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大脑健康 - 扰动中风，心脏病和痴呆症
没有大脑健康就没有健康，这受到中风，缺血性心脏病和痴呆症的曲线的威胁（三重威胁）。增长最快，最棘手的威胁是痴呆症。专注于发现一种阻止阿尔茨海默氏病的药物已经产生了越来越多的知识，但没有治疗，部分是因为在老年人中，认知障碍是由于多种互动性病变而导致脆弱性加剧的多种互动病理，并且由于衰老的前进背景而受到恢复性的质疑。血管认知障碍（VCI）的概念通过这种复杂性务实地削减。vci是由血管因素引起或相关的任何认知障碍。它跨越了未发现的认知障碍的范围。血管成分代表了痴呆症的唯一主要电流，可治疗的和可预言的贡献者，并有可能在不久的将来延迟，减轻或防止更多痴呆症的可能性。三重威胁条件具有相同的保护性和可治疗的危险因素，可以共同防止。该方法必须全面，确定所有相关的环境，社会经济，医疗保健和个人因素；作为人口和个人之间的风险和保护因素的目标；以及价值的投资，从金钱，货币或时间方面产生值得回报。世界中风组织的宣言呼吁共同预防中风和可能预防的痴呆症，并得到了包括美国神经病学会在内的23个国际，地区和国家大脑和心脏组织的认可。我们需要制定联合预防计划来遏制三重威胁。数百万的大脑取决于它。
多语言大脑：揭示认知和神经......
摘要 在当今世界，多语言已成为常态，单语者是少数，学术研究一直未能适应这一现实。这一现象凸显了人类大脑掌握多种语言的能力，无论是母语 (L1)、第二语言 (L2) 还是第三语言 (L3)，这要求重新评估传统范式。本研究旨在挑战认知语言学的传统方法，特别是与语言习得、语言选择和潜在的大脑过程相关的方法。研究问题包括：个人如何在不同的认知和社会背景下在多种语言之间导航，这对我们理解人类的认知能力有何影响？所采用的方法结合了使用脑成像、心理语言学测试和多语言使用者的社会语言学调查的实验分析。研究结果表明，双语和多语不仅可以提高认知灵活性，还可以提高多元文化环境中的解决问题的能力和适应能力。总之，本研究表明，多语言能力不仅仅是多种语言系统的习得，而是一种影响认知、社交互动和大脑结构的复杂现象。通过重新定义我们对认知和语言过程的理解，本研究提出了在全球化背景下研究语言的新范式。
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
从肠道到大脑：了解微生物群在炎症性肠病中的作用
通过“生物心理社会”模型的提议，临床决策者和研究人员更加关注心理因素和疾病之间的双向互动效应。脑核菌群轴是大脑与肠道之间通信的重要途径，在炎症性肠病的发生和发育中起着重要作用。本文回顾了心理疾病通过影响脑肠球菌轴介导炎症性肠道疾病的机制。还描述了通过微生物群 - 脑轴轴的炎症性肠道疾病的研究进展。此外，为了满足个性化治疗的需求，本文描述了一些非传统且易于忽视的治疗策略，这些策略导致了“心身治疗”的新想法。
大脑的三种语言：量子，重组和关联
科学进步在相应的语言发展中反映了。显微镜，望远镜，断层扫描和其他传感设备打开的远景导致了新实体和过程的命名。量子理论导致了经典原子图的统计，并且在纠结的过程和非二元逻辑方面说话。量子理论还导致了与观察者定义和观察者的定义有关的深刻问题。这是检查心灵之谜的一条途径。其他路径源于古老的哲学传统和过去世纪的心理理论。在科学话语中描述思维的语言并没有与物理科学的发展保持同步。主流讨论已从早期的二元模型的共同信念模型转变为一种基于平行计算机式大脑过程的复杂性的思维的出现。有时以分离和相互联系的方式表达的确定性和自主权的两个旧范式以各种形式出现。其中两个是有利的，取决于研究领域和现行时尚。尽管量子理论为物理科学提供了70年的基础，但直到最近才考虑了整体，类似大脑的量子样操作。这种新鲜的外观是由各种人工智能（AI）项目以及新的分析和实验发现所带来的挫折引起的。机械科学的兴起看到了概念 -人们认识到，诸如“驱动器”之类的刺激反应结构通常不足以提供解释。并且有人援引“ e o o o o o t”类别来解释自治行为。卡尔·普里布拉姆（Karl Pribram）的大脑经典语言（1971）描述了用于描述大脑行为的标准语言和逻辑类别中的许多悖论。自写了这本书以来，已经尝试并发现许多新方法要解决这些悖论。用来描述大脑运作的语言是按照年龄的主要科学范式建模的。
大脑提升时间（BBT） - 未来的教室
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）。
心理创伤和发展的大脑
认为我们应该讨论吗？“;“我应该做任何不同的事情吗？”我们从治疗师那里学到的心理分析治疗？笔记本，是一家客户信息企业，旨在软化敌对行为的暗示性合作。有时治疗是倾听客户表达他们的想法并强调他们的优势的问题。Bertolino和Schultheis还可以探索替代方案，如果没有解决方案：“如果我们提供锻炼，而父母不相信回家并尝试它，那么我们将使我们的方法进行操作。”家庭成员可能“有好主意，我们应该尽可能地参与他们的声音。”在制定这种方法时，作者建议单词像“始终”，“永不”，“没人”或“一直”或“所有时间”的词暗示问题永远存在于我们身上，并给我们带来了改变负面行为的动力。专注的预选赛，例如“最近”，“最后一段时间”和“在过去的一个月中”，这表明问题是暂时的。因此，这本书并没有引起我们的注意力，而是巧妙地重新专注于我们家庭的积极变化。我们学会写下各种有助于我们为电池充电的东西，注意何时儿童参与符合我们认可的行为，并承认他人的观点。承认也意味着我们注意他人用来识别存在问题模式的单词。有必要探索问题周围的模式 - 打破无益模式所需的全部更改通常是一个小的变化。实际上，需要进行一些小变化，因为这些变化会导致进一步的变化，而解决方案很快就会出现在地平线上。当他们识别临时解决方案时，客户会注意到他们正在取得进展，并发生进一步的变化。这是一个重要的治疗阶段，因为我们不认识进步，我们就会感到沮丧，焦虑或无私。作者教我们将经验视为学习机会。如果您知道世界将于明天结束，您会做的三件事是什么？您过去所做的最有意义的事情是什么？在不久的将来，您会做些什么，这将使您成为自己想成为的人？这是一本促进变化的书：它有助于确定问题的背景并在实现问题后维持变化。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
课程Vitae Daphna Shohamy，Phd Zuckerman Mind，大脑，行为研究所和心理学系
Brenda Milner Keynote讲座，蒙特利尔神经学研究所邀请以色列高级研究所研究员，邀请特殊讲座，神经科学学会当选成员，Dana基金会当选成员，DANA基金会当选成员，国际神经心理学社会记忆和偶像疾病奖，国际神经心理学社会奖和偶然的社会奖，哥伦比亚大学珍妮特·斯宾斯大学（Janet Spence）的变革性早期职业贡献奖，美国国家科学基金会职业发展奖年轻调查员奖，纳尔萨德博士后个人国家研究服务奖，NIMH DEAN的最佳论文论文奖，罗特斯大学LEHRMAN LEHRMAN学术奖学金