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World File Search System瞳孔
绘制人类表现的边界
摘要。在 Horizon 2020 资助的未来天空安全计划中，人类表现包络线项目通过增加压力和工作量并降低情境意识，将航空公司飞行员推向实时驾驶舱模拟中表现的极限。目的是找出这些因素如何相互作用，并检测人类表现的极限，在这些极限处应采用某种形式的自动化支持以确保安全持续飞行。使用了一系列措施，从行为到生理（例如心率、眼动追踪和瞳孔扩张），以实时监测飞行员的表现。几种措施 - 例如心率、心率变异性、眼动追踪、认知演练和人机界面 (HMI) 可用性分析 - 被证明在检测性能下降以及确定信息呈现需要改变的地方以更好地支持飞行员在具有挑战性的情况下的表现方面是有用且相对可靠的。这些结果促成了未来驾驶舱人机界面原型的拟议变更，随后在最终模拟中进行了验证。这些结果还为飞行员可以穿戴“智能背心”的开发提供了参考，它可以监测与性能相关的一系列信号。
通过眼睛注视和脑电图在交互式多模式驾驶任务中进行认知工作负载评估
评估混合倡议团队中人类互动人的认知工作量是自主互动系统的关键能力，可以使适应能够改善团队绩效。然而，由于证据的分歧，仍然尚不清楚，这种传感方式可能最适合确定人类工作量。在本文中，我们报告了一项实证研究的结果，该研究旨在通过收集眼睛注视和脑脑脑（EEG）数据来回答这个问题，该数据来自人类受试者，执行交互式多模式驾驶任务。通过介绍驾驶过程中的对话，制动事件和触觉刺激（例如对话，刹车事件和触觉刺激）来产生不同级别的认知工作量。我们的结果表明，瞳孔直径比脑电图更可靠的工作量预测指标。，更重要的是，结合了提取的脑电图和学生直径功能的五种不同的机器学习模型都能仅仅显示了工作负载分类的任何改进，而不是眼神凝视，这表明眼睛凝视是一种足够的方式，可以评估人类的认知工作负载，以评估人类的互动，多模式，多任务，多任命，多任务设置。
CyberEye：用于评估和调节大脑以外认知功能的新型眼动追踪界面
摘要：全球脑项目中创新神经技术的出现加速了 BCI 的研究和临床应用，使其超越了感觉和运动功能。侵入式和非侵入式传感器都已开发出来，用于与思考、交流或记忆等认知功能进行交互。通过摄像头检测眼球运动为计算机接口提供了一种特别有吸引力的外部传感器，用于监控、评估和控制这些更高级的大脑功能，而无需从大脑获取信号。凝视位置和瞳孔扩张的特征可有效用于跟踪我们在健康心理过程中的注意力，实现意识障碍中的互动，甚至预测各种脑部疾病中的记忆表现。在这篇前瞻性文章中，我们提出了“CyberEye”一词，以涵盖眼球追踪界面在神经科学研究、临床实践和生物医学行业中的新兴认知应用。随着 CyberEye 技术的不断发展，我们预计 BCI 对大脑活动的依赖性会降低，侵入性会降低，从而更具适用性。
神经重症监护指南 2020-2021
• 瞳孔 OD/OS、大小、反应性、眼睑下垂 • 视力：斯内伦视力表（可使用针孔矫正屈光）、色觉测试 • 视野：测试所有四个象限、中央视觉、忽视 • 眼底：评估视盘/脉管/静脉搏动/视网膜 • 眼外肌运动：双眼下收/内收、单眼旋转、对齐 • CN V / 面部感觉：LT/PP/温度、V1-V3 距离、角膜反射 • CN VII / 面部力量 — 评估上下面部对称性、听觉过敏、味觉障碍、角膜脱水 • CN VIII：听力 — 高/低音调、VOR、前庭测试（过去指向、福田台阶测试 — 闭眼原地踏步、Dix-Hallpike、Frenzel 镜片 — 眼球震颤） • 腭抬高 — 啊啊、呕吐、悬雍垂位置、肌阵挛 • CN XI：胸锁乳突肌强度/体积、斜方肌强度/体积 • CN XII - 舌头：位置、体积、肌束震颤、力量（舌头贴着脸颊）运动：
简历鲁迪·德·拉特
我们的研究从基本假设开始，即要更深入地了解情感障碍的特征信息处理中断（人们如何关注、记忆和解释信息），需要整合临床、认知、行为和神经生物学研究的发现。一个基本想法是，由于行为部分受自动信息处理控制，而自动信息处理在意识控制之外产生影响，因此隐性认知过程在情感障碍的发生和维持中起着核心作用。从童年到老年，从一生的角度研究了情感障碍的脆弱性和恢复力因素，这导致开发了一个模型来解释抑郁症的易感性增加，其中压力、注意力和认知控制起着至关重要的作用。它基于理论模型，允许整合心理学和神经生物学观点，使用实验心理学范式的情感修改，以及眼动记录等行为测量。此外，这些范式与神经成像技术以及瞳孔扩张、皮肤电导、唾液皮质醇和心率变异性等生理指标相结合。为了研究因果机制，研究人员采用了允许实验性地修改信息处理偏差的方法，例如认知训练和神经刺激。这项研究的结果揭示了脆弱性和复原力背后的因果机制。
PROLITH 内部
第 1 章 简介 1 第 2 章 空中图像的形成 7 A. 光的数学描述 7 B. 基本成像理论 9 C. 像差和瞳孔滤光片 21 D. 散焦 25 E. 图像计算模式 29 第 3 章 驻波 38 A. 垂直入射，单层 39 B. 多层 40 C. 斜入射 43 D. 宽带照明 45 第 4 章 接触式和近距离印刷的衍射 48 A. 基尔霍夫衍射理论 48 B. 平面波狭缝衍射 53 C. 非均匀介质中的衍射 54 D. 确定格林函数 61 E. 接触式印刷 64 第 5 章 光刻胶曝光动力学 67 A. 吸收 67 B. 曝光动力学 72 C. 化学放大光刻胶 76 D. 测量 ABC 参数 84 第 6 章 光刻胶烘烤效果 91 A. 预烘烤 91 B. 曝光后烘烤 100 第 7 章 光刻胶显影 105 A. 动力学显影模型 106 B. 增强动力学显影模型 110 C. 表面抑制 112
回顾心理生理测量方法以评估真实驾驶中的认知状态
随着驾驶功能越来越自动化，驾驶员面临着认知脱离驾驶过程的风险。心理生理测量可能提供仅通过行为或自我报告测量无法获得的附加价值。本文选择性地回顾了可用于评估真实驾驶环境中认知状态的心理生理测量。首先，讨论了心理生理测量在交通安全背景下的重要性。接下来，最常用的基于生理的认知状态指标被视为与驾驶研究相关的潜在候选指标。这些指标包括：脑电图和事件相关电位、光学成像、心率和心率变异性、血压、皮肤电导率、肌电图、热成像和瞳孔测量。对于每一项测量，都提供了概述，然后讨论了在驾驶环境中测量它的方法。根据最近的实证驾驶和心理生理研究，讨论了每一项测量的相对优势和局限性，以突出每一项测量的独特价值。考虑了从实验室到（不太可预测的）真实驾驶环境的有效可靠量化挑战和建议。最后，我们讨论了可能更适合近乎实时评估驾驶员认知状态的措施，这些措施可以在实验室外的应用环境中使用
对共同刺激的认知处理使大脑、心脏和眼睛同步
在各种环境下，人类受试者的神经、生理和行为信号都会同步。人们提出了多种假设来解释这种人际同步，但尚不清楚这种同步是在何种条件下出现的，针对何种信号，或者是否存在共同的潜在机制。我们假设，对共享刺激的认知处理是受试者之间同步的来源，这里将其测量为受试者间相关性 (ISC)。为了验证这一点，我们向注意力集中和分心的参与者展示了信息丰富的视频，随后测量了信息回忆。观察了脑电图、凝视位置、瞳孔大小和心率的 ISC，但没有观察呼吸和头部运动。相关性强度在不同信号中共同调节，随着注意力状态而变化，并预测随后对视频中呈现的信息的回忆。大脑、心脏和眼睛之间存在强大的受试者内耦合，但呼吸或头部运动则不存在。结果表明，ISC 是有效认知处理的结果，因此只出现在那些表现出强大大脑-身体连接的信号中。虽然生理和行为波动可能是由刺激的多种特征驱动的，但与其他个体的相关性是由对刺激的注意力参与水平共同调节的。
基于流的神经网络潜在状态生成模型...
我们针对两种主要的神经变异源提出了一种联合深度神经系统识别模型：刺激驱动和刺激条件波动。为此，我们结合了 (1) 最先进的刺激驱动活动深度网络和 (2) 灵活的、基于正则化流的生成模型来捕捉刺激条件变异，包括噪声相关性。这使我们能够端到端地训练模型，而无需与许多刺激条件波动的潜在状态模型相关的复杂概率近似。我们根据来自小鼠视觉皮层多个区域的数千个神经元对自然图像的反应来训练模型。我们表明，我们的模型在预测神经群体对新刺激（包括共享的刺激条件变异性）的反应分布方面优于以前的最先进模型。此外，它成功地学习了与瞳孔扩张等行为变量相关的群体反应的已知潜在因素，以及随大脑区域或视网膜位置系统变化的其他因素。总体而言，我们的模型准确地解释了神经变异的两个关键来源，同时避免了许多现有潜在状态模型相关的若干复杂性。因此，它提供了一种有用的工具，用于揭示导致神经活动变异的不同因素之间的相互作用。
引用：Sabherwal S，McCormick I，Javed M等。估计印度北部对糖尿病性视网膜病的需求：人口的证据 -
摘要目的本研究的目的是评估印度北部一个高容量眼保健组织的糖尿病患者中糖尿病性视网膜病（DR）和视网膜筛查覆盖率的流行。设计基于人群的横断面研究，使用可避免的失明调查的快速评估，包括博士模块。在印度北部北方邦的Shroff博士慈善眼科医院集水区设置定制的农村地区。参与者使用两阶段的集群抽样（3867（94.4％）参加了5095名50岁及以上的人； 2167（52.9％）是女性。4095的3803（92.9％）的参与者评估了糖尿病。 患有已经诊断出的糖尿病的人，并且提供了随机血糖≥200mg/dl的任何人。 主要和次要结果的主要结果和次要结果分别是DR的患病率和筛查覆盖率。 结果糖尿病的患病率为7.0％（95％CI 5.9％至8.0％）。 新发现的所有糖尿病患者中有50.2％。 同意接受瞳孔检查的糖尿病患者中任何DR的患病率为22.8％（224个中的51）（95％CI 18.2％至27.3％）。 5.8％（13/224）的糖尿病患者被发现威胁性DR，只有15.4％（2/13）接受了治疗。 84.8％的先前诊断糖尿病的人从未对DR进行过测试；这在女性中明显更高（分别为90.2％和76.0％，p <0.001）。4095的3803（92.9％）的参与者评估了糖尿病。患有已经诊断出的糖尿病的人，并且提供了随机血糖≥200mg/dl的任何人。主要和次要结果的主要结果和次要结果分别是DR的患病率和筛查覆盖率。结果糖尿病的患病率为7.0％（95％CI 5.9％至8.0％）。新发现的所有糖尿病患者中有50.2％。同意接受瞳孔检查的糖尿病患者中任何DR的患病率为22.8％（224个中的51）（95％CI 18.2％至27.3％）。5.8％（13/224）的糖尿病患者被发现威胁性DR，只有15.4％（2/13）接受了治疗。 84.8％的先前诊断糖尿病的人从未对DR进行过测试；这在女性中明显更高（分别为90.2％和76.0％，p <0.001）。5.8％（13/224）的糖尿病患者被发现威胁性DR，只有15.4％（2/13）接受了治疗。84.8％的先前诊断糖尿病的人从未对DR进行过测试；这在女性中明显更高（分别为90.2％和76.0％，p <0.001）。76％的先前诊断糖尿病患者的糖尿病控制不善；对于非疗法治疗的人来说，这显着更高（p <0.01）。DR的几率与糖尿病的持续时间较高，血糖对照差（或分别为1.8和1.6），但发现这在统计学上没有显着意义。