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神经生理学和心理模型认为，情绪取决于广泛的colticolimbic电路的联系。虽然先前使用模式识别对神经成像数据的研究表明，大脑活动模式中各种离散情绪之间的差异，但对功能连通性的差异的了解较少。因此，我们对功能磁共振成像数据（i）采用了多元模式分析来开发用于在功能连接数据中应用模式识别的管道，以及（ii）测试连通性模式是否在情绪类别之间存在。六种情绪（愤怒，恐惧，厌恶，幸福，悲伤和惊喜）和16名参与者的中性状态使用一分钟的长时间情感叙事，具有自然韵律，而通过功能磁共振成像（fMRI）来衡量大脑活动。我们计算了全脑连接的情感连接性矩阵，以及10个先前定义的功能连接的大脑子网子网，并培训了跨参与者分类器，以根据全脑数据和每个子网络分别根据全脑数据进行分类。除了悲伤之外，所有情绪都以上所有情绪表现出的全脑分类器，这表明不同的情绪的特征是大规模连通性模式的差异。专注于10个子网络中的连接性时，分类在默认模式系统和所有情绪中都成功。因此，我们显示了针对情绪类别实例的持续不同持续功能连接模式的初步证据，尤其是在默认模式系统中。
创伤性脑损伤中认知通信干预的结果：案例研究Vinitha Mary George*
认知通信障碍是在各种交流能力中的困难，这是由于注意力，记忆，组织，信息处理，解决问题和执行功能的认知障碍所致（Togher等，2013）。创伤性脑损伤（TBI）是最大，最有记载的病情，获得了未培养的脑损伤，导致了明显的认知交流障碍。在急性期和后期，TBI的后果取决于创伤的类型，脑损伤的严重程度，位置和程度。脑外伤会影响大脑的任何区域，通常会影响一个以上的区域。沟通变得功能失调，不足，有时无效，在理解和产生手势和面部表情方面遇到困难；认识言语的韵律方面；保持眼神交流；适当地发起，维护或更改对话的话题；将词汇适应不同的日常环境；一致，凝聚力地组织话语；尊重沟通转变；了解对话者的需求；迷失了无关紧要的评论和无趣的细节；而且，无法从长长而复杂的内容中推断出来。也无法理解涉及幽默感的讽刺性话语或情况，有时展示了减少的主动性和交流抑制/抑制（Togher等，2013; McDonald等，2016）。受伤的客户可能会出现诸如命名错误，单词调查问题，自我监控受损以及听觉识别障碍以及其他认知通信障碍等症状，例如注意力和感知困难以及记忆力受损（Kennedy等，1995，1995，1995; Kim等，2009; Felix et al，2019; Felix et al，2019）。
使用人工智能分析和教授医疗保健领域的沟通
沟通是有效医疗保健的核心组成部分，影响着许多患者和医生的结果，但分析和教学都很复杂且具有挑战性。基于人类的编码和审计系统耗时且成本高昂；因此，人们对将人工智能应用于这一主题非常感兴趣，通过使用监督和无监督学习算法的机器学习。在本文中，我们介绍了健康沟通、它对患者和健康专业人员结果的重要性，以及支持这一领域对严格经验数据的需求。然后，我们讨论了历史交互编码系统和在健康环境中应用人工智能 (AI) 自动化此类编码的最新发展。最后，我们讨论了人工智能编码的可靠性和有效性的现有证据、人工智能在沟通训练和审计中的应用，以及该领域的局限性和未来方向。总之，机器学习的最新进展使得准确的文本转录以及对韵律、停顿、能量、语调、情感和沟通风格的分析成为可能。研究已证实机器学习算法具有中等至良好的可靠性，可与人工编码相媲美（或更佳），并已确定沟通变量与患者满意度之间存在一些预期和意外的关联。最后，人们尝试将人工智能应用于沟通技巧培训，以提供审核和反馈，并通过使用虚拟形象。这看起来很有希望提供保密且易于访问的培训，但最好将其用作基于人类的培训的辅助手段。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
Neurodante：诗歌在精神上吸引了更多的专家，但动作更多的非专家，并且对于两种脑的方法倾向都与大脑的努力息息相关
摘要：神经活动，研究了美学经验的生物学基础的科学，最近将其调查领域扩展到了文学艺术。这是神经认知诗学盛开的腐殖质。Divina Commedia代表了全球最重要，最著名和研究的诗歌之一。诗歌刺激的特征是促进加工效果的元素（仪表和韵律），这是神经活动理论的核心方面。此外，鉴于专家和非专家之间对艺术刺激的反应不同的神经生理反应的证据，本研究的目的是在诗歌中调查不同的神经生理学认知和情感反应（文献（L）和非文学（L）学生（NL）学生（NL）学生。进一步的目的是研究神经生理的基础是否支持行为数据的解释。所采用的研究方法：自我报告评估（识别，欣赏，内容回忆）和神经生理学指数（方法/戒断（AW），脑努力（CE）和电力皮肤反应（GSR））。根据美学的效果理论，主要的行为结果在NL中提出，但在L组中没有提出，欣赏/喜好与自称的识别和内容回忆在一起。主要的神经生理结果是：（i）NL中的电能力性较高，而L中的CE值较高； （ii）两组的AW和CE索引之间存在正相关。目前的结果扩展了与构造艺术相关的先前证据，也扩展到听觉诗歌刺激，这表明专家表明的“专业知识”的情感衰减，但对刺激的响应增加了认知处理。
使用去噪自动编码器进行脑电图连接分析以检测阅读障碍
时间采样框架 (TSF) 认为，诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验，让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声，旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在，以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此，估计了时间和频谱通道间EEG连接，并训练了去噪自动编码器（DAE）来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示，结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者，平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关（p<0.005），例如语音意识和快速符号命名，以及阅读效率和阅读理解。最后，对邻接矩阵的更深入分析显示，DD受试者颞叶（大致是初级听觉皮层）电极之间的双侧连接减少，以及F7电极（大致位于布罗卡区）的连接增加。这些结果为使用更客观的方法（例如 EEG）对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
基于 CatBoost 的微调言语障碍检测模型
言语障碍 (SD) 的分类对于治疗患有言语障碍 (SI) 的儿童至关重要。自动 SD 分类可以帮助言语治疗师为农村地区的 SI 儿童提供服务。检测 SD 的自动化技术可以客观评估语音属性，包括发音、流利度和韵律。临床检查和定量评估可以深入了解患者的说话能力和局限性。现有的用于 SD 检测的深度学习 (DL) 模型通常缺乏对不同人群和语音变化的泛化，导致在应用于具有不同语言背景或方言的个体时性能不佳。本研究介绍了一种基于 DL 的模型，用于使用语音样本对正常和异常语音进行分类。为了克服过度拟合和偏差，作者构建了具有 MobileNet V3 和 EfficientNet B7 模型权重的卷积神经网络模型，用于特征提取 (FE)。为了提高性能，他们将挤压和激励块与基于 MobileNet V3 的 FE 模型集成在一起。同样，使用结构修剪技术改进了基于 EfficientNet B7-mod el 的 FE。增强型 CatBoost 模型使用提取的特征区分正常和异常语音。实验分析使用包含 4620 个健康儿童话语和 2178 个 SI 儿童话语的公共数据集进行。比较研究揭示了所提出的 SD 分类模型的卓越性能。该模型的表现优于当前的 SD 分类模型。它可以用于临床环境以支持语言治疗师。使用多样化语音样本进行大量训练可以提高所提模型的通用性。
语言经验塑造了节奏声音序列的预测编码
摘要 感知系统严重依赖先验知识和预测来理解环境。预测可以来自多种信息源，包括基于孤立时间情况的上下文短期先验，以及由于长期接触统计规律而产生的上下文无关的长期先验。虽然短期预测对听觉感知的影响已得到充分证实，但长期预测如何影响早期听觉处理尚不清楚。为了解决这个问题，我们记录了两种不同语序（西班牙语：函子首字母 vs 巴斯克语：函子尾字母）的母语使用者的脑磁图数据，让他们聆听简单的二进制声音序列，这些声音持续时间交替，偶尔会省略。我们假设，听觉系统结合上下文转换概率，使用与母语语序相关的特征韵律线索（持续时间）作为内部模型，对传入的非语言声音进行长期预测。与我们的假设一致，我们发现由声音省略引起的不匹配负波的幅度随说话者的语言背景而变化，并且在左听觉皮层最为明显。重要的是，聆听音调而不是持续时间交替的二元声音不会产生群体差异，证实上述结果是由假设的长期“持续时间”先验驱动的。这些发现表明，对特定语言的体验可以塑造人类感知的一个基本方面——有节奏的声音的神经处理——并为听觉皮层中的长期预测编码系统提供了直接证据，该系统使用一生中学习到的听觉方案来处理传入的声音序列。
dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / for发布版本（APA）：Landsiedel，J。和Koldewyn，K。（2023）。通过
抽象的人类互动包含有效的社会线索，不仅符合眼睛，而且还符合耳朵。研究已经确定上颞上沟中的一个区域对视觉上呈现的社交相互作用（SI-PST）特别敏感，但尚未测试其对听觉相互作用的反应。在这里，我们使用fMRI探索大脑对听觉相互作用的反应，重点是已知在听觉处理和社会互动感知中很重要的时间区域。在实验1中，单语参与者在已知和未知语言中听取了两讲话的对话（完整或句子cramble的对话）和一句话的叙述。在分别局部利益区域（ROI）中探索了扬声器编号和对话连贯性。在实验2中，扫描了双线参与者以探索语言理解的作用。结合了单变量和多元分析，我们发现了对SI-PST中社会相互作用的异源反应的初步证据。具体来说，正确的SI-PST比控制刺激更喜欢听觉相互作用，并表示有关说话者编号和交互式连贯性的信息。双边时间语音区域（TVA）显示出相似但不太具体的轮廓。探索性分析确定了前STS中的另一个听觉互动敏感区域。的确，直接比较提出了特定于模态的调整，而SI-PST偏爱视觉信息，而ASTS则更喜欢听觉信息。中心，这些结果表明，正确的SI-PST是一个异源区域，代表有关视觉和听觉域中社交相互作用的信息。需要未来的工作来阐明TVA和AST在听力互动感知中的作用，并使用非语义韵律提示进行进一步的探测右SI-PST互动选择。
通过可解释的深度学习评估脑损伤的人类声音生物标志物
脑损伤或中风导致的脑损伤可能会演变为未确诊患者的言语功能障碍。使用基于 ML 的工具分析人类语音的韵律或发音语音可能有利于早期筛查未被发现的脑损伤。此外，解释模型的决策过程可以支持预测并采取适当措施来改善患者的语音质量。然而，依赖于低级描述符 (LLD) 的传统 ML 方法可能会牺牲详细的时间动态和其他语音特征。解释这些描述符也很有挑战性，需要付出巨大努力来理解特征关系和合适的范围。为了解决这些限制，本研究论文介绍了 xDMFCC，这是一种从单个语音话语中识别解释性判别声学生物标记的方法，可为语音应用中的深度学习模型提供局部和全局解释。为了验证这种方法，我们实施了该方法来解释在梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 上训练的卷积神经网络 (CNN)，以进行二元分类任务，以区分患者和对照组的发声。ConvNet 取得了令人满意的结果，f 分数为 75%（75% 的召回率、76% 的精确度），堪比传统机器学习基线。xDMFCCs 的与众不同之处在于它通过保留完整语音信号的 2D 时频表示进行解释。这种表示为区分患者和健康对照组提供了更透明的解释，提高了可解释性。这一进步使得对脑损伤的语音声学特征进行更详细、更令人信服的研究成为可能。此外，这些发现对于开发低成本、快速的未察觉脑损伤诊断方法具有重要意义。
精氨酸酶抑制作用增加了l-精氨酸浓度，从而有助于Ca 2+依赖性eNOS激活
尽管精氨酸酶主要参与尿素循环的最后一个反应，但我们先前已经证明了精氨酸酶II是一种重要的胞质钙调节剂，以p32依赖性方式通过精子产生。在这里，我们证明了韵律素（RPT）是一种新型的药物精氨酸酶，并研究了其对Ca 2+依赖性内皮一氧化氮合酶（ENOS）激活的作用机理。rpt对小鼠肝脏和肾脏的精氨酸酶I和II均未抗拒抑制。它还抑制了主动脉和人脐静脉内皮细胞（HUVEC）中的精氨酸酶活性。使用显微镜和FACS分析，RPT处理使用Fluo-4 AM作为钙指标诱导胞质Ca 2+水平的增加。增加的胞质Ca 2+以时间依赖的方式引起了Camkii和Enos Ser1177的磷酸化。RPT孵育还增加了细胞内L-精氨酸（L-ARG）水平，并激活了HUVEC中的CAMKII/AMPK/AKT/ENOS信号级联。在WT小鼠的EC中，精氨酸酶抑制剂L-ARG和ABH，精氨酸酶抑制剂的治疗增加了细胞内Ca 2+浓度和活化的CaMKII依赖性eNOS激活，但是，在三磷酸三磷酸三磷酸酯受体1型敲除（IP3R1 - / - - / - - - - / - ）小鼠中未观察到这些作用。在WT小鼠的主动脉内皮中，RPT还增强了一氧化氮（NO）的产生和减弱的活性氧（ROS）产生。在这项研究中，我们提出了RPT的新型机制，在使用RPT治疗的主动脉组织组织的血管张力测定中，增强对乙酰胆碱（ACH）的累积血管舒张反应，并且苯乙肾（PE）依赖性的血管结合性反应受阻，尽管弱化了硝基胺和KCL钠反应，但并非不同。