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什么是神经反馈？
什么是神经反馈？神经反馈通常被称为 EEG 生物反馈或脑电波训练，是一种生物反馈，通过这种训练，人们可以改善大脑功能。大量研究表明，神经反馈对 ADHD 和癫痫等特定疾病有效，科学研究也表明，神经反馈对自闭症谱系障碍、焦虑、抑郁、失眠、慢性疼痛、成瘾和创伤性脑损伤有希望。神经反馈 (NFB) 的基础是基础和应用神经科学，以及循证临床实践。与其他形式的生物反馈一样，神经反馈使用传感器来检测身体的物理变化。因此，神经反馈涉及在头皮上放置小型传感器，以观察人的脑电波活动的变化。精确检测脑电波活动可以让计算机立即对其进行分析，然后根据大脑的表现呈现声音和视频信息。通过这种反馈，个人可以学会调节或控制自己的大脑状态。这很有帮助，因为大脑的状态对人的思维、行为和感觉（无论是情绪上还是身体上）有很大的影响。神经反馈将临床专业知识与最佳研究相结合，以解决与大脑活动相关的行为、认知和主观功能，因此符合美国心理学会的循证干预定义。神经反馈是非侵入性的，不需要手术或药物，既不痛苦也不尴尬，而且效果持久。哪些疾病可以通过神经反馈有效治疗？研究表明，神经反馈是 ADHD 和癫痫的有效干预措施。例如，对 15 项涉及 1,194 名患有 ADHD 的儿童的精心设计的研究的评估得出结论，神经反馈可有效减轻注意力不集中、冲动和多动症的症状。具体而言，研究表明神经反馈：
神经科学研究
根据美国国立卫生研究院 (NIH) 少数民族健康与健康差异研究所 (NIMHD) 的说法，美国面临的最大挑战之一是减少其种族和少数民族、农村、低收入和其他服务不足人群在健康状况方面的巨大差距。2022 年 4 月，FDA 发布了《多元化计划，以提高临床试验中代表性不足的种族和族裔人群的参与者招募率》行业指南，为开发医疗产品的申办方提供建议，指导如何制定种族和族裔多元化计划 (以下简称“计划”)，以在美国代表性不足的种族和族裔人群中招募具有代表性的参与者，例如黑人或非裔美国人、西班牙裔/拉丁裔、土著和美洲原住民、亚裔、夏威夷原住民和其他太平洋岛民以及其他有色人种。这些人群中的个体在生物医学研究中的代表性往往不足，尽管相对于他们在总人群中的比例，他们在某些疾病上的患病负担不成比例。在临床试验和支持监管提交的研究中充分代表这些人群有助于确保开发计划中生成的数据反映出如果获得批准将使用该医疗产品的人群的种族和族裔多样性，并可能识别出可能与这些人群相关或在这些人中更频繁发生的对安全性或有效性结果的影响。” 根据 2020 年美国人口普查局的数据，亚裔是继西班牙裔之后增长速度第二快的少数族裔，然而，它却是美国临床试验中代表性最不足的群体之一。我们相信，夏威夷可以在减少少数族裔参与临床试验或研究方面的差距方面发挥重要作用，尤其是对于美国国立卫生研究院国家少数族裔健康与健康差距研究所 (NIMHD) 定义的少数族裔
神经可塑性是
patríciasperandio duriguetto 5摘要：神经可塑性是脑血管事故后功能恢复的关键现象，使大脑能够重组并形成新的突触连接。这项综合综述研究了有关促进神经可塑性的治疗干预措施的科学证据，并评估了其在VC后康复中的有效性。诸如强化康复疗法，神经调节技术和药理学干预措施之类的方法，强调了它们对改善患者功能恢复的影响。结果表明，尽管响应疗法的个人变异性，但个性化和多模式策略具有更大的优化恢复潜力。鉴定预测性生物标志物以及先进的神经成像和神经调节技术的整合对于开发更有效的干预措施是基础。未来的观点表明，跨学科的合作对于推进神经可塑性发现的临床应用至关重要，可显着改善健康结果和VC后患者的生活质量。
神经科学
吸引我的神经外科是它的挑战性。漫长的工作时间，复杂的案件和做别人甚至无法想象的事情。作为爱荷华大学医院和诊所（UIHC）的居民，我对头骨基地的兴趣增长。这导致我在居住的第七年在UIHC获得了6个月的横向颅底研究金。为了获得多样化的经验，我去了英国伦敦，在国王学院医院（King's College Hospital）在欧洲最大的颅骨基础计划之一的国王学院医院（King's College Hospital）进行了6个月的奖学金。最终，我在匹兹堡大学医学中心的世界领先的骷髅基础计划上完成了一个高级内窥镜内多骨头骨基础的研究生奖学金。使用内窥镜的使用可能是神经外科手术中最大的进步之一，使用显微镜和血管内技术。
使用神经
我们提出了一种机器学习方法，以模拟与任务依赖性fMRI数据的大脑效果的长期样本外动力学。我们的方法是三阶段。首先，我们利用扩散图（DMS）来发现一组变量，该变量参数化了低维歧管，而新兴的高维fMRI时间序列序列进化。然后，我们通过两种技术在嵌入式歧管上构造了还原阶模式（ROMS）：前馈神经网络（FNNS）和Koopman操作员。最后，为了预测环境fMRI空间中脑敏感性的样本外长期动力学，我们在使用FNNS和Koopman模式本身时解决了与几何谐波（GH）偶联DMS的前图。在我们的插图中，我们使用了Visuo-Motor任务期间使用带有记录的基准fMRI数据集评估了两种提出的方案的性能。结果表明，高维fMRI时间序列的几个（对于特定任务，五个）非线性坐标为建模和样本外预测的良好基础提供了良好的基础。此外，我们表明所提出的方法的表现优于天真随机步行模型的一步前进的预测，与我们的方案相反，该模型依赖于上一个时间步骤中信号的知识。重要的是，我们表明，提出的Koopman操作员方法为了任何实际目的提供了与FNN-GH方法相同的结果，从而绕开了训练非线性地图并使用GH来超越环境fMRI空间中的预测的需求；可以改为使用L 2综合函数的DMS函数空间的低频截断，以预测fMRI空间中的整个坐标函数列表并解决前图像问题。
