XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System静止状态
使用静止状态EEG
抽象目标。这项研究旨在设计和实施第一个深度学习（DL）模型，以根据静止状态脑电图（EEG）信号对阿尔茨海默氏病（AD）的前驱状态（AD）进行分类。方法。脑电图记录了17个健康对照（HCS），56个主观认知下降（SCD）和45名轻度认知障碍（MCI）受试者的记录。预处理后，我们选择了与眼睛闭合条件相对应的部分。使用带通滤波器提取Delta，Theta，Alpha，Beta和Delta-to-Theta频段来创建五个不同的数据集。为了对SCD与MCI和HC vs SCD与MCI进行分类，我们提出了一个基于变压器体系结构的框架，该框架使用多头注意力专注于输入信号的最相关部分。我们使用了一个主题输出的交叉验证方法训练并验证了每个数据集上的模型，并将信号分为10 s时。受试者与大多数时期分配给同一类。的分类性能，并与其他DL模型进行了评估，并将其与其他DL模型进行了比较。主要结果。结果表明，DELTA数据集允许我们的模型获得SCD和MCI歧视的最佳性能，从而达到ROC曲线下的一个0.807的区域，而在Alpha和Theta上获得了Alpha和Theta的最高结果，其最高结果是在Alpha和Theta上获得的，其Micro-auc高于0.74。意义。我们证明了DL方法可以支持采用非侵入性和经济技术作为脑电图，以将处于AD风险的临床人群中的患者分层。由于注意力机制能够学习信号的时间依赖性，重点是最歧视的模式，从而实现了这一结果，从而实现了最新的结果。我们的结果与临床证据相一致，表明在考虑AD的早期阶段时，大脑活动的变化是渐进的。
使用静止状态fMRI
客观癫痫会影响神经加工，通常会导致颅内或半球间语言重组，仅基于解剖学地标（例如，Broca的区域）构成本地化。术前脑图对于权衡切除的风险和术后赤字的风险是必要的。然而，由于低依从性及其独特的神经生理学，在技术上，在儿科患者中使用常规图形方法（例如，体感刺激，基于任务的功能性MRI [FMRI]）在技术上很困难。静止状态fMRI（RS-FMRI）是一种基于大脑在休息时神经活动的“无任务”技术，具有克服这些局限性的潜力。作者假设可以通过应用功能连接分析从RS-FMRI识别语言网络。方法案例均已审查了基于任务的fMRI和RS-FMRI作为癫痫手术术前临床方案的一部分。基于任务的fMRI由2个语言任务和1个电机任务组成。静止状态fMRI数据是在患者观看动画电影时获取的，并使用独立的组合分析（即数据驱动的方法）进行了分析。作者通过通过模板匹配过程与功能定义的语言网络模板进行相似性分析来从RS-FMRI数据中提取语言网络。骰子系数用于量化重叠。结果13名儿童接受了常规的基于任务的fMRI（例如动词产生，对象命名），RS-FMRI和1.5T的结构成像。为每个患者确定了与语言模板重叠最高的语言组件。语言横向化结果来自基于任务的fMRI和RS-FMRI映射是可比性的，在大多数情况下，一致性很好。休息状态fMRI衍生的语言图表明，在4例患者中，左侧语言在左侧，右侧为5例（38％），四名患者（31％）（31％）。在某些情况下，RS-FMRI表示语言表示更广泛。使用TEM板匹配方法在患者级别确定了静止状态fMRI衍生的语言网络数据。这项研究中有一半以上的患者表现出非典型语言横向化，从而提出了映射的需求。总体而言，这些数据表明该技术可用于术前识别儿科患者的语言网络。它还可以优化电极放置的术前计划，从而指导外科医生对癫痫发作区的方法。
镇静剂在静止状态fMRI
tspo配体在治疗焦虑症中是苯二氮卓类药物的有希望的替代品，因为它们表现出较不明显的副作用，例如镇静，认知障碍，耐受性发展和滥用潜力。在一项随机的双盲重复测量研究中，我们通过评估副作用并从3天的alprazolam，Etefifoxine或aptbo中获取静息状态fMRI数据，将苯二氮卓（Alprazolam）与TSPO配体（Etifoxine）进行比较。为了详细研究FMRI中的药理学干预措施的影响，我们在研究中结合了与全脑功能网络连通性相关的互补分析策略，在区域同质性中表达的局部连接分析，低频率大胆的大胆扩增和独立静止型网络的一致性。参与者报告了与安慰剂相比，与阿普唑仑给药有关的疲劳，嗜睡和浓度障碍等不利影响。在静止状态fMRI中，我们发现功能连接密度，网络效率和网络富club系数的降低显着降低。在观察到高水平脑网络中的区域均匀性在阿普唑仑条件下的总体同质性逐渐减少，但我们可以同时检测到低水平感觉区域中的区域均匀性和静止状态网络相干性的增加。此外，我们发现粗体信号的低频室一般增加。此外，我们的结果表明，TSPO配体在治疗焦虑和抑郁症中的潜力。在埃毒素条件下，与安慰剂相比，参与者没有报告任何显着的副作用，并且我们没有观察到fMRI指标中的任何相应的调制。我们的结果与镇静在全球范围内断开低级功能网络的想法是一致的，但同时增加了它们的内部连接性。
静止状态fMRI信号包含...
抽象功能磁共振成像（fMRI）已被证明是非侵入性测量人脑活动的强大工具。然而，到目前为止，fMRI的时间分辨率相对有限。一个关键挑战是了解神经活动与从fMRI获得的血氧水平依赖性（BOLD）信号之间的关系，通常由血液动力学反应函数（HRF）建模。人力资源管理的时机在整个大脑和个人之间各不相同，使我们对基础神经过程的时机进行推断的能力感到困惑。在这里，我们表明静止状态fMRI信号包含有关HRF时间动力学的信息，这些信息可以利用，这些信息可以利用，以理解和表征皮质和皮层下区域的HRF时序变化。我们发现，在人类视觉皮层中，静息状态fMRI信号的频谱在快速与慢速HRF的体内之间存在显着不同。这些频谱差异也扩展到亚皮层，揭示了丘脑侧向核核中的血液中正时的明显更快。最终，我们的结果表明，HRF的时间特性会影响静止状态fMRI信号的光谱含量，并启用相对血液动力学响应时序的体素特征。此外，我们的结果表明，应谨慎使用静止状态fMRI光谱特性，因为fMRI频率含量的差异可能来自纯粹的血管起源。这一发现提供了对跨体素信号的时间特性的新见解，这对于准确的fMRI分析至关重要，并增强了快速fMRI识别和跟踪快速神经动力学的能力。
'那里，舞蹈是 - 在转折世界的静止状态...
在开发过程中，我们从基调（儿童和照料者之间共享监管过程）过渡到自我调节。大多数早期的基调相互作用旨在管理婴儿的唤醒和机敏性中的爆发；但是随着时间的流逝，核调节过程逐渐详细阐述，以涵盖其他功能，例如社会共同发展，注意力和执行控制。基本调节的基本目的是帮助保持低活动和多动症之间的最佳“临界状态”。在这里，我们提出了一个理解儿童的动态框架 - 心理病理学背景下的护理人员核心调节互动。早期的核心调节过程既涉及被动夹带，孩子的状态通过，照顾者的侵入和积极的偶然反应能力，照顾者通过这些响应来改变其行为，以应对孩子的行为。类似的原则，即交互式但不对称的偶然性，引起共同注意力，维持认知状态以及唤醒/警觉性，情绪调节和社会共同体的发展。我们描述了在自闭症，ADHD，焦虑和抑郁等条件下，活跃儿童的三种方式 - 照顾者调节可以非典地发展。其中最著名的是不足的偶然反应性，导致同步性降低，这已在不同疾病中的一系列方式中显示出来，这是大多数当前干预措施的目标。我们还提供了证据，表明在某些情况下可能会发展过多的偶然性响应能力和过度同步。我们表明，积极的反馈相互作用可以发展出来，这些反馈相互作用是偶然但相互扩增的孩子 - 照顾者的互动，这些相互作用使孩子远离临界状态。我们讨论了这些发现对未来干预研究的含义，以及对未来工作的指示。关键字：核心测量；自我调节；情绪调节；社会共同发展；注意力; ASD;多动症；焦虑;沮丧。
静止状态功能连接的电动机幻觉
视觉幻觉 - 运动幻觉（VMI）是通过查看自己在身体静止时进行体育锻炼的图像来唤起动力学感觉。先前的研究表明，VMI激活了运动缔合的大脑区域。但是，尚不清楚VMI是否立即改变静止状态功能连接（RSFC）。这项研究的目的是验证VMI诱导是否使用功能性近红外光谱（FNIRS）改变了RSFC。13个健康成年人的右手进行了幻觉和观察条件，持续20分钟。在每个条件之前和之后，使用FNIRS测量RSFC。在每种情况下，动力学幻觉的程度和使用李克特量表测量的身体所有权感。我们的结果表明，与观察条件相比，幻觉条件后，动力学幻觉的程度和人体所有权的程度明显更高。与观察条件相比，幻觉条件后的RSFC显着增加了与动力学幻觉，身体所有权和运动执行感相关的大脑区域。总而言之，RSFC已成为一种生物标志物，显示出由于VMI引起的大脑功能的变化。VMI可以应用于中风或骨科疾病患者的治疗。
使用多级静止状态fMRI特征
精神分裂症研究表明，该组中所有死亡原因中多达40％可以归因于自杀（Wildgust等，2010），而25-50％的精神分裂症患者试图在他们的一生中自杀（Bohaterewicz等人，2018年； Cassidy等，2018年）。因此，非常需要开发更准确和客观的方法来预测精神分裂症患者自杀的风险。功能磁共振成像（fMRI）是一种非侵入性，广泛使用的方法，允许一种方法来测量人脑的活性。静止状态（RS）反过来被认为是高度有效的，因为它捕获了大脑总活动的60-80％（Smitha等，2017）。此外，一些研究表明，它允许监测治疗结果以及评估精神疾病的生物标志物（Glover，2011; Moghimi等，2018）。Previous studies indicate gray matter volume reduction in dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), superior temporal gyrus, as well as insular cortex in patients after suicide attempt, compared to the ones without suicide attempt in the past ( Besteher et al., 2016 ; Zhang et al., 2020 ), whereas fMRI studies revealed that during a simple task based on cognitive control, suicide thoughts were associated随着PFC活性的降低和先前的自杀企图的病史导致前皮层的活性降低（Minzenberg等，2014； Potvin等，2018）。体积和功能任务的先前结果fMRI分析表明，默认模式网络（DMN），显着性网络（SN）和Sensorimotor Network（SMN）中包含的区域的潜在静止状态大脑活动变化。近年来，RSFMRI数据的机器学习应用程序越来越多，以进行预后评估并在各个组或条件之间进行差异（Pereira等，2009）。最近，采用了以fMRI为公正的生物标志物的ML分类器来识别从事自杀相关行为的人，包括自杀念头。例如，Just等。（2017）能够正确地识别17名自杀参与者中的15个，灵敏度为0.88，使用高斯幼稚的贝叶斯算法和fMRI数据的特定为0.94。在最近的工作中，Gosnell等人。（2019）使用了随机森林（RF）算法和RSFMRI功能连通性数据，来自精神病患者，使他们能够以81.3％的敏感性正确地对自杀行为进行了分类。据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。 在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。 最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。 每个指标礼物据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。每个指标礼物
中风后的静止状态fMRI横断面研究
方法：招募了22例中风患者和15例健康受试者，以招募年龄，性别和体重指数。康复评估包括峰值氧气吸收（VO 2峰），峰值工作率，10米步行测试（10MWT），五次静止测试（FTSST）和6分钟的步行距离（6MWD）。静止状态fMRI数据，并分析了低频波动振幅（ALFF）的幅度变化与CRF分析以检测中风患者中与CRF相关的大脑区域的相关性。根据ALFF分析，进行大脑网络分析，并选择了中风患者的CRF相关脑区域作为种子点。功能连通性（FC）分析用于识别中风患者可能与CRF相关的大脑区域和网络。
静止状态功能连接性MRI的定量评估
1 伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国伦敦大学伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国2号2光电研究中心，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3英国3，英国3号电子工程系，贝斯校区，Swansea，Sawansea，Savosea，Sa1 and sa1 8ne of Interver，sa1 and Introl，Sa1 8ne of Key，Key，Key of Key of Key kekij Faculty of Materials and Manufacturing, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People's Republic of China 5 SuperSTEM, SciTech Daresbury Science and Innovation Campus, Block J, Keckwick Lane, Daresbury WA4 4AD, United Kingdom 6 York NanoCentre & Department of Physics, University of York, York YO10 5DD, United Kingdom 7 School of Chemical and Process Engineering and School of Physics and Astronomy,利兹大学，利兹LS2 9JT，英国
不安全依恋对fMRI静止状态功能连通性的影响
扩展了Ainsworth [7]的开创性工作，除了安全的依恋外，不安全的依恋样式可以分为三个不同的类别：焦虑，焦虑，避免和混乱的依恋模式。值得注意的是，这些类别与Bartholomew和Horowitz的[8]成人的依恋模式的分类法紧密相吻合，这些分类法可以通过焦虑的焦虑，避免和恐惧的模式。Brennan，Clark和Shaver [9]采用项目反应和因子分析方法来全面检查各种成人依恋测量。他们的调查确定了两个总体因素，称为焦虑和回避，它们囊括了多方面的附着构建体的很大一部分。依恋焦虑是这些关键因素之一，其特征是与拒绝的恐惧和对关注的需求有明显的联系。当伴侣显得无动于衷或不可用时，具有高水平的依恋焦虑的个体往往会逐渐增加压力，这种动态被恰当地称为过度激活。相比之下，避免依恋，第二个关键因素表现为依恋系统的停用，反映了涵盖以消除人际关系依赖性和亲密关系[10]。可怕的依恋模式对应于焦虑和回避依恋特征的高表达。这种矛盾对在强烈压力的条件下的社会应对策略的崩溃构成了重大威胁[17]。与焦虑或回避的有组织的依恋模式有关，这种混乱的样式与影响调节，人际问题和心理病理症状的更严重的困难有关[11-16] [11-16]，因为避免恐惧的个体希望与依恋人物紧密相关，并且无法同时信任和依靠它们。先前的研究表明，这种样式在被诊断出严重成瘾性疾病的患者中很普遍，例如阿片类药物依赖性或多核酸固定使用障碍（Schindler等，2019）。