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对待孩子，而不是脑电图？尖峰对具有中心颞尖峰的自限性癫痫儿童的大脑连通性的影响
Fiona Baumer，医学博士是斯坦福大学医学院神经病学助理教授。 她在波士顿儿童医院完成了儿童神经病学培训，并在斯坦福大学医学院完成了癫痫奖学金，在那里她是一名就读医师，并研究了对认知中癫痫发作的影响的研究。 她的研究重点是使用经颅磁刺激来测量和调节具有中心矛盾的自限性癫痫病的儿童的大脑连通性。 她还成为小儿癫痫研究联盟的积极参与者，也是小儿TMS映射站点的财团成员，以改善神经外科患者的TMS语言映射。Fiona Baumer，医学博士是斯坦福大学医学院神经病学助理教授。她在波士顿儿童医院完成了儿童神经病学培训，并在斯坦福大学医学院完成了癫痫奖学金，在那里她是一名就读医师，并研究了对认知中癫痫发作的影响的研究。她的研究重点是使用经颅磁刺激来测量和调节具有中心矛盾的自限性癫痫病的儿童的大脑连通性。她还成为小儿癫痫研究联盟的积极参与者，也是小儿TMS映射站点的财团成员，以改善神经外科患者的TMS语言映射。
人类研究中定量遗传关联模型中主成分的局限性
摘要 主成分分析 (PCA) 和线性混合效应模型 (LMM) 有时结合使用，是最常见的遗传关联模型。先前的 PCA-LMM 比较给出了混合结果、不明确的指导，并且有几个局限性，包括不改变主成分 (PC) 的数量、模拟简单的种群结构以及对真实数据和功效评估的使用不一致。我们在现实基因型和复杂性状模拟中评估了不同数量的 PC 的 PCA 和 LMM，包括混合家庭、亚种群树和具有模拟性状的真实多民族人类数据集。我们发现没有 PC 的 LMM 通常表现最佳，在家庭模拟和没有环境影响的真实人类数据集和性状中具有最大的效果。人类数据集上 PCA 表现不佳主要是由大量远亲而不是较少数量的近亲造成的。虽然 PCA 已知无法处理家庭数据，但我们报告了家庭相关性在遗传多样化的人类数据集中的强烈影响，而这无法通过修剪近亲来避免。用 LMM（包括这些标签，而不是 PC）可以更好地建模由地理和种族驱动的环境影响。这项工作更好地描述了 PCA 与 LMM 相比在为关联研究建模多种族人类数据的复杂关联结构方面的严重局限性。
通过重复的经颅磁刺激改变激发 - 抑制抑制不平衡的影响，对自限性癫痫与中心颞上峰
具有中心颞尖峰（选择）的自限性癫痫是儿童癫痫中最常见的局灶性综合征（1）。大多数选择的儿童都有良好的预后，但是少数比例可能会演变成癫痫性脑病，而睡眠中的尖峰和波动激活（EE-SWAS）。与EE-SWA相关的EEG模式被称为睡眠中的癫痫持续状态（ESE）（2）。慢波睡眠的几乎恒定的癫痫样活动通常伴随着认知或行为功能的显着回归。所有认知领域都可能受到影响，包括语言和交流，暂时空间方向，注意力和社会互动。然而，现有治疗方法的有效减少ESE患者的功能障碍的能力仍然非常有限。重复的经颅磁刺激（RTMS）作为一种局灶性，无创技术，在癫痫病领域具有治疗潜力（3）。低频RTM（≤1Hz）抑制皮质兴奋性，增加皮质无声时期的持续时间并减少运动诱发的潜在幅度（4）。使用低频RTM抑制癫痫发作的基本原理与有望中断突触潜力和局灶性皮质兴奋性的事实有关。现实世界的证据表明，使用Fure-8-coil的低频RTM可能是儿科患者药物耐药性癫痫的有效治疗，导致癫痫发作频率降低30％（5）。Ren等。 发现RTM是一种在选择患者中高度普遍的行为问题的新方法（6）。Ren等。发现RTM是一种在选择患者中高度普遍的行为问题的新方法（6）。尽管Cochrane审查发现RTMS在减少癫痫样排放方面是安全和有效的，但仍缺乏RTMS效率的证据，但仍缺乏癫痫发作的效率（7）。在选择中兴奋性和抑制性能（E-I不平衡）之间的不平衡已被确定为癫痫发作和认知障碍（8）。抑制网络涉及感觉运动和皮层网络，这表现为相应函数的解离。然而，RTMS对选择患者的E-I不平衡的影响尚不清楚。我们假设RTMS会降低选择中的癫痫发作频率和E-I不平衡。要解决我们的假设，需要满足两个要求：（1）RTMS后是否减少了癫痫发作频率和癫痫样放电以及（2）RTMS是否可以改善E-I不平衡。
在教育环境中使用脑电图设备的潜力和局限性
抽象的无线脑电图（EEG）设备允许在实验室外面的上下文中记录记录。但是，必须考虑许多细节以供其使用。在这项研究中，使用与一组三年级小学生的案例研究，我们旨在在教育环境中展示这些设备的研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展中显而易见：研究团队和教育社区的利益和可能性之间；在教室的生活扭曲与学术界与实践之间合作的机会之间；在预算和准备设备的便利性和收集数据的实用性之间。在他们的潜力中，他们的知识是，他们允许访问不同的认知和情感过程，以及由研究人员与教育社区之间的联系所代表的学习机会。教室中的生活被这些类型的经验打断了，但这可能是一种促进更具综合性的未来发展的成本，从而使教学和学习过程受益。
脑电图设备在教育环境中可用性的潜力和局限性
摘要 新型无线电电图 (EEG) 设备允许在实验室外的环境进行记录。然而，使用时必须考虑许多细节。在这项工作中，我们基于对一组三年级小学生的工具案例研究，旨在展示在教育环境中使用这些设备进行研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展过程中，我们需要实现几种平衡：研究团队和教育界之间的兴趣和可能性之间的平衡；课堂生活的扭曲与学术和实践之间的合作机会；以及预算和设备准备的简易性以及所收集数据的实用性之间的平衡。我们发现，它的潜力在于它使我们能够获取有关不同认知和情感过程的知识，以及研究人员和教育界之间的联系所代表的学习机会。这样的经历确实会打乱课堂生活，但其代价可能是促进未来更加综合的发展，从而有利于教学和学习过程。
基于深度学习的单目航天器姿态估计研究综述：现状、局限性和前景
估计不合作航天器的姿态是一个重要的计算机视觉问题，它有助于在轨道上部署基于视觉的自动系统，其应用范围从在轨服务到空间碎片清除。随着计算机视觉的总体趋势，越来越多的工作开始关注利用深度学习 (DL) 方法解决这个问题。然而，尽管研究阶段的成果令人鼓舞，但阻碍在实际任务中使用此类方法的主要挑战仍然存在。特别是，这种计算密集型算法的部署仍未得到充分研究，而在合成图像上进行训练和在真实图像上进行测试时的性能下降仍有待缓解。本调查的主要目标是全面描述当前基于 DL 的航天器姿态估计方法。次要目标是帮助确定有效部署基于 DL 的航天器姿态估计解决方案以实现可靠的自主视觉应用的局限性。为此，本调查首先根据两种方法总结了现有算法：混合模块化流水线和直接端到端回归方法。本文不仅从姿势准确性的角度对算法进行了比较，还重点关注了网络架构和模型大小，同时考虑到了潜在的部署。然后，讨论了用于训练和测试这些方法的当前单目航天器姿势估计数据集。还讨论了数据生成方法：模拟器和测试平台、合成生成的图像与实验室/空间收集的图像之间的领域差距和性能下降以及潜在的解决方案。最后，本文提出了该领域的开放研究问题和未来方向，并与其他计算机视觉应用进行了比较。
花卉性状的定量遗传分析显示了当前的局限性，但野生的潜在演变
跨被子植物的花卉特征的巨大变化通常被解释为适应授粉媒介的结果。但是，在野生人群中的研究通常没有发现授粉媒介介导的花的迹象。进化理论预测，这可能是稳定条件下停滞期的结果，其次是授粉媒介变化时期较短，为创新表型提供了选择。我们询问停滞周期是否是由于选择稳定，其他形式的选择或低性状能力，即使存在选择，也引起了停滞。我们研究了一种植物，主要是由其范围内的一种蜜蜂授粉的植物。，我们使用了大型野生人群中的全基因组相关性测量性状的遗传力和发展性，并将其与对同一个体的选择估计相结合。我们发现了稳定选择和低性状遗传力的证据，作为流动中停滞的潜在解释。标准花瓣的面积正在稳定下，但可变性不是可遗传的。单独的特征，花的重量具有很高的含义，但目前尚未选择。我们展示了一个简单的授粉环境如何与当前的自适应进化变化前提条件相吻合，而遗传性的变化仍在响应未来的选择压力。
花卉性状的定量遗传分析显示了当前的局限性，但野生的潜在演变
跨被子植物的花卉特征的巨大变化通常被解释为适应授粉媒介的结果。但是，在野生人群中的研究通常没有发现授粉媒介介导的花的迹象。进化理论预测，这可能是稳定条件下停滞期的结果，其次是授粉媒介变化时期较短，为创新表型提供了选择。我们询问停滞周期是否是由于选择稳定，其他形式的选择或低性状能力，即使存在选择，也引起了停滞。我们研究了一种植物，主要是由其范围内的一种蜜蜂授粉的植物。，我们使用了大型野生人群中的全基因组相关性测量性状的遗传力和发展性，并将其与对同一个体的选择估计相结合。我们发现了稳定选择和低性状遗传力的证据，作为流动中停滞的潜在解释。标准花瓣的面积正在稳定下，但可变性不是可遗传的。单独的特征，花的重量具有很高的含义，但目前尚未选择。我们展示了一个简单的授粉环境如何与当前的自适应进化变化前提条件相吻合，而遗传性的变化仍在响应未来的选择压力。
回顾现代牙科实践中的人工智能辅助 CBCT 数据管理：优势、局限性和创新
摘要：在未来十年内，人工智能 (AI) 将从根本上改变现代牙科实践的工作流程。本文回顾了在人工智能的支持下牙科助理在 CBCT 数据管理中的创新和新角色。它在 3D 数据管理中的应用为牙科助理带来了新的角色。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 技术与口内 3D 扫描和 3D 面部扫描一起，是现代数字牙科实践中常用的 3D 诊断技术。本文概述了在牙科实践中的标准医疗诊断工作流程中实施 AI 对半自动分割的潜在好处。它讨论了 AI 工具是否可以帮助医疗保健专业人员提高其可靠性、有效性和实用性，并解决了可能发生的潜在限制和错误。本文得出结论，当前的 AI 解决方案可以改善包括 CBCT 数据管理在内的当前数字工作流程。自动 CBCT 分割是当前的趋势和创新之一。它可以帮助专业人员在较短的时间内获得准确的 3D 图像，从而提高整个过程的效率。CBCT 的分割是治疗计划的有用工具，也是以易于理解的方式向患者传达问题的有用工具。本文强调，由于许多研究中样本量不足和报告不完整，存在较高的偏差风险。它建议通过 AI 支持的 cbct 数据管理来提高牙科工作流程的效率和准确性