XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System记录的
对电子健康记录的互动可视化的思考：过去，现在，未来
很重要。个人健康数据的标准化允许对诊断及其随后的临床过程进行更统一的定义，诊断和治疗中的错误较少，并且医疗指南的应用更可靠。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。 最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。 4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。 这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。 人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。 AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。 5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。 但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。 本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。 相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。2，例如，在美国（美国），患者现在可以控制其信息，并具有更高的电子访问。最近的3项研究表明，在过去的8年中，美国成年人的在线病历翻了一番。4 Syulta Neuse出现了新一代的智能，负担得起和可穿戴设备（例如智能手表）。这些设备产生了有关用户健康状况的细粒度和连续数据，但不适感最低，从而消除了对专用设备的需求。人工智能（AI）技术的快速发展也将显着影响医疗保健。AI技术为医生和患者带来了机会和挑战。5 AI模型识别复杂数据集中的模式，可能识别出更广泛的疾病进展模式，这些模式可能对临床医生或患者而言可能不明显。但是，随着医疗保健专业人员经常难以评估导致AI建议的基础过程，AI固有的“黑盒”性质减慢了采用。本质上，虽然AI模型预测的是令人印象深刻的，但仍然担心AI生产特定的输出以及如何产生。相当大的缺乏透明度阻碍了信任的建立，因此“医生不会接受”，6要求可解释的AI输出。
Argo：用于体内神经记录的高通道数记录系统
在实验神经科学领域，用于记录大量神经元的电学和光学方法都取得了重大进展，每种方法都有各自的优势。通过开发荧光蛋白，如基因编码的钙指示剂（例如 GCaMP6/7[6,7]）和电压敏感荧光蛋白（例如 Archon [8] 或 QuasAR [8,9]），用于记录神经活动的光学方法取得了重大进展。这些新的荧光探针使功能成像实验能够同时记录多达 10,000 个体内神经元 [2,8,9]。虽然这些都是强大的实验工具，但基于荧光蛋白的方法在临床转化中面临重大障碍，并且只能在没有植入式光学器件的情况下记录大脑的浅层区域。此外，外源性荧光蛋白的表达需要对宿主细胞进行修饰，这在应用于人类时具有重大的安全性和监管意义。最后，光在大脑中的散射和脑组织的热敏感性为开发一种可在空间上解析活动而不会使组织过热的实用植入式成像系统带来了重大的工程挑战 [10,11]。
儿童注意力和创造力表现期间脑电图记录的功率谱和连接分析
摘要：本研究的目的是检查功率谱并探索注意力表现过程中的功能性大脑连接/断开情况，以注意力 d2 测试和创造力测试为衡量标准，以正常发育儿童的 CREA 测试为衡量标准。为此，我们通过使用相位同步性（即锁相指数 (PLI)）对 15 名 9 至 12 岁儿童通过 Emotiv EPOC 神经耳机获取的 EEG 信号进行检查来检查大脑连接。此外，作为补充，还对获取的信号进行了功率谱分析。我们的结果表明，在 d2 测试过程中，全局伽马相位同步增加，而全局 alpha 和 theta 波段去同步。相反，在 CREA 任务期间，功率谱分析显示 delta、beta、theta 和 gamma 波段显著增加。连接分析显示 theta、alpha 和 gamma 明显同步。这些发现与其他神经科学研究一致，表明多种大脑机制确实与创造力有关。此外，这些结果对于在临床和研究环境中评估注意力功能和创造力以及对具有正常和非正常发育的儿童的神经反馈干预具有重要意义。
Neuropixels 2.0：用于稳定、长期脑记录的微型高密度探头
神经科学面临的主要挑战是开发可大规模、跨所有相关时间尺度记录神经元活动的工具（1-5）。包括 Neuropixels 探针在内的最新进展利用 CMOS 制造方法显著扩大了记录点的数量和密度（6、7），从而能够以单脉冲分辨率前所未有地记录分布在大脑各处的大量神经元（8-11）。Neuropixels 探针已在小鼠（12-21）、大鼠（22-25）、雪貂（26）和非人类灵长类动物（27）等不同物种中得到迅速采用和广泛应用。尽管如此，仍存在一些关键障碍，阻碍我们稳定地记录数周至数月的长时间尺度上的单个神经元、自由行为的小动物的大量神经元以及密集堆积在具有多种几何形状的大脑结构中的神经元。
从局部记录神经潜力的局部记录的皮质全脑活动
抽象目标。从脑表面的神经活动的电记录已广泛用于基础神经科学研究和临床实践中，用于研究神经回路功能，脑部计算器界面和神经系统疾病的治疗方法。传统上，这些表面电位被认为主要反映了局部神经活动。尚不清楚在多个皮质区域的神经活动中本地记录的表面电位有多信息。方法。为了调查这一点，我们在清醒的头部固定小鼠中同时进行局部电气记录和宽场钙成像。使用复发性神经网络模型，我们尝试从局部电记录中解码多个皮质区域的钙荧光活性。主要结果。可以从局部记录的表面电位解码不同皮质区域的平均活性。此外，每个表面电势的频带差异地编码了来自多个皮质区域的活性，因此在解码模型中包括所有频段都具有最高的解码性能。尽管记录通道之间的间距很紧密，但来自不同通道的表面电势提供了有关大规模皮质活动的互补信息，并且随着更多的通道包括更多的通道，解码性能仍在继续改善。最后，我们使用局部记录的表面电势证明了像素级上整个背皮层活性的成功解码。意义。这些结果表明，本地记录的表面电位确实包含了大规模神经活动的丰富信息，可以进一步将其解散以恢复各个皮质区域的神经活动。将来，我们的交叉模式推断方法可以适应实际上重建宽皮质的大脑活动，从而大大扩展了表面电记录的空间范围而不会增加侵入性。此外，它可以用来促进自由移动动物的整个皮质中的神经活动，而无需进行头部固定显微镜构型。
回顾经颅电刺激在大脑中产生的电场：体内记录的回顾
经颅电刺激 (tES) 是一种神经调节方法，需要通过头皮电极非侵入性地施加弱电流 [1,2]。在所有其他类型的刺激中，经颅直流电刺激 (tDCS) 和经颅交流电刺激 (tACS) 是研究最多的技术 [3,4]。由于 tDCS 提供特定强度的直流电，而 tACS 施加特定频率的交流电，因此它们对神经细胞和非神经细胞的影响有所不同 [5,6]。事实上，注入电流的时间特征（刺激波形）以及空间特征（电极的大小、形状和蒙太奇）和个人头部解剖结构决定了诱发生物变化并最终导致行为变化的电剂量 [7]（有关 tES 效应的系统描述，请参阅 [8,9]）。然而，对脑组织中产生的电场 (E 场) 的可接受估计仍然缺乏 [10]。虽然它本身并不能预测刺激效果[11]，但这些信息对于以下方面至关重要：（I）填补理论空白[12]和（II）提供优化的刺激方案[12,13]。
开发用于新生儿重症监护室婴儿记录的一次性脑电图帽
摘要：在新生儿重症监护病房 (NICU) 进行长期脑电图监测的挑战在于，在技术经验有限的情况下，如何找到建立和维持足够记录质量的解决方案。本研究评估了皮肤电极接口的不同解决方案，并开发了新生儿一次性脑电图帽。将几种替代皮肤电极接口材料与传统凝胶和糊剂进行了比较：导电纺织品（纹理和编织）、导电尼龙搭扣、海绵、高吸水性水凝胶 (SAH) 和水纤维片 (HF)。比较包括对选定材料的脱水评估和信号质量记录（皮肤相间阻抗和电力线 (50 Hz) 噪声）。测试记录是使用集成在前臂袖子或前额带中的按扣电极以及皮肤电极接口来模拟脑电图帽进行的，目的是在未准备的皮肤上进行长期生物信号记录。在水合测试中，导电纺织品和尼龙搭扣表现不佳。虽然 SAH 和 HF 在模拟孵化器环境中保持充分水合超过 24 小时，但海绵材料在前 12 小时内脱水。此外，SAH 被发现具有脆弱的结构，并且在 12 小时后容易产生电气伪影。在电阻抗和肌肉活动记录比较中，厚层 HF 的结果与未经准备的皮肤上的传统凝胶相当。此外，通过 1-2 Hz 和 1-20 Hz 归一化相对功率谱密度测量的机械不稳定性与使用皮下电极的临床 EEG 记录相当。结果共同表明，皮肤-电极界面处的厚层 HF 是无需准备的长期记录的有效候选者，具有许多优点，例如持久的记录质量、易于使用以及与敏感的婴儿皮肤接触的兼容性。
用于对粗发和卷发进行可靠脑电图记录的新型电极
摘要 — EEG 是一种功能强大且价格实惠的大脑传感和成像工具，广泛用于诊断神经系统疾病（例如癫痫）、脑机接口和基础神经科学。不幸的是，大多数 EEG 电极和系统的设计并不适用于非洲裔人群中常见的粗卷发。这可能会导致数据质量较差，在从更广泛的人群中记录数据后，这些数据可能会在科学研究中被丢弃，并且对于临床诊断，会导致不舒服和/或情绪紧张的体验，在最坏的情况下，会导致误诊。在这项工作中，我们设计了一个系统来明确适应粗卷发，并证明随着时间的推移，我们的电极与适当的编织相结合，可实现比最先进系统低得多（约 10 倍）的阻抗。这建立在我们之前的工作的基础上，该工作表明，按照临床标准 10-20 排列的模式编织头发可以改善现有系统的阻抗。
