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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
脑电图（EEG）是监测心理活动的常见方式之一。由于该系统的无创可用性，其适用性在医疗用例以外的出色发展。这样的用例是脑部计算机界面（BCI）。这样的系统需要使用高分辨率的多通道脑电图设备，以便数据收集跨越大脑的多个位置，例如枕骨，额叶，时间等。This results in huge data (with high sampling rates) and with multiple EEG channels with inherent artifacts.例如，在分析这种性质的数据中存在几个挑战，例如，选择最佳数量的脑电图渠道或决定依靠哪些最佳功能来实现更好的性能。选择这些变量很复杂，需要大量的领域知识和无创的脑电图监测，这总是不可行的。因此，优化是一种易于访问的工具。已经提出了将这些问题作为优化问题提出的巨大努力。结果，在BCI中已经开发了各种多目标和约束优化功能，这些功能已在设备控制中实现了可靠的结果，例如神经螺旋臂，应用程序控制，游戏，游戏等。本文试图研究在制定BCI问题的优化技术的用法。详细讨论了这些方法的结果，挑战和主要观察结果。
人类头骨变异的综合回顾
头骨变异的胚胎学起源在于颅骨的复杂发育，颅骨主要由神经嵴细胞和中胚层组织产生。神经嵴细胞源自外胚层，在早期胚胎发育过程中迁移形成大部分面部骨骼，包括上颌骨、下颌骨和颧骨，以及部分神经颅骨。中胚层有助于枕骨和部分后颅骨的形成。随着头骨的发育，骨骼最初由缝线分开，以方便儿童时期的生长。当这些缝线过早闭合，扰乱正常的颅骨扩张时，就会出现颅骨形状的变化，如颅缝早闭。这可能导致颅骨形状异常，如舟状头畸形（长而窄的颅骨）或短头畸形（宽而短的颅骨）[6]。此外，神经嵴迁移和中胚层相互作用的时间和模式会影响个体颅面特征，导致个体之间的正常差异，包括眼眶、鼻腔和下颌的大小和形状差异。这一发育过程的中断，无论是遗传的还是环境的，都可能导致先天性异常，如唇腭裂，或导致性别二态性和头骨形态的种族差异。
一种基于EEG信号的空间分布来增强SSVEP特征的方法
摘要：在本文中，我们提出了基于规范相关分析（CCA）的EEG信号的分类算法，并与自适应过滤整合。它可以增强大脑 - 计算机接口（BCI）拼写中的稳态视觉诱发电势（SSVEP）的检测。通过删除背景脑电图（EEG）活动，在CCA算法前采用了一种自适应过滤器来提高SSVEP信号的信噪比（SNR）。开发了整体方法是为了整合与多个刺激频率相对应的递归最小二乘（RLS）自适应过滤器。该方法由实际实验从六个目标记录的SSVEP信号和Tsinghua University的40个目标的公共SSVEP数据集中记录下来的SSVEP信号。比较了CCA方法的精度和基于CCA的集成RLS滤波器算法（RLS-CCA方法）。实验结果表明，与纯CCA方法相比，提出的基于RLS-CCA的方法显着提高了分类精度。尤其是当脑电图的数量较低时（三个枕发电极和五个非枕骨电极）时，其优势更为明显，精度达到91.23％，这更适合于高密度EEG不容易收集的可穿戴环境。
认知刺激是联系社会经济状况和支持工作记忆的神经功能的机制：纵向fMRI研究
社会经济状况低的儿童期经历与额叶网络和腹侧视觉流的神经功能的改变有关，这可能会导致工作记忆的差异。然而，导致这些差异的低社会经济地位环境的特定特征仍然对这些差异的理解仍然很差。在这里，我们检查了认知剥夺的经历（即与威胁的经验相比，经验的多样性和复杂性降低（即暴力暴露），作为一种潜在的机制，家庭收入有助于在工作记忆期间神经激活的改变。作为一项纵向研究的一部分，148名10至13岁的青年完成了视觉空间工作记忆fMRI任务。幼儿期低收入，幼儿期低收入的慢性性以及当前的收入到需要的收入与腹侧视觉流和额叶网络中与任务相关的激活有关。在工作记忆期间，家庭收入与侧面枕骨内沟的激活下降的关联是由认知剥夺的经历介导的。令人惊讶的是，家庭收入和剥夺与工作记忆绩效没有显着相关，并且仅剥夺该样本中的学术成就。综上所述，这些发现表明，早期生活低收入和相关的认知剥夺是支持工作记忆的神经功能的重要因素。
用于现实生活中用餐的混合脑机接口......
摘要：辅助设备（例如用餐辅助机器人）可帮助残障人士并支持老年人进行日常活动。然而，现有的用餐辅助机器人由于用户界面不直观，操作不便，需要额外的时间和精力。因此，我们开发了一种基于混合脑机接口的用餐辅助机器人系统，该系统具有三个特点，可以使用头皮电极进行脑电图测量。以下三个过程构成一个用餐周期。（1）来自前额叶通道的三次眨眼（EB）被视为启动周期的激活。（2）来自枕骨通道的稳态视觉诱发电位（SSVEP）用于根据用户的意图选择食物。（3）当用户咀嚼食物时，从颞通道记录肌电图（EMG），以标记一个周期的结束并指示准备开始下一餐。在五名受试者的实验中，准确率、信息传递率和假阳性率如下：准确率（EBs/SSVEPs/EMGs）（％）：（94.67/83.33/97.33）；FPR（EBs/EMGs）（次/分钟）：（0.11/0.08）；ITR（SSVEPs）（比特/分钟）：20.41。这些结果揭示了该辅助系统的可行性。所提出的系统使用户可以更自然地自行进食。此外，它可以提高残疾人和老年人的自尊心并提高他们的生活质量。
Medicine®
结果：在TMT A部分期间，右额叶，左中央，左枕，左下，左侧，右中间，右后颞和中侧骨区域（p <.05），三角波的脑电图功率水平明显高于在休息状态期间的右侧，左下，右中间和右后侧和中部区域（p <.05）；左后颞区域的α波显着降低（p = .006）；左顶叶（p = .05）和左枕骨（p = .002）区域的高γ波的高度较低。在TMT B部分期间，右额叶区域的脑电脑术功率水平明显高于静止状态（p = .041），而在静止状态下，低γ波的左侧额叶在左侧额极，右额叶和右下角（p <.05）中的脑脑电图水平明显更高（p <.05）。在集中注意力的任务中，增量波的功率水平增加，α波的功率水平减少，在交替注意任务期间，beta和伽马波的功率水平都在增加。三角波与整个大脑，左后叶的α和高伽马波有关，两个额叶叶与beta和低伽马波有关。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要。本研究的目的是基于关于视觉系统对编码视觉刺激的实际脑电图反应的行为和特性的实验研究，开发一种设计 cVEP BCI 刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以每通道 2000 个样本/秒的速度记录来自 8 个枕骨部位的脑电图，以响应以 60Hz 刷新率呈现在计算机显示器上的视觉刺激。通过 160 次试验信号平均获得对长视觉刺激脉冲的起始和终止脑电图反应。这些边缘响应用于使用叠加原理预测对任意刺激序列的脑电图反应。还实现并测试了利用该原理生成的目标模板的 BCI 拼写器。发现，某些短刺激模式可以通过叠加原理准确预测。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，由这些最佳模式组合构建的 BCI 序列可实现更高的准确度 (95.9%) 和 ITR (57.2 bpm)。BCI 应用的训练时间仅涉及边缘响应的采集，不到 4 分钟，并且可以生成大量序列。这是首次根据通过观察大脑对几种刺激模式的实际反应而获得的约束来设计 cVEP BCI 序列的研究。
用于治疗疼痛和肌肉康复的电刺激 - 牛津临床政策
跨语言刺激（TS） *有关枕神经痛和头痛的经皮外周神经刺激的信息，请参阅临床政策，标题为枕神经注射和消融（包括枕骨神经痛和头痛）。注意：有关背根神经节（DRG）刺激的信息，请参阅脊髓的临床政策，标题为植入的电刺激器。医疗记录文件用于审查卫生服务的福利覆盖范围由成员特定的福利计划文件和可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。可能需要医疗记录文件来评估成员是否符合承保范围的临床标准，但不能保证对所请求的服务的承保范围；请参阅标题为“医疗记录”文档的协议。适用的代码仅供参考，以下程序和/或诊断代码提供了以下列表，并且可能不包含在内。在本策略中列出代码并不意味着代码所描述的服务是涵盖或未覆盖的健康服务。卫生服务的福利覆盖范围由成员特定的福利计划文件和可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。纳入代码并不意味着要偿还或保证索赔付款的任何权利。其他政策和准则可能适用。
使用来自小麦的转基因
睡眠脑电图反映了神经元的连接性，尤其是在发育期间大脑经过后端重新布线时。随着儿童的成长，慢波活性（SWA； 0.75 - 4.25 Hz）的睡眠脑电图沿后至前面的梯度变化。地形SWA标记与学龄儿童中的关键神经行为功能（例如运动技能）有关。然而，婴儿期和以后的行为结果之间的地形标记之间的关系尚不清楚。本研究旨在通过分析睡眠脑电图模式来探索婴儿神经发育的可靠指标。在夜间睡眠期间，有31个6个月大的婴儿（15位女性）在夜间睡眠期间接受了高密度的脑电图记录。我们根据SWA和THETA活动的地形分布定义标记，包括中央/枕骨和枕形比和源自局部EEG功率变异性的指数。线性模型用于测试标记是否与父母报告的年龄和阶段问卷评估的同时，后来或回顾性行为评分是相关的，年龄在3、6、12和24个月之间。结果表明，婴儿睡眠脑电图的地形标记物在任何年龄段都与行为发展无关。需要进一步的研究，例如新生儿中的纵向睡眠脑电图，以更好地了解这些标记与行为发展之间的关系，并评估其对个体差异的预测价值。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
抽象的沉浸式虚拟现实（VR）实现了自然主义的神经科学研究，同时进行了实验控制，但动态和互动刺激构成了方法论挑战。我们在这里探索了情绪唤醒，情感经验的基本特性和自然主义刺激下的枕骨 - 枕α功率之间的联系：37名年轻健康的成年人完成了沉浸式的VR体验，其中包括越过的越野车，并记录了他们的EEG，而他们的EEG被记录。然后，他们在观看经验重播的同时，不断地评估自己的主观情感唤醒。通过（1）分解连续的脑电图信号，同时通过（1）分解α功率和唤醒等级之间的启动，并通过（2）解码高唤醒和低唤醒时期的高唤醒时期，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，以高和低唤醒的方式通过（2）使用区分的常见的短暂的空间记忆和长期的长期恢复性的Neural Neural re recrillent neural recor re recor remanter，对情绪唤醒和parieto-cipipital Alpha功率之间的关联进行了测试和确认。我们成功地结合了脑电图和自然主义的身临其境的VR经验，以扩展有关情绪唤醒神经生理学的先前发现，对现实世界的神经科学。