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Byzova, A.、Hekmatmanesh, A.、Roozbahani, H.、Handroos, H.、Hakansson, N.、Lankarani, H. (2020)。开胃期间实时人体和大脑监测
摘要 骑马是一种有效的肌肉疾病治疗方法。本研究的主要目标是开发一种物理治疗模拟器（概念验证），而不是真正的马，尽管采用了脑电图 (EEG) 放大器和惯性运动捕捉系统 (IMCS)。在实验中，专业和非专业骑手在骑马模拟器期间的身体运动和大脑行为受到监控。基于 IMCS，考虑了用于识别两组骑手骨盆区域活动变化的计算分析。EEG 系统用于调查从未使用过马模拟器的经验丰富的骑马者的大脑信号。为此，进行了以下实验，代表身体和大脑行为。结果得出结论，缺乏经验的骑马者在骑模拟器时往往会犯动作错误，这可能会导致外部臀部和背部区域不对称移位。脑电图研究表明，负责智力和注意力的额叶被激活。此外，负责运动和视觉的大脑颞叶和顶叶区域也显著激活。
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。
使用临床前成像技术探索啮齿动物模型中的大脑功能原理及其与人类精神疾病的相关性
亲爱的编辑，我们最近在《转化精神病学》上发表了一篇文章，探讨了在全脑水平上评估脑功能的策略 [1]。在这篇评论中，我们介绍了几种方法，从功能性磁共振成像到功能性超声再到钙成像。对于每一种技术，我们都简要介绍了它的发展历史、物理概念、一些关键应用、潜力和局限性。我们得出的结论是，在网络水平上对啮齿动物大脑进行成像的方法正在不断发展，并将增进我们对大脑功能的理解。Zhuo 和同事的一篇评论进一步增加了解决精神病学学科从动物模型到患者的“转化”问题的复杂性 [2]。他们提出，需要彻底审查用于开发精神疾病动物模型的方法，甚至可能需要修改。例如，迄今为止，大多数精神疾病的啮齿动物模型都是使用简单的药物输注 [3] 和/或社会心理刺激 [4] 建立的。然而，关键问题是这些操作如何改变大脑的结构和功能，以及这些模型是否真正反映了人类精神疾病的病理生理学。特别是因为很难评估是否可以说从啮齿动物到人类存在逆向推理。这是一个真实且可以接受的说法。然而，这正是临床前成像旨在实现的。通过绘制动物模型中大脑网络的动态响应，并将其（如果可能）与临床研究中报告的响应进行比较，我们可以获得定量数据和参数，以确定我们的模型是否有效转化 [ 5 ]。如果这些指标表明网络级修改在时间和空间上与在人类中观察到的相似，我们可以利用更具侵入性和更具体的方法来进一步研究动物模型中的大脑记录。否则，我们必须有信心和正确性继续前进并尝试其他解决方案。最近有两个例子。 2019 年，我们证实了小鼠蓝斑核 (LC) 去甲肾上腺素能活性与大量大型脑网络（尤其是突显网络和杏仁核网络）的参与之间存在因果关系 [6]。此外，我们还可以将网络变化与去甲肾上腺素 (NE) 周转的直接标志物以及 NE 受体在整个脑部的分布联系起来。特定脑网络动态与 LC 活性和 NE 受体密度相关的假设源自人类压力研究和药理学研究 [7,8]。然而，由于不可能选择性地刺激人类的 LC，因此十多年来，这一假设一直只是一个假设。
心理测量：一种用于从人类大脑活动重建图像的万能模型
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。
开始使用心脏和大脑 SpikerBox
我们将要记录的信号称为心电图，也称为 ECG 或 EKG，它是对心脏不同部位按受控顺序收缩的协调“电波”的测量。由于心脏由专门的肌肉细胞组成，这些肌肉细胞会激发动作电位来收缩，因此我们可以采用与之前测量骨骼肌收缩大致相同的方式测量这些动作电位。但这些动作电位的持续时间为 200 毫秒，比神经元（1 毫秒）和肌肉（3 毫秒）的动作电位慢得多。此外，神经元和肌肉的脉冲以每秒脉冲数（或 Hz）来衡量，但心脏的脉冲以每分钟心跳数 (BPM) 来衡量。动作电位心肌细胞也使用钠和钾，但钾通道需要更长的时间才能打开，从而导致更长的动作电位。
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。
从大维也纳至今的艺术、思想和大脑...
* 埃里克·坎德尔因其在神经元记忆存储的生理基础方面的研究而获得了 2000 年诺贝尔医学奖。他是哥伦比亚大学生物物理学和生物化学教授。他是美国国家科学院、美国国家医学研究所和美国艺术与科学学院等重要协会的成员。坎德尔获得了九个荣誉学位。1 诺贝尔奖获得者埃里克·坎德尔运用他的科普技巧将我们带到了 20 世纪的维也纳，在那里，科学和艺术领域最杰出的人物发起了一场革命，这场革命永远改变了我们看待人类思维的方式。在当时的维也纳沙龙中，人们讨论的一些观点标志着心理学、神经生物学、文学和艺术的转折点。这些思想导致了至今仍有影响力的进步。西格蒙德·弗洛伊德通过展示无意识的攻击性和性欲是如何在梦境和行为中象征性地表达出来的，震惊了世界。阿瑟·施尼茨勒创新地运用内心独白，揭示了女性无意识的性欲。古斯塔夫·克里姆特 (Gustav Klimt)、奥斯卡·柯克施卡 (Oskar Kokoschka) 和埃贡·席勒 (Egon Schiele) 创作了极具感染力的作品，表达了快乐、欲望、痛苦和恐惧。《潜意识时代》帮助我们理解使艺术和科学创造力成为可能的大脑机制，开辟了思想史的新维度（摘自 E.R.Kandel，《无意识时代》，引文，第 154 页。 622； （G. Guerrerio 翻译）
发展性计算障碍患者的大脑结构持续存在差异：纵向形态测量研究
发展性计算障碍 (DD) 是一种学习障碍，会影响数字算术技能的习得。患者在数字处理方面表现出持续的缺陷，这与大脑激活和结构异常有关。据报道，发展性计算障碍患者的顶叶皮层（包括顶内沟 (IPS)）以及额叶和枕颞皮层灰质减少。此外，计算障碍患者的白质存在差异，例如下纵束 (ILF) 和上纵束 (SLF)。然而，这些结构差异的纵向发展尚不清楚。因此，我们的目标是研究患有和不患有发展性计算障碍的儿童的灰质和白质的发展轨迹。在这项纵向研究中，我们以 4 年为间隔两次收集了 13 名患有发展性计算障碍的儿童（8.2-10.4 岁）和 10 名正常发育 (TD) 儿童（8.0-10.4 岁）的神经心理学测量值和 T1 加权结构图像。使用基于体素的形态测量法对纵向数据进行体素级灰质和白质体积估计。本研究首次揭示了 DD 儿童在发育过程中灰质和白质体积持续减少。双侧下顶叶包括 IPS、缘上回、左楔前叶、楔叶、右枕上回、双侧颞下回和颞中回以及岛叶均发现灰质减少。双侧 ILF 和 SLF、下额枕束 (IFOF)、皮质脊髓束和右丘脑前部放射 (ATR) 的白质体积减少。在行为上，DD 儿童在基线和随访中在各种数字任务中的表现明显较差，证实了数字处理方面的持续缺陷。本研究结果与文献一致，文献表明 DD 儿童在数字网络中的灰质和白质体积减少。我们的研究进一步阐明了大脑发育的轨迹，揭示了这些已知的颞叶和额顶叶长联系纤维和相邻区域的结构差异