神经导航(Softaxic，EMS，意大利)用于监测线圈位置。刺激强度设置为使用在静息状态下诱发1 mV振幅的MEP的强度。 使用配对t检验比较RET和静止性震颤之间的RI和RI1/RI5比值。 ? 图1 震颤复位分析。 (A)同一患者的RET(上)和静止性震颤(下)的单一EMG试验中的震颤复位测量示例。 TMS每500毫秒±15%一次，持续60个blocks，包括静止性震颤、腕关节伸展和RET。使用这个短的刺激间间隔来获得高时间分辨率来探测与不可预测的潜伏期现象(RET发作)相关的皮层动力学。 经Shapiro-Wilk检验，各状态下峰值波幅均呈正态分布(P>0.05)。方差分析显示条件（7类）、成分（P30，N45，P60）和条件×成分交互作用的主效应显著。 然而，与静止性震颤相比，RET显示震颤峰的EMG频率稍高，且稍宽的CMC分布向顶叶皮质延展。可能是由于与静息状态相比，肢体机械共振不同的中枢振荡器相互作用所致。
并在视频播放期间，使用肌电测量婴儿的面部和手部肌肉反应以获得模仿指数，并使用功能性近红外光谱技术测量模仿行为激活的脑区。 结果发现，4个月大的婴儿只有在观察面部动作时才会有模仿的迹象。 Jakob Kaminski等人就此研究了测试治疗期间背外侧前额叶皮层（DLPFC）激活状况的组间差异，以及DLPFC中谷氨酸浓度与药物状态的关系。总共90名被试，分为对照组、药物治疗组以及未用药组。 根据磁共振波谱数据，估计了左DLPFC的谷氨酸，扫描相关的功能性磁共振成像，测量了左DLPFC中的局部激活并通过计算线性回归模型了解药物与状态的相关性。 每一个额外的刺激都为做出更准确的知觉决定和更好的信心判断提供了证据。作者主要使用瞳孔大小的数据以及通过计算模型对任务反应进行了预测分析。 眼动证据发现，被试会为感性决策设定适当的证据积累界限，该界限对他们做出准确信心判断的能力具有很强的预测性。
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脑电图微状态反映了短暂稳定的具有时空特征的脑拓扑结构，而空间特征的微状态分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活动提供了依据。 进一步，为了量化线性关系，我们分别测试了临床量表与PD患者各微状态类的微状态参数之间的Spearman相关性，校正后的FDR作用于P值进行多重比较。 4.讨论和结论 该研究通过脑电图微状态分析，研究震颤和运动迟缓的PD患者与年龄匹配和性别匹配的健康对照组的脑功能状态动态变化，以确定亚秒级脑活动的脑拓扑结构和时间特征，并探讨了各EEG微状态参数与临床量表和认知疲劳之间的关系 本研究存在一定的局限性，PD患者震颤和运动迟缓的机制不同，纹状体多巴胺能系统损伤后，许多基底神经节产生同步的波震动，这与帕金森病中的运动迟缓有关，而震颤的症状并不是严格相关的，震颤的症状可能是由神经元在运动迟缓发作后的代偿机制引起的 如果受试者中有一个临床症状，并且使用更多的通道来获取脑电图信号，就会产生更详细的结果，进一步的工作将需要澄清PD患者震颤和PD患者运动迟缓之间的区别。
脑电微状态分析具有高时间分辨率和高重测可靠性，可以研究大脑活动的亚秒级动态变化。脑电微状态被定义为使用多通道EEG阵列的头皮电位拓扑的全局模式，所述多通道EEG阵列以有组织的方式随时间动态变化。 本研究使用的评定量表是帕金森病统一评定量表(MDS-UPDRS)和蒙特利尔认知评估(MoCA)。当地伦理委员会批准了本研究。向所有受试者解释这些数据的目的和研究意义，并获得书面知情同意。 使用修正K-均值算法的聚类算法来计算EEG微状态。 图2显示了脑电微状态分析的过程。使用CARTOOL软件分三步进行微状态分析。 为了测试各组之间微状态类的拓扑结构的差异，实施了地形方差分析(TANOVA)。 为了探讨PD患者临床量表与各微状态参数之间的相关性，采用广义线性模型(GLM)对多因素作用下的相关分析进行了研究。 4、讨论 本研究采用脑电微状态分析方法，与年龄匹配和性别匹配的健康对照组比较，研究了伴有震颤和运动迟缓的PD患者的脑功能状态动态变化，以确定脑拓扑结构和亚秒级脑活动的时间特征。
这些老年人的身体和精神状况一整天都在变化，在某些情况下由于身体疲惫可能会出现肌肉疲劳，在这种情况下，有必要设计基于肌电的控制方法来处理肌肉疲劳状态的影响。 有报道称，这种将肌肉和大脑信号融合为混合BCI的尝试，根据用户的可用性和可靠性，将肌电图和脑电图并行使用在一个手动控制任务中，通过16个脑电通道测量脑电信号，记录右、左前臂屈伸四个通道的肌电活动。 一些研究，如使用主动可穿戴外骨骼抑制震颤，以及在使用动力辅助机器人时避免不必要的振动或运动。然而，最近报道了一种用于抑制震颤的新型多模态传感器融合方法。 利用光纤运动捕捉系统测量人体的运动位置和姿态。在外骨骼机器人感知系统框架内，对每一个测量信号进行顺序处理。在设计的框架中，EEG和EMG信号没有直接结合。 image.png 实验由六名健康受试者和一名严重运动障碍的最终使用者进行。在实验过程中，参与者被要求在两种情况下使用该系统在线拼写三个预定义的单词（21个字符），即：无混合任务和混合任务。
最终，类似的工作甚至可以改善实时地震监测。 该分析使用计算机算法来归整微小颤抖的位置和时机，从而在沿着蜘蛛网状裂缝网络展开的过程中绘制出令人震撼的详细地震群肖像。 这项工作暗示流体可能在世界各地检测到的其他群中起作用，并且所使用的方法被证明能够完善全球地震分析预测。 Ross说：“我们决定在[Cahuilla群]数据集上试验这一方式。” 在地震群开始活动将近三年之后的2018年8月，一种特别坚决的封锁似乎阻止了液体的上升进程。使得地震改变了方向，并最终找到了一条新的路径来恢复其向地面的传播。 但是，通过填补微小的震颤，对我们星球上许多吱吱作响和颤动背后的复杂物理学的完整描述开始出现。
疾病预测会根据某个人群定义，例如全人群、房颤人群、心梗住院人群等，针对某个预测目标，例如脑卒中、心衰、死亡等，设定特定的时间窗口，包括做出预测的时间点，和将要预测的时间窗，预测目标的发生概率。 其他的风险因子采用逐步回归法确定，符合检验标准 P<0.10 的变量会被放入模型，包括服用抗压药物、有心肌梗塞或充血性心脏衰竭病史（在确诊房颤前）、有卒中或短暂性脑缺血发作史（在确诊房颤前）、吸烟、心电图判断的左心室肥厚 使用 L1 正则化逻辑回归进行特征选择，然后使用 SVM 进行预测，采用 10 倍交叉验证的平均测试 AUC 为 0.764，优于 L1 正则化 Cox 模型。 然后使用了GRU（Gated Recurrent Unit，门循环单元）从每个输入的临床事件向量计算相应的隐状态，在最终的隐状态上应用逻辑回归模型计算最后的HF风险概率。 机器学习的方法则完全从数据出发，并不参考在某个预测领域中过去几十年积累的已知的风险因素和权重，也不重视模型的可解释性，用特征表示和提取的方法从海量数据中自动的提取特征，构建模型。
通过这些传感器可以获取到手机甚至用户的状态信息。 在iOS5之前，加速度传感器的相关信息封装在UIAccelerometer这个类中，其主要用来获取设备在三维空间中的状态信息，之后，加速度传感器以及螺旋仪传感器的相关信息都封装在了CoreMotion这个框架中 从上图中可以看出，CoreMotion框架中主要分为3大块，一部分是用来获取设备的运动状态，如速度，加速度，海拔，三维方向等。 一部分是用来配合iWatch进行用户的运动状态获取、另一部分为用户步数相关接口。 CMDeviceMotion类包含了设备的空间状态信息： @interface CMDeviceMotion : CMLogItem //设备的空间状态 CMAttitude后面会介绍
帮助患者和临床医生了解Apple Watch等设备如何在检测心房颤动等疾病中发挥作用。 0.5%人群被检出，其中84%患有房颤 ? 研究的主要目的是确定手表上的算法与心电图结果的匹配程度，以及收到通知并通过应用程序寻求医疗帮助的患者百分比。 收到通知的受试者联系研究医生，研究医生决定该名受试者是否应佩戴心电图贴片，以测量他们的心脏活动。总共给658名受试者邮寄了贴片，其中450名受试者寄回了贴片，并被纳入分析。 在收到心律不齐通知，并在一周后使用心电图贴片进行随访的受试者中，只有三分之一（34%）的人检测到患有房颤。研究人员称，由于心房颤动是一种间歇性疾病，因此在随后的心电图补片监测中未检测到它并不奇怪。 将手表中的脉搏检测与同步心电图贴片记录进行比较，研究人员发现，脉冲检测算法的阳性预测值为71%，84%的受试者在接受不规则脉冲通知时发现房颤。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 特发性震颤（essential tremor, ET）是一种常见的神经系统疾病，ET往往同时伴随着运动症状（如震颤）和非运动症状（如认知问题， 近期，发表在《Human brain mapping》杂志上的一篇研究论文对上述问题进行了研究，该篇论文通过收集ET患者的静息态fMRI数据，利用图论分析来研究ET患者功能脑网络的拓扑参数异常变化特征。 方法 1）按照严格的标准，最终募集23个ET患者和相匹配的23个健康被试。所有被试进行了神经心理学量表测试，包括注意力、执行功能、视空间功能、语言记忆等项目，具体如图1所示。 2）fMRI数据使用CONN (https://www.nitrc.org/projects/conn) 和 SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software 总结 总之，该研究结合静息态fMRI+图论分析的方法来研究ET患者功能脑网络的拓扑参数异常变化特征，得到了一些很有价值的结果。
神经网络声码器以声学特征作为输入。歌声合成最关键的是利用乐谱信息来预测声学特征。 前馈神经网络的局限是无法考虑到语音的序列特性。语音的每帧之间有相关性，但是前馈网络是认为各个帧是相互独立的。 此外，可以通过使用语音参数生成算法对预测的声学特征进行平滑处理来缓解此问题，该算法利用动态特征作为约束来生成平滑的语音参数轨迹。 基于DNN的歌声合成 歌声合成系统与语音合成系统很像。 输入参数：节奏和速度是乐谱中重要的特征，颤音是一个重要的演唱技巧必须被建模。本文假定颤音是F0的周期波动。颤音用正弦函数建模。 初步的主观实验证实了使用从插值乐谱中提取的logF0参数的有效性。 损失函数 歌声合成的参数特征ot包括静态特征向量和动态特征向量 歌声参数向量和静态特征向量为 [CwbUzrx5fMptFTZ] T为帧数，o与c的关系o=Wc，W为窗口矩阵。
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