真的比其他国家宽松。至少它的制度比美国更严格。海外对《AI天堂》的一些批评存在误解，有必要作出正确解释。 * 我想知道我们的版权材料是否真的正在被研究。事实上，其中一些甚至没有网上的数字数据。此外，主要的人工智能公司都在海外。 ※有些作品除非将数字数据本身发布到网上，否则无法公开。我想了解防止机器学习的技术和方法。如果在技术和服务方面也有措施确保这一点，那就令人放心了。对于受版权保护的作品，如果它们作为学习数据集出售，我们认为未经许可复制此类数据集本身是不允许的。 * 人们担心网上发布的盗版版本会受到研究。 - 商业人工智能开发者未经许可研究受版权保护的作品，且不向版权所有者支付任何补偿，这是不公平的。 - 海外也有通过集中管理运营商等综合许可的方式发放许可，并获得报酬的情况。从每家人工智能相关企业获得许可会比较困难，但有人可能会说，如果某个组织或其他实体颁发了综合许可证，就不会施加权利限制。 〇我希望可以选择退出基于人工智能的学习。 我们应该尊重版权持有者的意愿，而人工智能出现偏见也是不可避免的。我们呼吁审查当前的权利限制，使其与人工智能技术的发展相协调，同时不妨碍创作者的权利。有人说，要阻止人工智能，哪怕意味着停止科学、停止技术、停止文明。 - 看起来像是现存作者的作品，以表达对现存作者的尊重。创意世界通过这些所谓作者身份的传承而发展起来。因此，他认为学习是一件积极的事情，因为这意味着他的写作风格将会被传承下去。
基于CRISPR的功能基因组学用于神经系统疾病 在双向脑计算机界面中，升华和无效的投影作为伪影刺激的伪影抑制方法
神经退行性，神经发育和神经精神疾病是最大的公共卫生挑战之一，因为许多人缺乏调整疾病的治疗方法。缺乏有效疗法的主要原因是我们对病因和细胞机制的有限理解。全基因组关联研究正在提供越来越多的疾病相关遗传变异的目录。下一个挑战是阐明这些变体如何引起疾病，并将这种理解转化为疗法。本综述描述了最近开发的基于CRISPR的功能基因组学方法如何发现神经系统疾病中的疾病机制和治疗靶标。使用CRISPR干扰（CRISPRI）和CRISPR激活（CRISPRA），可在实验疾病模型中使用细菌CRISPR系统来编辑基因组并控制基因的表达水平。这些遗传扰动可以在大规模平行的遗传筛选中实施，以评估人类细胞的功能后果。CRISPR筛选与诱导的多能干细胞（IPSC）技术相结合，该技术能够推导分化的细胞类型，例如神经元和神经胶质，以及来自从患者获得的细胞的脑器官。基于疾病相关的基因表达变化的基于CRISPRI/CRISPRA的建模可以确定因果变化。遗传修饰者筛查可以阐明疾病机制，细胞类型选择性脆弱性的因果决定因素，并确定治疗靶标。
心冲击图伪影消除，用于同时进行 EEG - ...
1. Mulert, C.、Pogarell, O. 和 Hegerl, U. 同步 EEG-fMRI：精神病学展望。CEN, 39(2)，61–64 (2008)。https://doi.org/10.1177/155005940803900207 2. Shams, N.、Alain, C. 和 Strother, S. 同步 EEG–fMRI 中诱发反应的 BCG 伪影去除方法比较。J. Neurosci. Methods 245, 137–146 (2015) 3. Iannotti GR、Pittau F.、Michel CM、Vulliemoz S. 和 Grouiller F. 基于 EEG 地图拓扑在同步 EEG-fMRI 记录中进行脉冲伪影检测。脑拓扑； 28(1):21-32 (2015) 4. Allen, PJ, Polizzi, G., Krakow, K., Fish, DR 和 Lemieux, L. Identification of EEG events in the MR scanner: the problem of pulse pseudodragon and a method for its subtraction. Neuroimage 8(3), 229–239 (1998) 5. C. Bénar, Y. Aghakhani, Y. Wang 等，Quality of EEG insynchronous EEG–fMRI for epilepsy，Clin. Neurophysiol. 114 (3), 569–580 (2003) 6. K. Niazy, CF Beckmann, GD Iannetti 等, 使用最优基础集从 EEG 数据中去除 FMRI 环境伪影, Neuroimage 28 (3), 720–737 (2005) 7. Kruggel F, Wiggins CJ, Herrmann CS 等, 在 3.0 Tesla 场强下功能性 MRI 期间记录事件相关电位。Magn Reson Med, 44(2): 277-282 (2000) 8. Niazy, RK, Beckmann, CF, Iannetti, GD, Brady, JM 和 Smith, SM, 使用最优基础集从 EEG 数据中去除 FMRI 环境伪影。 Neuroimage 28(3), 720–737 (2005) 9. Li Hu, Zhiguo Zhang: EEG 信号处理和特征提取。Springer Nature (2019) 10. Ibrahim Sadek, Jit Biswas, Bessam Abdulrazak。心冲击信号处理：综述。健康