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脑部健身房用于物理运动的发展...
幼儿教育是进入正规教育之前的儿童学习的地方或工具。幼儿教育使用通过游戏学习的概念。通过比赛，希望孩子们会感到积极的影响并成长。脑健身房或大脑体操是一种通过简单运动来提高幼儿期集中能力的方法。幼儿时期需要从外部刺激以支持身体运动，社交情感和语言的成长和发展。大脑健身房的好处是（1）。刺激儿童的浓度水平和专注力。（2）。保持身体健康。（3）。克服儿童的学习问题。（4）。刺激物理运动的发育。（5）。平衡右脑和左脑。使用脑健身房的研究目的是找出Abaou的大脑运动活动，以改善儿童的身体运动发育和浓度水平，儿童的身体健康，健康，可以改善儿童中存在的质量。这项研究中使用的方法是文献研究。孩子们很容易与玩伴交往，并与教育者和朋友进行积极沟通。大脑体育馆会影响儿童的注意力和兴趣增加。这与大脑和身体儿童之间相互关联。
患有...的儿童的脑部 MRI 成像光谱
1 印度卡纳塔克邦班加罗尔 Kempegowda 医学科学研究所放射诊断系高级住院医师 2 印度卡纳塔克邦达万格雷 JJM 医学院放射诊断系助理教授 3 印度卡纳塔克邦达万格雷 JJM 医学院放射诊断系高级住院医师 4 印度卡纳塔克邦达万格雷 JJM 医学院放射诊断系教授兼系主任 5 印度卡纳塔克邦达万格雷 JJM 医学院放射诊断系教授 摘要背景：小头畸形是指头部尺寸较小，其特征是枕额头围至少为 2SD。小头畸形与多种病因的疾病有关。MRI 有助于评估结构解剖学和髓鞘形成程度，具有更好的时间分辨率。对小头畸形儿童 MRI 上观察到的各种形态异常进行评估将指导临床医生对患者进行病因病理检查。目的：确定小头畸形儿童脑 MRI 上观察到的各种形态异常和成像光谱。评估小头畸形患者脑 MRI 发现与临床放射学发现的效度。材料和方法：自 2018 年 10 月至 2020 年 10 月，在卡纳塔克邦达万格雷 JJMMC 放射诊断科进行了为期 2 年的医院前瞻性观察研究。50 名经临床证实患有小头畸形的患者接受了 MRI 脑部扫描。结果：人口统计学资料显示，大多数患者为男性（68%），3 岁以下患者人数最多。发育迟缓和癫痫是最常见的主诉。 76% 的患者有近亲血缘关系，最常见的中枢神经系统检查发现是肌张力亢进 (72%)。临床诊断为整体发育迟缓的患者在 MRI 检查中发现有围产期损伤 (30%)。结论：脑部 MRI 是评估小头畸形儿童的重要工具，因为它具有更好的空间和时间分辨率。因此，MRI 可推荐作为先天性脑畸形、结构异常和髓鞘形成障碍的首选诊断工具，帮助临床医生做出明确诊断。
脑部疾病和化学污染物：间隙连接连接？
摘要：过去几十年来，脑病理的发生率有所增加。更好的诊断（自闭症谱系障碍）和更长的预期寿命（帕金森氏病，阿尔茨海默氏病）部分解释了这一增加，而新兴的数据表明污染物暴露是可能但仍低估的主要脑疾病原因。考虑到大脑实质富含间隙连接，大多数污染物都会抑制其功能；脑部疾病可能是由于长期暴露于污染物而导致的间隙变化改变的结果。在本文中，通过三个互补方面解决了这一假设：（1）脑实质及其功能中的间隙 - 连接性组织和连接性的表达； （2）主要污染物（农药，双苯酚A，邻苯二甲酸盐，重金属，空气颗粒等）的作用）在间隙 - 界面和连接素函数上； (3) a description of the major brain disorders categorized as neurodevelopmental (autism spectrum disorders, attention deficit hyperactivity disorders, epilepsy), neurobehavioral (migraines, major depressive disorders), neurodegenerative (Parkinson's and Alzheimer's diseases) and cancers (glioma), in which both connexin dysfunction and已经描述了污染物的参与。基于这些不同的方面，讨论了产前和产后暴露的污染物抑制剂间隙连接的可能参与。
机器学习用于脑部 MRI 数据协调
1 奥克兰大学奥克兰生物工程研究所，奥克兰 1142，新西兰 2 奥克兰大学脑研究中心，奥克兰 1142，新西兰 3 M¯atai 医学研究所，Tair¯awhiti-Gisborne 4010，新西兰 4 奥克兰大学医学与健康科学学院解剖学与医学成像系，奥克兰 1142，新西兰 5 奥克兰大学计算机科学系，奥克兰 1142，新西兰 6 奥克兰理工大学知识工程与发现研究所，奥克兰 1010，新西兰 7 阿尔斯特大学智能系统研究中心，伦敦德里 BT52 1SA，英国 8 保加利亚科学院信息与通信技术研究所，保加利亚索菲亚 1113 * 通讯地址：alan.wang@auckland.ac.nz
脑部疾病的神秘案例 - 教师指南
致力于绩效期望MS-LS2-2。构建一种解释，该解释可以预测跨多个生态系统的生物之间的相互作用模式。[澄清声明：重点是在生物体之间和生态系统之间的关系之间的关系和生态系统之间的关系方面预测不同生态系统中相互作用的一致模式。相互作用类型的例子可能包括竞争性，掠夺性和互惠互利。]HS-LS2-6。评估主张，证据和推理，即生态系统中的复杂相互作用在稳定条件下保持相对一致的生物数量和类型，但是变化的条件可能会导致新的生态系统。[澄清声明：生态系统条件变化的示例可能包括适度的生物学或身体变化，例如中度狩猎或季节性洪水；和极端变化，例如火山喷发或海平面上升。]
从整体脑部提取的多尺度脑图...
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脑部 MRI 中的异常检测：从监督到……
人类大脑和中枢神经系统的解剖成像是当今诊断和治疗各种神经系统疾病的基本组成部分。为了将症状与神经系统病因联系起来，放射科医生会分析磁共振成像 (MRI) 等设备提供的高分辨率可视化图像，并尝试识别异常结构。这种手动过程不仅繁琐、耗时且成本高昂，而且容易出现人为错误：根据大量研究，多达 5-10% 的图像中仍未发现病变。最近，通过机器学习领域的进步（即所谓的监督式深度学习方法），在自动计算机辅助分析大脑 MRI 方面取得了突破，其表现与人类专家相当甚至更好。然而，这些方法需要付出代价：这种深度人工神经网络需要从大量经过仔细注释的良性和患病病例样本中进行训练，因此需要人工整理，因此需要宝贵的专家人力资源。此外，这些方法无法保证能够识别训练数据中不存在的病理。本论文中提出的研究重点是克服这些负担，并强调了从监督深度学习范式走向无注释、无监督方法的道路。这包括 i) 半监督概念，可以利用带注释和未标记的数据来提高基于深度学习的方法的泛化能力，以及 ii) 无监督异常检测框架，这些框架根本不需要手动标记病理。后者的贡献采用深度表示学习、生成建模和图像到图像转换技术来构建正常解剖模型，从而可以将脑 MRI 中的异常识别为分布异常值。这样，与监督方法相反，得到的模型不是病理特定的。进一步强调以高分辨率对健康大脑分布进行建模，以便能够检测和描绘特别小的脑病变。最终，结果表明，上述监督和非监督技术的融合产生了一种有效的自学框架，可用于脑损伤分割。该框架还概述了一种将基于深度学习的异常检测融入日常临床工作的潜在且廉价的方法。虽然这些概念已在脑部 MRI 上得到验证，但肯定可以转化为其他成像方式和解剖学部分（例如 CT、X 射线），为将深度学习融入放射学开辟了巨大的机会。
基于视觉反应的脑部疾病计算机视觉
4 BIAI INC.，美国马萨诸塞州切姆斯福德，5 BIAI Intelligence Biotech LLC，中国深圳，6 哈佛大学医学院神经内科，美国马萨诸塞州波士顿，7 波士顿大学眼科协会眼科系视网膜分部，美国马萨诸塞州波士顿，8 中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心，中国深圳，9 广州医科大学附属脑科医院（广州惠爱医院）情感障碍科和情绪与脑科学院士工作站，中国广州，10 暨南大学粤港澳中枢神经系统 (CNS) 再生研究所，中国广州，11 复旦大学数学科学学院非线性数学模型与方法重点实验室，中国上海，12 麻省总医院精神病学系抑郁症临床与研究项目，美国马萨诸塞州波士顿， 13 香港大学眼科学系脑与认知科学国家重点实验室，香港薄扶林
脑部 MRI 图像的半监督分割
虽然神经网络架构的进步已导致语义分割任务最近取得了重大进展，但获取大量标记分割掩码的挑战限制了它在医学图像分析等实际应用中的广泛使用。这导致了一系列专注于半监督分割的新兴工作，其中可以使用大量未标记数据和少量标记数据来训练分割模型。半监督分类的最新研究表明，当有效使用一致性正则化等简单技术时，性能提升可能非常显著。在这项工作中，我们探索了一致性正则化在半监督分割中的有效使用，并表明当我们将一致性损失与选择信息标记图像的鉴别器结合使用时，生成的模型在多个标准基准上的表现明显优于之前的半监督语义分割工作。我们的实现代码可在 https://github.com/samottaghi/brain-segmentation 上找到。
用于脑部计算器接口的传感器方式
许多神经系统条件会破坏大脑与其环境之间的信息流。这些疾病包括大脑或脊髓损伤，肌萎缩性侧面硬化症（ALS），脑干中风，多发性硬化症等。这些疾病和其他退化性疾病会损害控制肌肉或损害肌肉本身的神经途径。严重的病例可能导致自愿控制的丧失，包括眼动和呼吸。因此，受影响的个体可能会完全锁定在自己的身体上，无法以任何方式进行交流。现代医疗技术可以使许多如此瘫痪的人过长寿，这加剧了他们的疾病的个人，社会和经济负担。没有治愈这些疾病的任何选择，还保留了三个用于恢复功能的选项[1，2]。第一种选择是增加剩余输出选项的功能。换句话说，仍处于自愿控制的肌肉可以代替瘫痪的肌肉。这种替代通常在实践中受到限制，但仍然有用。对于特殊的技术，借助适当的技术，严重瘫痪的个体可以使用眼动来控制计算机[3]；否则他们可能会使用手动作来产生合成语音[4-9]。第二种选择是通过绕过受损的通用途径来恢复功能。例如，脊髓损伤的患者可以使用高于病变水平的肌肉活动来控制瘫痪的肌肉的电刺激，