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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。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
多视角脑网络分析与跨视角缺失网络生成
摘要 —帕金森病 (PD) 是最常见的神经系统疾病之一，长期以来一直是公共卫生临床诊断和科学理解方面的挑战。最近，人们对脑网络分析的兴趣激增，这有助于广泛了解大脑功能并早期发现神经系统疾病。可以构建具有不同感兴趣区域 (ROI) 连接模式的多视图脑网络，以反映脑连接概况的不同和互补视角。然而，这种多视图脑网络的提取依赖于多种神经成像模态的可用性和繁重的数据预处理，这通常会导致任一视图中数据严重缺失。跨视图缺失问题阻碍了多视图表示学习和下游分析的实用性。在这项工作中，我们提出了跨视图脑网络生成的新问题，并提出了 CroGen，这是一种图形生成模型，当仅给出一个视图时，它可以生成缺失的视图。具体来说，GroGen 利用了同一个体脑网络不同视图之间的潜在相关性。此外，我们设计了一个预训练方案，以充分利用仅具有单一脑网络视图的标记个体。对现实生活中的帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 队列进行的大量实验证明了 CroGen 在跨视图生成任务和下游 PD 分类方面都比基线更有效。索引术语 — 多视图网络分析、跨视图网络生成、基于脑网络的疾病分类
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。
ORIGINALA RT ICLEA 功能性脑网络功能障碍的全脑和跨诊断视角
多种精神障碍都与静息状态功能网络改变有关，而静息状态功能网络改变被认为是导致精神疾病认知变化的原因。这些观察结果似乎支持了精神疾病导致大脑系统大规模破坏的理论。然而，现有的方法只分离了网络组织的差异，而没有将这些差异放在广泛的全脑视角中。使用图距离方法（连接组范围的相似性），我们发现，患有和不患有各种精神疾病的个体群体的全脑静息状态功能网络组织高度相似。在自闭症谱系障碍、注意力缺陷多动障碍和精神分裂症中都观察到了这种相似性。尽管如此，网络图距离的细微差异可以预测诊断，这表明虽然功能连接组在健康和疾病之间差异不大，但这些差异是有用的。这些结果表明，需要重新评估精神疾病的神经认知理论，因为细微的功能性大脑网络变化在一系列精神疾病的产生中发挥着作用。如此小的网络改变表明，对大脑网络组织进行微小的、有针对性的改变可能会为各种精神障碍带来有意义的改善。
跨...
摘要：在电缆中的绝缘层的交联聚乙烯（XLPE）的广泛使用可能归因于其出色的机械和介电性能。为了定量评估热老化后XLPE的绝缘状态，建立了加速的热老化实验平台。极化和去极化电流（PDC）以及在不同老化持续时间下XLPE绝缘裂纹时的伸长率。XLPE绝缘状态取决于断裂保留率（ER％）的伸长率。基于扩展的Debye模型，本文提出了稳定的松弛电荷数量和0.1 Hz的耗散因子，以评估XLPE的绝缘状态。结果表明，XLPE绝缘的ER％随着衰老程度的增长而降低。XLPE绝缘的极化和去极化电流将随着热老化而明显增加。电导率和陷阱水平密度也将增加。扩展Debye模型的分支数量增加，并出现新的极化类型。在本文提出的0.1 Hz处的稳定的松弛电荷量和耗散因子与XLPE绝缘的ER％具有良好的拟合关系，可以有效地评估XLPE绝缘的热老化状态。
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。
跨域脑电情绪识别的多源多表示自适应
由于脑电图 (EEG) 的非侵入性和高精度，EEG 和人工智能 (AI) 的结合经常被用于情绪识别。然而，EEG 数据的内部差异已成为分类准确性的障碍。为了解决这个问题，考虑到来自性质相似但不同领域的标记数据，领域自适应通常提供一个有吸引力的选择。大多数现有研究将来自不同受试者和会话的 EEG 数据聚合为源域，忽略了源具有一定边际分布的假设。此外，现有方法通常仅对齐从单个结构中提取的表示分布，并且可能仅包含部分信息。因此，我们提出了用于跨域 EEG 情绪识别的多源和多表示自适应 (MSMRA)，它将来自不同受试者和会话的 EEG 数据划分为多个域，并对齐从混合结构中提取的多个表示的分布。使用两个数据集 SEED 和 SEED IV 在跨会话和跨主题传输场景中验证所提出的方法，实验结果证明我们的模型在大多数情况下比最先进的模型具有更优越的性能。