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World File Search System静止状态
研究论文基于 fNIRS 使用稀疏表示解码步行意象和空闲状态
目的.基于功能性近红外光谱（fNIRS）的脑机接口（BCI）有望为严重影响其生活质量的步行功能障碍患者提供一种可选的主动康复训练方法。利用稀疏表示分类（SRC）氧合血红蛋白（HbO）浓度对步行表象和空闲状态进行解码，构建基于步行表象的 fNIRS-BCI。方法.招募15名受试者，采集步行表象和空闲状态下的 fNIRS 信号。首先对 HbO 信号进行带通滤波和基线漂移校正，提取 HbO 的均值、峰值、均方根（RMS）及其组合作为分类特征；利用 SRC 对提取的特征进行识别，并将 SRC 的结果与支持向量机（SVM）、K 最近邻（KNN）、线性判别分析（LDA）和逻辑回归（LR）的结果进行比较。结果.实验结果表明，三种特征组合的SRC对于步行想象和静止状态的平均分类准确率为91.55±3.30%，显著高于SVM、KNN、LDA和LR的86.37±4.42%、85.65±5.01%、86.43±4.41%和76.14±5.32%，且其他组合特征的分类准确率均高于单一特征的分类准确率。结论研究表明，在fNIRS-BCI中引入SRC能有效识别步行想象和静止状态。同时特征提取的不同时间窗口对分类结果有影响，2～8 s的时间窗口取得了比其他时间窗口更好的分类准确率（94.33±2.60%）。显著性意义。该研究旨在为步行功能障碍患者提供一种新的、可选的主动康复训练方法，此外该实验也是一项罕见的基于fNIRS-BCI利用SRC解码步行意象和静止状态的研究。
研究生资格考试第一部分：经典力学
考虑一个粒子从静止状态释放到地球表面上方高度 h 处，纬度为 λ 。假设重力 g 产生恒定的垂直加速度。当粒子到达地球表面时，由于地球自转，粒子会偏离直线，直接朝向地球中心，此时的水平偏转为 h 、 λ 和地球自转角速度 Ω（即 2 π 弧度/天）的形式。
经济碗清洁器安全数据表
P303+361+353-如果在皮肤上（或头发）：立即脱下所有受污染的衣服。用水冲洗皮肤。 p363-重复使用前清洗污染的衣服。 p305+351+338-如果在眼睛中：用水谨慎冲洗几分钟。 删除隐形眼镜，如果有的话，易于执行。 继续冲洗。 P301+330+331-如果吞咽：冲洗嘴。 不要引起呕吐。 p310-立即致电毒药中心或医生/医生。 p304+340-如果吸入：拆除新鲜空气的受害者，并保持静止状态，以呼吸舒适。 p309+311-如果暴露或感到不适，请致电毒药中心或医生/医生。用水冲洗皮肤。p363-重复使用前清洗污染的衣服。p305+351+338-如果在眼睛中：用水谨慎冲洗几分钟。删除隐形眼镜，如果有的话，易于执行。继续冲洗。P301+330+331-如果吞咽：冲洗嘴。不要引起呕吐。p310-立即致电毒药中心或医生/医生。p304+340-如果吸入：拆除新鲜空气的受害者，并保持静止状态，以呼吸舒适。p309+311-如果暴露或感到不适，请致电毒药中心或医生/医生。
在几分钟的扫描时间
许多最近的研究调查了用于预测fMRI个人行为的机器学习技术。尽管获得了令人鼓舞的结果，但过度的扫描时间（尤其是在静止状态fMRI）是一个限制因素。在这里，我们提出了一种新的机器学习算法，用于使用静止状态（RSFMRI）以及基于任务的fMRI（TFMRI）来预测健康人类受试者的个体行为。它通过集成学习和部分最小二乘回归而不是通过脑部拟合或ICA分解来降低维度。此外，它还引入了ricci-eman曲率作为一种新型的边缘重量。作为概念证明，我们专注于预测流体，结晶和一般智力得分。在人类连接项目的390个无关测试对象的队列中，我们发现观察到的TFMRI中观察到的一般智能与预测的一般智能超过50％，约为59％（r2≈0。29）合并两个任务的结果时。我们将这些结果与现有方法的基准进行了比较，该方法在RSFMRI和TFMRI中都产生了低于50％的相关性。我们得出的结论是，通过应用于TFMRI的新型机器学习技术，可以在扫描时间的一部分中获得明显更好的预测准确性。
时刻到时刻的大脑信号变异性可靠地预测精神病治疗结果
精神治疗反应的生物标志物仍然难以捉摸。功能磁共振成像（fMRI）已显示出希望，但低可靠性限制了典型的fMRI措施作为治疗成功的前提。引人注目的是，大脑信号的时间变异性已经证明是个体差异的敏感且可靠的指标，但尚未与精神病治疗结果有关。在这里，使用简单的基于任务和静止状态的fMRI扫描了45例社交焦虑症患者两次（相隔11周），以捕获力矩到时刻的神经变异性。fMRI测试重测后，患者接受了9周的认知行为疗法。可靠性基于5倍的交叉验证表明，基于任务的大脑信号变异性是治疗结果预测模型（总R实际，预测= .77）的最强贡献者 - 表现优于自我报告，静止状态神经变异性和基于标准的基于基于神经活动的平均值。值得注意的是，基于任务的大脑信号变异性显示出极好的测试可靠性（类内相关系数= .80），即使任务长度少于3分钟。而不是不良“噪声”的来源，而是瞬间的fMRI变异性可以作为临床结果的高度可靠，有效的预后指标。
居住的微生物
使用脑电图信号的认知载荷识别（CLR）近年来经历了显着的进步。但是，当前的载荷范式通常依赖于简单的认知任务，例如算术计算，无法充分复制现实世界情景和缺乏适用性。本研究随着时间的推移探讨了模拟的飞行任务，以更好地反映运行环境并研究多个负载状态的时间动态。36名参与者以执行模拟飞行任务，而低，中和高的认知负荷水平不同。在整个实验中，我们从三个课程，前后静止状态的脑电图数据，主观评分和客观绩效指标中收集了脑电图负载数据。然后，我们采用了几种深卷卷神经网络（CNN）模型，利用RAW EEG数据作为模型输入，以六个分类设计评估认知负载水平。研究的关键发现包括（1）静止状态和疲劳后脑电图数据之间的显着区别； （2）与更复杂的CNN模型相比，浅CNN模型的出色性能； （3）随着任务的进行，CLR的时间动态下降。本文为在不同个体的复杂模拟任务中评估认知状态的潜在基础。
大脑如何变成心智：热力学能够解释情绪的出现和本质吗？
摘要：神经系统的电活动是意识现象学的基础。感官知觉触发与环境的信息/能量交换，但大脑的反复激活保持静止状态，参数恒定。因此，感知形成一个封闭的热力学循环。在物理学中，卡诺发动机是一种理想的热力学循环，它将热量从热库转化为功，或者反过来，需要功将热量从低温库转移到高温库（逆卡诺循环）。我们通过吸热逆卡诺循环分析高熵大脑。其不可逆激活为未来定位提供了时间方向性。神经状态之间的灵活转移激发了开放性和创造力。相反，低熵静止状态与可逆激活平行，可逆激活通过重复思考、悔恨和遗憾强加过去的焦点。放热卡诺循环会降低精神能量。因此，大脑的能量/信息平衡形成了动机，被感知为立场或负面情绪。我们的工作从自由能原理的角度分析了积极和消极情绪以及自发行为。此外，电活动、思想和信念适合于时间组织，这是与物理系统正交的条件。在此，我们提出，对情绪热力学起源的实验验证可能会启发更好的精神疾病治疗方案。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
周期性和大约EEG特征作为发育阅读障碍的潜在标记
摘要：发育阅读障碍（DD）是一种神经生物学条件，影响了读取和/或准确读取的能力。分析DD中静静态脑电图（EEG）活性可能会更深入地表征潜在的病理生理学和可能的生物标志物。到目前为止，研究DD中静止状态活性的研究提供了有限的证据，并且没有考虑功率谱的上流区分。在本研究中，（n = 26）和没有DD（n = 31）的成年人接受了阅读技能评估和静止状态的脑电图，以调查上周期活动的潜在变化，这对周期性的对应物和阅读表现的影响。在甲状腺枕通道中，DD参与者表现出明显不同的上膜活性活性，这是通过平板和较低功率谱图所索引的。这些多数措施与文本阅读时间显着相关，这表明与阅读困难的个体差异有联系。与典型的读取器相比，DD组在Beta频段中显示出明显降低的Aperiodic调整功率，这与单词读取精度显着相关。总的来说，在这里，我们提供的证据表明，DD参与者中内源性大道活性的改变，并与神经噪声假设增加一致。此外，我们确认内源性β节奏的改变，这些节奏是根据其潜在的与大细胞传播流的潜在联系来讨论的。