ᵝ䚻䛺㡿ᇦ䛻ர䜛 Brain Computer Interface 䠄 BCI 䠅䛾◊✲䛜 ┒䜣䛻⾜䜟䜜䛶䛔䜛䠊 BCI ◊✲䛿㐠ື㔝䛾ほ 䛛䜙ᶵჾ᧯స 䜢┠ᣦ䛩䜒䛾䛜ඛ⾜䛧䛶䛔䜛䛜 [1][2] 䠈㡢ኌゝㄒ䛻㛵䜟䜛 BCI ◊✲䜒䠈 fMRI 䜔 PET 䛷㘓䛥䜜䛯䝕䞊䝍䛾ほ 䛛䜙䠈ᴫᛕ ㉳ Æ ゝㄒ⾲⌧䝥䝷䞁䝙䞁䜾 Æ 㡢⠇䞉༢ㄒ䞉ᩥ⾲⌧ Æ Ⓨヰ㐠ື ⚄⤒⣔䛾άື䛻⮳䜛▱ぢ䛜✚䛥䜜䠈◊✲䛜άⓎ䛻䛺䛳䛶䛔 䜛 [3][4] 䠊䛣䛾ศ㔝䛷䛿 ECoG 䜢⏝䛔䛯◊㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌✲䛜ඛ⾜䛧 䛶䛔䜛䛜䠈㠀くⓗ䛻䛛䛴䝸䜰䝹䝍䜲䝮䛻ಙྕ䜢ほ 䛷䛝䜛 EEG 䜔 MEG 䛜ᐇ⏝䜢⪃䛘䜛䛸ᮃ䜎䛧䛔䠊 ሗ࿌⪅䜙䛿㡢ኌ㉳䛾 EEG ಙྕ䜢ᑐ㇟䛻䠈 ” ゝㄒ⾲㇟䛿 ▷㛫 tone-burst Ἴ⩌䛷䛒䜛 ” 䛸䛾௬ㄝ䜢❧䛶䠈⥺䝇䝨䜽䝖䝹≉ ᚩ㔞䜢ᢳฟ䛧䛯ᚋ䠈䝇䝨䜽䝖䝹䝟䝍䞊䞁䛛䜙┠ど䝷䝧䝸䞁䜾䛷 ㉳༊㛫䜢ྠᐃ䛩䜛䛸ඹ䛻䠈 0 䛛䜙 9 䛾 10 ᩘᏐ䛸ẕ㡢㡢⠇䛻ྵ䜎 䜜䜛 17 㡢⠇䜢ศ㢮䛩䜛◊✲䜢⾜䛳䛶䛝䛯 [5] 䠊ᮏሗ࿌䛷䛿䠈᭱ ึ䛻 17 㡢⠇䜢୕䛴䛾㡢⠇䜾䝹䞊䝥 ( ẕ㡢㡢⠇䠈᭷ኌ㡢⠇䠈↓ ኌ㡢⠇ ) 䛻ศ䛡䛶ㄆ㆑䛧䛯㝿䛾ᐇ㦂⤖ᯝ䜢㏙䜉䜛䠊䛣䛾ᐇ㦂䛷 䛿Ꮫ⩦䝕䞊䝍ᩘ䜢ቑ䜔䛩䛯䜑䠈 (i) ᩘᏐ㡢ኌ㉳ ( 䛾ྛ㡢⠇䝕 䞊䝍 ) 䛸ู䛻䠈㡢⠇⾜ (/ga- gi- gu- ge- go/) 䜢㉳䛧䛶᥇ྲྀ䛧䛯䝕 䞊䝍䜢Ꮫ⩦䛧䛯ሙྜ䠈 (ii) 㡢⣲䜢ྵ䜐㡢⠇ (/g/ = /ga, gi, gu, ge, go/, /o/ = /o, ko, so, to, no,…../) 䛛䜙㡢⣲䝕䞊䝍䜢Ꮫ⩦䛧䛯ሙྜ䠈 䛻䛴䛔䛶䜾䝹䞊䝥ෆ䛾㡢⠇䜢ㄆ㆑䛧䛯⤖ᯝ䜢ሗ࿌䛩䜛䠊 ⥆䛔䛶䠈ಶ䚻䛾㡢⠇㆑ู䜢┠ᶆ䛻䠈ከ㔞䝕䞊䝍䛾㞟䜢⾜䛖䠊 ⬻Ἴ㘓䛷䛿䠈⣧㡢䝖䝸䜺䞊䛾┤ᚋ䛻 1 ▷㡢⠇䛾㡢ኌ㉳䜢⾜ 䛖䛣䛸䛷䠈 1 ᅇ䛾㉳㘓㛫䜢▷䛟䛧䠈ከ㔞䝕䞊䝍䜢㘓䛷䛝 䜛䜘䛖䛻䛧䛯䠊䛣䜜䛻䜘䛳䛶䠈␚䜏㎸䜏䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽 (CNN) 䛺䛹䛾῝ᒙᏛ⩦ᑟධ䛜ྍ⬟䛻䛺䜛䠊ᮏᩥ䛷䛿䠊≉ᚩ㔞䛸 䛧䛶⬻ෆ✵㛫䛾 RMS ሗ䜢ᢳฟ䛧䠈 0 䛛䜙 9 䛻ྵ䜎䜜䜛 10 ಶ 䛾ᩘᏐ䛸ẕ㡢㡢⠇䛾 17 㡢⠇䜢䠈ḟඖ␚䜏㎸䜏䝙䝳䞊䝷䝹䝛 䝑䝖䝽䞊䜽䜢⏝䛔䛶㡢⠇ㄆ㆑䛩䜛䠊
当伯格(Berger)在1929年报道了人类脑浪潮发现时,大众媒体的感觉将其报告为“思想电气记录”,生理学家花了五年时间将其视为“思想的关键记录”,而日本学会认为它是“关键”和阴暗的事物。它在这一特殊特征的开头说:“如果进行测量以捕获生物学现象为生物学信号,则有必要考虑获得的测量值反映的结果反映了什么,并且不反映生物学现象,以及所获得的数据是否与测量目的相匹配。”据认为,伯杰(Berger)从一对放置在头皮上的电极中记录了电活动,精确地记录了放置在头皮上的电极。从我们当前的角度来看,波形是α波本身,表明上蜡和减弱。但是,当时的神经生理学家认为这种缓慢的振动反映了神经系统中的电活动。 在神经系统的电活动是未知的时候,这是不可避免的,除了神经纤维产生的动作电位。此外,媒体以与伪科学设备相同的水平将脑波视为“思维电记录”,该设备可以衡量当时流行的人格和心理能力,也被认为是生理学家与他们距离的距离的原因。 演讲五年后,著名的生理学家和诺贝尔奖获奖者阿德里安(Adrian)和马修斯(Matthews)发表了夺回论文,并在生理学协会进行了公开实验,而伯格(Berger)的“ eeg”被认为是一种反映大脑活动的电动活动,而不是1)。这可能是因为Adrian发现了与水生神经节细胞中类似于α波相似的缓慢的电势波动3)和Goldfish脑干4),实际上观察到眼睛张开和计算任务中α阻断的外观,使他坚信它是脑源性的电活动。 这样,在脑电图被公认为反映大脑活动的电活动之后,它已用于研究癫痫和意识受损(睡眠)。但是,直到今天,他还没有为阐明精神疾病的病理做出太多贡献,精神病学教授伯杰从一开始就一直期望这一疾病。
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如今,EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域,该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供,以在本地,区域和全球改善卫生服务。 通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者,而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务,有效的疾病风险预测模型。 在本文中,我们特别关注预测和分析糖尿病,这是一种日益普遍的慢性疾病,是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居(KNN)是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标,我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居(OPT-KNN)。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数,以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。如今,EHealth Service已成为一个蓬勃发展的领域,该领域是指基于计算机的医疗保健和信息提供,以在本地,区域和全球改善卫生服务。通过分析电子健康数据不仅可以照顾患者,而且还通过相应的数据驱动的eHealth Systems提供服务,有效的疾病风险预测模型。 在本文中,我们特别关注预测和分析糖尿病,这是一种日益普遍的慢性疾病,是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。 k-nearest邻居(KNN)是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。 为了实现我们的目标,我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居(OPT-KNN)。 此方法确定了误差率较低的最佳邻居数,以在结果模型中提供更好的预测结果。 该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。有效的疾病风险预测模型。在本文中,我们特别关注预测和分析糖尿病,这是一种日益普遍的慢性疾病,是指在长时间内以高血糖水平为特征的一组代谢性疾病。k-nearest邻居(KNN)是利用相关健康数据建立这种疾病风险预测模型的最流行和最简单的机器学习技术之一。为了实现我们的目标,我们提出了基于患者在各个维度中的习惯属性的基于基于学习的预测模型的最佳K-最近的邻居(OPT-KNN)。此方法确定了误差率较低的最佳邻居数,以在结果模型中提供更好的预测结果。该机器学习eHealth模型的效果通过对医疗医院收集的现实世界糖尿病数据进行实验来检查。
预计 2024/25 年度欧盟 27 国甜菜糖产量将保持不变,为 1480 万公吨 (MMT),各成员国种植面积的增加抵消了法国种植面积的小幅下降。即将到来的季节为糖价上涨带来了机遇,但也带来了挑战,例如对威胁害虫控制的新烟碱类杀虫剂的禁令以及气候变化导致的不可预测的天气模式。预计欧盟 27 国的糖消费量将保持稳定在 1680 万吨,但来自乌克兰的难民涌入可能会扭曲人均估计。虽然欧盟高昂的糖价可能导致人们转向其他甜味剂如葡萄糖,但预计产量将保持稳定。预计 2024/25 年度欧盟 27 国的糖进口量将保持稳定在 300 万吨,而 2022/23 年度为 310 万吨。同样,欧盟 27 国对 2024/25 年度糖出口的预测与 2023/24 年度相比保持一致,比 2022/23 年度高出 27%。
1。一般外科,巴特斯健康国家卫生卫生服务(NHS)信托基金,伦敦,GBR 2。事故和紧急事故,伊姆兰·伊德雷斯教学医院,锡亚尔科特,pak 3。家庭医学和普通外科,Vitebsk州立医科大学,Vitebsk,BLR 4。手术,梅奥医院,拉合尔,PAK 5。内科,圣保罗医院千禧医学院,亚的斯亚贝巴,ETH 6。普通执业,圣保罗医院千禧医学院,亚的斯亚贝巴,ETH 7。一般实践,卫生部,亚的斯亚贝巴,ETH 8。老年医学,林肯郡联合医院国家卫生服务(NHS)信托,波士顿,GBR 9。内科,旁遮普医学院,法萨拉巴德,PAK 10。研究,Faisalabad医科大学,Faisalabad,Pak 11。 内科,阿拉马·伊克巴尔医学院,拉合尔,PAK 12。 内科,Jinnah医院,拉合尔,PAK研究,Faisalabad医科大学,Faisalabad,Pak 11。内科,阿拉马·伊克巴尔医学院,拉合尔,PAK 12。内科,Jinnah医院,拉合尔,PAK内科,Jinnah医院,拉合尔,PAK
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年3月6日。 https://doi.org/10.1101/2024.03.06.583507 doi:Biorxiv Preprint
谷物,豆类,纤维和甜产品。它们的化学结构取决于链中的分子单位数量,无论是长还是短链。提到的四个结构将碳水化合物源的子标题描述为简单而复杂的。两者之间的差异是体内的消化和吸收率。简单的糖被消化并以更快的速度吸收,而复杂的碳水化合物含有易消化和不可消化的成分,这意味着它们的消化率和分解速率较慢。因此,复杂的碳水化合物在更可持续和延长的时间范围内释放能量。鼓励这些碳水化合物源包括在健康的均衡饮食中,并注意所食用的加工简单糖的数量。水果和蔬菜是更健康的简单糖,可以轻松地包括在日常餐点中,以确保可以在我们的体内利用它们的全部营养益处。
高血糖是一种病理状态,主要指糖尿病,一种持续而复杂的代谢功能障碍。它对口腔健康有重大影响,表现为牙周病、口干症和感染易感性增加等。口腔健康与代谢紊乱糖尿病之间存在着复杂的双向关系,这种关系已得到充分证实,口腔卫生不良会导致血糖管理恶化,反之亦然。最近,人们的关注点转向利用植物化学物质(植物中的生物活性物质),作为解决牙齿健康和糖尿病相关问题的额外治疗策略。植物化学物质具有抗菌、抗炎和抗氧化特性,这对于对抗口腔感染以及减少与糖尿病性牙周炎相关的炎症过程至关重要。有证据表明,这些物质有助于增强胰岛素敏感性和血糖管理,此外还对牙齿健康有益,例如抑制炎症和氧化应激。本综述探讨了糖尿病与口腔卫生之间的一些复杂相互作用,以及炎症介质、细胞氧化应激和唾液腺功能障碍的作用。它探讨了生物碱、黄酮类化合物、单宁、白藜芦醇和皂苷等植物化学物质在糖尿病患者口腔保健中的双重作用。