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录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
耳鸣：非侵入性、非药物治疗
本证据报告基于 RTI-北卡罗来纳大学循证实践中心通过 RTI International 与华盛顿州卫生保健局 (HCA) 签订的合同进行的研究。本文件中的发现和结论为作者所作，作者对其内容负责。这些发现和结论不代表华盛顿 HCA 的观点，本报告中的任何声明均不应被视为华盛顿 HCA 的官方立场。本报告中的信息旨在帮助华盛顿州独立卫生技术临床委员会做出明智的承保决定。本报告并非旨在替代临床判断的应用。任何做出有关提供临床护理决定的人都应以与任何医学参考相同的方式考虑本报告，并结合所有其他相关信息（即，在可用资源和个别患者所呈现的情况的背景下）。本文件属于公共领域，除文件中明确注明的受版权保护的材料外，可以未经许可使用和转载。未经版权持有人明确许可，禁止进一步复制这些受版权保护的材料。
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长期重建造血干细胞 (LT-HSC) 用于通过干细胞移植治疗血液疾病。LT-HSC 数量极少，且在体外培养过程中分化迅速，这阻碍了它们的临床应用。之前使用基质饲养层、确定培养基混合物和生物工程的发展已使 HSC 在培养中扩增，但主要是短期 HSC 和祖细胞群，而牺牲了幼稚的 LT-HSC。在此，我们报告了一种生物工程 LT-HSC 维持生态位的创建，该生态位重建了生理细胞外基质组织，使用软胶原蛋白 I 型水凝胶来驱动血管周围基质细胞 (PerSC) 中的巢蛋白表达。我们证明，由 HSC 支持性骨髓基质细胞表达的巢蛋白具有细胞保护作用，并且通过调节代谢，对 PerSC 中的 HIF-1 α 表达很重要。当 CD34 +ve HSC 被添加到包含表达 Nestin/HIF-1 α 的 PerSC 的生物工程微环境时，LT-HSC 数量保持正常，克隆和体内重建潜力正常，无需补充培养基。我们提供概念证明，我们的生物工程微环境可以支持 CRISPR 编辑的 HSC 的存活。体外成功编辑 LT-HSC 可能对血液疾病的治疗产生潜在影响。
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