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World File Search System红外光谱
重复经颅磁刺激对注意力缺陷多动障碍儿童前额叶皮质激活的影响：功能性近红外光谱研究
背景：注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种流行的神经发育障碍，其特征是不注意，冲动和多动症。随着神经调节技术的持续发展，重复的经颅磁刺激（RTMS）已成为ADHD的潜在非侵入性治疗。但是，缺乏对ADHD的RTM机理的研究。功能性附近红外光谱（FNIRS）是一种光学成像技术，它通过测量脑组织中血氧浓度的变化来反映脑功能。因此，这项研究利用FNIR来检查RTMS对ADHD儿童的核心症状和前额叶皮层激活的影响，这为RTMS在ADHD治疗中的临床应用提供了参考。
批判性审查傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力
本研究旨在对傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力进行批判性审查。ftir已成为药物研究和药物工业中非常重要的光谱技术，可提供对分子结构，化合物鉴定和测量药物质量的深入见解。本文献综述包括通过光谱指纹鉴定药物化合物，分子结构的表征，测量药物的质量和纯度以及需要克服的边界和挑战。我们还探讨了FTIR方法论的最新发展及其与其他分析技术的集成。结果表明，从药物开发研究到控制生产质量，FTIR已成功应用于各种药物。通过了解优势，限制和当前的突破，本综述提供了FTIR在药物化合物分析中的关键作用的全面看法。关键字：FTIR，药物化合物，红外光谱，识别，表征，
功能性近红外光谱（FNIRS）研讨会
Smith College的功能性近红外光谱（FNIRS）讲习班旨在将FNIRS作为一种神经成像技术，用于评估运动和运动研究期间皮质过程。与其他神经成像技术相比，FNIRS对运动伪像的敏感性相对较低，提供了便携式的可能性，尤其允许具有高运动范围的电机执行。fnirs构成了一种有趣的运动和运动研究及其他人的脑成像方法。
通过傅立叶变换红外光谱，MALDI-MAS光谱法和WHO
1利物浦大学感染学院临床感染系，兽医与生态科学研究所，兽医与生态科学研究所，罗纳德·罗斯大厦系统，分子与综合生物学，利物浦大学，生物科学大楼，皇冠街，利物浦，英国4 4 4 4章，诺拉·本瓦尔·本特·阿卜杜勒拉赫曼公主学院，利雅得，11671年，沙特阿拉伯，11671年，阿拉伯人，11671年，阿拉伯人5英国利物浦的利物浦热带医学学校7传染病系，Alder Hey儿童NHS基金会信托基金会，英国利物浦Eaton Road * *作者。
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
功能近红外光谱（FNIRS）对神经退行性疾病的研究的贡献：叙事评论
摘要：功能性近红外光谱（FNIRS）是一种创新的神经影像学方法，比其他常用方式具有多种优势。这项叙述性综述研究了这种方法对神经退行性疾病研究的潜在贡献。涉及患有阿尔茨海默氏病（AD）的患者，轻度认知障碍（MCI），前颞痴呆症（FTD），帕金森氏病（PD）或肌营养性侧面硬化症（ALS）和健康对照组的研究。总的来说，有MCI个体的前额叶皮层可能会涉及补偿机制以支持大脑功能下降。建议向右转移，以弥补认知能力下降过程中左前额叶能力的损失。同时，一些研究报告了MCI和早期AD中补偿机制的失败。缺乏适当的血液动力学反应可能是神经刺激的早期生物标志物。一份评估FTD的文章与AD相比显示出异质的皮质激活模式，表明FNIRS可能有助于这些条件的挑战性区别。关于PD，有证据表明认知资源（尤其是执行功能）被招募以弥补运动障碍。至于ALS，即使在没有可测量的认知障碍的情况下，FNIRS数据也支持在ALS中的运动外网络的参与。
来自时间域功能近红外光谱系统得出的脑指标的可靠性
随着人们对建立精准医疗的大脑生物标记的兴趣日益浓厚，需要能够产生有效可靠指标的非侵入性、可扩展的神经成像设备。Kernel 的第二代 Flow2 时域功能近红外光谱 (TD-fNIRS) 系统满足非侵入性和可扩展神经成像的要求，并使用经过验证的模式来测量大脑功能。在这项工作中，我们研究了从 Flow2 记录中得出的一组指标的重测信度 (TRR)。我们采用了 49 名健康参与者的重复测量设计，并在多个时间点和不同的耳机上量化了 TRR——在不同的实验条件下，包括静息状态、感觉和认知任务。结果表明，静息状态特征的可靠性很高，包括血红蛋白浓度、头部组织光衰减、低频波动幅度和功能连接。此外，被动听觉和 Go/No-Go 抑制控制任务在几天内都表现出相似的激活模式。值得注意的是，可靠性最高的区域在听觉任务期间位于听觉区域，在 Go/No-Go 任务期间位于右前额叶区域，这与先前的文献一致。这项研究强调了 Flow2 衍生指标的可靠性，支持其实现使用基于大脑的生物标记物进行神经精神和神经认知障碍的诊断、治疗选择和治疗监测的愿景的潜力。