الأبحاث في مجلة: Frontiers in Neuroscience
-
استكشاف الفروق الجنسية: رؤى حول التعبير الجيني، التشريح العصبي، الكيمياء العصبية، الإدراك، والمرض
2024 | المؤلف: Muataz S. Lafta وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تؤكد هذه المراجعة على أهمية فهم الفروق الجنسية في سياق تطوير علاجات مخصصة لمختلف الأمراض وتوضيح الاختلافات السلوكية والمرضية. تفحص بشكل منهجي تأثيرات الكروموسومات الجنسية على التعبير الجيني، وعلم الوراثة اللاجينية، والتأثيرات الهرمونية، وخاصة فيما يتعلق بالدماغ. يتعمق المؤلفون في جوانب علم الأعصاب التشريحي، وعلم الأعصاب الكيميائي، والإدراك، ومرض الدماغ، مبرزين الفروق الواضحة والدقيقة بين…
-
العجز الشمي: علامة وظيفية محتملة عبر طيف مرض الزهايمر
2024 | المؤلف: Dongming Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: الأنظمة الحسية (Sensory Systems)مرض الزهايمر (AD) هو شكل شائع من الخرف يؤثر على حوالي 32 مليون شخص في جميع أنحاء العالم، مما يبرز الحاجة الملحة لأساليب الكشف المبكر. من بين المؤشرات الحيوية الحسية المختلفة، ظهرت خلل الشم كمؤشر مبكر واعد لمرض الزهايمر، حيث غالبًا ما يسبق العجز المعرفي مثل ضعف الإدراك المعتدل (MCI) والانخفاض المعرفي الذاتي (SCD) لعدة…
-
التعرف على اضطراب الاكتئاب الرئيسي القائم على تخطيط الدماغ بواسطة التذبذبات العصبية وعدم التماثل
2024 | المؤلف: Xinyu Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في الإمكانات التشخيصية لتخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) في الاضطراب الاكتئابي الكبير (MDD) من خلال تحليل إشارات EEG في حالة الراحة تحت ظروف إغلاق العينين وفتح العينين. تركز الدراسة على قوة النطاق عبر مناطق الدماغ المختلفة، مع تسليط الضوء بشكل خاص على المؤشرات المهمة لـ MDD. تشير النتائج الرئيسية إلى أن قوة بيتا2 (16-24…
-
ERTNet: إطار عمل قابل للتفسير قائم على المحولات للتعرف على مشاعر EEG
2024 | المؤلف: Ruixiang Liu وآخرون | المجلة: Frontiers in Neuroscience | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث إطارًا مبتكرًا للتعرف على المشاعر باستخدام إشارات EEG، معالجًا قيود الطرق التقليدية من خلال بنية هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والمحولات. يتيح هذا النهج عزل الميزات المهمة من بيانات EEG مع تقليل الضوضاء عالية التردد، مما يعزز قابلية تفسير نماذج التعلم العميق. حقق الإطار معدلات دقة ملحوظة بلغت 74.23% ± 2.59%…
