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机器学习和复杂网络测量在 DMT 实验的 EEG 数据集中的应用
人们对迷幻药的医疗用途越来越感兴趣，因为使用迷幻药治疗精神疾病的初步研究已显示出积极的结果。具体来说，这些物质之一是 N,N-二甲基色胺 (DMT)，它是一种激动剂血清素迷幻药，可以引起意识状态的重大改变。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的计算方法，作为一种探索性工具，使用 EEG 数据揭示 DMT 引起的大脑活动变化，并为这种迷幻药的作用机制提供新的见解。为了回答这些问题，我们提出了一种两类分类，基于 (A) 连接矩阵或 (B) 从中得出的复杂网络度量作为支持向量机的输入我们发现这两种方法都能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 显示出最高的 AUC (89%)，表明复杂网络测量最能捕捉由于使用 DMT 而发生的大脑变化。在第二步中，我们对对此结果贡献最大的特征进行了排名。对于案例 (A)，我们发现高 alpha、低 beta 和 delta 频带的差异对于区分吸入 DMT 之前和之后的状态最为重要，这与文献中描述的结果一致。此外，颞叶 (TP8) 和中央皮质 (C3) 之间的连接以及中央前回 (FC5) 和侧枕叶皮质 (T8) 之间的连接对分类结果贡献最大。文献中发现 TP8 和 C3 区域之间的连接与 DMT 消费期间可能发生的手指运动有关。然而，文献中没有发现皮质区域 FC5 和 P8 之间的连接，推测与志愿者在 DMT 消费期间的情感、视觉、感官、知觉和神秘体验有关。对于案例 (B)，接近中心性是最重要的复杂网络度量。此外，我们发现使用 DMT 时社区更大、平均路径更长，而没有使用 DMT 时则相反，这表明功能分离和整合之间的平衡被破坏了。这一发现支持了以下观点：在迷幻药的作用下，大脑皮层活动变得更加熵大。总体而言，我们开发了一种强大的计算工作流程，可以解释 DMT（或其他迷幻药）如何改变大脑网络，并深入了解其作用机制。最后，这里应用的相同方法可能有助于解释服用其他迷幻药的患者的 EEG 时间序列，并有助于详细了解服用药物后大脑神经网络的功能变化。
种子相关分析基于大型静止状态数据集中的ADHD诊断的大脑区域激活
注意力/多动症（ADHD）是儿童和青春期的常见神经发育障碍。两项研究与国家之间的ADHD发生率报告的发生率。儿童和青少年估计的多动症全球患病率高达7.1％（Thomas等，2015）。精神障碍的诊断和统计手册（DSM），第五版（DSM-5）通过其三种基本症状的ADHD来表征：不集中，多动症和冲动性。这些症状影响健康的心理功能，与心理健康问题以及学术和社会功能受损有关（Missiuna等，2014； Asherson等，2016）。该疾病不仅限于儿童和青少年；对于40-60％的ADHD儿童，这种疾病一直持续到成年，并导致终生障碍（Faraone等，2000； Volkow和Swanson，2013）。目前，多动症的标准诊断程序基于临床访谈和症状问卷。尽管这些问卷与DSM第四版（DSM-4）和DSM-5中列出的主观标准一起作为客观和定量措施，但诊断仍然很耗时。在临床上，诊断需要父母和老师的回顾性报告，而不是患者的自我报告（Sibley等，2012）。将临床问卷与行为和认知测试结果整合在一起是复杂且具有挑战性的，需要经验丰富的专家评估者（Morrill，2009年）。选择性使用神经心理学测试就是一种这样的辅助诊断方法。因此，必须通过经过一再观察并使用父母，老师或其他护理人员获得的报告来仔细地执行此过程。此外，评估者必须确认缺乏可能被错误标记为ADHD的任何潜在疾病（Rader等，2009）。根据Morrill（2009）的一项调查，超过85％的临床医生（初级保健医生）期望可用于多动症的辅助诊断工具。ADHD通常与各种神经心理学研究中的大量认知统计相关，例如反应时间可变性，智力和成就，警惕，工作记忆和反应抑制（Pievsky和McGrath，2018年）。因此，ADHD可能会干扰几种大脑功能结构，并且这种干扰在行为中反映了。尽管当前的诊断标准不包括生理特征，但现有的神经科学体系
断裂的频率，肌肉休息的量和持续的肌肉活动与合并的数据集中的颈部疼痛有关
1国家职业健康研究所，工作心理学研究小组，奥斯陆，奥斯陆，挪威2号职业与环境医学司，公共卫生科学系，卡罗林斯卡研究所，卡罗林斯卡研究所，瑞典，瑞典，瑞典3，职业和环境医学司，伦敦大学，伦敦伦敦市伦敦市伦敦市，丹麦4号，伦敦康涅狄格州伦敦市，第5次，丹麦克里克，伦德大学4号。南丹麦大学，丹麦的丹麦大学，丹麦6号挪威生物经济研究所，ÅS，挪威，挪威7号国家工作环境研究中心，肌肉骨骼疾病和身体工作量，丹麦哥本哈根，丹麦8号，工业经济学和技术管理系8 Trondheim，挪威
一种经验设计正义方法，用于确定大语模型与社会机器人技术交集中的道德考虑
大型语言模型（LLM）在社会机器人技术中的整合提出了一套独特的道德挑战和社会影响。这项研究旨在确定这两种技术组合的设计和开发中出现的道德考虑因素。使用LLM进行社交机器人技术可能会带来好处，例如启用自然语言开放域对话。然而，这两种技术的交集还引起了与错误信息，非语言提示，情绪破坏和偏见有关的道德问题。机器人的身体社会体现增加了复杂性，因为与基于LLM的社会AI相关的道德危害（例如幻觉和错误信息）可能会由于身体体现对社会感知和沟通的影响而加剧。为了应对这些挑战，这项研究采用了基于经验的设计正义方法，重点是通过定性的共同设计和互动研究来识别社会技术道德考虑。该研究的目的是确定与共同设计和与类人类社会机器人的共同设计相关的道德考虑因素作为LLM的接口，并评估如何在设计基于LLMS的社会机器人的背景下使用设计正义方法。这些发现揭示了在四个概念上产生的道德考虑的映射：互动，共同设计，服务条款和关系条款，并评估如何在LLMS和社会机器人的交集中经验使用设计正义方法。
2025 处方集（涵盖药物清单或“药物清单”） - MHBP
• 其他变更。我们可能会做出其他变更，这些变更会影响目前正在服用药物的会员。例如，我们可能会添加仿制药来替代目前在处方集中的品牌药，或添加新的生物仿制药来替代目前在处方集中的原始生物制品，或在添加相应药物后添加新的限制或将我们保留在处方集中的药物移至更高的费用分摊层级，或两者兼而有之。我们可能会在添加仿制药时从处方集中移除品牌药，或在添加生物仿制药时移除原始生物制品。我们还可能对品牌药或原始生物制品施加新的限制，或将其移至不同的费用分摊层级，或两者兼而有之。或者，我们可能会根据新的临床指南做出变更。
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