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基于可扩展单层 ReS 2 /WS 2 异质结构的具有突触可塑性的电光可控忆阻器
随脉冲数增加而呈现增加趋势，并表现出显著的光感应行为，随着光功率从0 mW增加到8 mW而稳步增强。这种依赖于功率的电导控制表明了对突触权重的光学可调性，预示着未来视觉神经应用的潜力。图4i展示了通过调制光功率对开关时间（施加单脉冲时设备电流稳定的时间）的有效控制。对于读取电压为1 V、幅度为5 V、脉冲宽度和间隔均为3 s的脉冲，在532 nm激发下，开关时间从约1.8 s减少到0.6 s。这暗示了光调制忆阻器在神经形态应用上的高级灵敏度。
机器学习方法筛选釉质瘤性颅咽管瘤的新诊断特征并探索个性化治疗策略
颅咽管瘤（CP）是一种低度侵袭性的颅内肿瘤（1）。CP 有 2 种组织学亚型（即釉质瘤和乳头状瘤），均为发生在鞍区和鞍旁区的胚胎性脑肿瘤，通常是良性中枢神经系统肿瘤，占颅内肿瘤的 2%–3%（2）。釉质瘤颅咽管瘤（ACP）可发生于任何年龄，且在年龄上呈双峰分布。在组织病理学方面，釉质型好发于 5–14 岁的儿童，而乳头状亚型主要见于 50–74 岁的中老年人（2）。ACP 可从翼状鞍向上进展至第三脑室，影响下丘脑-垂体及视觉神经通路区。患者也可能因占位效应和周围组织的浸润而出现症状。由于垂体、下丘脑、视神经和颈内动脉等重要神经血管结构非常接近，
学习视觉刺激诱发的脑电图流形，用于神经图像分类
视觉神经解码，即从大脑活动模式中解释外部视觉刺激的能力，是神经科学研究中的一项具有挑战性的任务。最近的研究集中于表征可以用群体级特征描述的多个神经元的活动模式。在本研究中，我们结合空间、光谱和时间特征来实现神经流形分类，该分类能够表征视觉感知并模拟人脑中的工作记忆活动。我们通过基于黎曼流形和二维 EEG 频谱图表示的自定义深度学习架构分别处理时空和光谱信息。此外，在查看 11 类（即全黑加 0-9 数字图像）MindBigData Visual MNIST 数据集时，使用基于 CNN 的分类模型对视觉刺激引起的 EEG 信号进行分类。在刺激引起的 EEG 信号分类任务上评估了所提出的集成策略的有效性，总体准确率达到 86%，与最先进的基准相当。
2025; 15（4）：1496-1523。 doi：10.7150/thno.106589回顾轻眼体轴：探索从视网膜照明到系统调节的网络
人体是一个复杂的系统，不同器官之间的多样化和复杂的信号传导维持生理活性。作为信息获取的主要器官，眼睛不仅在视觉感知中起着至关重要的作用，而且正如越来越多的证据所表明的那样，在接收到非图像形成视觉的光信号时，通过复杂的电路对整个身体产生了广泛的影响。但是，光线通过眼睛对身体影响的程度和机制仍未得到充分探索。还缺乏全面的评论，阐明了光，眼睛和与整个身体的全身连接之间的复杂相互作用。在此，我们提出了轻眼体轴的概念，以系统地封装了视网膜收到的整个体内光信号的广泛非图像形成效应。我们回顾了轻轴轴的视觉神经结构基础，总结了眼睛调节整个身体的机制，以及在光 - 体轴上涉及的生理和病理过程中的当前研究状态和挑战。未来的研究应旨在扩大轻轴轴的影响，并探索其更深的机制。理解和研究轻轴轴将有助于改善照明条件，以优化健康并指导临床实践中的光疗标准。
研究生手册
高阶PFC执行功能的Boulder神经影像学（fMRI）的CO的。 具体来说，认知（思想和记忆），情感（生理反应）和运动（行为反应）的抑制性调节过程洛拉·海恩斯教授（术语）博士学位。 1995年，路易斯维尔大学的认知与社会/认知发展发展，对有效的育儿和互动阅读，成就动机和专业知识的发展具有特定的兴趣，专注于视觉艺术，Zijiang博士他教授博士学位。 1990年，大学。 <阿拉巴马州的，伯明翰的视觉感知和认知：真实和虚拟环境中的空间感知和动作，双眼视觉，视觉表面表示，注意力和记忆，多感知感知以及视觉神经科学玛丽亚·康多罗夫（Maria Kondaurova）博士副教授博士。 2008年，普渡大学的声学特征是婴儿指导的言语和语言发展的正常听力和听力受损的婴儿/儿童；触觉信息在听力障碍的婴儿/儿童语言获取中的作用；对婴儿指导的语音的影响和情绪，对正常听力和听力受损的婴儿/儿童；第二语言获取中语音的知觉学习/听觉分类。 Cheri Levinson博士副教授博士2015年，圣路易斯的华盛顿大学了解社交焦虑症和饮食失调之间的高水平合并症以及为饮食失调的新干预措施。具体来说，认知（思想和记忆），情感（生理反应）和运动（行为反应）的抑制性调节过程洛拉·海恩斯教授（术语）博士学位。 1995年，路易斯维尔大学的认知与社会/认知发展发展，对有效的育儿和互动阅读，成就动机和专业知识的发展具有特定的兴趣，专注于视觉艺术，Zijiang博士他教授博士学位。 1990年，大学。，伯明翰的视觉感知和认知：真实和虚拟环境中的空间感知和动作，双眼视觉，视觉表面表示，注意力和记忆，多感知感知以及视觉神经科学玛丽亚·康多罗夫（Maria Kondaurova）博士副教授博士。 2008年，普渡大学的声学特征是婴儿指导的言语和语言发展的正常听力和听力受损的婴儿/儿童；触觉信息在听力障碍的婴儿/儿童语言获取中的作用；对婴儿指导的语音的影响和情绪，对正常听力和听力受损的婴儿/儿童；第二语言获取中语音的知觉学习/听觉分类。Cheri Levinson博士副教授博士2015年，圣路易斯的华盛顿大学了解社交焦虑症和饮食失调之间的高水平合并症以及为饮食失调的新干预措施Cheri Levinson博士副教授博士2015年，圣路易斯的华盛顿大学了解社交焦虑症和饮食失调之间的高水平合并症以及为饮食失调的新干预措施
端到端学习皮质神经假体视觉的安全刺激参数
通过皮质视觉神经植物对大脑的直接电刺激是一种有前途的方法，可以通过诱导对局部光（称为“磷烯”的局部光）感知来恢复视力障碍的基本视力。除了将复杂的感官信息凝结成低时空和空间分辨率下的有意义的刺激模式外，为大脑提供安全的刺激水平至关重要。我们提出了一个端到端框架，以学习安全生物学约束中最佳刺激参数（振幅，脉冲宽度和频率）。学习的刺激参数将传递给生物学上合理的磷酸模拟器，该模拟器考虑了感知到的磷光的大小，亮度和时间动力学。我们对自然导航视频的实验表明，将刺激参数限制为安全水平不仅可以维持磷光元素的图像重建中的任务性能，而且始终导致更有意义的磷光视觉，同时提供了对最佳刺激参数范围的见解。我们的研究提出了一种刺激生成的编码器，该编码器学习刺激参数（1）满足安全性约束，（2）使用高度实现的磷光模拟器来最大化图像重建和磷光解释性的合并目标，以计算刺激的时间动力学。端到端学习刺激参数以这种方式实现了关键的生物安全限制以及手头硬件的技术限制。
indirubin通过...
视网膜神经退行性疾病是发达国家老年人失明的主要原因，包括青光眼，糖尿病性视网膜病，创伤性视神经神经病和视神经炎等。当前的临床治疗不是很好。我们在本研究中调查了中毒剂丹吉·朗伊（Danggui Longhui）药物的主要生物活性成分之一，这是其在视网膜神经变性中的作用。indirubin在体外没有可检测到的组织毒性或体外细胞毒性。此外，在体内视神经挤压损伤后，小鼠改善了小鼠的视觉功能和改善视网膜神经退行性。此外，单宗蛋白减少了体外氧化应激诱导的视网膜神经节细胞的凋亡。此外，单胞菌素显着抑制了细胞内活性氧的产生增加，以及氧化应激诱导的超氧化物歧化酶活性的降低。从机械上讲，Intirubin通过调节PI3K/AKT/BAD/BCL-2信号传导来发挥神经保护作用。总而言之，Indirubin保护了视网膜神经节细胞免受氧化损伤，并减轻了视觉神经挤压损伤诱导的视网膜神经退行性。本研究为视网膜神经退行性疾病提供了潜在的治疗医学。
利用深度神经网络从神经脉冲重建自然视觉场景
神经编码是系统神经科学中理解大脑如何处理来自环境的刺激的核心问题之一，此外，它也是设计脑机接口算法的基石，其中解码传入的刺激对于提高物理设备的性能至关重要。传统上，研究人员专注于将功能性磁共振成像 (fMRI) 数据作为解码视觉场景的神经信号。然而，我们的视觉感知在称为神经尖峰的事件中以毫秒为单位的快速时间尺度运行。很少有关于使用尖峰进行解码的研究。在这里，我们通过开发一种基于深度神经网络的新型解码框架来实现这一目标，称为尖峰图像解码器 (SID)，用于从实验记录的视网膜神经节细胞群尖峰重建自然视觉场景，包括静态图像和动态视频。SID 是一个端到端解码器，一端是神经尖峰，另一端是图像，可以直接对其进行训练，以便以高精度的方式从尖峰重建视觉场景。与现有的 fMRI 解码模型相比，我们的 SID 在视觉刺激重建方面也表现出色。此外，借助脉冲编码器，我们展示了 SID 可以通过使用 MNIST、CIFAR10 和 CIFAR100 的图像数据集推广到任意视觉场景。此外，使用预先训练的 SID，可以解码任何动态视频，实现脉冲对视觉场景的实时编码和解码。总之，我们的结果为人工视觉系统的神经形态计算提供了新的启示，例如基于事件的视觉相机和视觉神经假体。
对在培养皿中出现智能和感知的说法的回应
霍普金斯大学，美国马里兰州巴尔的摩 14. 华盛顿大学医学院神经外科系，美国密苏里州圣路易斯 15. 尚帕利莫基金会，葡萄牙里斯本 16. 洛桑联邦理工学院 (EPFL)，大脑思维研究所，瑞士 17. 华盛顿大学医学院神经科学系，美国密苏里州圣路易斯 18. 蒙彼利埃大学 IGF，法国蒙彼利埃 CNRS，法国国家健康与医学研究院 19. 华盛顿大学电气与计算机工程系，华盛顿州西雅图，南非 20. 里昂大学，里昂第一大学，法国国家健康与医学研究院，干细胞与脑研究所 U1208，布隆，法国 21. 霍华德休斯医学研究所，哈佛医学院神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿 22. 约克大学视觉神经生理学中心，加拿大安大略省多伦多 23.达特茅斯大学，美国新罕布什尔州汉诺威 24. 艾伦神经动力学研究所，美国华盛顿州西雅图 98109 25. 明尼苏达大学神经科学系、磁共振研究中心，明尼苏达州明尼阿波利斯
使用基于流的可逆生成模型进行神经编码和解码
摘要 — 得益于具有强大表示的深度神经网络的最新进展，视觉神经编码和解码的最新研究取得了重大进展。然而，仍然存在两个挑战。首先，当前基于深度生成模型的解码算法总是与信息丢失作斗争，这可能会导致模糊重建。其次，大多数研究分别对神经编码和解码过程进行建模，忽略了这两个任务之间固有的对偶关系。在本文中，我们提出了一种新颖的神经编码和解码方法，该方法采用基于两阶段流的可逆生成模型来解决上述问题。首先，训练卷积自动编码器来连接刺激空间和特征空间。其次，训练对抗性跨模态正则化流以建立图像特征和神经信号之间的双射变换，并对潜在空间施加局部和全局约束以呈现跨模态对齐。该方法最终通过基于流的生成器和自动编码器的组合实现视觉刺激和神经响应的双向生成。基于流的可逆生成模型可以最大限度地减少信息损失，并将神经编码和解码统一到单一框架中。对包含脉冲信号的不同神经信号和功能磁共振成像的实验结果表明，我们的模型在比较模型中实现了最佳的综合性能。