大多数对一个受试者训练的认知和计算神经科学模型,由于个体差异,对其他受试者的训练不会概括为其他受试者。理想的个体对个体神经转换器有望从另一个主题中产生一个主题的真实神经信号,这可以克服认知和计算模型的个体差异问题。在这项研究中,我们提出了一种新型的个体至个体的EEG转换器,称为EEG2EEG,灵感来自计算机视觉中的生成模型。我们将EEG2数据集应用于训练和测试72个独立的EEG2EEG模型,对应于9个受试者的72对。我们的结果表明,EEG2EEG能够有效地学习一个主题中EEG信号中神经表示的映射,并实现高转换性能。此外,生成的EEG信号包含的视觉信息表示比从真实数据获得的更清晰的视觉信息表示。此方法为脑电图信号的神经转化建立了一个新颖和最新的框架,该框架可以实现从个人到个体的灵活且高性能的映射,并为神经工程和认知神经科学提供洞察力。代码:https://github.com/zitonglu1996/eeg2eeg
摘要:在Covid-19-19大流行爆发之后,科学界通过开发有效的疫苗做出了迅速反应。仍然,即使针对Covid-19的有效疫苗可用,许多人似乎并没有急于被免疫接种。如果更多的人决定接种疫苗,则可以增强社区保护,因此有必要确定涉及疫苗接种行为的相关因素,从而更好地鼓励它。疫苗接种行为是可能根据信息处理中个体差异而变化的决策过程的结果。我们调查了认知反射能力和思维方式在预测对Covid-19的自我报告的疫苗接种行为中的作用。对本研究进行了调查的274名罗马尼亚参与者的样本,其中217(M AG E = 24.58,SD = 8.31; 53%女性)宣布他们有可能接种疫苗。结果表明,更高水平的认知反射能力显着增加了接种疫苗的几率。理性的思维方式与疫苗接种行为无关。但是,一种体验式思维方式间接地通过对疫苗接种的态度来预测疫苗接种行为。由于信息处理中的个体差异在一定程度上与疫苗接种行为有关,因此疫苗接种运动的设计可以认为人们有特定的信息需求并因此解决。
通过脑机接口,重建所看到的人脑活动图像连接了人机视觉和计算机视觉。由于个体之间大脑功能存在固有差异,现有文献主要集中于使用每个人各自的脑信号数据为每个人获取单独的模型,而忽略了这些数据之间的共性。在本文中,我们设计了心理测量学,这是一个全方位模型,用于重建从不同受试者获得的功能性磁共振成像 (fMRI) 图像。心理测量学包含一个全方位专家混合 (Omni MoE) 模块,其中所有专家共同努力捕捉受试者间的共性,而与特定受试者参数相关的每个专家则负责处理个体差异。此外,心理测量学还配备了一种检索增强推理策略,称为 Ecphory,旨在通过检索预先存储的特定受试者记忆来增强学习到的 fMRI 表征。这些设计共同使心理测量变得万能而高效,使其能够捕捉受试者之间的共性和个体差异。因此,增强的 fMRI 表征可作为条件信号来指导生成模型重建高质量逼真的图像,从而使心理测量在高级和低级指标方面都成为最先进的技术。
5.5 结果 ................................................................................ 83 .............................................................. 5 .5 . L 分析概要 83 .............................................................. 5.5.2 验证性分析 -84 .............................................................. 5.5.3 探索性分析 -88 ........................................................ 经历的心理工作负荷 97 ........................................................ 活动和绩效 -98 ........................................................ 5 S.4 个体差异分析 -99 ........................................................................ 总体方法 99 ............................................................. 5.6 结论和一般性讨论 105 ............................................................................. 第 6 章 结论 -109 ............................................................................. 6.1 简介 -109 ............................................................................. 6.2 贡献 -110 - ............................................................................. 6.3 局限性 . l l ~ ............................................................................. 6 -4 未来研究 -113 ............................................................................. 6.5 最后总结 L14
目录课程描述研究了物理,认知,社会和情感领域中发展的发展,并确定了从构思到青春期的儿童的发展里程碑。强调生物过程与环境因素之间的相互作用。引入了发展理论,并通过观察儿童,评估个体差异并分析各个阶段发展的特征来加强研究方法。准备与学生一起从事早期护理和教育计划的人,包括过渡性幼儿园,幼儿园和早期教育教室。
儿童认知表现的个体差异是重要的生活成果(例如教育成就和心理健康)的关键预测指标。认知能力的差异部分由大脑结构的变化控制。然而,研究通常集中于人类中的灰色或白质指标,就灰色或白质微观结构是否扮演不同或互补的角色的关键问题,支持认知表现。为了比较灰色和白质在支持认知性能中的作用,我们使用正则化结构方程模型来通过灰质和白质测量来预测认知性能。特别是,我们比较了灰质(体积,皮质厚度和表面积)和白质测量方法(体积,分数各向异性和平均扩散率)如何预测了认知性能的个体差异。在10岁时,对11,876名儿童(ABCD研究; 5,680名女性,6,196名男性)进行了测试。我们发现灰质和白质指标带来了部分不重叠的信息来预测认知表现。只有灰质或白质的模型分别解释了认知性能方差的15.4%和12.4%,而组合模型则解释了19.0%。放大,我们还发现,灰质和白质中的不同指标具有不同的预测能力,并且最可预测认知性能的区域/区域在各个指标之间有所不同。这些结果表明,侧重于灰色或白质中的单个度量的研究研究大脑结构与认知性能之间的联系缺失方程的关键部分。
基底神经节中的多巴胺能功能障碍,尤其是在梭子鱼后部,通常被视为运动速度慢的主要病理机制(即Bradykinesia)在帕金森氏病中。然而,纹状体多巴胺损失无法解释运动表型和衰落率的个体差异,这意味着运动症状的表达取决于其他机制,其中一些机制本质上可能是补偿性的。基于观察到帕金森氏症患者的帕特托预性皮层中与运动相关活性增加的观察,我们测试了以下假设:临床严重程度个体差异是由补偿性皮质机制确定的,而不是基底神经神经神经节的功能障碍。使用功能性MRI,我们在353例帕金森氏病(≤5年疾病持续时间)和60个健康对照的患者中测量了与运动相关的大脑活动的变异性。在此任务中,我们通过改变个人可以选择的可能行动数量来操纵行动选择需求。临床可变性以两种方式表征。首先,将患者分为三种先前验证的离散临床亚型,这些亚型被认为反映了α-突触核蛋白繁殖的不同途径:弥漫性 - 触觉剂(n = 42),中间体(n = 128)(n = 128)或轻度运动 - 运动或运动率(n = 150)。第二,我们将整个样本中的Bradykinesia严重程度和认知表现的得分作为连续度量。患者表现出运动缓慢(较长的响应时间)和与对照组相比的基底神经节中与运动相关的活性降低。但是,临床亚型之间的基底神经节活性没有差异,并且与临床分数无关。这表明纹状体功能障碍在塑造临床严重程度的个体差异方面的作用有限。与我们的假设一致,我们观察到与患有轻度运动主要亚型的患者的parieto-premotor皮层中相关的动作选择相关活性增强,均与具有弥漫性实质性亚型和对照的患者相比。此外,parieto-premotor活性的增加与降低的头屈肌的严重程度和更好的认知能力有关,这表明了补偿性作用。我们得出的结论是,帕特托 - 前期薪酬而不是基底神经节功能障碍,塑造了帕金森氏病症状严重程度的个体变异性。未来的干预措施可能会集中于维持和增强补偿性皮质机制,而不仅仅是试图使基底神经节功能障碍归一化。
抽象工作记忆(WM)是一个在线内存系统,对于在正在进行的认知处理过程中以快速访问状态保持注入至关重要。因此,在提供WM载荷的时间解析索引的方法中具有很强的价值。尽管已经确定了单变量的EEG信号随着WM负载而变化,但多变量分析方法的最新进展表明,可能会有丰富的信息来源不会产生可靠的单变量标志。在这里,使用了四项已发表研究的数据(n = 286和> 250,000个试验),我们证明了对脑电图电压地形的多元分析提供了对WM中存储的项目数量的敏感指数,这些索引概括为新型人类观察者。此外,多元负载检测(“ MVLOAD”)可以在单试级别提供强大的信息,超过现有单变量方法的灵敏度。我们表明,此方法以(1)独立于备忘录的空间位置的方式跟踪WM负载,(2)足够精确地在存储的项目数量中划分项目划分,(3)可在不同的任务和刺激显示的跨个体差异,以及(4)与wm wm行为中的个体差异相关。因此,这种方法为单变量分析方法提供了强大的补充,并阐述了人类在线内存存储的时间解决方案。
