多特征注意力卷积神经网络用于运动想象解码

脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)是将神经系统与外部环境连接的一种通讯手段。运动想象(Motor Imagery, MI)是BCI研究的基石,它指在运动执行前的内在演练(Internal Rehearsal)。非侵入性技术如脑电图(Electroencephalography, EEG)因其成本效益高与便利性,可以高时间分辨率记录神经活动。当受试者想象移动身体特定部位时,大脑特定区域会发生能量变化(ERD/ERS),这些变化可以通过EEG记录并用于辨别运动意图。MI基础的BCI系统已经取得显著进展,能够控制外骨骼和光标,特别是与虚拟现实技术结合,用于中风康复的潜力更为显著。 目前,MI解码方法的高性能是这种系统成功的关键。然而,相比于依赖外部刺激的其它BC...

基于注意力机制深度学习的单通道脑电图睡眠分期分类方法

电子电气工程师学会 (IEEE)《神经系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型,用于通过单通道的脑电图(EEG)信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程,直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明,高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升,而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段(如浅睡和深睡)对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用,因此...

全头皮下EEG使用微创电极植入的可行性、安全性和性能

全头皮下EEG的可行性、安全性和性能——基于微创电极植入的研究报告 背景与目的 自1929年Berger首次应用电极记录人类头皮电信号并发现α节律以来,脑电图(EEG)的记录能力在空间覆盖(电极数量增加)、时间长度(数日)、和数字化方面都有了显著改进。传统头皮EEG是诊断短暂神经功能障碍的标准方法,用于癫痫或睡眠障碍。然而,当前的临床实践受限于只能进行短时间(天)记录的传统EEG,无法捕捉更长时间尺度(月)的脑(功能)变化。为了优化慢性脑病(如癫痫)的管理,亟需找到一种能够在日常生活中监测脑电活动的方法。 此项研究的旨在开发一种可以进行全头皮下EEG(Epios)记录的设备,并验证通过微创技术安全插入电极导线的可行性(主要结果)。作为次要结果,研究验证了皮下EEG在测量生理脑振荡和病理放电方...

顽固性癫痫患者的癫痫发作起始区定位方法研究

近年来,难治性癫痫(refractory epilepsy)越来越受到医学界的关注。这种癫痫被定义为尽管经过两次适当的抗癫痫药物治疗,仍持续发生严重的癫痫发作。对于药物治疗无效的患者来说,如果能够准确定位癫痫发作起源区(seizure onset zone, SOZ),通过切除或消融该区域的治疗方法可能会具有治愈作用。然而,在美国,通过立体定向脑电图(stereoelectroencephalography, SEEG)电极监测不同脑区的癫痫活动是药物难治性癫痫患者常见的手术评估方法,但这种方法依赖于检测到足够数量的癫痫发作,患者需住院监测数日甚至数周。此外,即使完成SEEG监测,SOZ的精准定位也无法得到保证。因此,研究如何提高SOZ的定位准确性具有重要意义。 这篇论文的主要作者包括Ale...

基于宏基因组测序指导发热性急性坏死性胰腺炎患者的抗生素使用:一项多中心前瞻性队列研究

Metagenomic下一代测序替代降钙素原指导抗生素在发热急性坏死性胰腺炎患者中的应用 背景和研究目的 急性胰腺炎(Acute Pancreatitis, AP)是消化系统疾病中急诊入院的主要原因之一,具有显著的医疗资源利用率。疾病伴有局部和系统的炎症反应,临床病程变化多样。大约20%的患者发展为急性坏死性胰腺炎(ANP),其中20-40%的发病率会发展为感染性胰腺坏死(IPN),死亡率高达30-40%。由于无菌ANP和IPN在临床表现上相似,医生早期诊断IPN面临巨大挑战,导致抗生素的滥用,这不仅导致抗菌药物耐药性的出现,还增加了不必要的药物不良反应和更高的医疗费用。因此,需要一种简单且有效的方法来诊断胰腺感染并指导抗生素的合理使用。 此前,降钙素原(Procalcitonin, PCT...

大脑旁中央小叶与主要运动皮层之间功能联系的解剖功能研究

神经外科研究:顶中央小叶和主要运动皮层之间功能联系的解剖功能研究 近年来,研究人员不断探索人类大脑中不同区域之间的联系,特别是涉及运动功能和其可塑性的脑区域。已知顶中央小叶(paracentral lobule,简称PCL)和主要运动皮层(primary motor cortex,简称M1)在运动输出中起重要作用,并且密切相关。本研究旨在深入了解顶中央小叶和初级运动皮层之间的解剖和功能联系及其与运动功能的相关性。 研究目的及背景 本研究由Yusuke Kimura, Shoto Yamada, Katsuya Komatsu, Rei Enatsu等人在札幌医科大学、带广综合医院、Sunagawa市医疗中心和北海道儿童健康与康复医疗中心共同进行。研究发表于《Journal of Neuros...

基于深度学习放射组学模型结合临床放射特征检测胰腺导管腺癌患者隐匿性腹膜转移的研究与验证

深度学习放射组学模型结合临床放射学特征预测胰腺导管腺癌患者隐性腹膜转移的开发与验证 背景介绍 胰腺导管腺癌(Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC),一种极为致命的恶性肿瘤,其5年生存率约为11%。其糟糕的预后部分是由于80-85%的患者在出现症状时,已经被诊断出为晚期疾病,不可切除或已经发生转移,包括隐性腹膜转移(Occult Peritoneal Metastases, OPM)。腹膜是PDAC转移的第二常见途径,约10-20%的患者在首次诊断时即表现为腹膜转移,对于这一部分患者来说,早期识别腹膜转移将极大地影响治疗选择以避免不必要的手术。 传统的腹膜转移诊断依赖于计算机断层扫描(CT),但是由于缺乏明显的标志,早期腹膜转移往往难以被发现。诊断性分期...

基于人工智能的乳腺病变分类

基于人工智能的乳腺病变分类多中心研究 在乳腺癌领域,早期诊断对于提高治疗效果和生存率至关重要。乳腺癌主要分为原位癌和浸润性癌两类,这两类癌症在治疗策略和预后上存在显著差异。原位癌的腋窝受累发生率较低(1-2%),不推荐进行前哨淋巴结活检(SLNB);而对于浸润性癌症,SLNB或腋窝淋巴结清扫(ALND)是必要的。因此,能够在术前准确区分良性、恶性以及原位和浸润癌症显得格外重要。 对比增强乳腺摄影(CEM)是一种新兴的技术,因其能够体现病变的血管特性而在临床应用中日益广泛。然而,CEM在诊断乳腺癌方面尽管对恶性病变具有高敏感性,但其特异性却不尽如人意(66-84%)。此外,传统影像学检查的解释还会受到放射科医生经验的影响,不同的放射科医生之间存在较大的差异。因此,开发一种自动、可靠,并且能够在...

小儿脑胶质细胞病:一种具有独特分子特征的弥漫性胶质瘤的预后不良表型

小儿脑胶质细胞病:一种具有独特分子特征的弥漫性胶质瘤的预后不良表型 引言 胶质母细胞增生症(gliomatosis cerebri, GC)是一种高度侵袭性的弥漫性胶质瘤,早期由于其无法确立的分子特征而被放弃作为独立病理类型。然而,随着分子生物学的进步,特别是在儿童中,GC的生物学特性差异越来越引起学界的关注。儿童与成人弥漫性胶质瘤在关键生物学特性上的显著差异,使得在世界卫生组织(WHO)第五版中央神经系统肿瘤分类中,儿童类型与成人类型胶质瘤在分子特征上被明确区分开来。尽管如此,不同胶质瘤(亚)类型的临床表现仍可能被忽视,例如早期定义的GC,其特点是在大脑的至少三个相邻皮层中显示弥漫性浸润增长模式。 本文的研究团队开展了一项多国回顾性研究,意在综合放射学、病理学、临床和(表)遗传学特征,对1...

拉曼光谱平台揭示IDH突变和野生型胶质瘤的独特代谢差异

基于拉曼光谱和机器学习平台的IDH突变与野生型胶质瘤细胞代谢差异研究 背景介绍 在胶质瘤的诊断和治疗中,福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE)组织切片通常被广泛应用。然而,受到包埋介质背景噪声的影响,FFPE组织在基于拉曼光谱的研究中应用有限。为了克服这一问题并识别肿瘤亚型,本研究开发了一种新型的基于拉曼光谱的机器学习平台——APOLLO(恶性胶质瘤的拉曼光谱病理学),该平台能够从FFPE组织切片中预测胶质瘤亚型。 论文来源 这篇文章由Adrian Lita、Joel Sjöberg、David Păcioianu等学者撰写,作者来自美国国立癌症研究所(National Cancer Institute)、芬兰图尔库大学(University of Turku)、罗马尼亚布加勒斯特大学(Univ...