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性能优化的深度神经网络正在发展为较差的颞下颞叶状性皮层
过去十年来计算神经科学中最有影响力的发现之一是，深神经网络（DNN）的对象识别准确性（DNNS）与他们预测依次（IT）皮质中自然图像的神经反应的能力相关[1,2]。这一发现支持了长期以来的理论，即对象识别是视觉皮层的核心目标，并建议更准确的DNN将作为IT神经元对图像的更好模型的响应[3-5]。从那时起，深度学习就进行了一场规模的革命：经过数十亿图像训练的十亿个参数规模的DNN在包括对象识别的视觉任务上竞争或超越人类。今天的DNN在对象识别方面变得更加准确，可以预测其对图像的神经元的响应变得更加准确？在三个独立的实验中，我们发现情况并非如此：DNN逐渐变得更糟，因为其精度在Imagenet上提高了。要了解为什么DNN经历这种权衡并评估它们是否仍然是建模视觉系统的适当范式，我们转向其录音，以捕获自然图像引起的神经元活动的空间分辨图[6]。这些神经元活动图表明，接受Imagenet训练的DNN学会依靠与由其编码的DNN相比，并且随着其准确性的提高，该问题恶化。我们成功解决了这个问题，这是DNNS的插件训练程序，它使他们学到的表现与人类保持一致[7]。我们的结果表明，统一的DNN破坏了ImageNet精度和神经预测准确性之间的权衡，从而攻击了当前的DNN，并为更准确的生物学视觉模型提供了途径。我们的工作表明，使用任务优化的DNNS需要进行修订的标准方法，以及其他生物学约束（包括人体心理物理学数据）需要准确地逆转视觉皮层。
神经科学与大脑成像海马：至关重要的...
坐落在大脑的颞叶中，海马统治着记忆和学习的神经震中 - 一种小而强大的结构，在塑造我们的经验和塑造我们对世界的理解方面起着关键作用。在本文中，我们踏上了海马奇观的旅程，在神经科学领域揭示了其解剖学，功能和深刻的意义。海马以与海马相似的命名，包括大脑每个半球中的两个弯曲结构。位于内侧颞叶内，该临界大脑区域与邻近结构（例如内嗅皮层，杏仁核和前额叶皮层）复杂地连接。其功能的核心是海马在可以有意识地召回和口头表达的事实和事件的声明性记忆中的作用。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
听力障碍与认知能力下降、脑萎缩和 tau 病理有关
已确定淀粉样β蛋白 (Aβ) 沉积、神经纤维缠结 (tau) 和脑萎缩等病理变化在痴呆症发生前十年就已出现。5 因此，听力障碍可能与导致痴呆症发生的病理变化有关。由于听觉皮层位于颞叶，因此颞叶皮层可能是听力障碍患者脑区中萎缩最严重的区域。感觉剥夺假说认为长期听觉剥夺会将认知资源重新分配到听觉认知上。因此，除了颞叶皮层之外，听力障碍可能与与一般认知过程相关的皮层萎缩有关。已证实神经影像生物标志物可反映整个痴呆症病程中大脑的病理生理过程。 6、7 迄今为止，已有少数研究调查了听力障碍与脑灰质 (GM) 宏观结构大小和白质 (WM) 微观结构完整性之间的关联，但这些研究中很少有脑区和 WM 束被一致报道与听力障碍有关。8 – 14 此外，由于脑脊液 (CSF) 中的 A β 和 tau 蛋白与脑中的 A β 和 tau 病理密切相关，有几项研究探讨了听力障碍与 CSF 蛋白之间的关联，以揭示听力障碍在病理学中的影响。同样，由于样本量的限制，得到了不一致的结果。15、16
神经影像学-催产素对社会奖励的调节-...
催产素是一种神经肽，可调节社会联系并改善多个领域的社会认知。3 在健康参与者中，催产素的使用已被证明可以调节涉及以下区域的扩展网络的活动：心理化，例如内侧前额叶皮质、颞顶交界处、中颞叶皮质和上颞叶皮质；奖赏处理，例如背侧和腹侧纹状体；以及情绪处理，例如杏仁核和岛叶。4 催产素已被研究作为精神分裂症的潜在亲社会干预措施。迄今为止，临床研究的结果好坏参半，因为两项荟萃分析并未报告安慰剂和催产素在减轻阳性和阴性症状方面有任何差异。5 但请注意，Oya 等人 5 报告了阳性和阴性症状量表（但不是总体 PANSS）的一般维度的改善，这表明催产素可以影响症状的某些维度。这些混合的发现凸显了荟萃分析方法在比较不同临床人群的试验时所面临的挑战，以及理解和评估“社会认知”的方式的广度。6 Green 等人 7 注意到，关于非社会认知和社会认知以及潜在基质的神经影像学的文献越来越多，以及掩盖更简单的功能解释的问题的复杂性：从疾病异质性到
脑弥散 MRI 纤维束成像
图 10 重建的扣带束通路。上图显示穿过 ROI（显示为红色）的轨迹。中图显示在颞区放置额外的“AND”ROI（显示为白色）后剩余的通路。请注意，这样做后，额叶通路不再被选中（如问号所示）。类似地，在包含前部“AND”ROI（显示为白色）后，颞叶部分不再存在，如下图问号所示
使用机器学习和横断面及纵向磁共振成像数据对阿尔茨海默病和额颞叶痴呆进行分类
Abdi, H., Williams, LJ, & Valentin, D. (2013)。多因素分析：多表和多块数据集的主成分分析。Wiley 跨学科评论：计算统计学，5，149 – 179。https://doi.org/10.1002/wics.1246 Agostinho, D., Caramelo, F., Moreira, AP, Santana, I., Abrunhosa, A., & Castelo-Branco, M. (2022)。结合结构 MR 和扩散张量成像对阿尔茨海默病的存在进行分类，其性能与 MR 结合淀粉样蛋白正电子发射断层扫描相同：一种数据集成方法。 Frontiers in Neuroscience, 15, 638175。https://doi.org/10.3389/fnins.2021.638175 Albert, MS, DeKosky, ST, Dickson, D., Dubois, B., Feldman, HH, Fox, NC, Gamst, A., Holtzman, DM, Jagust, WJ, Petersen, RC, Snyder, PJ, Carrillo, MC, Thies, B., & Phelps, CH (2011)。阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍的诊断：美国国立老龄化研究所-阿尔茨海默病协会工作组关于阿尔茨海默病诊断指南的建议。 Alzheimer's Dement , 7 , 270 – 279. https://doi.org/10.1016/j.jalz. 2011.03.008 Avants, BB, Cook, PA, Ungar, L., Gee, JC, & Grossman, M. (2010). 痴呆症导致白质完整性和皮质厚度相关降低：一项采用稀疏典型相关分析的多变量神经影像学研究。 NeuroImage，50，1004 – 1016。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.01.041 Bachli，MB，Sedeño，L.，Ochab，JK，Piguet，O.，Kumfor，F.，Reyes，P.，Torralva，T.，Roca，M.，Cardona，JF，Campo， CG，埃雷拉，E.，
PINI，Lorenzo 等人。通过经颅电刺激调节阿尔茨海默病和额颞叶痴呆症的脑网络。在：神经生物学
a Laboratory Alzheimer's Neuroimaging & Epidemiology, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy b Department of Neuroscience & Padova Neuroscience Center, University of Padova, Padova, Italy c Radiology, Department of Diagnostic and Public Health, University of Verona & Department of Diagnostics and Pathology, University Hospital, Verona, Italy d Department of Computer Science, University of Verona, Verona, Italy e Unit of Statistics, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy f Neuropsychology Unit, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy g Biological Psychiatric Unit, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy h Department of Pharmacological and Biomolecular Sciences, University of Milan, Milan, Italy i Neurology Unit, Valle Camonica Hospital, Brescia, Italy j Alzheimer's Unit - Memory Clinic, IRCCS Istituto Centro San Giovanni di Dio Fatebenefratelli, Brescia, Italy k Venetian Institute of Molecular Medicine,意大利帕多瓦 VIMM l 荷兰阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心 m 瑞士日内瓦大学医院和日内瓦大学记忆诊所和 LANVIE 衰老神经影像实验室
在颞平面喷气机中的空间演变
从湍流场的替代分解开始，这是一种多维统计形式主义，用于描述和理解自由剪切流中湍流，并应用于平面暂时射流的对称性。理论框架是基于两点速度增量的二阶时刻的精确方程，使我们能够在第一次以湍流混合和夹带的基础上追踪空间演变的级联反应过程。引人入胜的反向能量级联机制是造成界面区域中长结构的产生的原因。类似于二维的湍流，这些空间上升的反向级联反向提供的能量最终通过大尺度的粘度通过摩擦剪切过程在涉及这些大型结构的薄横流层的大尺度上消散。最后，从能量的角度来看，射流的外部非扰动区域也具有活性。发现，压力介导的几乎静态流体的位移的非本地现象会产生非扰动的泛滥，而及时通过过渡机制将有助于湍流射流的生长。总体而言，总体/尺度空间中比例能量弹药所采取的意外途径，对于已知的湍流混合和夹带描述的描述，这是一种新颖的新颖性，可能会对我们的理论理解和建模产生重大的影响，正如在此所预期的那样，通过简单地依赖于尺度依赖尺度依赖于丰富动力学的动力学的简单方程式所预期。
幼儿时期语音和语义处理的神经基础
在阅读发展的早期阶段，儿童获得语音（字母到声音的映射）和语义知识（词义的储存和检索）。他们的阅读能力迅速变化，同时在学习阅读的过程中，大脑也发生可塑性变化。本研究旨在通过结合单变量和多变量模式分析来确定儿童早期语音和语义加工的神经基础。19 名 5 至 7 岁之间发育正常的儿童在功能性磁共振成像扫描期间执行了视觉词语级语音（押韵）和语义（相关意义）判断任务。我们的多变量分析显示，具有良好阅读能力的幼儿已经调动大脑左半球区域进行语音处理，包括下额叶 (IFG)、上颞叶和中颞叶以及梭状回。此外，我们的多变量结果表明，这两项任务调动了左侧 IFG 的不同子区域。我们的结果表明，额颞叶区域在语音处理和语义处理方面具有左侧化特征。此外，我们观察到在儿童早期，顶叶区域在语义处理方面具有双侧激活特征。我们的研究结果表明，对于正常发育的儿童来说，阅读的神经基础在儿童早期就已开始形成，这可以作为对照基线，用于比较有阅读困难风险的儿童。