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脑部影响技术，个人身份和真实性
个人身份通常被认为是道德的重要方面。我是谁与我的价值观和目的直接相关。个人身份的概念 - 我们每个人都是一个独特存在的观念，与其他人不同，并且其存在随着时间的流逝而扩展 - 对于理解我们的道德世界至关重要。只有当我能够识别与我互动的人（尤其是我的家人，我的同事，我的邻居）时，我才能在道德上运作（Rubinelli，2020年）。正如泰勒（Taylor）所解释的那样，个人身份使我们能够以与我们的身体能力使我们能够在物理世界中定位自己的方式将自己定向（1989，48）。正如Schechtman所解释的那样，个人身份“是评估责任，义务和某些权利的最低条件。我们有前途，签约和评估赞美或责备的做法取决于这一概念”（Schechtman，2009，68）。个人身份的功能也将其与个性区分开。在示例中可以清楚地看到差异。如果我签了一个人来画我的房子，而在绘画时，画家的妻子离开了他并感到沮丧，那么这个个性的变化并不会改变我仍然必须付钱的事实。他不是另一个人；他的个人身份没有改变。（参见Baylis，2011，517）。一个问题我们将在此过程中必须回答：因为有时从深脑刺激（DBS）衍生出来的人格会受到急剧性的影响吗？
人工智能治疗脑部疾病：系统评价
简介：人工智能 (AI) 是计算机科学的一个主要分支，它被广泛用于分析复杂的医疗数据并提取数据集中的有意义的关系，用于多种临床目的。特别是在脑护理领域，一些创新方法取得了显著的成果，并在诊断、规划和结果预测方面开辟了新的视角。在本文中，我们概述了脑护理领域使用的不同人工智能技术，并回顾了重要的临床应用。方法：在 Pubmed、Scopus 和 Web of Science 等主要数据库中进行系统而仔细的文献检索，使用“人工智能”和“大脑”作为主要关键词。通过交叉引用关键文章整合了进一步的参考文献。结果：在 2696 项研究中，确定了 155 项实际上将 AI 算法用于不同目的（诊断、外科治疗、术中辅助和术后评估）。人工神经网络 (ANN) 已成为最广泛使用的分析工具中的重要一员。经典机器学习 (ML) 方法（例如支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF)）仍被广泛使用。特定任务算法旨在解决特定问题。脑图像是最常用的数据类型之一。结论：人工智能有可能提高临床医生在神经科学应用中的决策能力。然而，为了更好地将人工智能应用于大脑，仍需要解决一些主要问题。为此，收集全面的数据和构建可解释的人工智能算法都很重要。
通过头脑风暴检测脑部疾病
Rishabh Srivastava 1、Siddhant Singh 2、Ujjawal Yadav 3 印度 Galgotias 工程技术学院计算机科学与工程系 摘要：脑部疾病是全球面临的重大且日益严重的健康挑战，涵盖从阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病到各种神经精神疾病等一系列疾病。及时准确地发现脑部疾病对于及时干预、制定适当的治疗方法和改善患者的整体生活质量至关重要。本研究论文探讨了一种创新的跨学科方法，通过整合头脑风暴技术和先进的机器学习算法来增强脑部疾病检测过程。该研究深入探讨了头脑风暴技术在脑部疾病检测中的适应性和有效性，利用了临床记录、遗传信息和患者病史等各种数据源。该研究介绍了各种头脑风暴技术，用于分析、识别和得出可用于检测脑部疾病的最佳方法。关键词：头脑风暴、帕金森、 SWOT、思维导图、星爆。
脑部障碍物 - 带有双极的目标 -
1 FIDMAG医院姐妹2个上瘾的行为， 3西班牙巴塞罗那Cibersam； 4贝尼托·梅尼·卡斯姆（Benito Menni Casm），西班牙巴塞罗那； 5个私人基金会医院，西班牙女性的女性庇护所； 6西班牙巴塞罗那大学；西班牙巴塞罗那圣拉斐尔的7医院； 8医院圣心，西班牙马托雷尔； 9巴塞罗那大学，生物医学研究所，August Pi和Sunyer 10图像的诊断单位，研究基础，西班牙巴塞罗那的圣约翰医院；小组，生物医学研究所August Pi和Sunyer 12史诗）瑞典，瑞典
侵入性脑部计算机界面
使用脑电图（EEG）（EEG）的大脑计算机接口（BCI）为用户提供了一种非侵入性方法，即可与外部设备进行交互而无需肌肉激活。虽然非侵入性BCI有可能提高健康和运动障碍者的生活质量，但由于性能不一致和自由度低，目前它们的应用有限。在这项研究中，我们使用基于深度学习的解码器进行在线连续追踪（CP），这是一项复杂的BCI任务，要求用户在二维空间中跟踪对象。我们开发了一个标签系统，用于使用CP数据进行监督学习，基于两个架构的基于DL训练的解码器，包括对PointNet架构的新提出的改编，并评估了几个在线会话的性能。我们在总共28名人类参与者中严格评估了基于DL的解码器，发现基于DL的模型在整个会话中都改善了，随着越来越多的培训数据获得，并且在上一堂课之前大大优于传统的BCI解码器。我们还进行了其他实验，以测试通过培训模型对来自其他受试者的数据和中期培训的转移学习的实施，以减少会议间的可变性。这些实验的结果表明，预训练并不能显着提高性能，但是更新模型中期可能会带来一些好处。总体而言，这些发现支持使用基于DL的解码器来改善CP等复杂任务中的BCI绩效，从而可以扩大BCI设备的潜在应用，并有助于提高健康和运动障碍者的生活质量。
用于分析 CT 脑部扫描的人工智能
对于疑似中风入院的患者，NICE 关于 16 岁以上人群中风和短暂性脑缺血发作的指南：诊断和初步治疗建议立即使用经过验证的筛查工具 FAST 来评估突然出现神经系统症状的患者。入院时，使用经过验证的工具 ROSIER 来诊断中风或短暂性脑缺血发作。当怀疑短暂性脑缺血发作时，患者将服用 300 毫克阿司匹林并转诊给专科医生进行评估。不建议进行脑成像。疑似急性中风入院的患者应转诊至专科中风科。建议尽快在 24 小时内进行 NCCT。高风险人群应立即接受扫描。当怀疑急性缺血性中风且症状出现时间超过 6 小时前时，应进行 CTA 或 CTP。中风
胎儿脑部 MRI 的回顾性运动估计
自 20 世纪 80 年代以来，磁共振成像 (MRI) 就已用于研究发育中的胎儿大脑。然而，运动 (母亲和胎儿的) 一直是一个真正的挑战，限制了所获取图像的探索能力。在产前成像中，大脑的完整图像实际上是一堆 2D 切片。这些采集通常沿空间的三个轴进行，以便为放射科医生提供大脑的 3D“视觉”。切片的采集时间通常足够短 (少于 1 秒) 以“冻结”运动。因此，受试者的运动主要会引起几何失真伪影，即 2D 切片的堆叠不能直接反映大脑的 3D 几何形状。因此，有必要回顾性地估计运动以重建胎儿大脑的 3D 图像 [1]。胎儿数据重建的主要方法称为“切片到体积配准”的 SVR，该方法基于两个步骤：估计相对运动，然后融合数据 [2–4]。在产前成像的情况下，配准问题属于 2D-3D 类型，即我们必须估计切片和参考体积之间的运动。此参考体积也是我们想要重建的图像，因此是未知的。从对参考体积的首次估计，通过最小化当前切片和参考体积之间的对齐标准来估计每个切片的对齐。然后根据为每个切片估计的变换集重新计算后者。重建体积的质量在很大程度上取决于切片配准的质量。该过程以迭代方式重复，直到算法收敛。为了使这些方法对受试者的运动更具鲁棒性，已经开发了深度学习方法 [5,6]。然而，基于迭代重建的方法对于分析临床常规获取的大型图像数据库仍然不够稳健。因此，有必要检测出未对准的切片，以便不将它们包括在重建步骤中[7,8]或减少它们对重建的影响[9]。为了解决这个问题，一种解决方案是通过使用正交切片的交点并将它们的对应关系强加到 3D 交点 [10]，将切片的运动校正与重建步骤完全分开。这种方法可以独立解决切片运动校正和 3D 体积重建的问题。在本文中，我们开发了一种使用机器学习方法来估计与未对准切片检测相关的切片运动的方法。所提出的方法称为 ROSI，即“基于正交切片交点的配准”。对合成和真实数据进行的评估表明，与 SVR 方法相比，所提出的方法更有吸引力。