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World File Search System深脑
深呼吸的特征是休息有利于脑呼吸道驱动
嗅觉大脑中的呼吸锁定活性主要源自嗅觉感觉神经元的机械敏感性，以使气压从嗅球传播到大脑其余部分。有趣的是，鼻气流速率的变化导致嗅球响应的重组。通过利用自然条件下呼吸动力学的自发变化，我们研究了呼吸驱动是否随鼻气流运动而变化。我们分析了在醒来和睡眠状态下各个大脑区域中相对于呼吸信号的局部现场潜在活动。我们发现呼吸方案是特定于州的，而安静的唤醒是唯一的警惕性状态，在此期间，所有记录的结构都可以通过呼吸频率进行呼吸驱动。使用CO 2增强的空气改变与每个州相关的呼吸系统和基于呼吸周期的分析，我们证明，在安静醒来期间观察到的大而强大的大脑驱动器与呼吸模式中的深度和灵感持续时间之间的最佳权衡有关，表征了这种特定状态。这些结果首次表明呼吸状态的变化会影响皮层动力学，并且与REST相关的呼吸系统是呼吸驱动大脑的最佳选择。
一种面向运动想象EEG 信号处理的高效脑机接口芯片
∗ 基金项目 : 国家自然科学基金 (61072135,81971702), 中央高校基本科研业务费专项 (2042017gf0075,2042019gf00720), 湖北
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
丘脑下核的光谱形貌，以告知下一代深脑刺激
摘要：背景：基底神经节信号的神经生理症状和行为生物标志物的景观是指的。基于感应的深脑刺激（DBS）的临床翻译还需要对丘脑下核（STN）内光谱生物标志物的解剖结构进行透彻的理解。目标：目的是系统地研究频谱地形，包括帕金森氏病（PD）患者的STN局部领域（LFP）中广泛的子带，并评估其对DBS临床反应的预测性。方法：使用多接触DBS电极的70例PD患者（130个半球）记录了STN-LFP。A comprehensive spatial characteriza- tion, including hot spot localization and focality estima- tion, was performed for multiple sub-bands (delta, theta, alpha, low-beta, high-beta, low-gamma, high-gamma, and fast-gamma (FG) as well as low- and fast high-fre- quency oscillations [HFO]) and compared to the clinical hot spot for rigidity response to DBS。建立了光谱生物标记图，并用于预测对DBS的临床反应。
无线深脑刺激的协议，用红外光自由地行为小鼠
3技术联系人：xiangwu@stanford.edu 4铅触点 *通信 *通信：guosongh@stanford.edu摘要，我们提供了一项协议，用于在第二个近边界（NIR-II）中使用通过SCALP宽阔的宽场照明自由表现的小鼠的深度脑刺激协议。我们首先描述了TRPV1的注射（瞬态受体潜在阳离子通道亚家族v成员1）表达病毒和大脑刺激的大分子红外红外纳米传递剂（思维）。然后，我们在条件的位置偏好测试中详细介绍NIR-II神经调节，然后进行免疫组织化学研究。这种方法对于涉及多个受试者的社交相互作用实验中的无链链深脑刺激特别有用。有关此协议使用和执行的完整详细信息，请参阅（Wu等，2022）。在开始神经调节技术之前，是解剖复杂神经回路和潜在治疗神经系统疾病的强大工具（Fenno等，2011; Jiang等，2022; Montgomery等，2015; Tsai等，2009）。但是，当前流行的电气和光学神经调节技术需要刺激电极或光纤的侵入性植入，这不可避免地会导致急性脑损伤，慢性神经胶质性和物理绑扎。尽管新型神经调节技术的最新进展（Chen等，2015; Chen，2018; Kim等，2013; Wu等，2019），但没有现有的光学方法可以消除脑植入物和头部束缚。
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
联合免疫检查点抑制剂治疗驱动基因阴性非小细胞肺癌脑 ...
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目（编号2019MS08024）抽象非小细胞肺癌（NSCLC是最常见的组织学肺癌类型，在诊断时约有66％的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位，在初始诊断时，大约13％的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量，并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率；但是，使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来，随着免疫疗法的扩展，免疫检查点抑制剂（ICI）已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度，目的是为可用的临床治疗方案提供参考。