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World File Search System波模式
细胞自主定时驱动脊椎动物分割时钟的波模式
生长的脊椎动物体的抽象节奏和顺序分割依赖于分割时钟，这是一种多细胞振荡遗传网络。时钟可见为组织级运动学基因表达的运动波，这些运动波穿过前中胚层（PSM），并在每个形成段的位置停滞。在这里，我们测试了该标志性波模式是如何通过培养单个成熟PSM细胞来驱动的。我们将它们的细胞自主振荡和停滞动力学与我们在细胞分辨率下在胚胎中观察到的动力学进行了比较，发现振荡相对放慢的相似性和与分化的一致性相似。这表明细胞不需要细胞 - 超支信号来指导波模式下的发展程序。我们表明，在尾梁中退出的细胞中，一个细胞自主的时序活动会启动，然后在PSM中的前向细胞流中向下延伸，从而使用经过的时间为时钟提供位置信息。外源性FGF延长了细胞中性计时器的持续时间，表明胚胎中的外在因子可能通过计时器调节分段时钟。总的来说，我们的工作表明，嘈杂的细胞自主，固有的计时器驱动了波模式下的振荡放缓和停止，而胚胎中的外部因素则在该计时器的持续时间和精确度中。这是对驱动发育中组织模式的细胞中性和 - 超级机制平衡的新见解。
脑电波模式中的异常检测 - ijrpr
人类情感和神经活动的复杂结构在脑电波模式中表现得最为明显。这些模式主要通过脑电图 (EEG) 记录捕获，为了解人类大脑的复杂运作提供了一个窗口。近年来，计算技术，尤其是这些脑电波模式中的异常检测，彻底改变了神经信息学。本文重点关注脑电波数据中异常模式的检测和分析，这是一项重要的工作，对医学和心理科学具有广泛的影响。认知状态和神经健康的关键决定因素。正常的脑电波活动是正常功能神经元的反映。然而，偏离这些规范通常表明存在神经系统疾病、压力、情绪障碍和其他与大脑相关的异常。识别和准确解释这些异常的能力对于早期诊断和成功治疗此类疾病至关重要。传统上，脑电波数据分析是一个手动、耗时的过程，很大程度上依赖于神经科学家和临床医生的专业知识。然而，EEG 数据的数量和复杂性需要实用且有效的方法。进入机器学习和人工智能 - 在转换 EEG 数据分析中显示出惊人前景的学科。使用可以从数据中学习的算法，我们可以构建能够以准确度和速度识别异常模式的程序，而仅靠人类搜索无法实现
不同认知准备程度的人对诱发压力的反应脑电波模式
简介：许多不可预测的情况需要使用认知和情感资源，但压力会阻碍对情况的适应，而认知准备声称可以创造这种适应。因此，本研究的目的是比较有压力和没有压力的两种情况下不同认知准备程度的脑电波模式。方法：本研究是因果比较研究，统计人群包括自愿参与研究的军事人员。参与者包括 42 人，他们被分为认知准备程度低和认知准备程度高的两组。使用情境模拟和虚拟现实来测量所有人的认知准备程度。在两种情况下记录受试者的脑电图。使用 MANCOVA 测试分析数据。结果：两组脑电波存在显著差异，认知准备程度低的组的脑电波强度高于另一组，这表明认知准备程度低的组的大脑对压力的反应活动多于另一组（p<0.01）。结论：生理和神经指标对于军事应用非常重要。这是因为，以足够高的准确度找到生理特征，可以作为选拔军人或检查心理治疗有效性的可靠证据。关键词：脑电图、大脑、心理压力
分析音乐对脑波模式的影响
摘要 — 最近，情感神经科学领域的研究人员对识别与特定情绪相对应的大脑活动模式产生了浓厚的兴趣。由于音乐对大脑活动的影响存在争议，音乐刺激与脑电波之间的关系尤其令人感兴趣。虽然音乐可以对大脑产生抗惊厥作用并充当治疗刺激，但它也可能产生促惊厥作用，例如引发癫痫发作。在本文中，我们采用计算方法来了解不同类型的音乐对人脑的影响；我们分析了 3 种不同类型的音乐对参与者脑电图 (EEG) 的影响。使用 14 通道耳机记录了 24 名参与者在聆听不同音乐刺激时的大脑活动。从信号中提取统计特征，并使用各种特征选择技术识别有用的特征和通道。利用这些特征，我们建立了基于 K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 的分类模型。我们的分析表明，NN 与遗传算法 (GA) 特征选择相结合，在对 3 种音乐流派进行分类时可以达到 97.5% 的最高准确率。该模型在根据参与者的情绪主观评分对音乐进行分类时也达到了 98.6% 的准确率。此外，记录的脑电波可识别出不同的伽马波水平，这对于检测癫痫发作至关重要。我们的结果表明，这些计算技术可根据音乐对人脑的影响有效地区分音乐流派。索引词 — 脑活动、脑电图、情感神经科学、特征提取、分类、音乐疗法