精神障碍是重大的公共卫生挑战,因为它们是全球疾病负担的主要因素,并严重影响个人的社会和经济福利。本综合综述集中于两种精神障碍:重度抑郁症 (MDD) 和双相情感障碍 (BD),过去十年中出现了值得关注的出版物。如今,使用生物标志物对精神障碍的表型表征需求很大。脑电图 (EEG) 信号可以为 MDD 和 BD 提供丰富的特征,然后它们可以提高对这些精神障碍的病理生理机制的理解。在本综述中,我们重点关注采用由 EEG 信号馈送的神经网络的文献。在使用 EEG 和神经网络的研究中,我们讨论了各种基于 EEG 的协议、生物标志物和用于检测抑郁症和双相情感障碍的公共数据集。我们最后进行了讨论并提出了宝贵的建议,这将有助于提高已开发模型的可靠性,并实现更准确、更确定的基于计算智能的精神病学系统。对于利用脑电图信号识别抑郁症和躁郁症的研究者来说,这篇评论将是一个结构化且有价值的起点。
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition laboratory, Health, Société, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Center Rémois de Psychotherapie and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Pole of Psychiatry, EPSM and CHU de Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290加拿大蒙特利尔5冠军国立大学研究所,认知科学,技术与人体工程学实验室,图卢兹大学,图卢兹大学,法国81000,阿尔比6 Inserm 6 Inserm U1247 grap,酒精和药物研究小组,Picardy Jules University of Picardy Jules Jules Verne,Verne,Verne Universe verne,80000 Amiens,80000 Amiens,France 7射线科学界,REIMS 5 REIMS 5 REIMS,51100 REIMS,51100,香槟 - 艾登(Champagne-Ardenne),克雷斯特实验室,法国51100雷姆斯9雷米斯大学香槟大学 - 阿尔登大学医学院,法国51100雷姆斯,应将其添加到ksenija vucurovic,ksenija vucurovic,实验室认知,société,société,société,c2s-ea 6291) Cedex 51096,法国。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition, Health, Society Laboratory, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Reims Center for Psychotherapy and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Center of Psychiatry, EPSM and CHU of Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290 Montreal, Canada 5 Champollion National University Institute, Cognition Sciences, Technology & Ergonomics Laboratory, University of Toulouse, 81000 Albi, France 6 INSERM U1247 GRAP, Research Group on Alcohol and Drugs, University of Picardie Jules Verne, 80000 Amiens, France 7 Radiology Department, Reims University Hospital, 51100 Reims, France 8 University of Reims Champagne-Ardenne, CReSTIC Laboratory, 51100法国兰斯 9 兰斯大学香槟 - 阿登医学院,51100 兰斯,法国 通讯地址:Ksenija Vucurovic,Laboratoire Cognition, Santé, Société(C2S - EA 6291),UFR Lettres et Sciences Humaines,57 rue Pierre Taittinger,Reims Cedex 51096,法国。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。
普通语言摘要巨噬细胞是源自血液中单核细胞的先天免疫系统的重要组成部分,并有助于宿主的炎症和肿瘤发育。巨噬细胞经常转化为肿瘤微环境中与肿瘤相关的巨噬细胞(TAM),这不仅促进了肿瘤的生长和转移,而且还导致对化学疗法和免疫疗法的抗性,从而使巨噬细胞具有吸引人的巨噬细胞,以吸引肿瘤学的组合疗法。巨噬细胞重编程是指通过改变其功能和表型来调节其在免疫反应和肿瘤微环境中的作用,并涉及多种机制,包括经典的M1/M2极化,代谢重新编程,表观遗传调节,表观遗传调节,途径调节,路径调节和肿瘤微观环境中的路径调节。在这里,我们回顾了肿瘤中巨噬细胞极化和治疗的最新研究,巨噬细胞重编程的不同机制,并展望巨噬细胞重编程的未来。
音乐在支持认知和情感发展中的作用越来越多地认可。本文研究了结构化音乐计划对高等教育学生中认知能力(例如记忆,注意力和解决问题)以及情感健康(包括压力管理和自我意识)的影响。使用比较研究设计,研究研究了来自常规音乐活动或没有正式音乐曝光的各种学术领域的学生。定量评估衡量认知功能的改善,而定性反馈则捕捉了参与者在情绪增长和压力弹性方面的经验。的调查结果表明,从事常规音乐活动的学生表现出明显的认知和情感上的好处,包括增强记忆力保留,更大的情绪调节和改善的学术动机。该研究得出结论,将音乐纳入高等教育课程可以成为整体学生发展的宝贵工具,支持学业成绩和个人福祉。为教育机构提供了建议,考虑了基于音乐的干预措施以增强学生的成绩。关键词:音乐教育;认知发展;情感幸福;高等教育;学生参与
双相情感障碍和甲状腺功能障碍通常表现出复杂的相互作用,会影响患者的临床表现和治疗结果。研究表明,甲状腺激素在情绪调节中起着至关重要的作用,甲状腺功能的波动会加剧或模仿双相情感障碍的症状。例如,甲状腺功能亢进症(其特征是甲状腺激素水平升高)可导致躁狂或轻躁狂发作,而甲状腺功能减退症(其激素分泌减少)可导致抑郁症状。这种错综复杂的关系需要对被诊断为双相情感障碍的患者的甲状腺功能进行全面评估,以解决任何可能恶化情绪稳定性的潜在激素失衡问题。此外,双相情感障碍的治疗可能需要谨慎管理甲状腺疾病,因为某些情绪稳定剂和抗抑郁药会影响甲状腺激素水平。据记录,通常用于治疗双相情感障碍的锂等药物既会影响甲状腺功能,又需要持续监测甲状腺相关的副作用。因此,医疗保健提供者应在整个治疗过程中对患有躁郁症的患者进行彻底的甲状腺功能评估。有效的管理策略应包括一种协作方法,包括精神科和内分泌科评估,以优化整体心理和身体健康。
预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633915 doi:Biorxiv Preprint
目的。根据其心理情感状态,分析乌克兰武装部队武装部队口腔液体中局部免疫的变化。材料和方法。对乌克兰的22名军事液体患者进行了口服液体的局部口服免疫力研究,该患者患有慢性卡塔尔哈尔牙龈炎(主要组),在11名患有慢性卡他的牙龈炎的平民专业患者(比较组)和16个具有健康健康的个体(对照组)中(对照组)。此外,主要组的军事患者根据其心理情绪状态分为4个亚组。通过Mancini等人的方法进行了口服流体中SIGA的决定。使用光电分解法测量患者口服流体的溶菌酶活性。通过竞争性酶联免疫吸附测定法确定了研究组患者口服液中皮质醇的含量。结果。由于实验室研究的结果,发现乌克兰武装部队的慢性卡塔哈尔牙龈炎患者在口服液体中Siga的含量(P <0.01)(P <0.01)和莱s溶酶活性(P <0.05)降低了SIGA的含量(p <0.05),而在Cortisol的数据中,SIGA的含量降低了1.2倍。比较组。结论。同时,随着主要组患者心理情绪状态的恶化,免疫学参数的失衡加深了,这通过口服液中皮质醇水平的升高证实。Thus, summing up the data of laboratory studies, it can be stated that patients of the main group (mili tary personnel of the Armed Forces of Ukraine) with chronic catarrhal gingivitis have a more pronounced weakening of local oral immunity, which is manifested by a decrease in sIgA levels and lysozyme activity, compared with similar data in the comparison group (patients of civilian professions) with chronic catarrhal牙龈炎。
情感研究对于理解消费者的投入和提高商品和服务的才能至关重要。本研究着眼于亚马逊产品评估的数据集以及如何使用ML方法进行情感分析。在本研究中使用了几种ML方法,例如梯度提升(GB),Logistic回归(LR),幼稚的贝叶斯(NB)和递归神经网络(RNNM),用于分析亚马逊产品评论的情感。该方法首先通过删除标点符号,过滤停止单词和令牌来预处理数据集,然后使用诸如单词袋(bow)之类的技术提取功能提取。一旦数据分为训练和测试集,使用F1得分,回忆,准确性和精度评估模型。在测试的模型中,提高梯度的表现在所有指标中以一致的82%的速度优于其他人,这表明了其强大的分类能力。结果表明,尽管GB提供了最高的性能,但未来的工作可以探索高级模型和技术,以进一步增强各种产品类别的情感分类精度。
Marcelo Augusto Vieira Graglia Graglia Pontifical Catholic University ofSãoPauloIntelligence技术和数字设计博士学位摘要摘要的基于人工智能的技术(AI)的采用日益增长的社会和学术兴趣,尤其是在快速采用ChatGpt的通用AI系统(例如ChatGpt)的过程中。这些工具旨在模拟人类的交流,已成为无所不在的,转变的个人,组织和社会互动。本文探讨了人工智能与人类情感和情感经历之间的交集,重点是生成AI对心理健康,人际关系和社会行为的影响。基于最近的AI进展,该研究对与这些技术相关的收益和风险进行了批判性分析,包括其民主化和可及性潜力,以及由其算法中嵌入的界限所代表的道德挑战。分析还强调了生成AI影响情感健康的说明性案例,强调了这些技术作为连接促进者和潜在损害来源的双重作用。本文以人工智能发展和使用道德的讨论的重要性以及在各种环境中对AI技术的负责应用以及负责任的应用。关键字:人工智能。生成人工智能。心理健康。情感计算。AI中的道德。AI中的道德。