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经颅直接电流刺激，以促进自闭症儿童疾病儿童的神经功能康复：一种随机，假手术，双盲临床试验的方案
阅读是一项必不可少的技能，不仅需要在学校成功，而且要维持越来越有识字社会的高质量生活。技术的变化改变了阅读格式，并提高了扫盲环境的范围和复杂性，从而给基础阅读技能带来了更大的压力。这些技能的发展发生在与学习书面语言的形式和功能相关的相应神经发展及其与口语的关系。学习阅读的困难与成功学习的神经模式有关。因此，对阅读神经基础的研究为扫盲和阅读障碍的发展提供了信息。最近的进步是基于行为和大脑研究的40多年研究所提供的显着基础（Perfetti和Helder，2022年是对这项研究的评论）。该基础建立了有关阅读和学习阅读的认知过程的基本事实，包括对构成印刷单词的身份的正交，语音和语义信息的获取，并由口语和概念知识支持。一个强大的发现是语音知识，例如，对毫无意义的语音段的意识会影响阅读习得和发育阅读障碍。对语音学水平（音素）的意识对于阅读字母写作系统和未能达到这种意识的失败尤其重要。在全球范围内，大多数孩子都学会阅读非字母语言。因此，为了了解阅读发展的普遍性及其使用特定语言和写作系统的变化，跨语言研究很重要。中文阅读引起了最多的研究关注，可以作为字母阅读的比较。例如，语音知识与中国阅读发展有关，就像字母阅读的发展一样。然而，视觉正面知识，视觉知识，形态意识，词汇量，工作记忆和其他一些因素可能与中国儿童识字的语音知识一样重要。
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在我们的诊所中，我们培训和教育由才华横溢的医疗保健专业人员组成的跨职能团队，为世界各地的人们提供神经塑性疗法。在过去的十年中，我们高技能，多学科团队已经开发了国际研究合作，着重于研究和定义新的神经功能优化治疗方法。
教学大纲：PSY446 人类神经心理学
因为这是一门在线课程，所以本课程不设面对面办公时间。但是，您可以通过个人预约来安排在线办公时间。只需给我发送一封电子邮件，告知您可以见面的时间，我们会安排电话或 Zoom 会议。此外，我会在 24 小时内回复电子邮件询问（周一至周五）。Webcampus/Canvas 信息本课程使用 Webcampus/Canvas 发送电子邮件、讨论、测验、考试、作业和发布课程材料。如果您需要帮助，请使用 Webcampus 帮助。概述和学习目标本课程将涵盖健康神经功能、脑损伤、功能丧失和临床评估背后的大脑机制。它包含三个主要部分：神经解剖学概述、神经功能和可塑性、评估和与不同大脑结构相关的疾病。这些部分以讲座和神经系统疾病患者的临床病例的形式提供。课程材料在教学的这些方面相互关联，为学生提供了多种学习材料的方式。本课程的主要目标或目的是让学生通过以下方式展示他们对人类神经心理学的了解：
当前的证据，临床应用以及经颅磁刺激的未来方向作为缺血性卒中的治疗
经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入性脑神经刺激技术，可以用作中风后神经恢复的辅助治疗技术之一。动物研究表明，用大脑中动脉闭塞（MCAO）模型对大鼠的TMS治疗减少了大脑梗塞的体积，并改善了模型大鼠的神经功能障碍。此外，临床病例报告还表明，TMS治疗在中风患者中具有阳性的神经保护作用，改善了各种冲程后神经功能缺陷，例如运动功能，吞咽，认知功能，语音功能，中枢后疼痛，痉挛，痉挛，痉挛和其他后造成后频段。然而，尽管许多研究表明TMS在中风患者中具有神经保护作用，但其神经保护机制也不清楚。因此，在本综述中，我们描述了TMS在神经发生，血管生成，抗炎，抗氧化剂和抗凋亡方面提高神经功能功能的潜在机制，并提供了TMS在Stroke中多神经学功能障碍中当前TMS临床应用的见解。最后，总结了TMS所面临的一些当前挑战，并提出了一些有关其未来研究方向的建议。
基于 fMRI 数据对发育性阅读障碍的大脑基础识别的视觉解释
问题：最近，精神健康和神经发育障碍的脑成像研究包括机器学习方法，仅根据患者的脑活动来识别患者。目标是识别从较小数据样本推广到较大数据的大脑相关特征；就神经发育障碍而言，找到这些模式有助于理解大脑功能和发育的差异，而这些差异是发育性阅读障碍风险的早期迹象。机器学习分类算法在神经功能数据上的成功仅限于通常由几十名参与者组成的同质数据集。最近，更大的脑成像数据集使得深度学习技术能够仅根据神经功能特征对脑状态和临床组进行分类。事实上，深度学习技术可以为医疗保健应用中的分类提供有用的工具，包括对结构性 3D 脑图像的分类。采用深度学习方法可以逐步提高更大的功能性脑成像数据集的分类性能，但仍然缺乏与疾病相关的潜在脑机制的诊断见解；此外，相关的挑战涉及从用于分类的神经特征中提供更多与临床相关的解释。
烟酰胺单核苷酸腺苷酸转移酶 1 通过 NAD + /SIRT1 信号传导调控脑缺血引起的血脑屏障破坏
在本研究中，我们观察到了 NMNAT1 在短暂性脑缺血和再灌注模型中保护作用的新机制。小鼠脑缺血后，梗塞周围皮质和微血管中的 NMNAT1 水平升高。鼻腔内注射 rh-NMNAT1 可改善缺血性中风小鼠的梗塞体积并改善神经功能缺损。同时，rh-NMNAT1 给药可减轻脑缺血引起的 BBB 损伤。该研究的新颖性和重要发现如下：观察到的 rh-NMNAT1 的有益作用可能归因于
生物聚合物保护的石墨烯-FE3O4纳米复合材料基于可穿戴的微针传感器：朝着实时连续监测多巴胺
发现由于神经递质水平异常而引起的神经系统疾病被发现是长期残疾的主要原因，也是全球死亡率方面的第二个主要原因。1在印度，在2013年至2025年期间，神经系统疾病估计增加23％。2也据报道，由于最近的Covid-19大流行，认知，精神病和神经功能受到SARS-COV-2的影响。3因此，在这方面，神经递质的检测和监测是显着的。神经递质是一种化学信使，其功能与中枢神经系统直接相关，并且可以在各种生理和心理活动中。4个神经递质作为响应
Bertarelli 转化神经科学和神经工程奖学金面向 EPFL 硕士生开放申请
近年来，随着记录与大脑中小组或大组神经元相关的电信号技术的发展，以及对这些神经元网络及其与功能（如运动、认知、感觉）之间关系的复杂数据的分析，人们对大脑回路和信号传导的理解取得了惊人的进展。这些进步催生了神经假体领域，该领域专注于开发技术以加深我们对大脑、脊髓和周围神经系统的理解，并利用这些技术和知识恢复或增强因疾病或创伤而丧失的神经功能。
![arXiv:2007.09260v1 [eess.IV] 2020 年 7 月 17 日](/simg/e\ed6e2d11fcc1a271a7986fb7330794c297956414.webp)
arXiv:2007.09260v1 [eess.IV] 2020 年 7 月 17 日
摘要 心理健康、神经发育和学习障碍的脑成像与机器学习相结合，仅根据患者的脑部活动来识别患者，并最终识别出从较小样本数据推广到较大样本的特征。然而，机器学习分类算法在神经功能数据上的成功仅限于数十名参与者的更同质的数据集。最近，更大的脑成像数据集允许应用深度学习技术，仅根据神经功能特征对脑状态和临床组进行分类。深度学习技术为医疗保健应用中的分类提供了有用的工具，包括结构化 3D 脑图像的分类。最近的方法提高了较大功能性脑成像数据集的分类性能，但它们无法提供有关潜在状况的诊断见解或提供分类所依据的神经特征的解释。我们通过利用多种网络可视化技术来应对这一挑战，以表明在负责学习高级特征的卷积神经网络层中使用此类技术，我们能够为专家支持的对被分类状况的见解提供有意义的图像。我们的结果表明，不仅能够仅通过大脑成像对发展性阅读障碍进行准确分类，而且还能够自动可视化所涉及的特征，与当代神经科学知识相匹配，这表明视觉解释确实有助于揭示被分类疾病的神经学基础。