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Movement Disorders脑电格兰杰因果分析:运皮质在帕金森病复发性震中的作

神经导航(Softaxic,EMS,意大利)于监线圈位置。刺激强度设置为使在静息下诱发1 mV振幅的MEP的强度。 使配对t检验比较RET和静止性震之间的RI和RI1/RI5比值。 ? 图1 震复位分析。 (A)同一患者的RET(上)和静止性震(下)的单一EMG验中的震复位量示例。 TMS每500毫秒±15%一次,持续60个blocks,包括静止性震、腕关节伸展和RET。使这个短的刺激间间隔来获得高时间分辨率来探与不可预的潜伏期现象(RET发作)相关的皮层力学。 经Shapiro-Wilk检验,各下峰值波幅均呈正分布(P>0.05)。方差分析显示条件(7类)、成分(P30,N45,P60)和条件×成分交互作的主效应显著。 然而,与静止性震相比,RET显示震峰的EMG频率稍高,且稍宽的CMC分布向顶叶皮质延展。可能是由于与静息相比,肢体机械共振不同的中枢振荡器相互作所致。

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精神分裂症患者皮层谷氨酸与工作记忆激活的关系

并在视频播放期间,使肌电量婴儿的面部和手部肌肉反应以获得模仿指数,并使功能性近红外光谱技术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作时才会有模仿的迹象。 Jakob Kaminski等人就此研究了治疗期间背外侧前额叶皮层(DLPFC)激活况的组间差异,以及DLPFC中谷氨酸浓度与药物的关系。总共90名被,分为对照组、药物治疗组以及未药组。 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,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的相关性。 每一个额外的刺激都为做出更准确的知觉决和更好的信心判断提供了证据。作者主要使瞳孔大小的数据以及通过计算模型对任务反应进行了预分析。 眼证据发现,被会为感性决策设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性。

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    帕金森病患者脑电时空微分析

    脑电图微反映了短暂稳的具有时空征的脑拓扑结构,而空间征的微分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活提供了依据。 进一步,为了量化线性关系,我们分别了临床量表与PD患者各微类的微参数之间的Spearman相关性,校正后的FDR作于P值进行多重比较。 4.讨论和结论    该研究通过脑电图微分析,研究震和运迟缓的PD患者与年龄匹配和性别匹配的健康对照组的脑功能变化,以确亚秒级脑活的脑拓扑结构和时间征,并探讨了各EEG微参数与临床量表和认知疲劳之间的关系 本研究存在一的局限性,PD患者震和运迟缓的机制不同,纹体多巴胺能系统损伤后,许多基底神经节产生同步的波震,这与帕金森病中的运迟缓有关,而震的症并不是严格相关的,震的症可能是由神经元在运迟缓发作后的代偿机制引起的 如果受者中有一个临床症,并且使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患者震和PD患者运迟缓之间的区别。

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    无药帕金森病患者的时空脑电微分析

    脑电微分析具有高时间分辨率和高重可靠性,可以研究大脑活的亚秒级变化。脑电微义为使多通道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变化。 本研究使的评量表是帕金森病统一评量表(MDS-UPDRS)和蒙利尔认知评估(MoCA)。当地伦理委员会批准了本研究。向所有受者解释这些数据的目的和研究意义,并获得书面知情同意。 使修正K-均值算法的聚类算法来计算EEG微。 图2显示了脑电微分析的过程。使CARTOOL软件分三步进行微分析。 为了各组之间微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参数之间的相关性,采广义线性模型(GLM)对多因素作下的相关分析进行了研究。 4、讨论 本研究采脑电微分析方法,与年龄匹配和性别匹配的健康对照组比较,研究了伴有震和运迟缓的PD患者的脑功能变化,以确脑拓扑结构和亚秒级脑活的时间征。

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    基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应:现、挑战与未来方向(二)

    这些老年人的身体和精神况一整天都在变化,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,根据户的可性和可靠性,将肌电图和脑电图并行使在一个手控制任务中,通过16个脑电通道量脑电信号,记录右、左前臂屈伸四个通道的肌电活。 一些研究,如使可穿戴外骨骼抑制震,以及在使力辅助机器人时避免不必要的振或运。然而,最近报道了一种于抑制震的新型多模传感器融合方法。 利光纤运捕捉系统量人体的运位置和姿。在外骨骼机器人感知系统框架内,对每一个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 实验由六名健康受者和一名严重运障碍的最终使者进行。在实验过程中,参与者被要求在两种情况下使该系统在线拼写三个预义的单词(21个字符),即:无混合任务和混合任务。

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    一个奇怪的地震群持续了好几年,现在科学家终于知道了为什么

    最终,类似的工作甚至可以改善实时地震监。 该分析使计算机算法来归整微小抖的位置和时机,从而在沿着蜘蛛网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到的其他群中起作,并且所使的方法被证明能够完善全球地震分析预。 Ross说:“我们决在[Cahuilla群]数据集上验这一方式。” 在地震群开始活将近三年之后的2018年8月,一种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,对我们星球上许多吱吱作响和背后的复杂物理学的完整描述开始出现。

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    【大咖解读】谢国彤:疾病预的机器学习、深度学习和经典回归方法

    疾病预会根据某个人群义,例如全人群、房人群、心梗住院人群等,针对某个预目标,例如脑卒中、心衰、死亡等,设的时间窗口,包括做出预的时间点,和将要预的时间窗,预目标的发生概率。 其他的风险因子采逐步回归法确,符合检验标准 P<0.10 的变量会被放入模型,包括服抗压药物、有心肌梗塞或充血性心脏衰竭病史(在确诊房前)、有卒中或短暂性脑缺血发作史(在确诊房前)、吸烟、心电图判断的左心室肥厚 使 L1 正则化逻辑回归进行征选择,然后使 SVM 进行预,采 10 倍交叉验证的平均 AUC 为 0.764,优于 L1 正则化 Cox 模型。 然后使了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,在最终的隐上应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,征表示和提取的方法从海量数据中自的提取征,构建模型。

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    iOS开发之CoreMotion框架的应

    通过这些传感器可以获取到手机甚至户的信息。       在iOS5之前,加速度传感器的相关信息封装在UIAccelerometer这个类中,其主要来获取设备在三维空间中的信息,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,一部分是来获取设备的运,如速度,加速度,海拔,三维方向等。 一部分是来配合iWatch进行户的运获取、另一部分为户步数相关接口。       CMDeviceMotion类包含了设备的空间信息: @interface CMDeviceMotion : CMLogItem //设备的空间 CMAttitude后面会介绍

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    斯坦福与苹果基于Apple Watch检心率异常,0.5%人群被检出,其中84%患有房

    帮助患者和临床医生了解Apple Watch等设备如何在检心房等疾病中发挥作。 0.5%人群被检出,其中84%患有房 ? 研究的主要目的是确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程序寻求医疗帮助的患者百分比。 收到通知的受者联系研究医生,研究医生决该名受者是否应佩戴心电图贴片,以量他们的心脏活。总共给658名受者邮寄了贴片,其中450名受者寄回了贴片,并被纳入分析。 在收到心律不齐通知,并在一周后使心电图贴片进行随访的受者中,只有三分之一(34%)的人检到患有房。研究人员称,由于心房是一种间歇性疾病,因此在随后的心电图补片监中未检到它并不奇怪。 将手表中的脉搏检与同步心电图贴片记录进行比较,研究人员发现,脉冲检算法的阳性预值为71%,84%的受者在接受不规则脉冲通知时发现房

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    发性震患者静息功能脑网络的图论分析

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 发性震(essential tremor, ET)是一种常见的神经系统疾病,ET往往同时伴随着运(如震)和非运(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fMRI数据,利图论分析来研究ET患者功能脑网络的拓扑参数异常变化征。 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。所有被进行了神经心理学量表,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征,得到了一些很有价值的结果。

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    基于CNN的歌声合成算法论文解读

    神经网络声码器以声学征作为输入。歌声合成最关键的是利乐谱信息来预声学征。 前馈神经网络的局限是无法考虑到语音的序列性。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,可以通过使语音参数生成算法对预的声学征进行平滑处理来缓解此问题,该算法利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征,音是一个重要的演唱技巧必须被建模。本文假音是F0的周期波正弦函数建模。 初步的主观实验证实了使从插值乐谱中提取的logF0参数的有效性。 损失函数 歌声合成的参数征ot包括静征向量和征向量 歌声参数向量和静征向量为 [CwbUzrx5fMptFTZ] T为帧数,o与c的关系o=Wc,W为窗口矩阵。

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