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现代文化经常将瑜伽框定为一种肤浅的健身潮流。然而,它真正的基础是一门高度复杂、跨越数千年的学科,旨在将身体结构、呼吸调节和认知清晰度整合在一起。

瑜伽远非一种标准的柔韧性锻炼(Flex),研究表明它能直接调节人体自主神经系统,系统性地下调压力激素,同时优化心血管和代谢基线。

什么是瑜伽?

瑜伽是一种起源于古印度的练习,结合了身体姿势、呼吸技术和冥想。“瑜伽”(Yoga)这个词本身来自梵文词根“yuj”,意为“束缚”或“结合”。

从本质上讲,它是一门旨在使身体、心灵和精神融为一体的学科。虽然今天许多人将瑜伽主要与体育锻炼联系在一起,但它的范围要广泛得多,包括心理和精神的发展。

在历史上,瑜伽曾是印度教、耆那教和佛教传统的一部分,其目标是控制身体和心灵,以达到解脱或开悟的状态。早期的瑜伽形式可以追溯到吠陀文献,但系统的修行方法在公元前 5 世纪至 6 世纪左右开始出现。经典著作《帕坦伽利瑜伽经》进一步将瑜伽定义为“平息心灵的波动”,强调专注与内在觉知。

在世界许多地方修行的现代瑜伽,通常侧重于身体姿势(即阿萨纳或体式)和被称为普拉纳雅玛(调息法)的呼吸练习。然而,这些仅仅是一个更大系统之中的组成部分。

在许多传统语境中,瑜伽的终极目标是超越日常生活的纷扰,实现与自我及宇宙更深层次的连接。

瑜伽的好处

规律的瑜伽练习有助于提高身体素质,包括增强肌肉力量、耐力和柔韧性。

许多人发现瑜伽对他们的心血管健康产生积极影响。研究表明,它可以帮助高血压患者降低血压,并改善健康人群以及冠心病患者的血脂状况。

除了身体层面,瑜伽还培养了更深层次的

Emotiv 是一家神经技术领域的领导者,致力于通过易于获取的 EEG 和脑数据工具推动神经科学研究发展。

克里斯蒂安·布尔戈斯

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信号处理

脑电图通过放置在头皮上的电极来捕获由神经元产生的电活动。但是,实际到达这些电极的信号很少是干净的。

在所有这些噪声之下,研究人员关心的实际神经信号通常很微弱,且极易被埋没。信号处理是一门必不可少的科学学科,它能够将物理数据转化为可解释的格式,以用于现代分析和技术。

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独立成分分析

独立成分分析是一种强大的用于盲源分离的计算方法,广泛应用于多个领域。它能有效分解统计上独立且呈非高斯分布的混合脑电图(EEG)信号。

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10-5脑电图系统

每个脑电图(EEG)都基于同一个基本前提:大脑内部产生的电活动通过组织、颅骨和头皮向外传播,从而可以被放置在头部表面的传感器捕获。而读取结果的准确性在很大程度上取决于您使用了多少个传感器以及将它们放置在何处。

10-5电极系统的出现,正是为了以数学上的精准度来解决电极放置的问题,它为研究人员和临床医生提供了一张包含 300 多个可能记录地点的标准化地图。这比自 20 世纪 50 年代以来一直作为临床脑电图基石的原版 10-20 系统所使用的 21 个位置有了显著的增加。

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新生儿脑电图导联配置

EEG 导联组合(Montage)简单来说就是电极在头皮上放置的分布图,以及如何通过对比它们的信号来记录大脑的电活动。在成人中,这种分布图遵循成熟的模板,该模板是基于发育完全且空间足够容纳数十个传感器的颅骨而设计的。

新生儿则面临完全不同的问题。他们的颅骨仍在发育拼合中,大脑正经历着快速的生理变化,且皮肤无法承受与成人头皮相同的处理方式。因此,将成人式的导联组合应用于新生儿需要一套独立的设计规则,这些规则需要围绕未发育完全的颅骨解剖结构以及重症监护的实际情况来制定。

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