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使用脑器官技术研究母体阿片类药物使用障碍和产前阿片类药物的神经生物学
在过去的二十年中，孕妇的阿片类药物使用障碍（OUD）已成为全球主要的公共卫生问题。OUD仍将其视为使用阿片类药物的有问题模式。由于这种疾病的复发性质，怀孕的母亲长期暴露于外源性阿片类药物，导致神经和神经精神上的不良后果。附带胎儿暴露于阿片类药物还会导致严重的神经发育和神经认知后遗症。目前，关于OUD和产前阿片类药物暴露（POE）的神经生物学后果（POE）的许多已知性来自人类动物模型，产后或后死后研究的临床前研究。然而，大脑发育中的物种特异性差异，受试者/健康/背景的变化以及样本收集或存储的差异使这些探索产生的发现的解释变得复杂。人类胎儿脑组织的道德或后勤上的难以及性也限制了对产前药物作用的直接检查。为了避免这些混杂因素，最近的组已开始采用诱导的多能干细胞（IPSC）衍生的脑器官技术，该技术可访问细胞和分子脑发育，结构和体外功能的关键方面。在这篇综述中，我们努力封装脑器官培养的进步，这使科学家能够对Oud和Poe的神经基础和效果进行建模和剖析。我们不仅希望强调脑器官在研究这些情况下的效用，还希望强调进一步的技术和概念进步的机会。尽管将脑器官应用于这一关键研究领域仍处于其新生阶段，但通过这种模式了解Oud和Poe的神经生物学将为改善孕产妇和胎儿结果提供关键见解。
一个可解释的框架，可以从临床试验中识别有关治疗效果的响应式亚组：应用脑出血治疗
随机临床试验（RCT）遭受高失败率，这可能是由对治疗的异质反应引起的。尽管开发了许多模型以估计异质治疗效应（HTE），但仍缺乏可解释的甲基化剂来识别响应式亚组。这项工作旨在开发一个框架来基于优先级可解释性的治疗效果来识别亚组。所提出的框架利用了一个集合隆福树方法来生成描述性决策规则，该规则将样本分开，给出了对治疗的估计响应。随后，我们选择了这些决策规则的互补集，并使用稀疏线性模型对其进行排名。为了解决试验有限的样本量问题，我们通过从外部研究中借用控制患者并产生合成数据提出了数据增强策略。我们将提出的框架应用于失败的随机临床试验，以调查脑内出血治疗计划。Qini分数表明，提出的数据增强策略计划可以通过选择互补的描述性规则而不损害估计质量来提高模型的性能，并且框架可以提高模型的性能。我们的模型得出了临床上有意义的亚组。，我们发现那些患有舒张压70 mm Hg的患者，收缩压<215 mm HG受益于强化血压降压疗法更受益。提出的可解释的HTE分析框架为从具有中性治疗效果的RCT中提取有意义的见解提供了有希望的潜力。通过识别响应式亚组，我们的框架可以更有效地为患者制定个性化治疗策略。
使用脑电图神经反馈系统的焦虑控制应用
引言：本研究旨在调查 16 名 17-21 岁青少年运动员样本中脑电图 (EEG) 波段振荡与焦虑水平之间的相关性。该研究利用移动 EEG 系统收集 EEG 波段振荡数据。目的：本研究旨在调查放松过程中的脑电波振荡，特别是使用最先进的无线 EEG 耳机系统比较睁眼和闭眼状态脑电图 (EEG) 之间的对比。方法：该系统结合了由 NeuroSky 独家开发的干式、非相互作用的 EEG 传感器电极。此外，添加 ThinkGear 模块和 MindCap XL 头骨有助于记录 EEG。本研究的目的是调查睁眼和闭眼状态对前额叶皮质 α 波段活动的影响结果显示这两种状态之间存在统计学上的显着差异 (p≤0.006)。本研究考察了前额皮质的 alpha 波段与焦虑水平之间的关系。具体来说，我们考察了闭眼条件下这些变量之间的关系。结果：我们的分析揭示了统计学上显著的相关性，其中 alpha 波段显示负斜率（p≤0.029）。本研究比较了单通道无线设备获得的数据与传统实验室获得的数据。本研究结果显示，两种设备获得的结果惊人地相似。本研究的目的是调查年轻运动员前额皮质的脑电图 (EEG) alpha 波段振荡与眼位和焦虑水平之间的相关性的具体特征。结论：本研究旨在阐明这种振动与个体内部认知和情感状态之间的可能关系。
使用脑电图进行心理工作负荷估计...
E n i = [ e 1 i , e 2 i , ..., e C i ] ∈ R C 是时间戳 i 处的 EEG 信号，其中 i ∈ 1 , 2 , ..., W 。为了进行分析，我们将 EEG 转换为
利用脑机接口康复系统进行上肢训练和下肢训练
脑机接口 (BCI) 利用用户的大脑活动来控制外部设备，而无需实际运动（Wolpaw 等人，2002 年；Belkacem 等人，2020 年）。这种大脑活动可以使用脑电图 (EEG)、皮层电图、立体脑电图、功能性近红外光谱 (fNIRS) 或功能性磁共振成像 (fMRI) 记录，其中 EEG 使用最多（Orban 等人，2022 年；Islam 和 Rastegarnia，2023 年）。最近，使用 EEG 的 BCI 已成为中风后 UE 运动康复的有前途的技术（Mane 等人，2022 年）。在这种情况下，BCI 在用户和外部设备之间建立了一个闭环系统。通过响应与运动相关的神经活动提供有意义的实时反馈来促进 BCI 和用户之间的这种交互。用户自己执行运动执行、运动尝试或运动想象 (MI)，其中 MI 是运动的心理排练。重要的是，所有三种策略都伴随着事件相关的去同步 (ERD) 和同步 (ERS)，这反映了振荡功率的降低和增加 (Pfurtscheller 和 Lopes da Silva，1999 年；Pfurtscheller 等人，2006 年；Miller 等人，2010 年)。可以使用不同的外部设备（例如，机器人、手臂矫形器、视觉反馈、功能性电刺激 (FES)）向用户提供反馈，其中提供本体感受反馈的设备可能比仅提供视觉反馈更有效 (Ono 等人，2014 年；Bai 等人，2020 年)。具体而言，触发 FES 的 BCI（BCI-FES）被认为是最有效的 (Bai 等人，2020 年)。荟萃分析表明，用于 UE 运动康复的 BCI 可以改善 UE 运动功能（Bai 等人，2020 年；Kruse 等人，2020 年）。然而，人们对下肢 (LE) 运动康复的了解较少。最近基于运动相关皮质电位（Mrachacz-Kersting 等人，2016 年）、BCI-FES（Chung 等人，2020 年；Sebastián-Romagosa 等人，2023 年）和功能性近红外光谱介导的神经反馈（Mihara 等人，2021 年）的 BCI 研究显示步态表现有所改善。Sebastián-Romagosa 等人（2023 年）显示在 25 个疗程中步行速度提高了 0.19 米/秒。然而，迄今为止尚未研究多种 BCI 治疗对中风患者功能状态的影响。
使用脑电图、自主神经活动的一项初步研究
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在完全沉浸式 VR 中同步使用脑电图和眼动追踪的方法
本研究探索了多模态生理数据流的同步，特别是脑电图 (EEG) 与具有眼动追踪功能的虚拟现实 (VR) 耳机的集成。通过在完全沉浸式 VR 环境中实现基于混合稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器，展示了同步数据流的潜在用例。硬件延迟分析显示 EEG 和眼动追踪数据流之间的平均偏移为 36 毫秒，平均抖动为 5.76 毫秒。该研究进一步介绍了 VR 中脑机接口 (BCI) 拼写器的概念验证，展示了其在现实世界中的应用潜力。研究结果强调了将商业 EEG 和 VR 技术结合起来进行神经科学研究的可行性，并为在生态有效的 VR 环境中研究大脑活动开辟了新途径。未来的研究可以集中在改进同步方法和探索各种情况下的应用，例如学习和社交互动。
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使用脑电信号和卷积神经网络自动分类睡眠阶段
睡眠阶段分类是研究人类生活质量的新课题之一，因为它在养成健康的生活方式方面起着至关重要的作用。睡眠异常变化或缺乏正常睡眠可能导致不同的疾病，如心脏相关疾病、糖尿病和肥胖症。一般来说，睡眠分期分析可以使用脑电图 (EEG) 信号进行。本研究提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的睡眠阶段分类方法，使用六个通道采集的 EEG 信号将其转换为时频分析图像。所提出的方法包括三个主要步骤：(i) 将 EEG 信号分割成 30 秒长的时期，(ii) 使用时频分析将时期转换为 2D 表示，以及 (iii) 将 2D 时频分析输入到 2D CNN。结果表明，所提出的方法是稳健的，对通道 C4-A1 实现了 99.39% 的非常高的准确率。所有其他通道的准确率均超过 98.5%，这表明任何通道都可用于高精度的睡眠阶段分类。所提出的方法在总体准确率或单通道准确率方面优于文献中的方法。它有望为医生，尤其是神经科医生带来巨大益处；为他们提供一种新的强大工具来支持睡眠相关疾病的临床诊断。
建筑工地危害识别和工人不良反应使用脑电图监测：评论
摘要：建筑过程是一个动态的，工作条件的复杂性和高水平的不确定性使建筑行业成为换于采矿和农业的第三危险行业。，由于建筑业对一个国家的发展至关重要，因此在建筑期间的安全至关重要。已经进行了大量的研究，研究和实践，以降低潜在的风险并提高施工过程中的工人效率。近年来，随着认知神经科学的快速发展和医疗技术的整合，各种可穿戴的监测设备已被广泛用于建筑构建领域，以实时监测工人的身心状况。其中，脑电图（脑电图）在建筑物建设过程中的应用使研究人员可以在执行建筑任务的同时深入了解建筑工人的身心状态。本文介绍了脑电图技术和便携式脑电图监测设备，并总结了其在近年来建设过程中监测工人的不良反应（情感，疲劳，心理负担和警惕性）和建筑危害识别的应用，这在建筑和建筑工程现场安全管理领域提供了未来的EEG研究。