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脑部计算机界面中的注意机制
随着深度学习的快速发展，注意机制在脑电图（EEG）信号分析中变得必不可少，从而显着增强了大脑计算机界面（BCI）应用。本文对传统和变压器的注意机制，其嵌入策略及其在基于EEG的BCI中的应用进行了全面综述，并特别强调了多模式数据融合。通过捕获跨时间，频率和空间通道的脑电图变化，注意机制可改善特征提取，表示学习和模型鲁棒性。这些方法可以广泛地分为传统的注意机制，该机制通常与卷积和经常性网络集成，以及基于变压器的多头自我注意力，在捕获长期依赖性方面表现出色。除了单模式分析之外，注意机制还增强了多模式的脑电图应用，从而促进了脑电图与其他生理或感觉数据之间的有效融合。最后，我们讨论了基于注意力的脑电图建模中的现有挑战和新兴趋势，并强调了推进BCI技术的未来方向。本综述旨在为寻求利用注意力机制的研究人员提供宝贵的见解，以改善脑电图的解释和应用。
脑部疾病的神经影像学特征
此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
开发服务局获得了脑部疾病...
•服务协调，包括倡导，促进和监测：•致力于为个人提供和提高其个人护理，职业活动，社区融合和增强社会和个人发展的个人和提高其技能的援助和培训的日常服务； •就业服务专注于为个人提供和提高职业活动技能的帮助和培训，并在职业目标的背景下增强其社会，个人发展和福祉。这些服务在综合设置中开发了有偿就业机会，这些场所为工人提供了有意义的场合，以与非贫困者（同事或客户）互动； •为个人提供帮助和培训的个人护理服务，以维持和提高其基本日常生活，社区融合的技能，并增强其社会和个人发展； •社区支持服务旨在针对发展或试图发展以独立生活在社区中的个人。服务包括提供和提高日常生活，社区融合和增强社会和个人发展的技能的帮助和培训； •家庭支持服务，包括喘息和环境修改，以帮助家庭在家照顾家庭成员； •危机服务，辅助技术服务和专业服务。
发现治疗和预防脑部疾病的新方法
弗雷博士最重大的成就或许是他发明了鼻腔给药方法，该方法使用鼻腔喷雾剂有效地将药物输送到大脑，同时避免了注射、口服药物和其他更具侵入性的方法的副作用。这种方法通过绕过血脑屏障来实现这一点，血脑屏障是一种保护大脑但也阻止许多药物到达大脑的解剖网络。全球各地的科学家现在都在自己的研究中使用这种方法。
教师指南 - 神秘的脑部疾病案例
1. 计时员：负责记录每个部分所允许的时间和花费时间的学生。老师将向计时员提供虚拟实地考察部分的时间限制。计时员将获得一个物理计时器来监控时间，或可以使用时钟。计时员应获得一份《神秘的脑病虚拟实地考察日志》（见第 xiii 页）的打印副本以及一支铅笔或钢笔来记录该部分所花费的实际时间。如果需要的时间比分配的时间多，老师可以选择提供更多的课堂时间来完成，或者指导学生在课外时间完成剩余部分。计时员然后向全班宣布将为虚拟实地考察“部分”提供的总时间。例如，可以通过说，
使用有监督的机器学习预测脑部中风
摘要 - 在许多国家中，中风是内瘤和死亡的主要原因。这项研究的目标是弄清楚如何使事情变得更好。我使用了来自Kaggle的中风疾病数据集。患者可以从已预处理的数据中受益。缺血性中风和中风出血是两种中风形式，使用机器学习方法将个体分为两类。在此调查中采用了七次机器学习技术。逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，猫的增长，多层感知器（MLP），天真的贝叶斯，K-最近的邻居，因此，我们的发现，Cat Boost可以使最佳准确性以及精确和召回值以及F1评分。关键字 - 准确性，数据预处理，机器学习，预测，中风
为患有脑部疾病的儿童创造奇迹
事实并非如此。指南明确指出，“不应一刀切地规定所提供的控制产品的类型或数量”。1 虽然指南建议，通常对大多数儿童和青少年来说，控制产品的最大数量是每 24 小时 4 个，但它接着说，“应提供适当数量的控制产品以满足评估需求”。2 这意味着，虽然节制服务可以有每 24 小时 4 个产品的“一般规则”，但他们应该始终提供足够的产品来满足每个孩子的评估需求。在所有情况下，强制每 24 小时最多 4 个产品是违法的，而不考虑孩子的个人需求。
失语症治疗相关脑部变化的综述
许多研究都调查了针对失语症患者一系列语言问题的干预措施所带来的大脑变化。我们力求整合这些研究的结果，以检验 (1) 干预的重点（即音系、语义、正字法、句法或节奏旋律）是否决定了大脑的哪些区域发生变化；以及 (2a) 最一致的变化是发生在语言网络内部还是外部，以及 (2b) 这些变化是否与语言结果的个体差异有关。我们考虑了 32 项研究的结果，其中涉及 204 名独特患者。关于 (1)，治疗相关变化的位置并不明显取决于目标语言处理类型。然而，有证据表明节奏旋律训练对右半球的影响比语言训练更大。关于 (2)，我们观察到语言恢复不仅与左半球传统语言相关结构和右半球同源区域的变化有关，还与更多的内侧和皮层下变化（例如楔前叶和基底神经节）有关。虽然很难得出有力的结论，因为缺乏关于这一主题的系统大规模研究，但本综述强调需要采取综合方法来研究语言干预如何影响大脑。未来的研究需要侧重于更大的样本，保留受试者特定信息（例如病变效应），以应对中风引起的失语症固有的异质性。此外，全脑连接模式的恢复相关变化需要更多的研究，以提供与治疗相关的大脑可塑性和语言恢复的全面神经解释。
用于脑部的三元双向 LSTM 分类...
摘要 — 功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性、低成本的方法，用于研究大脑的血流模式。这种模式可以让我们根据受试者的行为进行分类。在最近的研究中，大多数分类系统使用传统的机器学习算法对任务进行分类。这些方法更容易实现，但通常准确性较低。此外，在实施传统的机器学习方法之前，需要进行复杂的数据准备预处理阶段。所提出的系统使用基于双向 LSTM 的深度学习架构进行任务分类，包括使用 fNIRS 数据的心算、运动想象和空闲状态。此外，与传统方法相比，该系统需要更少的预处理，节省时间和计算资源，同时获得 81.48% 的准确率，这比使用传统机器学习算法对同一数据集获得的准确率高得多。
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