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了解青少年时期疼痛的重要性
该研究的目的是什么？慢性疼痛被定义为疼痛持续3个月以上。这确实很普遍，影响了全世界多达30％的人，对生活的各个领域产生了影响。慢性疼痛很难治疗。因此，了解哪些人可能有患慢性疼痛并保护他们免受这种开始的风险，这将是非常积极的一步。我们知道，与男性相比，女性几乎更有可能发展所有类型的慢性疼痛。我们开始看到青春期后慢性疼痛的这种性别差异，这表明此时发生的变化可能导致这种增加的风险。此时发生的一个重要变化是开始。尽管经常经常非常痛苦，但传统上，时期疼痛被视为“正常”，女孩必须学会与之生活的东西。但是，与没有周期疼痛的女性相比，在患有周期疼痛的成年女性中，我们看到一系列身体系统的差异。这项研究的目的是查看这些年轻人的身体系统，这些年轻人在经历的最初几年。为此，我们将使用问卷，脑部扫描和身体系统测试（包括神经功能（皮肤上的感觉），压力反应和膀胱敏感性）的组合。我们希望这项工作将减少年轻人和成年人患有时期疼痛和其他慢性疼痛状况的风险。
机器学习根据MRI纹理分析预测犬胶质瘤的组织学类型和等级
大脑的恶性肿瘤，尤其是高级神经胶质瘤（HGG），是人类已知的最致命的肿瘤之一，尽管经过数十年的深入研究，但生存率很低[1-4]。手术切除与辅助无线电/化学疗法相结合是HGG的一线治疗[5-7]，切除程度的增加与更好的患者生存率相关[8-11]。因此，在大多数情况下，完全或接近总切除术是至关重要的，并且仍然是神经外科医生的最终目标。然而，腹膜组织的过度侵略性切除倾向于对患者的神经功能造成额外和持久或永久损害，对患者的生活质量和预后产生负面影响[12]。因此，对脑肿瘤患者进行手术仍然是太广泛和太少切除之间的挑战。此外，清楚地鉴定了脑肿瘤组织以及周围的健康或不太浸润的组织，包括其潜在雄辩的纤维区域对于获得最佳的临床结果至关重要。可以注意到，这种方法不仅可以在检测脑肿瘤的检测中有用，还可以在术中分化其他脑组织病理学（例如创伤后受伤的大脑[13]）[13]，在这种情况下，受影响和未受影响的组织的明显分化是本质的。现代脑外科手术的当前局限性包括周围健康脑和肿瘤组织之间的对比度不佳，以及缺乏通过A
使用庞加莱图评估狗心率变异性分析的指标
摘要：使用庞加莱图进行心率变异性分析可用于评估自主神经系统功能。然而，对庞加莱图定量指标的解释仍然存在争议。因此，很少有研究验证过这些定量指标在兽医学中的有效性。本研究旨在使用狗的药理学模型验证庞加莱图指标的可靠性。本研究使用了四只健康的比格犬。每只狗分别接受普萘洛尔、阿托品和普萘洛尔-阿托品治疗，以阻断交感神经、副交感神经和交感-副交感神经功能。庞加莱图的定量指标是根据在给药前后收集的 300 次心电图数据计算得出的，并进行统计分析。庞加莱图的定量指标，如垂直于长轴的标准差（SD1）、沿长轴的标准差（SD2）、SD1×SD2等，在给药后，无论是副交感神经阻断模型还是交感神经-副交感神经阻断模型，均明显下降，但各组间SD1/SD2无明显差异。庞加莱图反映了犬自主神经系统的变化，在犬中，SD1、SD2、SD1×SD2可检测出副交感神经活动被抑制的状态。
鸟嘌呤对正常或改变的脑功能所涉及的氧化还原反应的影响
摘要：脑内活性氧 (ROS) 的产生受稳态控制，有助于正常的神经功能。脑老化或病理条件下控制机制的低效会导致 ROS 过量产生，从而导致氧化性神经细胞损伤和退化。在对氧化应激引起的神经功能障碍具有治疗潜力的化合物中，鸟嘌呤类嘌呤 (GBP) 最为典型，其中最典型的是核苷鸟苷 (GUO) 和核碱基鸟嘌呤 (GUA)，它们的作用不同。事实上，将 GUO 施用给急性脑损伤（缺血/缺氧或创伤）或慢性神经/神经退行性疾病的体外或体内模型，可发挥神经保护和抗炎作用，减少活性自由基的产生，并通过多种分子信号改善线粒体功能。然而，将 GUO 施用给啮齿动物也会导致失忆效应。相反，代谢物 GUA 可通过暂时增加 ROS 生成和刺激一氧化氮/可溶性鸟苷酸环化酶/cGMP/蛋白激酶 G 级联来有效治疗记忆相关疾病，而这长期以来被认为对认知功能有益。因此，值得进一步研究以确定 GUO 和 GUA 的治疗作用，并评估这些化合物可以更有效地用于哪些病理性脑部疾病。
大脑和神经系统的工作机制-UMSB期刊
本文研究了神经科学与伊斯兰教育的整合，以了解人类的身体和精神维度之间的关系，从科学和精神的角度来看。这项研究使用了一种具有跨学科方法的文献研究方法，结合了现代神经科学发现和伊斯兰原则。研究的主要重点是大脑工作的机理，神经可塑性以及在教育过程中精神价值的潜在整合。结果表明，根据伊斯兰原则，人脑具有支持可持续学习的神经塑性的能力。精神活动（例如Dhikr和祈祷）被证明会影响神经功能，减少压力，并增加注意力和情绪法规。这项研究证实了整体方法在伊斯兰教育中的重要性，从而优化了学生的智力，情感和精神发展。神经科学和伊斯兰教育的融合为基于经验并与时代需求相关的有效学习策略提供了一个框架。本研究建议开发教育模型，以使科学原则具有宗教价值观，并提高教育工作者在理解大脑工作机理方面的能力，以形成一代聪明，性格，并具有较高的精神意识。关键词：神经科学，伊斯兰教育，神经塑性，身体和精神维度，人类。
数据压缩与有线的信号保真度权衡...
摘要 - 途径高密度和高通道计数神经接口，能够同时记录成千上万的神经元的同时记录，将为学习，恢复和增强神经功能提供一个门户。但是，在完全植入的设备的比特率极限和功率预算内建立此类技术是具有挑战性的。使用在类似物到数字界面处使用有损耗的压缩，有线或压缩读数架构解决了高通道计数神经界面的数据洪水挑战。在本文中，我们评估有线或对神经工程至关重要的几个步骤的适用性，包括尖峰检测，尖峰分配和波形估计。对于有线或有线信号的各种接线配置以及基础信号质量的假设，我们表征了压缩比和特定任务信号保真度指标之间的权衡。使用来自猕猴视网膜中的18个大尺度微电极阵列记录的数据，我们发现，对于7-10的事件SNR，有线或正确检测并分配了至少80％的尖峰，至少具有50倍压缩。有线或方法还鲁棒地编码动作电势波形信息，从而实现了下游处理，例如细胞类型分类。最后，我们表明，通过将基于LZ77的无损耗压缩机（GZIP）应用于有线或体系结构的输出，可以在基线记录中实现1000倍压缩。
autonerf：用自主代理培训隐性场景表示
摘要 - 隐式表示，例如神经辐射场（NERF），可以通过连续的神经功能在3D场景中绘制颜色，密度和语义。但是，这些模型通常需要手动和仔细的人类数据收集进行培训。本文解决了自主nerf构造的主动探索问题。我们研究代理如何学会有效地探索未知的3D环境，以便在自主性过程中收集的数据能够学习高质量的神经隐式图表示。在四个与机器人相关的下游任务上评估了所学代表的质量：经典的观点渲染，地图重建，计划和姿势改进。我们比较了不同的探索策略的影响，包括基于前沿的基于基础和学习的方法（端到端和模块化）以及针对此问题量身定制的不同奖励功能。经验结果表明，可以使用在看不见的环境中使用一集经验对积极收集的数据进行培训，并且Autonerf是一种经过加固学习训练的模块化勘探策略，使得获得了高质量的NERF，以获得高质量的NERF，以实现经过考虑的下游机器人任务。最后，我们证明，使用Autonerf可以将代理部署到以前未知的场景中，然后通过通过勘探，重建和策略填充的循环来适应场景来自动改善其导航性能。
纵向缺失数据推出了多发性硬化症患者的残疾阶段Mahin Vazifehdan *，1，Pietro Bosoni 1，da
∗相应的作者关键字：纵向缺失数据，多发性硬化症，多个插入，关节建模插图摘要。多发性硬化症（MS）是一种慢性疾病，其特征是神经功能（运动，感觉，视觉和认知）的进行性或替代性损害。通过概率和时间依赖的方法预测疾病进展可能有助于提出可能延迟疾病进展的干预措施。但是，从不规则收集的纵向数据中提取信息知识很困难，缺少数据构成了重大挑战。MS进展，该状态量表（EDSS）随着时间的推移量化MS中的残疾。EDSS评估八个功能系统（FS）中的损伤。经常，仅报道了临床医生分配的EDSS分数，而FS子得分则缺失。推出这些分数可能很有用，尤其是根据患者对疾病进展的表型进行分层的分层。这项研究的目的是i）探索用于归类缺失FS子得分的不同方法，ii）使用完整的临床数据预测EDSS评分。结果表明，指数加权的移动平均值达到了丢失的数据插图任务中最低的错误率；此外，预测任务的归纳和SVM的分类和回归树的组合获得了最佳准确性。
COVID-19患者的潜在影响
摘要：心脏损伤归因于SARS-COV-2相关的病理学，导致血管事件的风险增加。心率变异性（HRV）是功能性神经性心脏完整性的参数，其HRV低构成心血管死亡的独立预测指标。在感染SARS-COV-2的患者中，结构性心脏损伤是否转化为神经心脏功能障碍，仍然了解不足。COVID-19中可能神经心功能障碍的假设机制包括自主控制中心的全身神经侵袭，沿颅神经和心脏自主神经神经病沿着病毒传播升高。一般都对自主神经系统与细胞因子级联反应之间的关系进行了广泛的研究，但由SARS-COV-2引起的炎症反应与自主性心血管调节引起的弱化反应之间的相互作用仍然在很大程度上不清楚。我们通过分析COVID-19患者的HRV分析（包括时域和光谱分析技术），回顾了有关自主神经功能功能评估的潜在诊断和预后价值的当前文献。此外，我们讨论了在包括HRV生物反馈（HRV生物反馈）中调节神经心理功能的潜在治疗靶标，以及长期相互企业对HRV的影响以及临床管理的方法。这些主题在多模式大流行准备概念方面可能特别感兴趣。
人工智能和机器学习在中风诊断和管理中的应用：美国食品药品管理局批准技术的叙述性回顾
摘要：中风是一种紧急情况，治疗延误会导致神经功能严重丧失甚至致命。提高中风诊断速度和准确性或辅助中风后康复的技术可以改善患者的预后。目前尚无资源可以全面评估用于治疗缺血性和出血性中风的人工智能/机器学习 (AI/ML) 技术。我们查询了美国食品药品监督管理局 (FDA) 数据库以及 PubMed 和私人公司网站，以确定最近评估 FDA 批准的 AI/ML 技术临床表现的文献。FDA 已批准 22 项 AI/ML 技术，可对脑成像进行分类以便更立即诊断或促进中风后神经/功能恢复。辅助诊断的技术主要使用卷积神经网络来识别异常脑图像（例如 CT 灌注）。这些技术的表现可与神经放射科医生相媲美，可改善临床工作流程（例如从扫描采集到读取的时间），并改善患者预后（例如在神经重症监护室度过的天数）。两种设备通过利用神经调节技术进行中风后康复。目前有多种经 FDA 批准的技术可以帮助临床医生更好地诊断和管理中风。本综述总结了有关这些技术的功能、性能和实用性的最新文献，以便临床医生在实践中使用它们时做出明智的决定。