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脑电图
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。提交的索赔医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。
通过脑电图
这项研究的目的是探索技术检测思维徘徊的潜力，尤其是在基于视频的远程学习期间，这是改善学习成果的最终好处。为了克服先前思维徘徊在生态有效性，样本平衡和数据集大小方面的挑战，本研究利用了实用的脑电图（EEG）记录硬件，并设计了一个范式，该范式包括在重点学习条件下观看短期视频讲道和未来的计划条件和未来的计划条件。参与者在每个视频结束时估计其注意状态的统计数据，我们将这种评级量表反馈与视频观看过程中的自我捕获的密钥响应相结合，以获取用于分类培训的二进制标签。使用8通道系统记录 EEG，并采用了由Riemannian几何形状处理的空间协方差特征。 结果表明，使用来自三角洲，theta，theta，alpha和beta频段的riemannian加工的协方差特征，可以检测出在接收特征（AUC）下的平均区域（a），用于0.876 for 0.876 for 306分类。 此外，我们的结果表明，训练数据的持续时间很短，可以训练分类器进行在线解码，因为当使用70％的训练集（约9分钟）时，跨讲座的平均AUC为0.689。EEG，并采用了由Riemannian几何形状处理的空间协方差特征。结果表明，使用来自三角洲，theta，theta，alpha和beta频段的riemannian加工的协方差特征，可以检测出在接收特征（AUC）下的平均区域（a），用于0.876 for 0.876 for 306分类。此外，我们的结果表明，训练数据的持续时间很短，可以训练分类器进行在线解码，因为当使用70％的训练集（约9分钟）时，跨讲座的平均AUC为0.689。该发现突出了实用脑电图硬件在以高精度徘徊的情况下实用的潜力，这在基于视频的距离学习过程中具有潜在的应用来改善学习成果。
EEG（脑电图）EEG（脑电图）
EEG显示出正常或异常脑电活动的模式。可能由于许多不同的条件而不仅仅是癫痫发作，可能会出现一些异常模式。例如，头部创伤，中风，脑肿瘤或癫痫发作后可以看到某些类型的波。这种类型的常见例子称为“放慢”，其中脑波的节奏比患者的年龄和机敏水平要慢。•某些其他模式表示癫痫发作的趋势。您的医生可能将这些波浪称为“癫痫样异常”或“癫痫波”。它们看起来像尖峰，锋利的波浪以及尖峰和波浪的放电。•如果您在大脑的特定区域（例如颞叶）在脑电图上有部分癫痫发作，尖峰和尖锐的波浪，则可以显示癫痫发作的来源。
脑电图
摘要 — 随着柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络 (KAN) 的出现，人工智能 (AI) 研究领域正在经历一场变革性的转变，它提出了一种新颖的架构范式，旨在重新定义基于多层感知器 (MLP) 的 AI 模型的结构基础。通过严格的实验和细致的评估，我们推出了 KAN-EEG 模型，这是一种专为有效癫痫发作检测而设计的模型。我们提出的网络经过测试并成功推广到三个不同的数据集，一个来自美国，一个来自欧洲，一个来自大洋洲，使用不同的前端硬件记录。所有数据集都是成人头皮脑电图 (EEG)，来自患有癫痫的患者。我们的实证结果表明，虽然两种架构在癫痫发作检测方面都表现出了出色的表现，但 KAN 模型在来自不同地理区域的数据集中表现出高水平的样本外泛化能力，凸显了其在骨干层面的固有适应性和有效性。此外，我们展示了 KAN 架构对模型尺寸缩减和浅层网络配置的适应性，通过防止样本数据集过度拟合，突出了其多功能性和效率。这项研究加深了我们对创新神经网络架构的理解，并凸显了 KAN 在医疗诊断等关键领域的开拓潜力。
脑电图
背景和目的：通过连接研究可以识别大脑连接的改变，并将这些病理与不同的神经系统疾病联系起来。然而，需要进行临床测试才能获得有关大脑状态的信息。脑电图 (EEG) 除了对患者有其他好处（非侵入性、低成本、高可重复性）之外，还能提供这些信息。图论可用于通过连接测量来表示大脑的解剖和功能连接。将 EEG 转换为图形的过程对研究人员来说可能有点繁琐，尤其是在实施不同的连接测量时。方法：开源 Python 库 EEGraph 通过图形自动执行 EEG 建模，提供其矩阵和视觉表示。它可以识别各种 EEG 输入格式，识别电极数量和大脑中每个电极的位置。此外，它允许用户从 12 种连接测量中进行选择，以从 EEG 生成图形，并具有很大的灵活性来定义特定参数以使其适应每项研究，包括 EEG 时间窗口分割和频带分离。结果：EEGraph 库是为神经科学领域的研究人员和临床专家开发的工具，可从脑电图信号提供有关大脑连接的直接信息。其文档和源代码可在 https://github.com/ufvceiec/EEGRAPH 获得。可以使用 pip install EEGRAPH 从 Python 包索引中安装它。结论：EEGraph 库的建立旨在促进基于通过图形对脑电图测试进行建模的连接研究的开展。它包括广泛的连接措施，这些措施与多种输出选项一起，使 EEGraph 成为一种易于使用且功能强大的工具，可直接应用于临床和神经科学研究领域。2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
迈向无处不在的脑电图，耳内脑电图与前额脑电图的相关性
摘要：近年来，可穿戴式脑电图 (EEG) 在临床和研究之外的广阔应用前景推动下越来越受欢迎。连续脑电图的普遍应用需要不显眼的外形，以便终端用户轻松接受。在此过程中，可穿戴式脑电图系统已从整个头皮转移到前额，最近又转移到耳朵。本研究的目的是证明新兴的耳部脑电图提供与现有的前额脑电图相似的阻抗和信号特性。在阻抗分析后，使用装有三个定制电极和一个前额电极 (Fpx) 的通用耳机从十名健康受试者获取了睁眼和闭眼阿尔法范式的脑电图数据。入耳式电极阻抗的受试者间变异性在 10 Hz 时为 20 k Ω 至 25 k Ω。信号质量相当，入耳式电极的 SNR 为 6，前额电极的 SNR 为 8。所有入耳式电极在睁眼状态下的 Alpha 衰减都很明显，并且遵循前额电极功率谱密度图的结构，入耳位置 ELE（左耳上）和 ERE（右耳上）与前额位置 Fp1 和 Fp2 之间的 Pearson 相关系数分别为 0.92。结果表明，就阻抗、信号特性和信息内容而言，入耳式 EEG 是已建立的前额 EEG 的非侵入式替代方案。