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CAXII抑制剂：对HCC治疗中免疫检查点抑制剂的潜在敏化剂 表达脑部计算机界面中的挑战作为优化问题 - 审查
肝细胞癌（HCC）是一种致命的恶性肿瘤，缺乏有效治疗，尤其是在晚期疾病。，即使免疫检查点抑制剂（ICI）在HCC的治疗，耐用和理想的临床益处方面取得了长足的进步，但对于大多数HCC患者仍无法实现。因此，仍然需要新颖的和重固定的ICI组合疗法来增强治疗效果。The latest study has reported that the carbonic anhydrase XII inhibitor (CAXIIi), a novel type of anticancer drug, can modify the tumor immunosuppression microenvironment by affecting hypoxic/acidic metabolism and alter the functions of monocytes and macrophages by regulating the expression of C-C motif chemokine ligand 8 (CCL8).这些观察结果闪耀着改善程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）免疫疗法，并结合卡克西IIS。这种迷你审查旨在激发热情探索卡西iis的潜在应用与HCC免疫疗法结合使用。
基于转移学习的脑机界面，用于检测外骨骼辅助步行期间障碍物的出现
结果和讨论：使用两个连续网络的方法与仅在交叉验证伪在线分析中的第一个方法时，结果是优越的。每分钟（FP/min）的假阳性从31.8降低至3.9 fp/min，重复数量没有误报和真正的阳性（TP）从34.9％提高到60.3％的NOFP/TP。在用外骨骼的闭环实验中测试了这种方法，其中脑机接口（BMI）检测到障碍物，并将命令发送到外骨骼以停止。使用三个健康受试者测试了这种方法，在线结果为3.8 fp/min，NOFP/TP进行了49.3％。使该模型适用于具有缩短且可管理的时间范围的不可能的身体患者，在先前的测试中应用和验证了转移学习技术，然后将其应用于患者。两名不完全的脊髓损伤（ISCI）患者的结果为37.9％NOFP/TP和7.7 fp/min。
大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
社论：大脑计算机界面及其应用
目前，脑部计算机界面（BCI）是神经科学领域的研究重点和热点。相关技术被广泛用于各种情况，例如临床使用，康复，工程和日常生活。BCI使用不同的大脑信号，记录方法和信号处理算法来在大脑与外部软件/硬件平台之间构建链接。随着硬件（例如BCI芯片，可穿戴设备）和算法（例如机器学习，深度学习）的开发，BCI变得越来越实用和稳定。我们发布了此研究主题，以收集BCI的全球最新研究。来自世界各地的研究人员积极参与并贡献了许多手稿。经过仔细和专业审查所有提交的内容后，接受了14项高质量手稿。在此主题中，一些贡献着重于在BCI中使用深度学习，其中卷积神经网络（CNN）是最广泛使用的。Zhang等。 为基于脑电图的身份身份验证提出了一种多尺度的3D-CNN方法。 实验结果表明，所提出的框架的分类性能非常出色，并且多尺度卷积方法有效地提取跨特征域的高质量身份特征。 Qiu等。 使用脑电图（EEG）和在红外光谱（FNIRS）附近的功能性跟踪中性和首选音乐引起的大脑活动。 作者得出的结论是，音乐可以促进大脑活动，尤其是在带有首选音乐的前额叶叶中。Zhang等。为基于脑电图的身份身份验证提出了一种多尺度的3D-CNN方法。实验结果表明，所提出的框架的分类性能非常出色，并且多尺度卷积方法有效地提取跨特征域的高质量身份特征。Qiu等。 使用脑电图（EEG）和在红外光谱（FNIRS）附近的功能性跟踪中性和首选音乐引起的大脑活动。 作者得出的结论是，音乐可以促进大脑活动，尤其是在带有首选音乐的前额叶叶中。Qiu等。使用脑电图（EEG）和在红外光谱（FNIRS）附近的功能性跟踪中性和首选音乐引起的大脑活动。作者得出的结论是，音乐可以促进大脑活动，尤其是在带有首选音乐的前额叶叶中。Deng等。 提出了Sparnet，这是一个由五个平行卷积过滤器组成的CNN和挤压和激发网络（SENET），以学习EEG空间频率域特征，并区分抑郁和正常控制。 计算结果表明，SPARNET的灵敏度为95.07％，而特定的敏感性为93.66％。 Wang和CERF结合了常见的空间模式（CSP）特征和径向基函数神经网络（RBFNN），以对运动成像进行分类。 该算法在基于脑电图的动作解码中提供了高可变性和跨主题。 在两个数据集（即BCI竞争IV -2A和-2B）上，计算精度更高或接近90％。 Chen L.等。 将EEG信号转换为对称正定定义（SPD）矩阵，并使用CNN捕获SPD矩阵的特征。 元转移学习（MTL）用于避免耗时的校准。 Chen G.等。 探讨了音频辅助的视觉BCI拼写器和基于深度学习的单次事件相关电位（ERP）解码策略的可行性。 提出了基于空间的注意CNN（STA-CNN）来识别单验ERP成分。 在10个受试者中记录的EEG数据集中，Sta-CNN的平均分类准确性为77.7％。Deng等。提出了Sparnet，这是一个由五个平行卷积过滤器组成的CNN和挤压和激发网络（SENET），以学习EEG空间频率域特征，并区分抑郁和正常控制。计算结果表明，SPARNET的灵敏度为95.07％，而特定的敏感性为93.66％。Wang和CERF结合了常见的空间模式（CSP）特征和径向基函数神经网络（RBFNN），以对运动成像进行分类。该算法在基于脑电图的动作解码中提供了高可变性和跨主题。在两个数据集（即BCI竞争IV -2A和-2B）上，计算精度更高或接近90％。Chen L.等。 将EEG信号转换为对称正定定义（SPD）矩阵，并使用CNN捕获SPD矩阵的特征。 元转移学习（MTL）用于避免耗时的校准。 Chen G.等。 探讨了音频辅助的视觉BCI拼写器和基于深度学习的单次事件相关电位（ERP）解码策略的可行性。 提出了基于空间的注意CNN（STA-CNN）来识别单验ERP成分。 在10个受试者中记录的EEG数据集中，Sta-CNN的平均分类准确性为77.7％。Chen L.等。将EEG信号转换为对称正定定义（SPD）矩阵，并使用CNN捕获SPD矩阵的特征。元转移学习（MTL）用于避免耗时的校准。Chen G.等。 探讨了音频辅助的视觉BCI拼写器和基于深度学习的单次事件相关电位（ERP）解码策略的可行性。 提出了基于空间的注意CNN（STA-CNN）来识别单验ERP成分。 在10个受试者中记录的EEG数据集中，Sta-CNN的平均分类准确性为77.7％。Chen G.等。探讨了音频辅助的视觉BCI拼写器和基于深度学习的单次事件相关电位（ERP）解码策略的可行性。提出了基于空间的注意CNN（STA-CNN）来识别单验ERP成分。在10个受试者中记录的EEG数据集中，Sta-CNN的平均分类准确性为77.7％。
人机界面与航空电子设备之间的交互...
人为因素问题仍然是确保飞行安全以及机组人员执行飞机控制操作的优先事项，其负面影响通常与人的心理生理特征有关。对旨在减少人为因素对飞行安全影响的所提出方法、方法和技术工具的研究表明，现有的方法工具在消除航空人员“突然出现”的不可靠性方面效果不足。这种情况需要开发飞机控制系统，考虑到其所有组件的特性，并创建与航空电子系统交互的虚拟飞行员助手。本文讨论了飞行员与航空电子系统交互的各个方面。它提出了使用人机界面为飞行员在机上工作创建虚拟助手的概念，该界面提供了观察、通信和飞行控制的可能性。提出了认知飞行员-飞机界面的概念，该界面将基于知识的自适应功能引入系统，以帮助机组人员执行对飞行安全至关重要的重要任务。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
大脑计算机界面，开源和使增强意识的未来民主化
可访问性，适应性和脑部接口（BCI）工具及其收集的数据的透明度可能会影响我们共同浏览新的数字时代的方式。本讨论回顾了BCI技术的一些多样化和跨学科应用，并提出了有关BCI工具与机器学习（ML）算法结合使用的方式的推测推断。bcis具有实质性的道德和风险考虑因素，并认为开源原则可能会通过鼓励实验并在我们为这一新范式建立保障措施时通过鼓励实验并使发展公开来帮助我们浏览复杂的困境。将适应性和透明度的开源原则带到BCI工具可以帮助使技术民主化，从而使更多的声音有助于对BCI驱动的未来的对话。开源BCI工具和对原始数据的访问，与黑盒算法和对摘要数据的访问有限相比，这是至关重要的方面，使艺术家，DIYER，研究人员和其他领域专家能够参与有关如何研究和增强人类意识的对话。期待增强和虚拟现实成为日常生活中不可或缺的一部分的未来，BCI可能会在为生成内容创造闭环反馈中发挥越来越重要的作用。脑部计算机接口是独特的位置，可提供人工智能（AI）算法，以确定内容传递的解码和时机的必要数据。这些算法是开源的程度可能至关重要的是检查它们是否有诚信，隐性偏见和感兴趣的冲突。
基于大脑计算机界面的系统综述
通讯 * SAMAA S. ABDULWAHAB电气工程系，技术大学，巴格达，伊拉克电子邮件：316393@student.uotechnolology.iq.iq摘要摘要摘要未来主义时代需要手工工作的进展，甚至需要进行亚辅助依赖性和次要依赖性和脑接口（BCI）。正如文章所暗示的那样，它是人脑思维产生的信号与计算机所产生的信号之间的途径，可以将传递到动作的信号转换为动作。BCI所处理的大脑活动通常使用脑电图测量。在本文中，进一步打算对基于EEG的BCI进行可用的最新评论，重点关注其技术方面。在特定的情况下，我们提出了几种基本的神经科学背景，它们很好地描述了如何构建基于脑电图的BCI，包括评估要使用的信号处理，软件和硬件技术。个人讨论了大脑计算机界面程序，展示了一些现有的设备缺点，并提出了一些ELD的观点。
一对多：人机界面可让单个操作员控制多架无人机
本文描述并回顾了解决人机界面挑战的研究和潜在解决方案，使单个操作员能够通过一个界面控制多架无人机 (UAV)。作为一个系统，这也被称为多机器人系统 (MRS)。MRS 应用于多个领域，如环境监测 [1]、搜索和救援 [2, 3]、安全 [4]、机器人配送的监督控制以及探索性医疗保健中的微型和纳米机器人群 [5]。单个操作员同时控制多个机器人的优势（称为一对多关系）是改善资源分配、时间成本、稳健性和现实世界任务的其他方面 [6]。然而，由于单个操作员的认知工作量增加，增加机器人数量并不一定会提高系统性能 [7]。早期模型描述了单个操作员使用基于忽视容忍度的扇出控制的机器人数量、当操作员忽视机器人时机器人的效率如何随时间下降，以及交互时间、任务切换、建立上下文、计划和将计划传达给机器人所需的时间 [8]。该模型已扩展到包括等待时间和性能指标，以模拟给定任务约束的扇出水平 [9]。
大脑计算机界面（BCI）
大脑计算机界面（BCI）是一种技术，它通过用户的大脑信号在用户和环境中的某些设备之间建立通信通道。UMA-BCI拼写工具允许轻松对BCI进行配置，从而可以在不需要大量技术知识的情况下对其进行操作。但是，调整BCI系统，以便它可以与设备通信是一项艰巨的任务。一种越来越多地用于使环境中的设备通信的更简单的技术是基于语音命令。因此，本工作的目的是构建一个系统，以促进使用语音限制的BCI和环境中的设备之间的通信。十二名健康参与者和三名肌萎缩性侧索硬化症（ALS）患者被要求控制BCI家庭自动化系统。要控制的设备是电视，空调，智能灯泡，智能插头以及WhatsApp和Spotify应用程序。绩效指标，并根据系统可用性量表，NASA-TLX和临时问卷收集了主观措施。这项研究的结果将提出的系统验证为合适的选择，以促进BCI和商业设备之间以前根据语音命令进行操作的商业设备之间的通信。2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。