摘要 - 已经证明阿根廷探戈可通过降低感知水平的抑郁和压力水平,相似,有时比冥想更好,从而有助于心理和身体健康。在阿根廷探戈舞中经常报道的经验是“流”,被描述为舞者的完全参与。虽然这种状态是在跳舞时由经验丰富的舞者自我报告的,但实际上尚未实现。然而,随着便携式和可穿戴设备的出现,用于获取生理信号,例如脑电图(EEG)和心电图学(ECG)(ECG),以及EEG伪影去除算法的最新创新,现在可能可以使用这种量化。在这项工作中提出了一项案例研究,我们首先要验证舞者在跳舞的情况下以毫不突出的方式记录可用的脑电图和ECG数据,并研究阿根廷探戈流的神经生理学相关性的存在。索引术语 - 阿根廷探戈,ECG,EEC,流量,Hyperscan。
摘要:先天性完整的心脏阻滞(CCHB)与宫内和产后死亡率高有关。产前检测和管理以及适当的交付计划可以改善CCHB的结果。我们描述了一种罕见的CCHB病例,该病例最初在胎儿超声心动图上注明了胎儿腹水和高级二级心脏块。母亲被认为对抗SSA抗体呈阳性,并且开始用母体类固醇治疗,以逆转胎儿心脏传导异常。然而,胎儿心律通过随访评估而发展为完整的心脏阻滞,并且胎儿在整个怀孕期间的心率不断降低,低胎儿心率为每分钟25次(BPM)。此病例证明了文献中记录的胎儿心室率最低,并说明了罕见疾病过程的严重表现。包括与胎儿超声心动图和胎儿心电图学,产前管理以及在产前检测到的CCHB的胎儿中有关的现有知识,产前评估和胎儿脑电图学,产前管理和交付计划。
非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术,为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备(Chaudhary等,2016; Brumberg et al。,2018),康复系统(Cervera等,2018),娱乐设备(Gürkök等,2017),以及其他广泛的应用程序(Finke等,2009,2009; Makeig et al。,2011)。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展,并且是一个高度多学科的领域,其中包括神经科学家,工程师,心理学家,计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步,它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面,包括信号获取,处理,分类,分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是,只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统,工具和技术的评估和比较。例如,公开可用的BCI竞争数据集(Sajda等,2003; Blankertz等,2004,2006)为BCI研究人员提供了一套出色的资源,并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法(Arvaneh等人,2013年,2013年; Ghaemi等,2017年; Sakhavi等人,2018年; Zanini等人,2018年;换句话说,BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而,相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险,以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发,培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成,包括但不限于脑电图(EEG),功能近近红外光谱(FNIRS),肌电图(EMG),心电图学(ECG)(ECG)(ECG),钙含量皮肤反应(GSR),皮肤温度测量率和体内的数据,次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位(ERP)和基于稳态的视觉诱发电位(SSVEP)BCIS
了解心脏的功能并监测其健康在现代医疗保健中至关重要。生命体征(包括心率)是心血管福祉的基本指标,并提供了至关重要的信息,以诊断和管理各种心脏病。对心率变化的持续评估可以帮助检测异常,确定潜在的风险并指导适当的干预措施,最终改善患者的预后[1]。评估心率和心脏特性活性最广泛的方法之一是心电图(ECG)。心电图是一种非侵入性的诊断工具,可记录由心脏产生的电脉冲,对其节奏,传导和整体性能的宝贵见解。ECG系统已经彻底改变了心血管医学,为临床医生提供了一种可靠的方法来评估心脏健康并就患者护理做出明智的决定[2]。通过ECG测量心脏的电活动,涉及将电极放置在皮肤表面上,该电极检测和传输心脏肌肉产生的电信号。这些信号(称为心电图波形)代表心脏周期中心脏不同区域的去极化和复极化。通过分析这些波形,医疗保健专业人员可以评估心脏的节奏,识别心律不齐,并检测缺血或心肌梗塞的迹象[3]。ECG测量通常在各种临床环境中进行,包括医院,门诊诊所和救护车。技术的进步导致了具有实时物联网的便携式和可穿戴的心电图设备的开发,从而可以长期监测传统健康环境之外的心脏活动[4,5]。将来,ECG设备将具有许多优势,例如心律不齐,远程患者监测,实时数据传输到医疗保健提供者,以及评估在不受欢迎环境中测量的信号质量的算法[6]。便携式ECG设备使个人有能力积极参与其心血管健康的管理,促进早期干预并有可能预防严重的心脏事件。对心电图记录的解释需要专业知识和实验。熟练心电图学的临床医生可以辨别波形的细微变化,识别异常并进行准确的诊断。然而,对心电图分析的需求不断增长以及对迅速结果的需求促使探索自动化算法和人工智能(AI)技术以帮助ECG解释。这些事态发展有望提高效率,减少诊断错误并扩大获得优质心脏护理的机会[7]。预期的应用是快速的质量伤亡分类,其中简化的3铅ECG系统可以提供快速的心脏筛查,以优先考虑对批评患者的治疗。在混乱的紧急情况下,将患者分类为类别至关重要,我们系统的想法是实现快速生命体征评估以帮助迅速分类决策。在本文中,我们的目标是深入ECG测量的复杂性,并探索用于低噪声生物能力测量的ADS1194集成电路。我们用三个电极,不同的铅配置讨论了测量,并显示