在这项研究中,我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先,我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后,我们将介绍并讨论有关(1)语音运动控制,(2)发音复杂性,(3)韵律的神经解剖学相关性的实验结果,以及(4)义大利处理的神经认知底物。实验(1)和(2)表明,由SMA,运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外,我们可以证明,只有语音运动的执行才能招募左前岛,而发音计划则没有。实验结果(3)的结果表明,控制韵律处理的横向化不是韵律(语言与情感)的功能,而是处理单元的更一般特征,例如韵律框架的大小,造成了不同皮质区域的激活。最后,在实验(4)中,我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外,我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据,这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
女性在绝经后患阿尔茨海默氏症和其他神经系统疾病的风险更高,但将女性大脑健康与性激素波动联系起来的研究却有限。我们希望通过开发工具来量化性激素波动过程中大脑的三维形状变化,以研究这种联系。三维离散曲面空间上的测地线回归提供了一种表征大脑形状演变的原则性方法。然而,就目前的形式而言,这种方法的计算成本太高,不便于实际使用。在本文中,我们提出了加速三维离散曲面形状空间上的测地线回归的近似方案。我们还提供了每种近似值可使用的经验法则。我们在合成数据上测试了我们的方法,以量化这些近似值的速度-准确度权衡,并表明从业者可以期待非常显着的速度提升,同时只牺牲很少的准确性。最后,我们将该方法应用于真实的大脑形状数据,并首次表征了女性海马体在月经周期中如何随着孕酮的变化而改变形状:我们的近似方案(实际上)使这一表征成为可能。我们的工作为生物医学和计算机视觉领域的全面、实用的形状分析铺平了道路。我们的实现在 GitHub 上公开可用。
一些认知能力被认为是复杂社会生活的结果,这种社会生活使个体能够通过先进的策略实现更高的适应性。然而,大多数证据都是相关的。在这里,我们进行了一项实验研究,研究群体大小和组成如何影响孔雀鱼 (Poecilia reticulata) 的大脑和认知发育。在 6 个月的时间里,我们按照 3 种社会处理方法中的一种饲养性成熟的雌性:一个小的同类群,由 3 只孔雀鱼组成;一个大的异类群,由 3 只孔雀鱼和 3 只溅斑灯鱼 (Copella arnoldi) 组成——一种在野外与孔雀鱼共存的物种;以及一个大的同类群,由 6 只孔雀鱼组成。然后,我们测试了孔雀鱼在自我控制 (抑制控制)、操作性条件反射 (联想学习) 和认知灵活性 (逆向学习) 任务中的表现。使用 X 射线成像,我们测量了它们的大脑大小和主要大脑区域。 6 只个体组成的较大群体(包括同种群体和异种群体)表现出比较小群体更好的认知灵活性,但在自我控制和操作性条件反射测试中没有差异。有趣的是,虽然社交操纵对大脑形态没有显著影响,但相对较大的端脑与更好的认知灵活性相关。这表明,除了大脑区域大小之外,其他机制使来自较大群体的个体具有更大的认知灵活性。虽然没有明确的证据表明对大脑形态的影响,但我们的研究表明,生活在较大的社会群体中可以提高认知灵活性。这表明社会环境在古比鱼的认知发展中发挥着作用。
致编辑,我们感谢Verd and Ginovart(2013)对我们的论文的深刻意识,强调了在生命的第一个2个月内独家母乳喂养和大脑发展之间的关联,最特定的是,大多数情况下是造成神经节的直径al2013)。他们批评了我们无法嘲笑母乳喂养训练与早期大脑发育之间的机制。的确,这是准实验设计的固有局限性。但是,必须注意的是,我们的调查是在大规模的纵向研究的背景下进行的,并在产前期间从收集的大量变量进行了深入的数据,从而,我们能够调整我们的横向环境及其横向范围的多种选择的分析,以调整我们的分析,以表现出基本的家族环境,并且能够反映出该基本的家族环境,并且能够反映出该基本的环境。她的婴儿,包括可能会影响母乳质量或成分的因素(例如怀孕期间吸烟和遵守地中海饮食模式)。Verd等。(2013)强调了产前吸烟在两种牛奶生产中的作用(Andersen等人1982)和大脑发育,并质疑吸烟如何影响我们在独家母乳喂养和早期大脑发育之间发现的关联。他们还质疑在母乳喂养开始之前,吸烟会如何影响头围。2007)。2007)。在我们的研究中,我们确实确实发现,与在2个月大(19.4%)瓶装的婴儿相比,专门母乳喂养婴儿的妇女(6.6%)的孕产妇吸烟率显着降低(6.6%)。RE Generation R研究中的先前工作表明,吸烟与胎儿健康增长降低有关(Roza等人因此,我们认为这是在我们的所有分析中进行调整的重要因素,并经过调整,以在整个Pre-div>中继续吸烟
3。基于正念的计划 - 定义为以好奇心和善良的关注能力(Kabat -Zinn 2003) - 已被证明会对儿童的自我调节技能产生积极影响(Zoogman等人。2014)并减少压力的负面影响(Biegel等人。2009; Broderick and Metz 2009; Mendelson等。2010)。
存储记忆后,您可以稍后访问它们。访问记忆就是当您记起它时发生的事情。人们可以用不同的方式记住记忆。人们记住生活中的事件的一种常见方式是他们经历与记忆相关的事情。例如,想象一下你在离家很远的一个操场上与某人成为朋友,那天你们在那里玩得很开心。从那时起,这位朋友就成了你最好的朋友。现在,这是你自那天以来第一次经过操场。当你看着操场时,你记得在那里玩耍并遇到了你最好的朋友。感觉就像你回到了过去。在这个例子中,操场和在那里和你最好的朋友一起玩耍的记忆之间存在联系,但记忆可以与任何事物联系起来。特定的声音、气味或单词通常与记忆有关。
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的,耗时的任务,例如检测和细分病理病变[1],但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战:它们需要训练大量图像,因为这是很难获得的,因为在许多方面都可以限制医疗信息,并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外,虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像,但这些图像是未标记的,并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像,这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下,从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段,它在产生新的高质量自然图像(例如面部照片[2])方面具有令人印象深刻的精力[2],并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像,那么它们将具有很有吸引力的潜力,可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量,因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
● 幼儿期(0-7 岁):在这个成长阶段,大脑正在快速发育,特别是在语言、情绪调节和运动技能相关的领域。在此期间过度使用手机会影响感官和运动技能的发展以及面对面交流,而这些对于情感和社会成长至关重要。 ● 中童期(7-12 岁):这个时期孩子的认知和社交能力正在增强。过早接触手机可能会导致孩子过度依赖科技进行娱乐或交流,这可能会阻碍创造力、独立思考和社交技能的发展。 ● 青春期(13-18 岁):大脑在青春期经历重大重组,特别是在冲动控制、风险评估和情绪调节相关的领域。在此期间过早使用智能手机可能会导致负面的心理健康后果、上瘾行为和社交互动受损,因为青少年特别容易受到社交媒体和在线认可的压力。
