XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全脑
果蝇全脑连接组网络统计
大脑由复杂的神经元和连接网络组成，类似于人工网络的节点和边缘。对大脑接线图进行网络分析可以深入了解大脑如何支持计算并调节感知和行为背后的信息流。成年苍蝇第一个全脑连接组已经完成，其中包含超过 130,000 个神经元和数百万个突触连接 1–3 ，这为分析完整大脑的统计特性和拓扑特征提供了机会。在这里，我们计算了二节点和三节点基序的普遍性，检查了它们的强度，将这些信息与神经递质组成和细胞类型注释联系起来 4,5 ，并将这些指标与其他动物的接线图进行了比较。我们发现苍蝇大脑网络显示出富俱乐部组织，具有大量（连接组的 30%）高度连接的神经元。我们确定了富俱乐部神经元的子集，它们可能充当信号的整合器或广播器。最后，我们检查了基于 78 个解剖定义的大脑区域或神经纤维的子网络。这些数据产品在 FlyWire Codex (https://codex.flywire.ai) 中共享，应作为探索神经活动与解剖结构之间关系的模型和实验的基础。
对前额叶皮层输入的全脑筛查揭示了……
摘要 记忆的形成和存储依赖于多个相互连接的大脑区域，这些区域的贡献在记忆巩固过程中会有所不同。传统上认为内侧前额叶皮层，特别是前额叶皮层 (PL) 参与了远程记忆的存储，但最近的证据表明它也与早期记忆巩固有关。然而，控制这些动态的 PL 输入仍然未知。在这里，我们首先对雄性小鼠在情境恐惧记忆形成过程中激活的 PL 印迹细胞进行了全脑、基于狂犬病的逆行追踪筛选，以确定相关的 PL 输入区域。接下来，我们评估了这些输入在记忆巩固的不同阶段（从恐惧记忆编码到近期和远期记忆回忆）的特定活动模式。然后，我们使用投射特异性化学遗传抑制测试了它们在记忆巩固中的功能作用，结果揭示了隔膜在编码时对 PL 输入的贡献，以及岛叶皮层在近期记忆回忆时对 PL 输入的贡献。这两种输入都进一步影响了 PL 印迹细胞在记忆回忆时如何被重新激活，证明了它们对于在 PL 中建立记忆痕迹的重要性。总的来说，这些数据确定了 PL 输入的时空变化，这对于早期记忆巩固很重要，从而有助于完善记忆形成的工作模型。
降量药物的全脑激活特征
目的：有效的抗肥胖治疗剂的发展在很大程度上取决于靶向控制体重的特定脑稳态和享乐机制的能力。为了进一步了解抗肥胖药物治疗招募的神经循环，本研究旨在确定六种六种不同体重的药物类别的全脑激活特征。方法：食用C57BL/6J小鼠（每组n¼8）接受Lorcaserin（7 mg/kg; I.P.），rimonabant（10 mg/kg; i.p.），溴张素（10 mg/kg; i.p.），sibutramine（10 mg/kg; p.o.），semaglutide（0.04 mg/kg; s.c。）或setMelanotide（4 mg/kg; s.c。）。给药后两个小时对大脑进行采样，并使用C-FOS免疫his型化学和自动定量三维（3D）成像在单细胞分辨率下分析全脑神经元激活模式。结果：整个脑分析包括308个地图集的小鼠脑区域。为了启用快速和有效的数据挖掘，开发了基于Web的3D成像数据查看器。所有降级药物均表现出脑部范围的反应，在C-FOS表达特征中具有显着相似之处。在位于背面迷走神经复合物和下丘脑中的离散稳态和非室内喂养中心中检测到重叠的C-FOS反应，并同时激活多个边缘结构以及多巴胺能系统。2021作者。由Elsevier GmbH出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。结论：各种降级药物类别的全脑C-FOS表达特征指向一组离散的大脑区域和神经信号，这些区域可能代表未来抗肥胖疗法的关键神经解剖靶标。
一种面向运动想象EEG 信号处理的高效脑机接口芯片
∗ 基金项目 : 国家自然科学基金 (61072135,81971702), 中央高校基本科研业务费专项 (2042017gf0075,2042019gf00720), 湖北
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
虚拟脑移植：在存在大面积病变的情况下实现全脑分割
图形摘要：(A) 显示两名患有胶质瘤病变的患者的 T1 图像。VBG 是一种病变替换/填充工作流程，其中一种方法用于单侧病变 (uVBG)，另一种方法用于双侧病变 (bVBG)。(B) 显示所选的 recon-all 方法，(C) 和 (D) 显示输出、组织分割 (C) 和整个大脑分区 (D)。如果不使用 VBG（非 VBG），recon-all 可能会在分区中出现一些错误（左）或无法完全生成分区（右）。但是，使用任何一种 VBG 方法都可以让 recon-all 完成之前失败的部分，并提高分区质量。