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原创研究急性应激对皮质电活动和心脏自主神经耦合的影响
心率变异性评估（反映心脏自主神经系统）已显示出对压力的一些预测能力。此外，通过心电图和脑电图评估的大脑皮层活动和心脏自主神经相互作用的不同模式的预测能力尚未在急性压力的背景下进行探索。本研究确定了静息和急性压力状态下神经-心脏自主神经耦合的不同模式。特别是在压力任务期间，额叶 delta 波活动与低频心率变异性呈正相关，与高频心率变异性呈负相关。低高频功率与压力和焦虑以及迷走神经控制下降有关。发现静息高频心率变异性和额中部伽马活动之间存在正相关，而静息时低频心率变异性和伽马波耦合之间存在直接的反比关系。在压力任务中，低频心率变异性与额叶 delta 活动呈正相关。也就是说，在压力任务中，副交感神经系统活动减少，而额叶 delta 波活动增加。我们的研究结果表明，心脏副交感神经系统活动与静息和急性压力期间的额叶中央伽马和 delta 活动之间存在关联。这表明，在急性压力期间，副交感神经活动减少，并且与神经元皮质前额叶活动相结合。本研究确定的神经-心脏耦合的不同模式为大脑和心脏之间的动态关联提供了独特的见解
GumboMed Plus
- 每升水混合 2.5 克脱脂奶粉，有助于保持病毒活性并中和氯。不要使用含有高浓度金属离子的水。 - 在水下打开小瓶，将疫苗与干净、凉爽、不含氯的水混合，静置 10 分钟。 - 对于乳头管，打开供水系统，将管线降低到鸟类的正常高度，并检查整个房屋的分布情况。当水箱空了时，用脱脂奶粉溶液填充，静置 10 分钟，然后打开供水系统冲洗掉管道中剩余的疫苗溶液。也可以使用塑料喷壶手动分配疫苗溶液。
听觉诱发电位脑电图-...
这项工作旨在评估使用脑电图 (EEG) 信号作为生物特征认证手段的效果。我们从 20 名参与数据收集的受试者那里收集了超过 240 条记录，每条记录持续 2 分钟。数据包括在静息状态和有听觉刺激的情况下进行的实验的结果。静息状态的 EEG 信号是在睁眼和闭眼的情况下获取的。听觉刺激 EEG 信号由分为两种场景的六个实验组成。第一种场景考虑耳内刺激，而第二种场景考虑骨传导刺激。对于这两种场景中的每一种，实验都包括一首母语歌曲、一首非母语歌曲和一些中性音乐。这些数据可用于开发用于认证或识别的生物特征系统。此外，它们还可用于研究音乐等听觉刺激对 EEG 活动的影响，并将其与静息状态条件进行比较。 © 2024 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
非阻塞性疾病症状患者冠状动脉血流和流速储备的性别差异
方法和结果：共有 1,683 名有缺血症状/体征且血管造影显示冠状动脉畅通（血管造影狭窄 <40%）的患者接受了冠状动脉血管运动评估。CFVR 以 LAD 中的充血/静息平均速度来测量。用定量血管造影测量 LAD 中段直径，并计算静息 CBF（rCBF）和充血（hCBF）。静息微血管阻力（rMR）以平均动脉压/rCBF 来计算。在所有患者中，1,096 名（65%）为女性，平均年龄为 51 [42, 59] 岁。与男性相比，女性的中位 CFVR 较低（2.7 [2.4, 3.2] vs 3.1 [2.7, 3.6]，p<0.001），rCBF 较高（49.7 [34.0, 71.1] vs 45.9 [31.8, 68.7] ml/min，p=0.04），hCBF 较低（139.5 [93.0, 195.2] vs 147.1 [95.7, 218.6] ml/min，p=0.02），但 rMR 相似（p=0.82）。女性是 CFVR 较低、rCBF 较高和 hCBF 较低的独立预测因素。
心脏病发作分析与预测：一种神经网络方法
摘要：心脏病发作分析和预测数据集是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含304个样品，具有11个功能，例如年龄，性别，胸痛类型，TRTBP，胆固醇，空腹血糖，静息心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集中对具有四层（1个输入，2个隐藏，1个输出）的神经网络模型进行了训练，并达到了88％的精度，平均误差为0078296。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。
超高频 RFID 手持阅读器
◎NXP Ucode8 品牌识别器 NXP 独有品牌 ID ◎NXP UCODE DNA 128 位 AES 密钥，用于 IC 芯片中的加密认证 ◎带有水分检测 IC 芯片的 Axzon Magnus ® S2 标签 ◎CSL CS9010 BAP 长距离可读半无源标签 ◎带有外部传感器（电容式感应）连接的 EM 微电子 Aura-sense 标签
脑电图记录中的错误通道检测
摘要：脑电图 (EEG) 广泛应用于临床应用和基础研究。干脑电图为游戏和神经反馈期间的自我应用等新领域开辟了应用领域。在记录过程中，信号总是受到伪影的影响。手动检测坏通道是凝胶和干脑电图的黄金标准，但很耗时。我们提出了一种简单而强大的方法，用于自动检测脑电图中的坏通道。我们的方法基于对每个通道标准差的迭代计算。这些标准差的统计测量可作为坏通道检测的指标。我们将新方法与从手动识别的脑电图记录坏通道获得的结果进行了比较。我们分析了闭眼静息状态下的脑电图信号和头部运动数据集。结果显示，凝胶和干脑电图的静息状态脑电图准确率为 99.69%。对于两种设置中带有头部运动的数据集，我们的新方法的准确率为 99.38%。手动识别不良通道的黄金标准与我们的迭代标准差方法之间没有显著差异。因此，所提出的迭代标准差方法可用于静息态和运动脑电图记录中的不良通道检测。