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World File Search System锁相
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
揭示大脑连接：用于脑电图表征学习的图嵌入以及结构和功能连接的比较分析
本研究采用深度学习技术，提出了一种通过图嵌入对 EEG 运动意象分类中的大脑连接进行建模的引人注目的方法。本研究引人注目的地方在于它结合了图嵌入、深度学习和不同的大脑连接类型，不仅提高了分类准确性，而且丰富了对大脑功能的理解。该方法具有很高的准确性，为了解大脑连接提供了宝贵的见解，并在理解神经系统疾病方面具有潜在的应用价值。所提出的模型由两个不同的基于图的卷积神经网络组成，每个模型都利用不同类型的大脑连接来提高分类性能并更深入地了解大脑连接。第一个模型是基于邻接的卷积神经网络模型 (Adj-CNNM)，它利用基于结构性大脑连接的图形表示来嵌入空间信息，使其有别于以前依赖于受试者和任务的空间过滤方法。在基准数据集 IV-2a 上进行的大量测试表明，Adj-CNNM 的准确率达到 72.77%，超越了基线和最先进的方法。第二个模型是锁相值卷积神经网络模型（PLV-CNNM），它结合功能连接来克服结构连接限制，并识别不同大脑区域之间的连接。PLV-CNNM 在 1-51 Hz 频率范围内的总体准确率达到 75.10%。在以运动图像数据分类（包括 α 、µ 和 β 波）而闻名的 8-30 Hz 频带中，α 、µ 和 β 的个体准确率分别达到 91.9%、90.2% 和 85.8%。此外，当考虑整个 8-30 Hz 频带时，该模型的表现令人钦佩，准确率达到 84.3%。值得注意的是，PLV-CNNM 揭示了运动想象任务期间不同大脑区域之间的稳健连接，包括额叶和中央皮质以及中央和顶叶皮质。这些发现为大脑连接模式提供了宝贵的见解，丰富了对大脑功能的理解。此外，该研究还对各种大脑连接建模方法进行了全面的比较分析。
大脑优化指数
简介 最近的研究表明，智力与神经效率有关，神经效率定义为在局部神经元集合“中枢”中快速募集大量神经元（称为神经资源）的能力，随后在短暂的锁相持续时间（例如 250 毫秒）内介导功能。此外，效率与中枢之间的连接有关，以相干性和相位延迟来衡量。中枢在脑内以互连的网络形式组织，每个中枢都向所有其他中枢发送和接收信息，而智力与在本地有效处理信息以及尽量减少补偿和远距离中枢负担的能力直接相关（Thatcher 等人，2016 年；Thatcher，2012 年；2016 年）。本文档的目的是描述如何开发、测试和交叉验证与智力和效率相关的最佳大脑功能指数的细节。我们将脑优化指数（BOI）更名为脑优化指数（BOI），以更清楚地反映使用马里兰大学规范参考数据库中的“顶尖表现者”或智商得分≥120的个体作为最佳参考人群，使用判别分析计算统计距离（Thatcher 等人，2003 年；2007 年；2008 年）。一些图表可能仍使用“功能”一词，但分析中没有任何变化。“优化”一词更符合制定脑指数的目的和初衷。脑连接主要有三种类型。一种是通过结构 MRI 和扩散张量成像测量的结构连接。无论人活着还是死后不久，这种级别的连接都是相同的，代表了大脑的基本结构基础结构。第二种是通过 EEG 相干性和脑区间 fMRI 相关性测量的功能连接。这一层次衡量两个或多个大脑区域之间的时间相关性，并表明相关区域共享的功能活动。第三个层次称为有效连接，它是衡量两个或多个连接大脑区域之间信息流的大小和方向的指标（Nolte 等人，2008a；2008b；Ewald 等人，2013）。类比而言，结构连接就像连接停车场和体育场的街道，功能连接是两个位置变化之间的相关性，有效连接衡量两个位置之间人流的方向和大小。
人类大脑中单个神经元的意志控制
脑机接口使神经科学家能够将特定的神经活动模式与特定的行为联系起来。因此，除了目前的临床应用外，脑机接口还可用作研究大脑学习和可塑性的神经机制的工具。数十年来使用此类脑机接口的研究表明，动物（非人类灵长类动物和啮齿动物）可以通过操作条件反射自我调节大脑各种运动相关结构的神经活动。在这里，我们要问的是，人类大脑是一个由超过 800 亿个神经元组成的复杂互连结构，它能否学会在最基本的层面——单个神经元——上自我控制。我们利用这个独特的机会记录了 11 名癫痫患者的单个单元，以探索边缘系统和其他与记忆相关的大脑结构中单个（直接）神经元的发放率是否可以受到意志控制。为此，我们开发了一个视觉神经反馈任务，训练参与者通过调节他们大脑中任意选择的神经元的活动来移动屏幕上的方块。值得注意的是，参与者能够有意识地调节这些以前未经研究的结构中的直接神经元的发放率。我们发现一部分参与者（学习者）能够在一次训练课程中提高他们的表现。成功的学习的特点是：（i）直接神经元的高度特异性调节（表现为发放率和爆发频率显著增加）；（ii）直接神经元的活动与邻近神经元的活动同时去关联；（iii）直接神经元与局部 alpha/beta 频率振荡的稳健锁相，这可能为促进这种学习的潜在神经机制提供一些见解。记忆结构中神经元活动的意志控制可能为探索人类记忆的功能和可塑性提供新方法，而无需外部刺激。此外，这些大脑区域神经活动的自我调节可能为开发新型神经假体提供途径，用于治疗通常与这些大脑结构中的病理活动相关的神经系统疾病，例如药物难治性癫痫。
通过深度热电冷却提高 Ho:YLF 能量增强器的增益和效率
强场物理中许多有趣的实验都需要产生长波长激光脉冲[1-4]。最近，在 1 kHz 或更高重复率下工作的少周期、载波包络锁相、mJ 级短波红外 (SWIR，1.4-3 µ m) 激光器方面取得了进展，推动了水窗口 (282 至 533 eV) 中阿秒 X 射线源的开发[5]。利用中波红外 (MWIR，3-8 µ m) 驱动激光器已经证明了光谱截止超过 1 keV 的高次谐波产生[6]。3.5-5 µ m 大气透射窗口内的高峰值功率 (100 千兆瓦级) 脉冲能够通过克尔透镜效应在空气中自聚焦形成细丝[7,8]；这种脉冲是国防应用的理想选择，因为它们可以以极高的精度和最小的衰减对目标造成最大伤害。由于在 MWIR 波长区域工作的增益介质有限，光参量啁啾脉冲放大（OPCPA）成为最佳方法。1 µ m 激光器泵浦的氧化物非线性晶体，如砷酸钛钾（KTA），能够在 3.9 µ m 波长下产生 30 mJ、80 fs、20 Hz 脉冲[9]。2 µ m 泵浦源使基本可能的上限转换效率翻倍，并且可以使用非线性度更大的非氧化物晶体，如 ZnGeP 2（ZGP），d 36 = 75 pm/V [10 – 12]。ZGP 的热导率为 36 W/(m·K)，是 KTA 的 20 倍，对于高重复率/高平均功率操作至关重要。在用 1.94 µ m Tm：光纤激光器泵浦时，Ho:YLF 能够将 2 µ m 皮秒脉冲放大到几十毫焦耳[13-15]。Ho 3 +的 5 I 8 和 5 I 7 流形分别包含 13 个和 10 个能级，如图 1 所示[16]。2.05 µ m 脉冲的放大归因于模拟的上激光能级 N 2 (在 5153 cm − 1 处)和下激光能级 N 1 (在 276 cm − 1 处)之间的发射跃迁。由于基态 N 0 (在 0 cm − 1 处)和下激光能级之间的能量差很小，Ho:YLF 被认为是准三能级增益介质。如图 1 所示，相关激光能级的粒子数随温度而变化，因此 Ho:YLF 等准三能级放大器的增益在很大程度上取决于温度。高能皮秒 Ho:YLF 激光器通常基于啁啾脉冲放大 (CPA)。在产生超过 20 mJ 能量的 2 µ m 皮秒 CPA 激光器中，前置放大器的脉冲由功率放大器增强。最终输出能量由输入脉冲能量和增强器的增益决定。最近，在 2016 年 11 月 1 日展示了一种使用再生放大器和两级增强器放大输出 56 mJ 的 Ho:YLF CPA 系统。