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World File Search System颅电
非侵入性颅内压的方法：
目的：从最新的医学文献的角度来分析颅内压的非侵入性监测技术。书目审查：持续的颅内高血压（HIC）的正确管理与发病率和死亡率的显着降低有关。在这个意义上，颅内压监测（PIC）至关重要。从历史上看，PIC监测的金标准方法涉及颅内导管的手术安装。此方法可以产生并发症，并需要专业的专业人员安装。鉴于此，与可用的HIC和可用技术设备的生理学更好地了解了这一点，因此将非不可创作的PIC监测方法引入了临床实践中。这项工作分析了当今目前使用的五种非无创的监测技术：计算机断层扫描（TC），Transcranian Doppler（DTC），光神经供应直径（DBNO），成员和脑4CARE。最终考虑：仰卧和Brain4Care在某些医院环境中已经成为有希望的方法，尤其是在数据可靠性和临床实用性方面。多中心和较高样本研究仍然是定义这些方法的适用性的必要条件。
颅内脑膜瘤有好发部位吗？基于人群的图谱
摘要 脑膜瘤是最常见的颅内良性肿瘤，被认为起源于蛛网膜颗粒的蛛网膜帽细胞。我们试图根据治疗前的 MRI 开发基于人群的图谱，以探索颅内脑膜瘤的分布，并探索不同位置颅内脑膜瘤发展的风险因素。2006 年至 2015 年期间，所有被诊断为颅内脑膜瘤并转诊至神经外科的来自特定收集区域的成年人（≥ 18 岁）均有资格纳入。治疗前 T1 增强 MRI 加权脑部扫描用于半自动肿瘤分割，以开发脑膜瘤图谱。统计分析中使用的患者变量包括年龄、性别、肿瘤位置、WHO 分级和肿瘤体积。共确定了 602 名颅内脑膜瘤患者，以从广泛而明确的收集区域开发脑肿瘤图谱。脑膜瘤在脑内的空间分布并不均匀，额区肿瘤较多，尤其是旁矢状面、大脑镰前部、额叶底和中颅窝。超过 2/3 的脑膜瘤患者为女性（p < 0.001），她们患多发性脑膜瘤的可能性也更大（p < 0.01），而男性患幕上脑膜瘤的可能性更大（p < 0.01）。肿瘤位置与年龄或 WHO 分级无关。脑膜瘤的分布在脑内呈现从前到后的梯度变化。脑膜瘤在普通人群中的分布并不依赖于组织病理学 WHO 分级，但可能与性别有关。
新加坡飞行员个性化的经颅磁刺激
两项临床试验的神经刺激服务，IMH和首席研究员说：“抑郁症的严重程度在于频谱 - 许多人会看到他们的症状会改善或通过药物和心理治疗等初始治疗。但是，有些人的病情具有耐药性，需要更长的治疗期才能缓解或足够的缓解以恢复日常运作。已发表的圣徒证据向我们表明，个性化的TMS可能会导致抗治疗抑郁症的管理范式转移，从一个月的治疗到快速的程序性抑郁症，从而在更短的时间内产生重大结果。与圣徒的成功 - 使患者能够更充分地参与他们的生活，并在治疗后与亲人的生活参与，或者重返工作岗位并找到更多的成就 - 使我们有信心在新加坡可以实现类似的结果。通过这些临床试验，我们希望验证这种精度方式在帮助耐药抑郁症患者的能力方面可以缓解并改善其生活质量。” 15。Assoc thomas Yeo教授，他也是转化中心副主任
白质病变对经颅电刺激电场的影响
背景：经颅直流电刺激 (tDCS) 是一种很有前途的工具，可用于增强治疗效果，例如在治疗中风后。所获得的刺激效果表现出较高的受试者间差异性，这主要是由感应电场 (EF) 的扰动驱动的。由于萎缩或病变等解剖变化，衰老大脑中的差异会进一步增大。通过基于计算机的个性化 EF 模拟来告知 tDCS 协议是减轻这种差异的一种建议措施。目标：虽然在模拟研究中，大脑解剖结构（特别是萎缩以及中风病变）被认为对 EF 有影响，但白质病变 (WML) 导致的白质电特性变化的不确定性的影响尚未量化。方法：进行了一项团体模拟研究，将 88 名受试者分为四组，每组病变负荷不断增加。由于缺乏有关 WML 电导率的信息，因此在为病变组织选择任意电导率值时，采用不确定性分析来量化模拟中的变异性。结果：WML 对 EF 方差的贡献平均仅为其他建模组织贡献的十分之一到千分之一。虽然与低病变负荷受试者相比，高病变负荷受试者的 WML 贡献显著增加（p≪.01），通常增加 10 倍以上，但 EF 的总方差并没有随着病变负荷而变化。结论：我们的结果表明，WML 不会全局扰乱 EF，因此在对低到中等病变负荷的受试者进行建模时可以将其省略。但是，对于高病变负荷受试者，省略 WML 可能会导致病变组织附近的局部 EF 估计不太稳健。我们的结果有助于精确建模 tDCS 以进行治疗计划。
通过经颅磁刺激引起的电力电势
皮质（M1），用于估计皮质脊髓兴奋性的变化。但是，多个元素在MEP的生成中起作用，因此即使是峰值到峰幅度等简单的措施也具有复杂的解释。在这里，我们总结了有关有助于MEP的神经途径和电路的当前已知知识，并讨论在解释在运动处理和具有神经系统状况的患者背景下在休息时测量的MEP振幅时应考虑的因素。在这项工作的最后一部分中，我们还讨论了如何将新兴的技术方法与TMS结合在一起，以提高我们对可能影响MEP的神经底物的理解。总体而言，本综述旨在强调TMS的功能和局限性，这些功能和局限性在试图解开有助于生理状态相关的皮质运动兴奋性变化的源时要认识到。
CT的颅增长测量：小头畸形
一个13个月大的女孩在3周时被诊断为先天性脑感染不确定的病因。她精神智障，患有癫痫发作障碍。她的头部凸起的是37.7厘米，小于她年龄的第三个百分点，在1 Y2个月大的第50个百分位数[2]。ct（图1）显示与严重的心室肿瘤和Ca lvarium的增厚相关的弥漫性室性室ca lciaciation。由计算出的头部面积（89 cm 2）确定，她的头是微脑的，比她年龄的第五百分点的值，在2个月中的第五个百分点。产品为124 cm 2（12 .6 x 9.8厘米），又比她的年龄的第五百分点少，在2个月大的第50个百分位数。可能的放射学诊断是弓形虫病，但不能排除病毒感染性疾病。
评估，治疗，并发症和颅突的预后
抽象的颅骨突变是一种先天性颅面异常，通常在出生时出现并影响头骨的形状。它的特征是婴儿中一个或多个颅骨缝合线的过早融合，这会损害脑发育和功能。虽然颅突变被认为很少见，但在10,000例活产中，全球患病率约为3至6例。本评论文章旨在综合诊断技术，治疗策略和潜在并发症的最新发展，以使医疗保健提供者，研究人员和受影响家庭受益。对现有文献进行了彻底的研究，该评论于2023年10月31日开始。各种数据库，包括PubMed，Web of Science和Cochrane，用于文献综述。早期诊断和评估涉及多学科方法，包括临床评估，病史评论以及高级成像技术，例如计算机断层扫描（CT）扫描和磁共振成像（MRI）。手术干预是主要的治疗选择，目的是释放或重塑融合缝合线以允许正常的头骨生长。虽然诸如辅助切除术之类的开放式外科手术已经普遍存在，但由于并发症的并发症减少，诸如微创内窥镜颅骨切除术（如微创内窥镜颅骨切除术）越来越流行。未经治疗的颅突式症会导致并发症，例如颅内压，发育延迟，视力和听力问题以及社会心理影响，强调及时干预的重要性。但是，手术治疗具有自身的风险，需要采取精心计划和个性化的方法。总体而言，颅突的预后通常是阳性的，诸如颅流下症的特定类型，治疗时机以及手术后护理的质量均具有影响。产前诊断和多学科护理已成为改善预后的宝贵工具。关键字：颅突式症，评估，治疗，手术，综合症，非综合症，并发症，预后
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。