海马体对学习和记忆至关重要,在生命早期会发生重大变化。研究海马结构和功能的发育轨迹需要一种精确的方法来从解剖 MRI 扫描中分割出该区域。尽管手动分割被视为“黄金标准”方法,但它既费力又主观。这推动了人们对成人自动分割方法的追求。然而,人们对这些自动化协议对婴儿的可靠性知之甚少,特别是当解剖扫描质量因头部运动或使用更短、更安静的婴儿友好型序列而降低时。在基于任务的 fMRI 协议中,我们收集了 42 个会话中的安静 T1 加权解剖扫描,这些会话针对年龄在 4 至 23 个月之间的清醒婴儿。两位专家追踪者首先手动分割了两个半球的海马体。得到的评分者间信度 (IRR) 仅为中等,反映了婴儿分割的难度。然后,我们使用了四种协议来预测这些手动分割:普通成人模板、普通婴儿模板、FreeSurfer 软件和海马子域自动分割 (ASHS) 软件。ASHS 生成了最可靠的婴儿海马分割,超过了专家的手动 IRR。因此,自动化方法可以为嘈杂的 T1 加权婴儿扫描提供稳健的海马分割,为探究早期海马发育开辟了新的可能性。
背景和目的:避免海马 - 整个脑放射疗法(HA-WBRT)可能是一个耗时的过程,与常规的全脑技术相比,因此有可能限制广泛利用。因此,我们通过利用计算机断层扫描(CT)基于计算机的商业自适应放射疗法(ART)平台和工作流程来创建和交付不含患者特定于患者的无模拟HA-WBRT,通过剂量 - 体积指标和时间来评估了In In In In In In In In In inico临床可行性。材料和方法:这项研究包括了十名先前接受过具有锥束计算机断层扫描(CBCT)成像的中枢神经系统癌症治疗的患者。CBCT是模拟第一部分板载成像的自适应图像。在MRI上定义的初始轮廓与CBCT匹配。在线艺术是在第一部分制定治疗计划的。将这些无模拟计划的剂量 - 体积指标与每个患者CT仿真数据集中的标准工作流程HA-WBRT计划进行了比较。记录了自适应计划会话的定时数据。结果:对于所有十名患者,无模拟的HA-WBRT计划通过在线艺术工作流程成功地制定了所有限制。在自适应计划中,海马中位数100%为7.8 Gy(6.6 - 8.8 Gy),而标准工作流计划中的8.1 Gy(7.7 - 8.4 Gy)。由于海马约束(6/10自适应分数)和亚最佳目标覆盖范围(6/10自适应片段),所有计划都需要在第一部分进行自适应。自适应课程的中间时间为45.2分钟(34.0 - 53.8分钟)。结论:通过计划质量指标和时间安排在临床上可行的无模拟Ha-wbrt在临床上是可行的。
河马校园中传入连接的成年层压被认为是由不同传入的到达时间(1-3)决定的。因此,啮齿动物内嗅皮层(EC)的II和III层中的投影神经元是早期产生的,并在产前时期已经对已经对河马校园形成了强大的投射(4)。这些纤维终止于海马和齿状靶神经元的远端树突上(参考文献5和6;图1)。相反,产生海马的合并/关联(CA)纤维的神经元出生相对较晚(2,3),仅在出生后对对侧海马形成(7,8)对侧海马的投射(7,8),并在海马邻近靶细胞的近端树枝状部分终止。纤维隔离的时间假设意味着,海马传入的顺序向内生长的逆转将逆转在正常遗传学发育期间所规定的这种策略。检验该假设的实验很难在体内累积。在这里,我们采用了一种体外方法,其中海马组织与其正常传入以依次的方式共培养。然而,与这些程序的正常发展相比,与传入纤维系统的对抗的顺序是反转的(图2)。如果纤维序列的时间假设为真,则在这些条件下应逆转海马传入的分层。2)。追踪对海马靶培养的投影,前进运输的示踪剂生物细胞为切片培养物,因为在这些培养物中保留了海马的器官组织,特征性细胞和树突状层(11-14)。将海马切片与另一个海马切片(i)与另一个海马片(i)和(ii)和(iii)和(iii)和(iii)和(iii)进行了,并带有新生儿肠内切片,并添加到两个hippo-gearp板条中,并延迟了5-11天(请参阅图5-11天。与体内的情况相反,在后一种实验设计中,海马靶神经元遇到了来自共培养的海马切片的“ commental”纤维,前者是在5天后到达的肠纤维。
坐落在大脑的颞叶中,海马统治着记忆和学习的神经震中 - 一种小而强大的结构,在塑造我们的经验和塑造我们对世界的理解方面起着关键作用。在本文中,我们踏上了海马奇观的旅程,在神经科学领域揭示了其解剖学,功能和深刻的意义。海马以与海马相似的命名,包括大脑每个半球中的两个弯曲结构。位于内侧颞叶内,该临界大脑区域与邻近结构(例如内嗅皮层,杏仁核和前额叶皮层)复杂地连接。其功能的核心是海马在可以有意识地召回和口头表达的事实和事件的声明性记忆中的作用。
研究人员现在正在重新调整他们的努力,并寻求更好地了解阿尔茨海默氏病开始时发生的细胞机制。此信息至关重要,因为它将有助于建立潜在的治疗目标。在阿尔茨海默氏病发展的早期,大脑在海马中产生新神经元的能力逐渐逐渐丧失,这对于学习和记忆很重要。也存在产生一种称为乙酰胆碱的神经化学的细胞变性,对认知功能至关重要。Jhaveri博士将研究这两个细胞过程是如何链接的,认知功能如何改变了,以及是否可以通过刺激可以增强新神经元产生的特定受体来逆转它们。
童年时期的抽象社会经济地位(SES)会影响行为和大脑发展。过去的工作一直集中在杏仁核和海马,这是两个对情绪和行为反应至关重要的大脑区域。虽然杏仁核和海马体积存在SES差异,但在该领域与神经生物学特异性有关的该领域有许多未解决的问题,并且这些影响可能更为明显。我们可能能够研究这些大脑区域的一些解剖学细分,以及与SES的关系因参与者的年龄和性别而异。迄今为止尚无工作完成这些类型的分析。为了克服这些局限性,在这里,我们将多个大型的儿童和青少年的神经影像学数据集与有关神经生物学和SES的信息相结合(n = 2,765)。我们检查了杏仁核和海马的细分,发现多个杏仁核细分以及海马的头部与SES有关。在这些领域中,对于高级SES青年参与者而言,这些领域的数量更大。研究年龄和性别特定的亚组,我们倾向于在男孩和女孩中看到年龄较大的参与者的影响。平行样品的平行效应,我们看到了辅助基底杏仁核和海马头的SES和体积之间的显着正相关。我们在男孩中更始终如一地发现海马和海马和杏仁核之间的关联(与女孩相比)。我们讨论了这些结果与“性别变量”的概念以及整个童年和青春期的神经发育的广泛模式。这些结果填补了SES对情绪,记忆和学习至关重要的神经生物学影响的重要空白。
神经工程领域的最新进展使得神经假体得以开发,这有助于神经系统疾病患者的功能恢复。在这项研究中,我们提出了一个实时神经形态系统来人工重现海马体 CA1 区域不同神经元群的 θ 波和放电模式。海马 θ 振荡(4-12 Hz)是一种重要的电生理节律,有助于导航、记忆和新颖性检测等各种认知功能。提出的 CA1 神经模拟电路包括现场可编程门阵列 (FPGA) 上的 100 个线性化的 Pinsky-Rinzel 神经元和 668 个兴奋性和抑制性突触。实施的 CA1 脉冲神经网络包括产生 θ 节律的主要神经元群:兴奋性锥体细胞、PV+ 篮状细胞和抑制性中间神经元 Oriens Lacunosum-Moleculare (OLM) 细胞。此外,还使用突发漏积分和放电 (LIF) 神经元模型在 FPGA 上实现了通过穿通通路从内嗅皮层到 CA1 区域、通过 Schaffer 侧支到 CA3 区域以及通过穹窿海马伞到内侧隔膜到 CA1 区域的主要输入。硬件实现的结果表明,所提出的 CA1 神经模拟电路成功重建了 theta 振荡,并在功能上说明了不同神经元群体放电反应之间的相位关系。还评估了内侧隔膜消除对 CA1 神经元群体放电模式和 theta 波特征的影响。该神经形态系统可被视为一个潜在平台,为未来神经假体应用开辟了机会。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
自动评估海马体积是研究阿尔茨海默病等多种神经退行性疾病的重要工具。具体而言,测量海马亚区特性具有重要意义,因为它可以显示大脑的早期病理变化。然而,由于这些亚区结构复杂,需要手动标记的高分辨率磁共振图像,因此分割这些亚区非常困难。在这项工作中,我们提出了一种基于深度监督卷积神经网络的自动海马亚区分割新流程。针对两种可用的海马亚区划分协议,显示了所提出方法的结果。该方法与其他最先进的方法进行了比较,在准确性和执行时间方面显示出更好的结果。
摘要 | 海马体特别容易受到肥胖、糖尿病、高血压、缺氧性脑损伤、阻塞性睡眠呼吸暂停、双相情感障碍、临床抑郁症和头部创伤的神经毒性作用。患有这些疾病的患者的海马体通常较小,认知能力下降的程度也比没有这些合并症的人更大。此外,海马体萎缩是从正常衰老过程转变为轻度认知障碍和痴呆症的既定指标。因此,一个重要的目标是确定哪些可改变的因素可以对海马体在整个生命过程中的大小产生积极影响。观察性研究和初步临床试验提出了这样一种可能性:体育锻炼、认知刺激和一般疾病的治疗可以逆转与年龄有关的海马体萎缩,甚至扩大其大小。一个新兴的概念——动态多边形假说——表明,治疗可改变的风险因素可以增加海马体的体积或防止其萎缩。根据这一假设,采用多学科方法(包括减少神经毒性和增加神经发生的策略)很可能成功延缓衰老引起的认知障碍。在提出实施预防和治疗策略的建议之前,需要进一步研究最有效的干预措施。
下托 (SUB) 在空间导航中起着至关重要的作用,其对导航信息的编码方式与海马 CA1 区不同。然而,下托群体活动的表征仍然未知。在这里,我们研究了在执行 T 迷宫和旷场任务的大鼠的 CA1 和 SUB 中细胞外记录的神经元群体活动。这两个区域中的群体活动轨迹都局限于与外部空间同态的低维神经流形。SUB 中的流形比 CA1 中的流形传达位置、速度和未来路径信息的解码精度更高。在大鼠和 CA1 和 SUB 的区域之间以及 SUB 中的任务之间,流形表现出共同的几何形状。在慢波睡眠中的任务后波动期间,群体活动在 SUB 中比在 CA1 中更频繁地表示奖励位置/事件。因此,CA1 和 SUB 将信息明显地编码到神经流形中,这些流形是清醒和睡眠期间导航信息处理的基础。