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基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
脑小血管病相关性研究进展
脑小血管疾病本质上是阴险的，随着年龄的增长逐渐发展，最终导致患者独立性丧失。先前的研究始终证明了步态障碍与影响认知功能的神经退行性疾病之间的协会。随着成像技术的发展，近年来脑部小血管疾病对步态功能的影响（近年来被忽略的话题）引起了公众的关注。这项艺术对成像检查，发病机理，治疗以及不同类型的脑小血管疾病与步态疾病之间的相关性进行了全面综述。
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
针对大脑：深脑刺激
在手术史上，成功的例子很大，在全球范围内像DBS发生的事情一样快，广泛。在临床临床介绍（神经外科医生）和Pollack（Neurolo-Gesta）临床介绍后约30年，现在在全球范围内大约有25万名患者。手术已变得越来越严格，更安全，更有效，更具耐受性，源自技术创新（电极和电池），大脑形象的每种改善（磁共振成像）的每种改善，更大的解剖学和功能知识，对熟食（热点，感应）和技术的改善（在技术手术中的改善（手术）（手术）（始终是一般anneshes），但始终是一般的，但必然是一个团队，暗示包括多个知识领域（神经病学，神经外科，神经放射学，神经心理学，精神病学，护理，物理医学和康复）。在葡萄牙，我们始终遵循各种技术发展，这些发展可以更好地控制帕金森氏病的症状，即可充电电池（2009年）刺激方向性（2016年），评估总激活量（2019）和目标电气活动的注册（2020年），即使在欧洲的一些中心也是在欧洲中心。DBS具有最小的脑组织入侵（纠正功能而不是结构），安全性（低并发症率），公认指示的有效性，可逆性（不会导致任何大脑结构的损伤只是消失了效果）和长期的刺激性脑膜病变。
深脑刺激进入和...
EEP脑刺激（DBS）是一种公认的神经调节形式，用于治疗各种神经系统疾病。DBS在1996年获得了FDA的第一次批准，用于治疗与必需震颤和帕金森氏病（PD）相关的震颤，然后在2002年治疗其他CART-NAL运动症状。从那时起，DBS的适应症已迅速扩展到包括肌张力障碍，耐药性癫痫和精神病疾病。此外，治疗几乎没有禁忌症。较差的DBS候选人包括无法忍受手术或患有痴呆症或任何活跃的精神疾病的人。1对于DBS的作用机械性，尽管确切的过程在很大程度上是未知的，但已经假定了几种理论。从根本上讲，DBS向神经元电路提供直接的电刺激，该电路极限