CMC学习系列 (3):卒中患者慢性期、急性期CMC结果分析

最新推荐文章于 2024-09-20 16:32:01 发布
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分类专栏： CMC相干性的前沿研究 运动想象 文章标签： 运动想象 脑机接口 相干性
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36758270/article/details/137065338
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该研究分析了急性期和慢性期卒中患者CMC（皮质肌肉相干性）的变化。急性期患者未受影响侧CMC振幅增加，患侧频率降低，而在慢性期无显著半球差异。这些发现揭示了CMC在运动恢复过程中的潜在作用，可能作为评估康复进展的生物标志物。

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CMC学习系列:卒中患者慢性期、急性期CMC结果分析

论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1388245713011772
论文题目：Corticomuscular coherence in acute and chronic stroke
论文代码：无

0. 引言

与之前仅在慢性阶段进行的研究相反，我们在急性和慢性中风阶段都测量了中风患者的CMC。对于CMC的检测，我们使用了多通道EEG和EMG记录以及用于检测皮质脉搏相互作用的优化算法。在急性卒中，与患侧相比，未受影响侧的 CMC 振幅更大，在慢性期，与未受影响的侧相比，CMC 振幅也更大。此外，与慢性期和对照组相比，急性期和对照组受试者的两侧 CMC 峰值频率均有所下降。在慢性期，CMC振幅或频率无半球间或组间差异。急性卒中中CMC参数的变化可能是由

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CMC学习系列 (12):卒中患者的前三角肌和肱肌的 CMC 显著降低
走在深度学习前沿的小宋
04-19 806
与健康对照组相比，卒中患者在运动期间的 β （20-30 Hz） 和较低 γ （30-40 Hz） 波段的 前三角肌 （AD） 和肱肌 （BB）肌肉的皮质脉络一致性显著降低。恢复不良且持续上肢运动障碍的卒中幸存者在执行伸展任务时表现出显着较低的伽马带皮质脉络一致性。
CMC学习系列 (13):一些恢复良好的卒中患者CMC高于健康人
走在深度学习前沿的小宋
04-22 820
虽然 TMS 用于探测静息时皮质脊髓束 （CST） 的完整性，但 MEG 用于测试运动挑战期间 CST 通路的募集 [精确握持任务中的皮质-肌肉相干性 （CMC）]。通过这两种技术，可以证明交叉的皮质-脊髓连接。CMC 幅度和恢复的肌肉力量的显着相关性 （r = 0.85） 强调了交叉 CST 完整性与成功恢复的功能相关性。
CMC学习系列 (2):EEG-EMG有可能作为运动恢复的生物标志物
走在深度学习前沿的小宋
03-27 937
我们记录了健康参与者和缺血性卒中后患者在手腕伸展期间同时进行的脑电图和肌电图，评估了卒中后三个时间点的功能。随着手腕活动度在临床上恢复，脑电图-肌电图的连贯性随着时间的推移而增加，到最终评估时，患者组的连贯性高于健康对照组。此外，两组之间的皮质分布不同，与健康参与者相比，患者的皮质区域更大且更偏侧分散。研究结果表明，脑电图-肌电图的连贯性有可能作为运动恢复的生物标志物，并提供有关基于实时脑电图的康复治疗中应针对的皮质区域的信息。
【对比学习论文笔记】CMC: Contrastive Multiview Coding
bikahuli的博客
02-26 2970
论文地址：http://arxiv.org/abs/1906.05849 项目地址：http://github.com/HobbitLong/CMC
RE-ID中的CMC、mAP、recall、precision、ACC
weixin_51678401的博客
07-02 364
mAP更好地反映了所有正确的目标图片在排序列表顶部的程度。与CMC曲线相比，它可以更全面地衡量Re-ID算法的性能，它反映了模型在单一类别上的工作效果，是每个正确预测的准确率的平均值。它反映了输出中正确样本的准确性。
深度学习（一）——CMC特刊推荐
Kyzy_1919的博客
09-20 1292
题为“深度学习中的多媒体安全”的特刊是一个平台，旨在推动深度学习在多媒体安全领域的创新应用的研究。敦促作者分享他们对创新方法的见解，参与理论讨论，并展示多媒体安全和深度学习交叉领域的实际应用。通过这样做，我们的目标是在彩色图像和深度学习的十字路口推动最先进的研究。本期特刊的目的是解决用于智能医疗保健的高级深度学习建模和基于 IoT 的设备等领域。本期特刊将探讨深度学习模型和基于 IoT 的传感器在智能医疗保健中的新挑战。鼓励在本特刊上发表有关该主题的高质量和最先进的研究论文。原始研究和评论都将被考虑。
自监督学习系列（二）：基于 Contrastive Learning
Drug discovery
08-15 1313
自监督学习系列（二）：基于 Contrastive Learning
对比学习的应用（CLCaption，C-SWM，CMC，SGL）
nakaizura
01-24 2995
Contrastive Learning，对比学习的一些理论概念博主已经在上篇文章整理了，传送门：Contrastive Learning（对比学习，MoCo，SimCLR，BYOL，SimSiam），本篇文章想整理几篇博主最近看到的比较有代表性的应用论文，话不多说直接开始。 Label Contrastive Coding based Graph Neural Network for Graph Classification 基于标签对比编码的图分类图神经网络。一般做图分类的方法也是先学图的表示，主要有
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走在深度学习前沿的小宋
04-20 1311
受脑梗死神经生理特征的启发，本文提出了一种新的用于脑梗死分类的Filter-Bank卷积网络(FBCNet)。FBCNet采用多视图数据表示和空间滤波来提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法可以在训练数据有限的情况下有效地训练网络。更重要的是，在FBCNet中，我们提出了一种新的方差层，可以有效地聚合脑电时域信息。
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04-03
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COMSOL热电效应模型：基于MATLAB API的热电转换仿真与优化
04-03
内容概要：本文详细介绍了如何使用COMSOL Multiphysics进行热电效应仿真的全过程。首先解释了热电效应的基本概念及其应用场景，如手机充电发烫、吹风机温度升高等。接着，通过具体实例展示了如何在COMSOL中建立热电模型，包括选择合适的物理场（焦耳热和热电效应）、设定材料属性（电导率、导热系数、塞贝克系数）、绘制几何形状以及设置边界条件。文中还提供了详细的MATLAB代码片段用于自动化建模流程，涵盖求解器配置、网格划分、后处理等方面的技术细节。此外，作者分享了一些常见问题的解决方案，如求解器不收敛、网格畸变等。 适合人群：对热电效应感兴趣的科研人员、工程技术人员及高校学生，尤其适用于有一定COMSOL和MATLAB基础的学习者。 使用场景及目标：帮助读者掌握热电效应的基本原理和COMSOL仿真技能，能够独立完成从模型构建到结果分析的完整流程。目标是提高热电转换系统的效率，优化设计参数，探索新材料的应用潜力。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还包括大量实战经验和技术技巧，有助于解决实际建模过程中遇到的问题。
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【软件工程与数据分析】数据结构求职面试问题汇总：涵盖链表、树结构及算法复杂度分析的实战题目解析
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【路径规划】基于matlab A_Star融合灰狼算法GWO求解多仓库机器人送货路径规划【含Matlab源码 13134期】.zip
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Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
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