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灵长类动物的上顶叶：一种与环境相互作用的感觉运动中心
猕猴的优质顶叶占据了海报中的partoftheparietallobeandplaysacracialrolein，这是信息源的整合（来自视觉，运动，运动和体感大脑区域），以实现高级COG固态功能的目的。该区域涵盖了室内沟和顶枕沟，其中包括Alsotheprecuneatecortecortecortecortexinthemesialsialsialsialsialsialfaceferefthehemisphere。它载有固定性的遗传性：PE，PEIP，PECI前后和PEC，MIP，PGM和V6A。最近研究的基于功能的mrihavesesgestdputativehumanhomologue of theareasoftheareasofthemacaquesuerparietallobule。在这里我们回顾了解剖学细分，猕猴上顶叶的皮质和丘脑皮质连接，与生理和病变状况的组织和组织中的人体学和组织相关联。猕猴大脑这一部分的知识可以帮助理解病理状况，这些病理状况使人类的正常行为行为融合了手臂的正常行为，并且可以激发大脑计算机界面进行与周围环境相互作用所需的ininmoreAccurateWaysworewaysorimotorimotortortransortation。
空间分子曲线沿感觉运动相关轴塑造人小脑层次结构
Yaping Wang, 1,2 Yufan Wang, 2 Haiyan Wang, 2 Liang Ma, 2 Simon B. Eickhoff, 5,6 Kristoffer Hougaard Madsen, 1,7,8 Congying Chu, 2, * and Lingzhong Fan 1,2,3,4,9, * 1 Sino-Danish Center, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 2 Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 3 CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 4 School of Health and Life Sciences, University of Health and Rehabilitation Sciences, Qingdao 266000, China 5 Institute of Neuroscience and Medicine (INM-7: Brain and行为。研究，哥本哈根大学医院-Amager和Hvidovre，2650 Hvidovre，丹麦9铅联系 *通信：chucongying@gmail.com（C.C.），lingzhong.fan@ia.ac.cn（l.f.）https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.113770
视觉和本体感受反馈对 BCI 训练期间感觉运动节律的影响
脑机接口 (BCI) 可以设计为具有多种反馈模式。为了在治疗应用中促进适当的大脑可塑性，反馈应引导用户引发所需的大脑活动，并且最好与想象的动作相似。在本研究中，我们采用脑磁图 (MEG) 测量健康受试者的神经生理变化，这些受试者使用两种不同的反馈模式进行基于运动想象 (MI) 的 BCI 训练。本研究中使用的 MI-BCI 任务持续 40-60 分钟，涉及右手或左手运动的想象。8 名受试者通过视觉反馈执行任务，14 名受试者通过本体感受反馈执行任务。我们使用广义线性模型分析了整个会话中 4-40 Hz 范围内多个频率的功率变化，以找出训练期间功率显著增加的频率。此外，还分别分析了每个梯度计的 alpha（8-13 Hz）、beta（14-30 Hz）和 gamma（30-40 Hz）波段的功率增加，以找到在整个会话期间表现出显着线性功率增加的通道。这些分析应用于三种不同的条件：休息、准备和 MI。在所有条件下，视觉反馈都增强了枕叶和左颞叶通道中主要高 beta 和 gamma 波段（24-40 Hz）的振幅。相反，在本体感受反馈期间，功率主要增加在 alpha 和 beta 波段。在所有条件下，在多个顶叶、枕叶和颞叶通道中都发现了 alpha 波段增强，而 beta 波段增加主要发生在休息和准备期间的顶叶枕叶区域，在 MI 期间发生在手部运动区域上方的顶叶通道。我们的结果表明，使用本体感受反馈的 BCI 训练会增加运动皮层中感觉运动节律的功率，而视觉反馈主要导致视觉皮层中 gamma 波段的增加。 MI-BCI 应该涉及本体感受反馈以促进运动皮层的可塑性。
通过脊髓损伤后神经调节恢复感觉运动功能：进展和剩余挑战
脊髓损伤（SCI）是一种主要的残疾，导致运动和感觉障碍以及受影响的个体的广泛并发症，这不仅影响患者的生活质量，而且会给家人和医疗保健系统带来沉重的负担。尽管对SCI的临床有效治疗很少，但在过去的几十年中，研究导致了几种与神经调节有关的新型治疗策略。神经调节 - 神经调节剂，电刺激或光遗传学调节神经元活性的使用 - 可以基本上促进SCI后感觉运动功能的恢复。最近的研究表明，神经调节与其他技术结合使用，可以使瘫痪的患者有意，控制运动并促进感觉恢复。尽管这种治疗对完全克服SCI有希望，但神经调节具有这种作用的机制很难确定。在这里，我们回顾了相对于电神经调节和光遗传学神经调节的最新进展。我们还检查了这些方法可以恢复感觉运动功能的潜在机制。然后，我们强调了这些方法的优势，并在其应用方面留下了挑战。
基于脑电图的感觉运动脑机接口的受试者内和受试者间变异性：综述
用于运动障碍康复的脑机接口 (BCI) 利用脑电图 (EEG) 中的感觉运动节律 (SMR)。然而，支撑 SMR 的神经生理过程往往随时间和受试者的不同而变化。固有的受试者内和受试者间变异性导致数据分布的协变量偏移，从而阻碍模型参数在会话/受试者之间的可转移性。迁移学习包括基于机器学习的方法，用于补偿受试者间和会话间 (受试者内) 变异性，这些变异性表现在 EEG 衍生的特征分布中，作为 BCI 的协变量偏移。除了迁移学习方法外，最近的研究还探索了心理和神经生理预测因子以及受试者间联想性评估，这可能会增强基于 EEG 的 BCI 中的迁移学习。在这里，我们强调了测量会话间/受试者表现预测因子对于正常人和运动障碍人士的广义 BCI 框架的重要性，从而减少了繁琐和烦人的校准会话和 BCI 训练的必要性。
利用优化的深度学习模型，根据感觉运动脑活动直接重建语音
脑机接口 (BCI) 技术的发展对于帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流至关重要。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型相结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。我们表明 1) 专用机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；2) 重建语音中的单个单词解码可达到 92-100% 的准确率（偶然水平为 8%）；3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
流形结构的神经偏移解释了人类感觉运动适应过程中的学习模式
摘要 人类的运动学习能力差异很大，但人们对这种差异背后的神经机制知之甚少。最近的神经成像和电生理研究表明，大规模神经动力学存在于低维子空间或流形中，学习受到这种内在流形结构的限制。在这里，我们使用功能性磁共振成像询问受试者水平的神经偏移与流形结构的差异是否可以解释参与者之间的学习差异。我们让受试者连续两天在磁共振扫描仪中执行感觉运动适应任务，让我们能够评估他们几天的学习表现，并持续测量大脑活动。我们发现，认知和感觉运动大脑网络中流形活动的整体神经偏移与受试者几天的学习和再学习模式差异有关。这些发现表明，流形外活动提供了学习过程中不同神经系统相对参与度的指标，并且受试者在学习和再学习模式上的差异与认知和感觉运动网络中发生的重新配置过程有关。
人类感觉运动皮层中舌头运动的详细体感定位：案例研究
尽管有大量证据表明感觉运动皮层 (SMC) [ 1 ] 存在身体部位的表征，但对该脑区更详细的运动功能的映射仍然难以实现。虽然一些人报告说 SMC 中各个手指和发音器官的体感表征是有序的 [ 2 , 3 ]，但另一些人表明这些身体部位具有重叠的神经表征 [ 4 , 5 ]，这表明身体部位内表征缺乏离散的组织。通常用于研究大脑功能的成像技术 (例如 fMRI) 不能区分关键功能和非关键功能。因此，使用这些技术观察到的活动可能表示非必要的参与，例如运动计划或前馈/传出副本。相反，皮层的电刺激只能阐明对执行大脑功能至关重要的区域，因此可以单独研究运动表征。在这里，我们在一名神经外科患者的高密度 (HD) 皮层脑电图 (ECoG) 电极网格上应用了皮质刺激，以根据舌头的 ECoG 映射来研究 SMC 上运动功能的详细表现。
通过在线神经反馈调节唤醒可提高人类在要求苛刻的感觉运动任务中的表现
摘要 我们的唤醒状态会显著影响我们在现实世界动态环境中做出最佳决策、判断和行动的能力。耶基斯-多德森定律认为唤醒和任务表现之间存在倒 U 型关系，该定律表明存在一种唤醒状态，对于给定任务中的行为表现而言是最佳的。在这里，我们展示了我们可以使用在线神经反馈将个人的唤醒转向这种最佳状态。具体来说，我们使用脑机接口 (BCI)，它使用脑电图 (EEG) 中的信息来生成神经反馈信号，当个人参与边界回避任务 (BAT) 时，该信号会动态调整个人的唤醒状态。BAT 是一种要求很高的感觉运动任务范例，我们将其作为虚拟现实 (VR) 中的空中导航任务来实现，它创造了认知条件，使唤醒升级并迅速导致任务失败 — 例如错过或撞到边界。我们证明，当提供真实的神经反馈时，任务表现（以受试者在失败前可以导航的时间和距离来衡量）会显著提高。同时测量瞳孔扩张和心率变异性表明神经反馈确实降低了唤醒。我们的工作是 BCI 系统的首次演示，该系统使用在线神经反馈来改变唤醒状态并根据 Yerkes-Dodson 定律提高任务表现。介绍 为什么一手拿着满满一杯咖啡走过一块崭新的地毯看起来是一项如此紧张和困难的任务？如果杯子里装的是水而不是咖啡，或者地毯又旧又破，为什么这项任务看起来不那么艰巨，也不太可能导致洒落？同样的情况也发生在走过平衡木的过程中，如果平衡木距离地面六英寸，我们的表现差异（例如我们穿过平衡木的速度和摔倒的可能性）会大大低于距离地面六十英尺的情况。打个比方，为什么“高风险”会导致“严重错误”？
使用脑电图进行脑机接口手假肢感觉运动控制的运动预测
摘要 在本研究中，我们介绍了一种市售肌电假肢（Myobock ©，奥托博克）的改进版本，旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入，手镯包含振动马达，其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间，三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法（人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机）的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明，即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。