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讣告
威廉·格雷·沃尔特博士因其对脑功能的研究而享有国际声誉，于 1977 年 5 月 6 日突然去世，享年 67 岁。威廉·格雷·沃尔特——格雷是他众多朋友中的一员——于 1910 年出生于堪萨斯城，母亲是美国人，父亲是英国人，卡尔·沃尔特是《堪萨斯城之星》的编辑。全家于 1917 年搬到伦敦，格雷就读于威斯敏斯特学校，然后前往剑桥大学，1931 年获得自然科学一等学位，并在马修斯教授（现为布赖恩爵士）的指导下攻读神经生理学研究生。1935 年，他加入莫兹利医院的 FL 戈拉教授，开始研究脑功能，这占据了他整个工作生涯。 1936 年，几乎是偶然的机会出现了一个记录脑肿瘤患者脑电活动 (脑电图，EEG) 的机会，并且发现了特征性的低频 (1 Hz) 活动。这项工作开辟了使用脑电图检测和定位脑损伤的新时代。在同一时期，格雷记录了许多癫痫患者的脑电图，并显示其中许多患者在癫痫发作之间出现异常。1939 年，戈拉搬到布里斯托尔，开设了一个名为伯登神经研究所的研究实验室和诊所，并带着格雷沃尔特一起去了。在这里，格雷得以扩展他的工作，并负责许多新的发展和发现。他制造了英国第一台电击疗法仪器 (1939 年) 并参与了该疗法的早期应用；他开设了英国第一个临床脑电图部门 (1940 年)；他开发了第一台便携式脑电图仪和第一台低频自动波分析仪 (1942他发明了电极探针，用于在神经外科手术期间记录大脑深处的情况（1941 年）。1943 年，他发现了西塔节律；后来，他使用频闪仪激活癫痫患者的大脑异常，触发大脑活动的闪光——一种特别有效的生物反馈形式。大约在这个时候，他研究了脑电图与心理意象之间的关系；1947 年，他发表了一篇关于感官刺激影响的论文
用于凝视跟踪任务期间用户表现和疲劳评估的人机自适应模型
摘要：眼动界面是一种新兴技术，用户只需注视图形用户界面 (GUI) 即可控制它们。然而，使用凝视控制的 GUI 可能是一项艰巨的任务，会导致认知和身体负荷过重以及疲劳。为了应对这些挑战，我们提出了基于生物反馈的自适应人机辅助人机界面 (HA-HCI) 的概念和模型。该模型可以有效和可持续地使用由生理信号（例如凝视数据）控制的计算机 GUI。所提出的模型允许基于阻尼谐振子 (DHO) 模型在人机交互过程中进行分析性人类表现监测和评估。为了测试该模型的有效性，作者从 12 名玩凝视控制计算机游戏的健康志愿者那里获取了凝视跟踪数据，并使用奇偶统计分析对其进行了分析。实验结果表明，所提出的模型有效地描述和解释了注视跟踪性能动态，包括 GUI 控制任务性能的主体变化、长期疲劳和训练效果，以及基于注视跟踪的控制任务期间用户性能的短期恢复。我们还分析了现有的 HCI 和人类性能模型，并开发了现有生理模型的扩展，以开发自适应用户性能感知界面。所提出的 HA-HCI 模型从用户性能的角度描述了人与生理计算系统 (PCS) 之间的交互，结合了与 PCS 的标准 UI 组件交互的性能评估程序，并描述了系统应如何应对生产力 (性能) 的损失。我们通过设计眼控游戏进一步证明了 HA-HCI 模型的适用性。我们还开发了一个基于阻尼谐振的分析用户性能模型，该模型适用于描述基于注视跟踪的 PC 游戏性能的变化。使用奇偶分析测试了该模型的有效性，结果显示存在很强的正相关性。阻尼振荡模型建立的用户个人特征可用于根据玩家的游戏技能和能力对玩家进行分类。实验结果表明，玩家可以分为学习者（阻尼因子为负）和疲劳者（阻尼因子为正）。我们发现振幅和阻尼因子之间存在很强的正相关性，这表明良好的启动者通常疲劳率较高，而启动缓慢的疲劳率较低，甚至可能在比赛中提高其表现。提出的 HA-HCI 模型和分析用户性能模型为开发自适应的人性化 HCI 提供了一个框架，该框架能够监控、分析和提高使用基于生理计算的用户界面的用户的性能。所提出的模型在提高未来人类辅助凝视控制界面系统的可用性方面具有潜在的应用。
qEEG 和神经反馈训练的知情同意书
定量脑电图和脑电波定量脑电图，有时也称为脑映射，是通过数字技术测量头皮表面的电模式，主要反映皮质电活动或“脑电波”。脑电波以各种频率出现。有些很快，有些很慢。这些脑电图波段的经典名称是 delta、theta、alpha 和 beta。神经反馈是一种生物反馈训练，它使用脑电图 (EEG) 作为控制视觉、听觉或触觉反馈的主要工具。这种反馈用于在大脑中产生学习。这种学习可以提高大脑的适应性和自我调节能力。然而，重要的是，您要了解并同意这种训练过程。一些研究证明，该疗法可有效治疗多种疾病，如注意力缺陷多动障碍 (ADD/ADHD)、焦虑症、抑郁症、自闭症、轻度脑外伤、强迫症等，但其中许多领域仍在进行进一步研究。如果您需要，我可以提供迄今为止的研究书目，或者您可以查阅 www.isnr.org （国际神经反馈与研究学会的网站）以获取全面的神经反馈书目。神经反馈训练是通过使用一种称为脑电图 (EEG) 的灵敏电子仪器来完成的，该仪器可测量个人脑电活动的频率和强度，并立即将此信息发送到高速计算机。这些脑电波信号几乎立即被计算机处理，并以视觉和听觉反馈的形式呈现给个人。然后，临床医生使用复杂的计算机程序帮助患者学习如何使用这种“神经反馈”来识别和更好地调节他们的脑电波模式。对于儿童，计算机程序有时会以游戏的形式出现。通过持续的反馈、指导和练习，患者学会产生所需的脑电波模式。起初，脑电波活动的变化是短暂而短暂的，然而，在相对较短的时间内，新的模式会在与更好的表现和整体健康相关的频率范围内变得更加牢固。一旦患者练习得足够熟练，能够集中注意力并重新调整他们的脑电波模式，训练就结束了。您对神经反馈训练的个人反应或结果无法预测。根据我们的经验，每个人的旅程和结果各不相同，您对该计划的承诺是最重要的方面。我们对您的承诺是提供最好的培训，并公开、诚实地解决您的问题和疑虑。重要的是，我们会定期监测进度并根据需要重新评估，以确定是否应该继续培训。为此，我们将要求您完成频繁的评估，以衡量我们将要跟踪的目标症状。您能否尽可能始终如一地进行这些评估至关重要，因为它提供了有关培训如何影响您的信息，这对您至关重要
554定量脑电图作为注意力缺陷多动障碍的诊断辅助
CPT代码：代码描述95957脑电图（EEG）的数字分析（例如，用于癫痫尖峰分析）95812脑电图（EEG）扩展监视； 41-60分钟95813脑电图（EEG）扩展监测；大于1小时的描述注意力缺陷/多动症ADHD在儿童，青少年和成人中很常见，并且由无意义和/或多动症冲动性的普遍症状定义，这至少会在工作，学校或家庭环境的至少2个领域中受损。刺激药减少了与ADHD相关的症状，尽管人们担心药物过度诊断和过度处方药。诊断目前，通过通过访谈和标准问卷评估行为症状和障碍，可以在临床上诊断多动症。诊断可能具有挑战性，因为核心症状是非特异性的。它们可能存在于其他精神疾病（例如学习障碍，引起障碍，情感障碍）或环境影响（例如缺乏纪律）中。另外，ADHD是一种具有多种亚型的异质性疾病，经常与其他精神疾病共存。在过去的几十年中，已经进行了大量研究，涉及多动症患者的脑电图（EEG）衍生的脑波模式是否与没有ADHD的患者有所不同。EEG模式通常分为4个频率范围：Delta（<4 Hz），Theta（4-7 Hz），Alpha（8-12 Hz）和Beta（13-25 Hz）。然后可以根据4个频率范围的总功率来计算波形的相对功率。ADHD中最大的研究重点是ADHD患者的theta波活性增加和THETA/β比率增加。基于神经精神的ADHD评估AID（NEBA）系统是一种特定的定量脑电图（QEEG）系统，可测量EEG的静息THETA/β比，其电极位于中央中线位置（称为国际10-20 EEG系统中的位置CZ）。QEEG使用计算机分析以及从时域到频域（快速转换）的数学变换，以确定每个频率下的总功率。NEBA系统使用专有截止值来基于静止的theta/beta比生成ADHD的可能性的估计。建议使用NEBA系统来确认临床诊断或支持ADHD儿童和青少年的进一步测试。该系统并非旨在评估临床医生对ADHD诊断为阴性的患者，并且该系统在这种情况下不会产生解释性报告。还提出，临床医生的诊断印象以及NEBA系统产生的结果可能会降低多动症过度诊断的可能性，从而降低了预期使用人群中不必要的药理治疗的风险。此外，由于对ADHD中脑电图的研究的研究，神经反馈是对ADHD的潜在治疗方法的（请参阅策略＃515）。这种治疗使用EEG脑波活动采用生物反馈原理，并尝试以有益的方式改变脑电波模式。摘要描述注意力缺陷/多动症（ADHD）患者的脑波模式可能会发生变化，可以通过定量脑电图来衡量。市售系统，
![OPF使用改进的CHG优化算法
i遗传证据强烈支持管理体重和...
确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
建筑物的体现碳排放
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
混合储能系统的进步
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
环境管理杂志
多类分类的机器学习软件工具
在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧](/simg/3\3719b785dd1ea833df62e0c23311a7f2f0c379fa.webp)
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摘要：本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索（HGS）优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合，提出了新的混乱饥饿游戏搜索（CHGS）。它用于解决最佳功率流（OPF）问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本，同时满足了系统的约束。此外，本文为混合可再生能源，光伏和风电场提供了最佳选址。此外，还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量，该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统，可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力，并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进，以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。