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用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
使用手指运动键入的柔性心脏内脑计算机界面
1。斯坦福大学神经外科系2。Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。 3。 美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4. VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。 工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4.VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学
皮层内脑机接口的主动感
7 8 Andrea Serino* 1,2, , Marcie Bockbrader* 3 , Tommaso Bertoni 1 , Sam Colachis 3p,4c , Marco 9 Solca 2 , Collin Dunlap 3,4 , Kaitie Eipel 3p , Patrick Ganzer 4 , Nick Annetta 4 , Gaurav 10 Sharma 4p,9c , Pavo Orepic 2 , David Friedenberg 4 , Per Sederberg 5 , Nathan Faivre 2,6 , Ali 11 Rezai** 7 , Olaf Blanke** 2,8 12 13 1 MySpace 实验室，临床神经科学系，洛桑大学医院 14 (CHUV)，洛桑，瑞士； 2 瑞士日内瓦联邦理工学院 (EPFL) 大脑思维神经修复研究所和中心认知神经科学实验室，生物技术校区；3 美国俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州立大学物理医学与康复系；4 美国俄亥俄州哥伦布市巴特尔纪念研究所医疗器械与神经调节系；5 美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔市弗吉尼亚大学心理学系；6 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、萨瓦大学勃朗峰分校，CNRS，LPNC，38000 格勒诺布尔，法国；7 美国西弗吉尼亚州摩根敦市西弗吉尼亚大学洛克菲勒神经科学研究所；8 瑞士日内瓦大学医院神经病学系；9 美国俄亥俄州代顿市空军研究实验室。 24 25 * 这些作者的贡献相同；** 这些作者共同指导了这项工作。 26 p 工作时的先前隶属关系；c 当前隶属关系 27 28 29 * 这些作者的贡献相同；** 这些作者共同指导了这项工作。 30
人类颅内脑电图研究，指南和良好实践的进步
以及解决熟练的研究人员遇到的问题。范围是三倍：（i）回顾IEEG研究中的常见实践，（ii）建议使用IEEG数据合作的潜在准则，并根据最广泛的实践回答常见问题，以及（iii）基于当前的神经生理学知识和方法论，为IEEG研究中的良好实践标准奠定了基础。本文的组织遵循IEEG数据处理的步骤。第一部分将IEEG数据收集的上下文化。第二部分着重于颅内电极的定位。第三部分突出显示了主要的预处理步骤。第四部分提出了IEEG信号分析方法。第五部分讨论了统计方法。第六部分对IEEG研究提出了一些独特的观点。最后，为了确保在整个手稿中保持一致的命名法，并与其他指南保持一致，例如脑成像数据结构（BID）和OHBM数据分析和共享最佳实践委员会（COBIDAS），我们为与IEEG研究相关的术语提供了词汇。
有效且高效的皮层内脑信号解码...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 促进了大脑和外部设备之间的直接交互。为了在侵入式 BCI 中同时实现高解码精度和低能耗，我们提出了一种结合局部突触稳定 (LSS) 和通道注意 (CA) 的新型脉冲神经网络 (SNN) 框架，称为 LSS-CA-SNN。LSS 优化了神经元膜电位动力学，提高了分类性能，而 CA 细化了神经元激活，有效降低了能耗。此外，我们引入了 SpikeDrop，这是一种数据增强策略，旨在扩展训练数据集，从而增强模型的通用性。在两只恒河猴记录的侵入式脉冲数据集上进行的实验表明，LSS-CA-SNN 在解码精度和能源效率方面均超越了最先进的人工神经网络 (ANN)，性能提升了 0.80-3.87%，节能了 14.78-43.86 倍。这项研究强调了 LSS-CA-SNN 和 SpikeDrop 在推进侵入式 BCI 应用方面的潜力。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
癫痫患者的颅内脑外对内侧颞叶刺激的预测建模
尽管有希望取得的进步，但耐药性癫痫（DRE）的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果，而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤，在这里，我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG（IEEG）反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据，我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致，从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型，并且对数据有限。此外，几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式，从而刺激直接影响致动位点和附近地区（≲20mm），会影响中距离区域（20〜100mm）通过网络相互作用，几乎无法达到远端区域（≳100mm）。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性，这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。
皮层内脑机接口中的人工智能代理
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI)（例如 Neuralink 所展示的接口）在实现人脑与外部设备之间的直接通信方面表现出巨大潜力。然而，神经数据的复杂性和高维性对将大脑活动解释和翻译成有意义的命令提出了挑战。本文全面回顾了 iBCI 的现状，包括先进的信号采集和解码技术，并探讨了传统方法在实现无缝脑机交互方面的局限性。我们提出了一种新方法，利用配备反射、分层规划和决策等功能的高级 AI 代理作为大脑和 iBCI 之间的接口。通过结合这些先进的 AI 技术，我们旨在增强对神经信号的解释，提高任务执行效率，并提供更直观、适应性更强的用户体验，以实现以思想为导向的结果。本文详细讨论了所提出的方法，强调了其潜在优势和需要解决的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向以及将先进的 AI 代理与 iBCI 相结合用于各种应用的前景，包括神经康复、辅助技术和人类增强。
癫痫患者颞叶内侧刺激诱发颅内脑电图反应的预测模型
尽管十多年来取得了令人鼓舞的成果，但用于治疗药物难治性癫痫 (DRE) 的闭环神经刺激仍然依赖于手动参数调整，并且会产生不可预测的变化结果，而全自动算法仍然只是理论上的可能性。在这项工作中，我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内脑电图 (iEEG) 反应的预测动力学模型，并开发了预测准确且生物学上可解释的模型。使用来自 n = 13 名受试者的数据，我们表明，诱发的 iEEG 动态最好通过具有约 300 毫秒的因果历史依赖性的刺激触发切换线性模型来解释。这些模型在刺激幅度和频率（包括 STIM OFF 持续时间）方面高度一致，这使得可以从丰富的 STIM OFF 和有限的 STIM ON 数据中学习单个可推广的模型。在受试者中，我们观察到一致的距离依赖模式，即刺激直接影响驱动点和附近区域（≲ 20 毫米），几乎没有或根本没有网络介导，通过网络交互间接到达中距离区域（20 ∼ 100 毫米），几乎无法到达更远端区域（≳ 100 毫米）。网络交互的峰值参与发生在距离刺激点约 60-80 毫米处。由于其预测准确性和机制可解释性，这些模型在基于模型的癫痫发作预测和闭环神经刺激的刺激设计中具有深远的应用。
皮层内脑-心脏相互作用：交感迷走神经变化的 EEG 模型源研究
希望，H.（2010）。 Holm 的顺序 Bonferroni 程序。 Antonacci , Y.、Barà , C.、Zaccaro , A.、Ferri , F.、Pernice , R. 和 Faes , L. (2023)。时变信息测量：应用于脑心相互作用的信息存储的自适应估计。网络生理学前沿，3，1242505。Asadzadeh, S., Rezaii, T., Beheshti, S., Delpak, A., & Meshgini, S. (2020)。系统评价卵源定位技术及其在脑异常诊断中的应用。神经科学方法杂志，339，108740。Averta, G.、Barontini, F.、Catrambone, S.、Haddadin, G.、Held, JP、Hu, T.、Jakubowitz, E.、Kanzler, CM、Kühn, J.、Lambarcy, O.、Leo, A.、Obermeier, E. 和 Ricciardi, E. (1999)。.、Schwarz, A.、Valenza, G.、Bicchi, A. 和 Bianchi, M. (2021)。 U-limb：关于健康和中风后手臂运动控制的多模式、多中心数据库。 GigaScience，10(6)，giab043。 Babo-Rebelo、M.、Wolpert、N.、Adam、C.、Hasboun、D. 和 Tallon-Baudry、C. (2016)。心脏监测功能是否与默认网络和右前岛叶中的自我相关？伦敦皇家学会哲学学报。 B 系列，生物科学，371 (1708)，20160004。Bagur, S., Lefort, J. M., Lacroix, M. M., de Lavilléon, G., Herry, C., Chouvaeff, M., Billand, C., Geoffroy, H., & Benchenane, K. (2021)。呼吸驱动的前额叶振荡可以独立于启动而调节由条件性恐惧引起的冻结的维持。自然通讯, 12(1), 2605. Barà, C., Zaccaro, A., Antonacci, Y., Dalla Riva, M., Busacca, A., Ferri, F., Faes, L., & Pernice, R. (2023)。用于评估心跳引起的皮质反应的信息存储的局部和整体测量。生物医学信号处理和控制，86，105315。Benarroch，EE（1993）。中央自主神经网络：功能组织、功能障碍和观点。在《梅奥诊所学报》（第 68 卷，第 988-1001 页）。爱思唯尔。 Benarroch，EE（2012）。中枢自主神经控制。在自主神经系统入门书中（第 9 - 12 页）。爱思唯尔。 Candia-Rivera，D.（2023 年）。根据庞加莱图得出的交感神经-迷走神经活动测量值来模拟大脑-心脏的相互作用。方法X、10、102116。Candia-Rivera, D.、Catrambone, V.、Barbieri, R. 和 Valenza, G. (2022)。双向皮质和周围神经控制对心跳动力学的功能评估：热应力的脑心研究。神经图像, 251, 119023。Candia-Rivera, D., Catrambone, V., Thayer, J. F., Gentili, C., & Valenza, G. (2022)。心脏交感迷走神经活动引发大脑 - 身体对情绪唤起的功能性反应。美国国家科学院院刊，119(21)，e2119599119。 Candia-Rivera、D.、Catrambone、V. 和 Valenza、G. (2021 年)。脑电图电参考在评估脑-心功能相互作用中的作用：从方法论到用户指南。《神经科学方法杂志》，360，109269。Candia-Rivera, D.、Norouzi, K.、Ramsøy, TZ 和 Valenza, G. (2023)。精神压力下上升式心脑通讯的动态波动。《美国生理学-调节、整合和比较生理学杂志》，324 (4)，R513 – R525。Catrambone, V.、Averta, G.、Bianchi, M. 和 Valenza, G. (2021)。走向脑-心计算机接口：使用多系统方向估计对上肢运动进行分类的研究。神经工程杂志，18 (4)，046002。Catrambone, V.、Greco, A.、Vanello, N.、Scilingo, EP 和 Valenza, G. (2019)。通过合成数据生成模型进行时间分辨的定向脑-心脏相互作用测量。生物医学工程年鉴，47，1479 – 1489。Catrambone, V.、Talebi, A.、Barbieri, R. 和 Valenza, G. (2021)。时间分辨的脑-心脏概率信息传递估计