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World File Search System脑磁图
小鼠脑弹性图随睡眠/唤醒周期变化...
A光学研究所，罗切斯特大学，480 Intercampus Drive，Rochester，纽约州14627，美国B转化神经医学中心，罗切斯特大学医学中心，601 Elmwood Avenue，Rochester，NY 14642，美国纽约市Rochester，Rochester，Robert B.罗切斯特大学视觉科学，纽约州罗切斯特市361 Meliora Hall，美国E E 14627，美国E转化神经医学中心，哥本哈根大学，Blegdamsvej 3B，2200-N，丹麦F电气与计算机工程系，Rochester of Rochester of Rochester of Rochester，500计算机研究大楼，Rochester，Ny 14y ny ny ny ny oci of Rochester of Rochester罗切斯特医疗中心，美国纽约州罗切斯特市601 Elmwood Avenue，美国14642，美国
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
通过自适应密集子图发现提取与脑疾病相关的连接组子图
图 1：信息子图提取的动机：（a）演示了从群体水平连接组数据中获取边推理矩阵的过程；（b）说明常用的社区检测结果（例如使用随机块模型）无法检测到任何信息子图；（c）显示现有密集子图发现结果的结果；（d）描述了一种理想的信息子图检测程序，该程序可以识别由信息边组成的有组织的、生物学上可解释的拓扑结构。（d）中的结果基于 ADSD 方法（详细信息请参阅结果部分）。
趋磁细菌和磁小体——概述
近年来，人们对磁场对生物系统的影响的研究兴趣浓厚，尤其是与磁感应有关的研究——磁感应是生物体感知地球地磁场以进行导航的能力。目前，有三种公认的主要理论来解释这一有趣的现象。例如，一种假设认为，一些候鸟可能依靠喙中的微小磁性沉积物来定位。然而，由于缺乏确凿的证据，这一想法仍然是研究人员争论的话题。1 另一种有趣的理论认为，某些光敏蛋白（称为隐花色素）存在于选择性动物的眼睛中，可能充当地球磁场的化学探测器。这一想法近年来得到了广泛的关注，但与磁性沉积物假设一样，它也等待进一步的实验验证。磁感应的一个有趣的替代理论围绕磁趋化细菌 (MTB) 展开，这是一种沿着地磁场线定位的微生物。磁感应假说认为，这些与动物共生的细菌可能成为动物磁感应的潜在机制。”2,3 该理论提出，MTB 是长期存在的磁感应之谜的答案。
磁时间干扰用于非侵入性局部脑刺激
摘要 — 过去三十年来，对深层脑区进行非侵入性刺激一直是神经科学和神经调节的主要目标。例如，经颅磁刺激 (TMS) 无法在不激活上覆组织的情况下瞄准脑深层区域，并且空间分辨率较差。在本文中，我们提出了一个新概念，该概念依赖于两个电磁螺线管产生的两个高频磁场的时间干扰。为了说明这一概念，我们制造并优化了定制螺线管，以产生用于啮齿动物脑刺激的时间干扰电场。C-Fos 表达用于跟踪神经元激活。仅受一个高频磁场影响的区域中不存在 C-Fos 表达，表明非目标区域中的神经活动募集无效。相反，受两个干扰以产生低频包络的场影响的区域显示出 c-Fos 表达的强烈增加。因此，这种基于磁时间干扰螺线管的系统提供了一个框架来执行进一步的刺激研究，以研究它与传统 TMS 系统相比可能带来的优势。索引词——磁刺激、磁干扰、螺线管、非侵入性、大鼠。
用于电子靶向脑刺激的多点经颅磁刺激系统
方法：我们设计并制造了一个平面 5 线圈 mTMS 换能器，以便控制直径约为 30 毫米的皮质区域内感应电场的最大值。我们开发了电子设备，其设计由独立控制的 H 桥电路组成，可驱动多达六个 TMS 线圈。为了控制硬件，我们编写了在现场可编程门阵列和计算机上运行的软件。为了在皮质中感应所需的电场，我们开发了一种优化方法来计算线圈中所需的电流。我们对 mTMS 系统进行了描述，并对一名健康志愿者进行了概念验证运动映射实验。在运动映射中，我们保持换能器位置固定，同时以电子方式移动中央前回上的电场最大值并测量对侧手的肌电图。
三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
磁珠不对称地覆盖的磁珠的推进
特别有用，可将跳动和/或旋转驱动对模仿生物学微晶状体的微动体。开创性的例子是Dreyfus等人建造的游泳者。由一连串的杂志珠束缚在红细胞上。[25]在这里，游泳是以衍生方式诱导的精子，也就是说，通过击败支持弯曲波传播的柔性附属物。自从这一突破以来，已经制造了其他几种生物启发的磁性微晶状体，包括由定制的微型磁铁，软磁复合材料和众多体系结构制成的，其中磁性区域会使非磁性鞭毛/附属物依赖。[13,15,16,20,26–29]越来越多地，正在研究附属物对游泳性能的作用，这表明游泳速度随生物学和合成系统的长度，弹性和中风频率而变化。[15,26,28,30]此外，已经确定，生物微晶状体的集体相互作用非常依赖于耦合的鞭毛（附录）动力学和流动在亚氟lagellum长度尺度上产生的动力学。[30]这些相互作用在本质上被利用以促进性能：例如，小鼠精子形成长列火车以提高其速度。[7,10,30–33]然而，对合成系统的附属物设计的严格控制仍然是征税，当需要纳米级特征时，更是如此。通过Maier等人采用的DNA自我组装是DNA的一种特别有希望的方法。基于DNA瓷砖管束生成合成的鞭毛。[26]将这些束式水力组装成旋转的磁珠时，将水力组装成类似几微米的开瓶器样式确认，以类似于细菌的方式驱动翻译运动。尽管组装技术允许对合成鞭毛的扭曲和刚度进行精美的控制，但它们的长度受到寡聚和不受控制的影响。在这种交流中，我们以Maier等人的工作为基础。使用替代DNA自组装策略DNA折纸。此处，通过单链核苷酸的单链DNA环通过单链DNA低聚物的特定结合以构建定位的纳米级附件，以预先确定的方式折叠。[34–37]我们提出了一种调节附属物覆盖磁珠上均匀或用断裂的对称性的方法。通过时间依赖的磁场摇动这些构建体，我们发现虽然结构完全覆盖了DNA折纸，但在很大程度上表现出了
通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26