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香气对健康大学生解决问题活动期间脑电图波和血压的影响：跨部门
结果：该研究包括55名大学生（38名男性，17名女性），平均年龄为19.46±1.004岁。脑电图的变化，包括α波（n = 55），解决问题活动期间的β波（n = 55）和暴露于薰衣草香气期间的theta波（n = 55）。使用Fischer的OXACT检验分析了EEG的变化，结果具有统计学意义（P值<0.001）。在香水暴露期间收缩压（SBP）的平均值±标准偏差（SD）（110±11.82 mmHg）与解决难题（123.44±15.97 mmHg）的平均值（p value = 0.048*）明显降低（123.44±15.97 mmHg）。在香水暴露期间（74.44±11.27 mmHg）与解决难题（74.40±12.92 mmHg）的平均舒张压（DBP）的平均值（DBP）略高，但并不统计学意义（p-value = 0.516）。
患有和没有先天性心脏病的婴儿之间脑血管稳定指数和头围的关联
原因是未知的。改变的脑血管血液动力学可能有助于神经系统异常，例如较小的头圆周，因此我们创建了一种新型的脑血管稳定指数（CSI），作为脑自动调节的替代物。我们假设CHD婴儿将在CSI和头圆周之间有关联。我们在冠心病婴儿和健康对照组中进行了前瞻性的纵向研究。我们在4个时间点（Newborn，3，6，9个月）测量了CSI和头围。我们通过在连续三个连续倾斜（0-90°）上减去从仰卧脑充氧（RCSO 2）中减去平均2分钟的CSI，然后平均每个年龄的变化得分。线性回归量化了CSI和头圆周之间的关系。我们对总共进行了177次评估（80个健康对照，97个CHD婴儿）。与健康对照组（41.6 cm）（p <0.001）（p <0.001）相比，冠心病婴儿的平均头圆周较小，并且在组合所有时间点时CSI的总体上提高了CSI（p = 0.04），并且头围增加了0.27 cm。同样，随着CSI在CHD婴儿中的改善（p = 0.04）时，头围增加了0.32 cm。我们发现CSI与我们的整体样本和冠心病婴儿的头围有显着相关性，这表明CSI受损可能会影响CHD婴儿的脑大小。需要未来的研究以更好地了解CSI与大脑生长之间相互作用的机制。
残疾儿童，父母和神经系统治疗师的脑膜间脑之间同步
患有身体和认知障碍的儿童可以隔离，因为他们表达了他们的需求和感受的能力有限（Lindsay＆McPherson，2012年）。这些孩子的父母经常为了解孩子的情绪而挣扎（Currie＆Szabo，2020）。医疗保健提供者与患有神经发育障碍和有限表达性沟通的儿童互动时，他们可能会面临类似的挑战。许多研究集中在自闭症谱系障碍儿童（ASD）儿童社会障碍的神经基础上（Kleinhans等，2009; White等，2014; Williams等，2006）。此外，限制社会关系和活动的运动挑战已在脑瘫中进行了广泛的研究（Beckung＆Hagberg，2002）。但是，在涉及这些临床人群的社交互动过程中，对协调的二元大脑活动的了解较少。需要对ASD和脑瘫，标准化和客观测量（即生物标志物）进行社交互动的延迟或有限的社交技能的异源性节日（Jeste等，2015）。尤其是，坚固的父母 - 儿童（Guild等人，2021年）和治疗师 - 儿童关系（Särkämö等，2016）对于在临床环境中最大程度地提高表达结果至关重要。由于残疾儿童的社交技能在很大程度上取决于健康的家庭关系（Bennett＆Hay，2007年）和治疗融洽的关系（Mössler等，2019），因此保证了与这些相互关系相关的神经机制的调查。在社交环境中与音乐同步会导致行为和生理反应。所有三个年龄段的孩子（2.5、3.5和4.5岁）与人类伴侣的鼓声比扬声器或鼓机的鼓声更好（Kirschner＆Tomasello，2009年）。随着越来越多的人聚集在一起，一致的拍手频率增加（Thomson等，2018）。实际上，音乐可以促进个体之间生理和神经反应的一致性。例如，一起听音乐可以提高皮肤电导和心率（Liljeström等，2013）。心血管和呼吸节奏可以
在专业美国式足球期间脑震荡负担与邮政邮政高血压
复兴的工作表明，美国风格的足球（ASF）与大学运动员之间的高血压发展之间存在联系。1此外，与普通人群的年龄相比，活跃的专业ASF运动员中的高血压患病率已显示出更高的高血压患病率。2，而因果因素包括故意体重增加，重复的等距强度训练，睡眠呼吸暂停和非甾体类抗炎药物的使用，但确定的机制仍未完全理解。最新的一般人群研究表明，脑损伤与随后的高血压之间的关联。3鉴于ASF参与者特别面临重复头部受伤的风险，脑震荡史与后来的生活高血压之间的关系值得集中探索。，我们招募了前专业的ASF球员，以在哈佛大学的足球比赛健康研究进行的一项调查中进行诊断。这项研究得到了哈佛T.H.的批准。Chan公共卫生学院机构审查委员会和所有参与者在参与之前均提供了知情同意。 年龄，种族，体重指数，吸烟，比赛的季节，野外位置以及以来游戏的数年，如前所述。 4通过查询多年积极的ASF参与期间10种常见的浓缩症状的发生和严重性（即，轻度，中度或重度）的发生和严重程度（即，头痛，恶心，头晕，混乱，混乱，疾病，记忆问题，癫痫发作，视觉问题，视觉问题， 4脑震荡负担。Chan公共卫生学院机构审查委员会和所有参与者在参与之前均提供了知情同意。年龄，种族，体重指数，吸烟，比赛的季节，野外位置以及以来游戏的数年，如前所述。4通过查询多年积极的ASF参与期间10种常见的浓缩症状的发生和严重性（即，轻度，中度或重度）的发生和严重程度（即，头痛，恶心，头晕，混乱，混乱，疾病，记忆问题，癫痫发作，视觉问题，视觉问题，
功能激活期间脑氧梯度和血流的实时跟踪
和通过血管网络分布，氧分子沿浓度梯度从中散开，由氧气消耗速率（称为氧气的大脑代谢速率）设置为氧气（CMRO 2）。由于血液和呼吸细胞之间的氧气最少，因此脑血流（CBF）必须迅速响应神经元活性的变化。氧浓度梯度被氧的血管与组织（线粒体）部分压力反映（PO 2）；因此，他们编码有关耗氧和供应的信息，以及有关CMRO 2和血管反应变化的信息。CMRO 2的定量一直是神经科学的长期目标。 在稳定状态下，CMRO 2可以是组织病理学的有用标记，例如中风，2个创伤性脑损伤，3CMRO 2的定量一直是神经科学的长期目标。在稳定状态下，CMRO 2可以是组织病理学的有用标记，例如中风，2个创伤性脑损伤，3
系统生物学 手术期间脑肿瘤边缘评估的靶向代谢组学分析
动机：在脑肿瘤手术期间识别和去除微尺度残留肿瘤组织是胶质瘤患者生存的关键。为此，基于高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 光谱的肿瘤边缘评估是一种有效的方法。然而，代谢物定量所需的时间以及手术期间需要病理学家等人类专家在场是该技术的主要瓶颈。虽然以非针对性方式（即使用完整的原始信号）分析 NMR 光谱的机器学习技术已被证明可以有效地自动化这种反馈机制，但 NMR 信号的高维和噪声结构限制了所达到的性能。结果：在本研究中，我们表明，识别 HRMAS NMR 光谱中的信息区域并将其用于肿瘤边缘评估可提高预测能力。我们使用经 ERETIC（电子参考获取体内浓度）方法标准化的光谱，该方法使用外部参考信号来校准 HRMAS NMR 光谱。我们训练模型来预测来自该光谱注释区域的代谢物数量。使用这些预测进行肿瘤边缘评估可使 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 和精确召回曲线下面积 (AUC-PR) 的性能提高高达 4.6% 。我们验证了各种肿瘤生物标志物的重要性，并确定了 7.97 ppm 和 8.09 ppm 之间的一个新区域作为神经胶质瘤生物标志物的新候选者。可用性和实施：代码发布于 https://github.com/ciceklab/targeted_brain_tumor_margin_assessment 。本文所基于的数据可在 Zenodo 中找到，网址为 https://doi.org/10.5281/zenodo.5781769。联系方式：cicek@cs.bilkent.edu.tr 补充信息：补充数据可在生物信息学在线获取。
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。
神经外科期间脑肿瘤和混合现实导航的专用工具
抽象的脑肿瘤手术需要在完全去除肿瘤组织的同时最大程度地减少脑功能丧失之间进行微妙的权衡。功能磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）已成为对人脑功能的非侵入性评估的有价值工具，现在用于确定应避免的大脑区域以防止功能障碍后的功能障碍。但是，图像分析需要不同的软件包，主要是出于研究目的而开发的，并且通常在临床环境中很难使用，从而阻止了前库氏映射的大规模扩散。我们开发了一种专门的软件，能够在单个应用程序中对多模式MRI Presurgical映射进行自动分析，并将结果转移到神经元操作器中。此外，使用优化的混合现实方法将成像结果集成在市售可穿戴设备中，并自动锚定从MRI获得的3维全息图，并使用患者的身体头部固定。这将使外科医生能够实际上探索更深的组织层，突出了需要保留的临界大脑结构，同时保留了天然的Oculo-Mans协调。该程序的增强人体工程学将显着提高手术的准确性和安全性，并为医疗保健系统和相关工业投资者提供巨大的预期收益。
空间脑部 MRI 滤波方法分析......
非线性滤波器用于滤除 MR 数据中的伪影和噪声。信号保存和降噪之间的平衡使 MR 数据恢复成为一项复杂的任务。应用非线性滤波器（例如中值和非局部均值滤波器 (NLM) 滤波器）将右偏 Rician 分布转换为非偏高斯分布。NLM 滤波器比双边和中值滤波器提供更好的结果。由于应用非线性滤波器后分布不偏斜，因此应用了标准线性滤波器（例如高斯滤波器和维纳滤波器）并得出结果。NLM 和高斯滤波器的线性组合给出了令人满意的结果。对 40 张临床图像进行了实验，发现 NLM 滤波器具有最佳效果。用于比较的图像质量指标是峰值信噪比 (PSNR)、均方根误差 (RMSE)、结构相似性指数 (SSIM) 和熵。实验是在 MATLAB 2020a 上进行的。
