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超声系统，用于精确的人类深脑电路的神经调节
经颅超声刺激（TUS）已成为一种无创神经调节的有前途的技术，但是当前系统缺乏有效靶向深脑结构的精确性。在这里，我们引入了一个先进的TUS系统，该系统在深脑神经调节中实现了前所未有的精度。该系统具有256个元素，头盔形的换能器阵列在555 kHz下运行，并与立体定位系统，个性化的治疗计划以及使用功能性MRI进行实时监控。在一系列实验中，我们证明了系统在视觉皮层中选择性调节侧向元素核（LGN）及其功能连接区域的活性的能力。参与者在同时进行的TU和视觉刺激期间表现出显着增加的视觉皮层活性，并且在各个个体之间具有很高的可重复性。此外，theta-burst Tus方案诱导了鲁棒的神经调节作用，刺激后至少40分钟观察到视觉皮层活性降低。通过对照实验证实，这些神经调节作用是针对靶向LGN的特异性的。我们的发现突出了这种先进的TUS系统对以高精度和特异性调节深脑回路的潜力，为研究脑功能和开发针对神经系统和精神疾病的靶向疗法提供了新的途径。前所未有的空间分辨率和延长的神经调节作用证明了该技术在研究和临床应用中的变革潜力，为非侵入性深层大脑神经调节的新时代铺平了道路。
人格因素塑造了大脑对情绪刺激的反应：脑电图研究
脑电图（EEG）是一种用于记录脑活动的非侵入性电生理方法，使研究人员能够研究脑功能（8）。情感研究领域中的一种研究涉及通过定量分析EEG诱导情绪并记录大脑活动的变化（9）。研究人格，情绪和脑电图之间的关系的研究主要关注这三个因素中的两个（10-12），并且对人格在情绪诱导过程中的作用在大脑活动中的作用有限。使用召回或想象力（13），声音（14、15），图片（16、17）或视频剪辑（VC）（18、19）的一些研究，用于引起情绪反应的方法有所不同，这些研究被认为是对日常生活情况的自然和反思。此外，一些研究使用了少量样本量（20，21），仅包括均质参与者组（22），并且常常未能考虑性别差异（20）。这些方法上的差异导致整个研究的结果不一致（23，24）。
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
重新利用脑电图监测用于建立脑老化生物标志物的一般麻醉：探索性研究
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
氯胺酮辅助心理治疗普遍焦虑症：一份全面的病例报告，使用磁脑电图进行整合的神经生理成像
此详细案例报告探讨了氯胺酮辅助心理治疗（KAP）在30年代后期的男性患者治疗焦虑症（GAD）（GAD）和抑郁症状中的应用。N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂氯胺酮由于其快速且稳健的抗抑郁作用而在情绪和焦虑症的治疗中取得了显着突破。临床前研究表明，氯胺酮促进了大脑的生物学改变，包括增强神经可塑性。然而，迄今为止，还没有使用磁脑摄影（MEG）（一种强大的功能性神经影像学方式）检查了KAP的纵向效应。静止状态MEG（RSMEG）扫描允许探索与KAP相关的情绪和焦虑症状变化的神经相关性，包括参与认知和情绪调节的大脑网络之间的功能连通性。在本案例研究中，一个中等重度GAD的成年男性参与者在基线时进行了两次RSMEG扫描和认知测试，在6个标准氯胺酮给药和2个整合会议中的6次会议中有4个，其中一部分是一项协议的一部分，该协议总共包括6次KAP会话和四次集成。我们在5个功能网络中测量了功能连接性 - 默认模式，注意力，中央执行，运动和视觉以及神经振荡活动。我们看到5个网络中的4个中的功能连接增加。这与皮质β活性的显着增加相吻合，抑制作用的标志，theta振荡的降低，GAD7和PHQ9分数的降低以及提高了注意力。总而言之，这些发现强调了RSMEG检测KAP诱导的大脑网络变化的能力，提供了一种有希望的工具，用于识别临床相关的神经相关性，可以通过电生理学变化来预测和监测治疗结果。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响
1，2，3最后一年的学生，4 4 4位CMR工程技术学院教授，海得拉巴摘要：目前通常用于使用手动处理设备切割草的技术。该项目旨在使用蓝牙模块功能来制造由Android应用控制的草切割机系统，该功能通过使用太阳能在电动机的帮助下运行。在前几天，草切割机由燃料和电能运营，这些燃料和电能是昂贵的，需要高维护。太阳能电池板用于给电池充电，因此无需向外部充电。与其他能源相比，基于太阳能的能源更易于使用，更有利，并且易于使用。通过使用太阳能电池板，我们可以利用阳光免费发电。捕获的太阳能用于为电池充电以进行草切割操作。机器的移动由自动模式或手动模式完全控制。蓝牙控制器通过Android应用程序运行该机器的运动和方向。整个系统的控制设备是微控制器。蓝牙模块和直流电动机连接到微控制器。通过蓝牙模块从Android电话应用程序接收到的数据被作为输入到控制器的输入，并且控制器在太阳能切割器的直流电动机上作用。在完成任务时，控制器加载了使用嵌入式“ C”语言编写的程序。关键字：Arduino，太阳能电池板，电池，DC电机，蓝牙模块，电机驱动器，继电器。
静止状态脑电图脑活动在新生儿可以预测年龄，并且表明神经发育结果
目的：脑电图（EEG）可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异，称为脑年龄差距，可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途，用于估计新生儿的脑年龄间隙，因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法：我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展（BSID）结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后，我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果：在两个测试数据集中，仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟，模型生成准确的年龄预测：平均绝对误差= 1.03周（p值= 0.0001）和0.98周（pValue = 0.0001）。在一个测试数据集中，在9个月的随访BSID结局中，严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异：平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周（p-value = 0.04）。结论：这些发现表明，深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性，并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显：新生儿大脑年龄间隙的幅度，仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算，可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习
Ferchichi Causa，Shipberry，DavidGuérin，Rampa，Bourguiga，Camal Lim。根据反应器基于无线电束文学过程，根据反应器掺杂。电子有机物，2021，97，pp.106266。10.1016/j.orgel。