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识别静息态神经振荡功率与特质焦虑之间具有最大关联的空间模式
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口，给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在，并且对身心健康产生影响，但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法，可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而，虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构（如杏仁核和海马）与焦虑有关，但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中，我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式，这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里，我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境，并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来，我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图，这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段（4-7 Hz）空间模式，这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段，在 alpha（8-12 Hz）或 beta（13-30 Hz）频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
识别静息态神经振荡功率与特质焦虑之间具有最大关联的空间模式
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口，给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在，并且对身心健康产生影响，但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法，可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而，虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构（如杏仁核和海马）与焦虑有关，但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中，我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式，这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里，我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境，并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来，我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图，这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段（4-7 Hz）空间模式，这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段，在 alpha（8-12 Hz）或 beta（13-30 Hz）频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
脑电图地形特征可用于评估腹腔镜手术训练期间的技能水平
目的：本研究的目的是根据脑电图 (EEG) 评估专家外科医生和新手住院医师之间的大脑活动差异。第一个子目标是评估 Microstate EEGlab 工具箱和 BCIlab 工具箱，用于数据分析和对基于微状态的公共空间模式 (CSP) 分析的地形特征进行分类。然后，第二个子目标是将基于微状态的 CSP 与传统的正则化 CSP 方法进行比较。方法：经 IRB 批准后，在布法罗大学招募了 10 名专家外科医生和 13 名新手住院医师。知情同意后，受试者进行了三次腹腔镜缝合和打结试验，任务试验之间有休息时间。在任务执行期间进行了 32 通道 EEG，用于分析 8 名专家外科医生（2 名因数据质量原因退出）和 13 名新手住院医师的大脑活动空间模式。在 CSP 分析之前，微状态分析被用作预处理以提高信噪比，从而区分专家外科医生和新手住院医生的大脑活动。结果：基于微状态的 CSP 分析根据头皮上的最大空间模式向量确定了重要通道。虽然新手主要涉及额叶皮层以获得头皮上的最大空间模式向量，但专家的空间模式向量热点在额叶和顶叶皮层上。使用基于微状态的 CSP，具有 10 倍交叉验证的简单线性判别分析实现了 90% 以上的分类准确率，而传统的正则化 CSP 可以达到 80% 左右的分类准确率。结论和讨论：基于微状态的 CSP 分析可以确定一组最佳通道，以评估专家外科医生和新手住院医生之间的大脑活动差异。未来的研究可以应用基于微状态的大脑行为时间动态监测，以实现个性化的自适应 VR 训练范式。
基于意图检测的自动驾驶助手...
摘要。车辆安全性每年都在提高。最近，大脑信号被用于辅助驾驶员。试图做运动会在大脑的特定区域产生电信号。我们开发了一个基于运动意图的系统来辅助驾驶员并防止车祸。这项工作的主要目标是提高对外部危险的反应时间。运动意图由名为 Open-BCI 的便携式设备的 16 个通道记录。通过公共空间模式提取特征，这是基于运动图像的脑机接口 (BCI) 系统中众所周知的方法。通过使用增强型公共空间模式 (CSP)（称为强不相关变换复杂公共空间模式 (SUTCCSP)），提取预处理数据的特征。考虑到脑电图 (EEG) 的非线性特性，使用带有核技巧分类器的支持向量机 (SVM) 将特征分为 3 类：左、右和刹车。由于使用开发的 SVM，可以提前 500 毫秒预测命令，系统准确率平均为 94.6%。
使用3D多孔结构的超级电容器的开发
具有空间变化的极化模式的近端光束是结构化光领域的许多最新发展[1-4]。这种结构化的梁可以复杂，许多空间模式都促成了复杂的极化模式[5-7]。最简单的是，它们可能是由具有正交极化的两种不同的空间模式形成的。基本示例是具有径向或方位角极化的光束[8-10]。前者是在传播方向上实现紧密的聚焦和增强的田间强度[11,12]。我们在2020年表明，最简单的vecter梁可以表现出偏振模式，该模式很容易用天空结构鉴定[13]。此类模式的特征是
几种模式光纤中的纠缠光子对
*电子邮件：vasilyev@uta.edu摘要：我们描述了一种新颖的方案，用于在几种模式纤维中生成轨道 - 摩肌 - 输入光子。我们通过两个模式经典信号输入来实验验证基础模式间参数过程，观察到生成的惰轮的高模式纯度。OCIS代码：（190.4380）非线性光学元件，四波混合； （190.4420）非线性光学元件，横向效应； （060.4370）非线性光学元件，纤维； （270.5585）量子信息和处理。使用空间模式（例如，多模纤维和波导的模式）对于增加经典和量子通信的能力很重要。在量子情况下，以多个自由度（例如，在极化，频率，时间键和空间模式）中纠缠，可以实现依赖于高维希尔伯特空间中编码的量子信息的新的通信和网络协议。虽然已经以与光纤低损坏的运输相兼容的整合形式实施了两极分化，频率和时间纠缠，但空间纠缠仍然依赖于基于散装的基于基于晶体的设置，例如，空间或轨道 - 或轨道 - 或轨道 - 角度 - 角色 - （OAM）纠缠式的光子和晶体的晶体序列，并具有晶体式的晶体序列。几个模式纤维（FMF）[2]和涡流纤维[3]。fmf本身一直在基于模式间混合（IM-FWM）的非线性平台作为非线性平台，这是由于FMF的模式和分散工程的广泛选择，以及与低损失变速箱链路中使用的FMF的出色模式匹配。相关的光子对最近是由IM-FWM [4，5]在FMF中产生的，但尚未尝试过空间模式纠缠的尝试。我们最近使用两个IM-FWM过程的组合在FMF中直接在LP 01和LP 11模式中生成空间模式的光子对的新方案[6]。使用经典种子信号，我们实验证明了这两个过程的信号式模式选择性。在本文中，我们展示了如何使用该方案的修改来生成轨道 - 角摩肌键入光子对。
全纤维动态可重新配置轨道角动量模式排序
摘要：在许多应用中广泛探索了轨道角动量（OAM）光的空间自由度，包括电信，量子信息和基于光的微型消除。能够分离和区分不同横向空间模式的能力称为模式排序或模式消除，并且在此类应用程序中恢复编码的信息至关重要。理想的D模式分散器应该能够忠实地区分不同的D空间模式，具有最小的损失，并具有D输出和快速响应时间。所有以前的模式分子都依赖于散装的光学元素，例如空间光调节器，如果要与光纤系统集成在一起，它们将无法快速调整，并且会造成其他损失。在这里，我们提出并在实验上证明了我们的最佳知识，这是使用超快动态可重构性的第一种全纤维模式分类的全纤维方法。我们的方案首先分解了OAM模式内纤维线性偏振（LP）模式，然后经过对照法规的重组以确定拓扑电荷，从而正确对OAM模式进行了分类。此外，我们的设置也可用于执行OAM模式的超快路由。这些结果显示了一种新颖的光纤形式的光空间模式排序，可以很容易地用于经典和量子信息处理中的许多新应用。关键字：轨道角动量，光子灯笼，光纤，空间除法■简介
法国奥克西塔尼大区 Hyalomma marginatum 传播病原体的空间模式，重点关注 Rickettsia aeschlimannii 的有趣动态
摘要 Hyalomma marginatum 是一种最近在法国南部大陆定居的入侵性蜱种。这种蜱已知会携带多种人类和动物病原体。虽然有关这些病原体动态的信息对于评估疾病风险和制定有效的监测策略至关重要，但目前关于这些病原体空间动态的数据很少。我们在奥克西塔尼地区的 27 个地点收集了蜱虫，以表征 H. marginatum 传播病原体的空间模式。已检测到几种病原体：马泰勒虫 (9.2%)、东方泰勒虫 (0.2%)、嗜吞噬细胞无形体 (1.6%)、边缘无形体 (0.8%) 和立克次体 (87.3%)。有趣的是，我们发现病原体 R. aeschlimannii 在两个地理上孤立的区域之间呈现空间聚集分布，埃罗省/加尔省的感染率和细菌载量（平均感染率为 78.6%）明显低于奥德省/东比利牛斯省（平均感染率为 92.3%）。在较小范围内，R. aeschlimannii 的感染率因地点而异，从 29% 到 100% 不等。总体而言，如此高的感染率（平均 87.3%）和 R. aeschlimannii 的有效母系传播可能表明它在 H. marginatum 蜱中发挥了蜱共生作用。因此，需要进一步研究来了解 R. aeschlimannii 在 H. marginatum 蜱中的地位和作用。
用于可解释且高效的黎曼分类的切空间空间滤波器
摘要 — 目标：基于黎曼几何的方法已被证明是脑机接口 (BCI) 解码的良好模型。然而，这些方法受到维数灾难的影响，无法部署在高密度在线 BCI 系统中。此外，黎曼方法缺乏可解释性，导致人工制品决定分类性能，这在人工制品控制至关重要的领域（例如患者群体中的神经反馈和 BCI）是有问题的。方法：我们严格证明了切线空间上的任何线性函数与相应的派生空间滤波器之间的精确等价性。在此基础上，我们进一步提出了一组无需密集优化步骤的黎曼方法降维解决方案。使用开放式 BCI 分析框架，针对经典的常见空间模式和切线空间分类验证了所提出的流程，该框架总共包含 7 多个数据集和 200 个主题。最后，通过可视化相应的空间模式验证了我们框架的稳健性。主要结果：与经典的切线空间分类相比，所提出的空间滤波方法具有竞争力，有时甚至略好的性能，同时在测试阶段将时间成本降低了 97%。重要的是，无论通道数量多少，所提出的空间滤波方法的性能都只使用四到六个滤波器组件，这也通过可视化的空间模式进行了交叉验证。这些结果揭示了每个记录会话中存在潜在神经元来源的可能性。意义：我们的工作促进了对基于黎曼几何的 BCI 分类的理论理解，并允许更有效的分类以及从基于黎曼方法构建的分类器中去除伪影源。