Informacija

Što je bispectrum?

Što je bispectrum?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Radim na projektu koji koristi EEG signale mozga za identifikaciju emocionalnih stanja. Pregledavajući literaturu naišao sam na nekoliko referenci u kojima se "izvedene značajke bispektra" koriste kao značajke u svrhu klasifikacije motornih i emocionalnih signala.

Iako na raspolaganju imam popis tih "izvedenih značajki", želio bih imati intuiciju o tome koje bih od ovih značajki trebao koristiti i zašto uopće razmotriti bispektrum. Bio bih iznimno zahvalan kada bi se fizički značaj bispektruma mogao objasniti u odnosu na EEG signale.

Što je EEG bispectrum?


4. Zaključak

Izveli smo novu mjeru moždane povezanosti koja se sastoji od potpuno antisimetričnog dijela unakrsnih bispektri, općenitih statističkih momenata trećeg reda u frekvencijskom području. Ima svojstvo da nestaje osim statističkih fluktuacija za bilo koju mješavinu neovisnih i parnih interakcija. Stoga je to mjera interakcije između najmanje tri izvora. Ovo ga svojstvo razlikuje od svih drugih poznatih mjera moždane povezanosti robusnih prema artefaktima volumetrijske vodljivosti koji su dvomjerne mjere i općenito ne nestaju za međusobne interakcije. To bi moglo otvoriti prostor za proučavanje složenijih fenomena moždanih interakcija bez rizika da su procijenjena multivarijantna svojstva moždane interakcije opet artefakt volumetrijske vodljivosti.

Ovo je uglavnom konceptualni rad koji predstavlja samu metodu i pokazuje da možemo promatrati značajnu vezu koja ne nestaje na razini kanala. Da bi bio primjenjiv, zahtijeva vrlo posebne značajke podataka, naime postojanje sprege između tri različite frekvencije koje se mogu uočiti unutar EEG podataka za alfa ritam s dva viša harmonika. Prema našim saznanjima za podatke o stanju mirovanja, alfa ritam je jedini kandidat za to, a također je i drugi viši harmonik tipično mnogo slabiji od prvog višeg harmonika.

Za statističku analizu razvili smo, prema našim saznanjima, novi pristup, iskorištavajući činjenicu da su unakrsne bispektre prosjeci u velikom broju segmenata i stoga približno Gaussovi raspoređeni u složenoj domeni. Posljedica toga je da je njegova apsolutna vrijednost približno Rayleighova distribuirana pod nultom hipotezom i ima samo jedan slobodni parametar koji se može procijeniti iz zamjenskih podataka. To bitno odstupa od alternativnih pristupa gdje je apsolutna vrijednost z-bodovana. U simulacijama smo pokazali da se potonji pristup može jako podcijeniti str-vrijednosti i mogu dovesti do previše lažno pozitivnih rezultata. Naglašavamo da se ovaj pristup primjenjuje na sve slučajeve složenih mjera sprezanja koje se računaju kao prosjek za veliki broj pokusa. Konkretno, on se također može primijeniti na unakrsni spektar, ali ne i na koherentnost jer je potonji izgrađen od prosjeka (unakrsnih spektara i snage), ali sam po sebi nije prosjek. Iako se čini da ovo ograničava primjenjivost ovog pristupa, napominjemo da je, na primjer, koherencija različita od nule ako i samo ako je unakrsni spektar, brojnik koherencije, različit od nule. Stoga je dovoljno proučiti brojnik koji ima jednostavnu Gaussovu distribuciju u složenoj domeni.

Primijenili smo metode na EEG podatke zdravih kontrola i pacijenata sa shizofrenijom i pronašli značajnu spregu uglavnom za zdrave ispitanike za lijevo i desno motorno područje, ali nismo mogli pronaći značajne razlike, za koje vjerujemo da su posljedica činjenice da je ova vrsta spajanja je prilično slab. Iako ne možemo tvrditi da je ovo povezivanje korisno kao biomarker, zamislivo je da poboljšava dijagnostiku u kombinaciji s drugim biomarkerima. Otvoreno pitanje na koje će se ubuduće pozabaviti jest procjena sprezanja u izvornom prostoru. Za to je potrebno razviti posebne tehnike izvan opsega ovog rada, budući da je izravan pristup procjeni spajanja svih trojki voksela računski previše skup.


Pozadina

Predviđanje terapijskog ishoda liječenja ponavljajućom transkranijalnom magnetskom stimulacijom (rTMS) važna je svrha koja uklanja financijske i psihološke posljedice primjene neučinkovite terapije. Da bismo postigli ovaj cilj, predložili smo metodu temeljenu na strojnom učenju za klasifikaciju osoba koje reagiraju (R) i onih koje ne reagiraju (NR) na rTMS liječenje pacijenata s teškim depresivnim poremećajem (MDD).

Metode

19 elektroda u stanju mirovanja snimljeno je EEG -om od 46 MDD pacijenata prije liječenja. Zatim su pacijenti prošli 7 tjedana rTMS -a, a 23 od njih je odgovorilo na liječenje. Značajke izvučene iz EEG-a uključuju Lempel-Ziv kompleksnost (LZC), Katzovu fraktalnu dimenziju (KFD), korelacijsku dimenziju (CD), spektralnu gustoću snage, značajke temeljene na bispektrumu, frontalnu i prefrontalnu kordanciju i njihovu kombinaciju. Najvažnije značajke odabrane su algoritmom za odabir značajki minimalne redundancije-maksimalne relevantnosti (mRMR). Za klasifikaciju dviju skupina R i NR primijenjeni su k-najbliži susjedi (KNN). Uspješnost predložene metode ocijenjena je unakrsnom provjerom izostanka-1-out. Za daljnja proučavanja, značajka razlikovanja R i NR ispitana je statističkim testom.

Rezultati

Pronađene su učinkovite EEG značajke za predviđanje odgovora na liječenje rTMS -om. EEG beta snaga, zbroj bispektrum dijagonalnih elemenata u delta i beta vrpcama i CD bili su najdiskriminatornija obilježja. Snaga beta klasificiranih R i NR s visokim performansama od 91,3% točnosti, 91,3% specifičnosti i 91,3% osjetljivosti.

Ograničenja

Nedostatak velike veličine uzorka ograničio je našu metodu za uporabu u kliničkim primjenama.

Zaključak

Ova velika visoka točnost ukazuje na to da naša predložena metoda sa snagom i nekim od nelinearnih i bispektralnih značajki može dovesti do obećavajućih rezultata u predviđanju ishoda liječenja rTMS -a za pacijente s MDD -om samo snimanjem EEG snimanja prije tretmana.


Preporučeni članci (6)

Kombinirane varijante čitanja epilepsije koegzistirajuće prednje i stražnje varijante kamuflirane su kao grčevi topline u kojima pacijent pronalazi vlastitu dijagnozu pretražujući internet

Čitanje epilepsije je oblik napadaja izazvanih refleksima. Dva su entiteta postavljena kao dio kliničkog spektra, jedna prednja varijanta s trzanjem čeljusti i orofacijalnom mioklonijom te druga stražnja varijanta s vizualnim simptomima i aleksijom ili disleksijom. Predstavljamo slučaj sa sugestibilnim dokazima o tome da oba stanja koegzistiraju kod istog pacijenta, nalaz koji, prema našim saznanjima, ranije nije bio prijavljen. Dijagnozi u ovom konkretnom slučaju pridonio je pacijent koji je pretraživao internet.

Proteolitičko cijepanje antigena produljuje trajnost anti-PCSK9 monoklonalnog antitijela

Lilly PCSK9 antitijelo LY3015014 (LY) je monoklonsko protutijelo (mAb) koje neutralizira proprotein konvertazu subtilisin-keksin tipa 9 (PCSK9). LY smanjuje LDL kolesterol u majmuna i, za razliku od drugih PCSK9 mAbs, ne uzrokuje nakupljanje netaknutog PCSK9 u serumu. Uspoređujući epitop LY s drugim klinički testiranim PCSK9 mAbs, uočeno je da LY epitop isključuje mjesto cijepanja furina u PCSK9, dok druga mAb obuhvaćaju ovo mjesto. In vitro izloženost PCSK9 furinu rezultirala je razgradnjom PCSK9 vezane za LY, dok su cijepanje blokirana drugim mAb. Ova druga mAbs uzrokovala su značajno nakupljanje serumskog PCSK9 i pokazala su kraće trajanje snižavanja LDL-kolesterola od LY kada su davana miševima koji eksprimiraju WT humani PCSK9. U miševa koji su eksprimirali varijantu ljudskog PCSK9 koja se ne može cijepati, LY se ponašao poput mAb-a koji blokira cijepanje, jer je uzrokovao značajnu akumulaciju PCSK9, njegovo trajanje snižavanja LDL-a je smanjeno, a njegov klirens (CL) iz seruma ubrzan. Dakle, LY neutralizira PCSK9 i dopušta nastavak njegove proteolitičke razgradnje, što ograničava nakupljanje PCSK9, smanjuje stopu CL LY i produljuje njegovo trajanje djelovanja. PCSK9 mAbs s ovim svojstvom vjerojatno će postići dulju trajnost i zahtijevaju niže doze od mAbs koje uzrokuju nakupljanje antigena.

Svjesna percepcija i frontalni režnjevi: komentirajte Lau i Rosenthal

Korištenje usmenih izlaganja, sesija igranja uloga i reflektirajućih kritika za isticanje ishoda učenja zagovornika u kurikulumu ljekarni

Postoji nekoliko izvješća koja opisuju uključivanje i vrednovanje nastavnih programa zagovaranja u ljekarničke programe. Naš je cilj bio pokazati dizajn, izvođenje i utjecaj uključivanja strukturiranih ocjena u postojeći kurikulum kako bi se naglasio ishod učenja zagovornika.

Ocjenjivali su se zadaci unutar dva kolegija u trećoj stručnoj godini studija prvostupnika farmacije. Jedan je kolegij uključivao dodjeljivanje potpisa koji je od studenata zahtijevao da razmisle o pridržavanju pacijenata, a zatim razviju desetominutnu prezentaciju kako bi donijeli strategiju za rješavanje izazova pridržavanja nacionalnom kreatoru politike. Drugi tečaj naglasio je zagovaranje kroz igre uloga brige o pacijentima. Standardizirana rubrika osmišljena je za procjenu elemenata zagovaranja u oba smjera. Provedeno je anketiranje studenata prije i poslije intervencije kako bi se uhvatila percepcija studenata o važnosti zagovaranja u ljekarničkoj praksi.

Ukupno je ispitano 23 studenta u dva predmeta. Studenti su postigli medijanu od tri na ljestvici od četiri stupnja za svaku od četiri elementa domene ocijenjene u svakom kolegiju. Nisu zabilježene značajne razlike za bilo koji element između predmeta (P & gt 0,05). Percepcija učenika o zagovaranju u ljekarničkoj praksi bila je pozitivna, a & gt50% učenika složilo se da će vjerojatnije sudjelovati u aktivnostima vezanim uz zagovaranje nakon završetka zadataka.

Uvrštavanje zadataka i ocjena temeljenih na zagovaranje u postojeće kurikulume pruža priliku za rješavanje kurikularnih potreba osiguravajući učenicima razvijanje znanja, vještina i stavova zagovaranja. Rezultati ove studije mogu se primijeniti na ljekarničke programe diljem svijeta koji nastoje riješiti ishode učenja zagovornika kroz kurikularne mjere.

Što nije u redu s paradigmom bez izvješća i kako je popraviti

Je li svijest utemeljena u prefrontalnim krugovima uključena u kognitivne procese poput mišljenja, zaključivanja i pamćenja ili se temelji na osjetilnim područjima u stražnjem dijelu neokorteksa? Paradigma bez izvješća bila je ključna za ovu raspravu jer ima za cilj odvojiti neuronsku osnovu kognitivnih procesa na kojima se temelji post-perceptivna odluka i izvještaj od neuronske osnove same svjesne percepcije. Međutim, paradigma bez izvješća problematična je jer bi se, čak i u nedostatku izvješća, subjekti mogli uključiti u post-percepcijsku kognitivnu obradu. Stoga je za izolaciju neuronske osnove svijesti potrebna paradigma bez spoznaje. Ovdje opisujem pristup bez spoznaje binokularnom suparništvu i ocrtavam kako ovaj pristup može pomoći u rješavanju rasprava o neuronskoj osnovi svijesti.

“To definitivno nije prioritet”: Postkolonijalno istraživanje obrazovanja društvenih znanosti u Commonwealthu Sjevernih Marijanskih otoka

Ova studija koristi postkolonijalnu leću za istraživanje obrazovnog kurikuluma društvenih studija u Commonwealthu Sjevernih Marijanskih otoka (CNMI). Koristeći otvoreni upitnik na webu i iscrpnu strategiju zapošljavanja, svaki nastavnik društvenih studija srednje i srednje škole u CNMI-u imao je priliku sudjelovati u ovoj studiji. Odgovori na upitnik i naknadni intervjui otkrivaju načine na koje je obrazovanje društvenih studija u CNMI-ju konvergentno i divergentno s kopnenim ponavljanjima društvenih studija i složenost stalnih normativnih pregovora o obrazovanju s obzirom na njegov kolonijalni odnos sa Sjedinjenim Državama.


Što je bispectrum analiza?

Ja sam u znanosti o atmosferi i kad sam čitao radove o nelinearnim interakcijama došao sam do ovog pojma - bispectrum. Nije baš jasno što je kumulant 2. reda.

Dakle, pod pretpostavkom da imam veličinu brzine vjetra u krugu zemljopisne širine u ovisnosti o zemljopisnoj dužini i vremenu, znam da mogu uzeti Fourierovo širenje brzine vjetra po cijelom svijetu. Pa onda mogu provjeriti valni broj iz te Fourierove ekspanzije. Također mogu provjeriti vremensku frekvenciju vala. Tada sam izgubljen. Zašto bih htio uzeti bispectrum analizu?

Dakle, članak koji čitam govori o unakrsnoj analizi spektra. Nisam siguran što to znači, ali pretpostavljam da li određena vremenska serija ima različite vremenske frekvencije i pretpostavljam da će, ako energije povezane s tim vremenskim frekvencijama međusobno djeluju, to biti prikazano u analizi bispektruma kako je objašnjeno u uvodu ovog članka - Uvod u bispectrum?

Ovdje je rad (ne iz mog područja) već iz fizike plazme koji govori o križnom bispektrumu.

Uzimajući jednostavne slučajeve uporabe, može li netko objasniti što je bispektrum, a od toga križni bispektrum?


Gledaj video: ANESTESIOLOGIA Índice Bispectral BIS (Kolovoz 2022).