尽管有希望取得的进步,但耐药性癫痫(DRE)的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果,而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤,在这里,我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG(IEEG)反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据,我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致,从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型,并且对数据有限。此外,几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式,从而刺激直接影响致动位点和附近地区(≲20mm),会影响中距离区域(20〜100mm)通过网络相互作用,几乎无法达到远端区域(≳100mm)。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性,这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。
翻译研究合作,赠款/奖励号:BRC149/NS/MH; ZONMW纪念品,赠款/奖励号:733 051 042;国家健康研究所剑桥生物医学研究中心,授予/奖励号:NIHR203312;医学研究委员会,授予/奖励号:MC_UU_00030/14,MR/T033371/1; Saul A. Silverman家庭基金会;加拿大国际科学交流计划;莫里斯·克尔兹纳纪念基金; Salud Carlos III研究所,授予/奖励号:20/0448;欧洲联盟;多伦多大学医学开放;约瑟夫·巴兹莱维斯(Joseph Bazylewicz)奖学金;瑞典FTD倡议Schörling基金会;欧盟联合计划神经退行性疾病研究前叶vetenskapsrådet,赠款/奖励编号:DNR 529-2014-7504;欧盟联合计划神经退行性疾病研究-genfi-Prox; Vetenskapsrådet,赠款/奖励号:2019-0224,2015-02926,2018-02754
Jackie M. Poos,MSC,Amy MacDougall博士,Esther van den Berg博士,Lize C. Jiskoot,PhD,Janne M. Papma,Phd,Emma L. van der Ende,MD,MD,PhD,Harro Seelaar,Harro Seelaar,Harro Seelaar,M. Rhian Convery,MSC,Yolande A.L. Pijnenburg,医学博士,博士,MD,PhD,Raquel Sanchez-Valle博士,Barbara Borroni,MD,Robert Laforce,Jr. oline Graff。医学博士,博士,Daniela Galimberti,PhD,James B. Rowe,FCRCP,PhD,Elizabeth Finger,MD,Matthis Synofzik,MD,Rik Vandenberghe,MD,MD,PhD,AlexandreMendonça,MD,MD,MD,Phd,Pietro Tirro Tiraboschi,Pietro Tiraboschi,M.Saban,Phdana,Phdana,Phdana,Phd&Phd phd phd phd&Phd。医学博士Ducharme,Christopher Butler,FCCP,PhD,Alexander Gerhard,MRCP,MD,Johannes Levin,MD,MD,Adrian Danek,MD,Markus Otto,MD,MD,MD,Isabelle Le be le ber,MD,MD,MD,MD,Plorence Pasquier,Pasquier,Phd,Phd,Phd,Phd,John van Swieten,phden,&Md,and Md,and Md,以及Md和Md,和Md,以及Md,以及Md,以及Jonathan D. Rohrer,FRCP,PhD,代表遗传FTD倡议(Genfi)Jackie M. Poos,MSC,Amy MacDougall博士,Esther van den Berg博士,Lize C. Jiskoot,PhD,Janne M. Papma,Phd,Emma L. van der Ende,MD,MD,PhD,Harro Seelaar,Harro Seelaar,Harro Seelaar,M. Rhian Convery,MSC,Yolande A.L.Pijnenburg,医学博士,博士,MD,PhD,Raquel Sanchez-Valle博士,Barbara Borroni,MD,Robert Laforce,Jr. oline Graff。医学博士,博士,Daniela Galimberti,PhD,James B. Rowe,FCRCP,PhD,Elizabeth Finger,MD,Matthis Synofzik,MD,Rik Vandenberghe,MD,MD,PhD,AlexandreMendonça,MD,MD,MD,Phd,Pietro Tirro Tiraboschi,Pietro Tiraboschi,M.Saban,Phdana,Phdana,Phdana,Phd&Phd phd phd phd&Phd。医学博士Ducharme,Christopher Butler,FCCP,PhD,Alexander Gerhard,MRCP,MD,Johannes Levin,MD,MD,Adrian Danek,MD,Markus Otto,MD,MD,MD,Isabelle Le be le ber,MD,MD,MD,MD,Plorence Pasquier,Pasquier,Phd,Phd,Phd,Phd,John van Swieten,phden,&Md,and Md,and Md,以及Md和Md,和Md,以及Md,以及Md,以及Jonathan D. Rohrer,FRCP,PhD,代表遗传FTD倡议(Genfi)
葡萄牙的实际收入在二十世纪下半叶,这是八倍,这是一个快速融合到西欧生活水平的时期。我们使用了大约3400名婴儿和居住在里斯本的儿童的新样本,以记录1906年至1994年之间发育迟缓和浪费的趋势。我们发现,对于男性和女性来说,发育迟缓和浪费很快就会从1950年左右下降。我们还使用覆盖整个国家的26,000多名年轻男性的样本,这表明与预期的时间滞后浪费和发育迟缓一致。我们讨论了与收入和公共政策变化有关的这些趋势,这些趋势影响了儿童的个体遗传环境。持续的进步始于民主引入。
Jackie M. Poos,MSC,Amy MacDougall博士,Esther van den Berg博士,Lize C. Jiskoot,PhD,Janne M. Papma,Phd,Emma L. van der Ende,MD,MD,PhD,Harro Seelaar,Harro Seelaar,Harro Seelaar,M. Rhian Convery,MSC,Yolande A.L. Pijnenburg,医学博士,博士,医学博士Ferin Moreno,PhD,Raquel Sanchez-Valle,PhD,Barbara Borroni,MD,Robert Laforce,Jr. Jr.卡罗琳·格拉夫(Caroline Graff),卡罗琳·格拉夫(Caroline Graff)。医学博士,博士,Daniela Galimberti,PhD,James B. Rowe,FCRCP,PhD,Elizabeth Finger,MD,Matthis Synofzik,MD,Rik Vandenberghe,MD,MD,PhD,PhD,AlexandreMendonça,MD,MD,MD,PhD,Pietro Tirro Tiraboschi博士学位。 Ducharme, MD, Christopher Butler, FCCP, PhD, Alexander Gerhard, Mrcp, MD, Johannes Levin, MD, Adrian Danek, MD, Markus Otto, MD, Isabelle Le Ber, MD, PhD, Florence Pasquier, MD, PhD, John Van Swieten, MD, PhD, and and Jonathan D. Rohrer, FRCP博士,代表遗传FTD倡议(Genfi)Jackie M. Poos,MSC,Amy MacDougall博士,Esther van den Berg博士,Lize C. Jiskoot,PhD,Janne M. Papma,Phd,Emma L. van der Ende,MD,MD,PhD,Harro Seelaar,Harro Seelaar,Harro Seelaar,M. Rhian Convery,MSC,Yolande A.L.Pijnenburg,医学博士,博士,医学博士Ferin Moreno,PhD,Raquel Sanchez-Valle,PhD,Barbara Borroni,MD,Robert Laforce,Jr. Jr.卡罗琳·格拉夫(Caroline Graff),卡罗琳·格拉夫(Caroline Graff)。医学博士,博士,Daniela Galimberti,PhD,James B. Rowe,FCRCP,PhD,Elizabeth Finger,MD,Matthis Synofzik,MD,Rik Vandenberghe,MD,MD,PhD,PhD,AlexandreMendonça,MD,MD,MD,PhD,Pietro Tirro Tiraboschi博士学位。 Ducharme, MD, Christopher Butler, FCCP, PhD, Alexander Gerhard, Mrcp, MD, Johannes Levin, MD, Adrian Danek, MD, Markus Otto, MD, Isabelle Le Ber, MD, PhD, Florence Pasquier, MD, PhD, John Van Swieten, MD, PhD, and and Jonathan D. Rohrer, FRCP博士,代表遗传FTD倡议(Genfi)
图1样本算盘计算程序和研究设计。(a)32 + 84的算盘计算的示例。从右至左侧的三列表示数字,数百个数字。算在算盘上部的每个珠子在向下推时表示五个,而算盘下部的每个珠子则在向上推时表示1。为了实现32 + 84的计算,(a)将两个数字列中的两个珠子向下推(↓),(b)(b)将数百位数字柱中的一个珠子向上推(↑)(添加八个等于添加10个缩影2)。然后,(c)将一个数字列上部的一个珠子向下推(↓)和(d)(d)在一个数字柱的下部向下推一个珠子(↓)(添加四个平均值,添加5个量为1个)。该计算的结果为116。(b)研究设计。参与者在一年级开始时分配给基于算盘的心理计算培训(AMC)或对照组。AMC小组的儿童从一年级开始就完成了5年的纵向培训(每周2小时)。在第1年的时间点(1年培训后)收集结构和静止状态功能MRI扫描。数学能力从第一个时间点评估到第2,第三或第4个时间点(经过3 - 5年的培训后)(有关更多详细信息,请参见材料和方法)。对照组除了AMC培训外完成了研究的所有方面。
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ione O. C. Wollaccott 1, *,Image J.Kathryn Knowles 1,2,Lucy L. Russell 1,Caroline V. Heslegrave 2,James B. Rowe 3,Borroni 4,Daniela Galimmberti 5:6,Tiraboschi 11,Tiraboschi 11,Maria Masellis 8,Maria Carmela Carmela tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia tartaglia robert laforce 21:matthis synatofs synalofzik 26.27.27.27.27,Rik vanden。 43,44,亨利格2:45,46,47,乔纳森·罗勒1.2
图1(1)支撑MD的认知和大脑系统。数学困难来自数学认知的两个核心领域的损害:(i)数字感官和数量操纵,以及(ii)算术事实检索和解决问题。在数量意义上和数量操纵上的损害是由数量的弱符号和非符号表示产生的,以及视觉空间工作记忆能力和认知控制中的“域将军”缺陷。算术事实检索和解决问题的损害是由于操纵数量内部表示的能力以及视觉空间工作记忆,认知控制以及编码和检索的视觉空间工作记忆,认知记忆控制以及关联记忆的缺陷而引起的。这些组件中的任何一个都可能损害数值解决问题技能的效率,并构成MD的风险因素。(2)MD中受损的数字,算术,记忆和认知控制电路的示意图。下颞皮层解码数形式的梭状回(FG),并与顶叶皮层中的顶内沟(IPS)一起,有助于构建数值数量的视觉量表(以绿色框和链接为单位)。分别将IPS和上侧回(SMG)与额眼球(FEF)和背外侧前额叶皮层(DLPFC)分别差异地连接了iPS和上方的回旋(SMG)。这些电路促进了空间中对象的视觉空间工作记忆,并创建了短期表示的层次结构,可以在几秒钟内操纵多个离散数量。锚定在内侧颞皮层(MTL)中的声明记忆系统 - 特别是海马,在长期记忆形成和超越单个问题属性之外的概括中起着重要作用。最后,锚定在前裂(AI),腹外侧前额叶皮层(VLPFC)和DLPFC中的前额叶对照回路(以红色为单位)和促进跨注意力系统的信息,从而促进了目标特定问题的问题和决策>
本系统综述全面调查了应用经颅磁刺激和经颅电刺激顶叶和非顶叶区域来研究符号算术处理的神经基础的研究。所有研究结果均根据数字处理的三重代码模型 (TCM) 的三个假设汇编而成。共确定了 37 篇符合条件的稿件(33 篇来自健康参与者,4 篇来自患者)。其结果与 TCM 的第一个假设大致一致,即顶内沟既保存量值代码,又参与需要数值操作的运算,如减法。然而,大量异质性结果与 TCM 的第二个假设相冲突,即左侧角回用于算术事实检索,如检索死记硬背的乘法结果。对 TCM 的第三个假设的支持也有限,即后顶上小叶参与心理数轴上的空间运算。此外,对中医所指脑区以外的脑区进行刺激的结果显示,双侧缘上回参与在线计算和检索,左颞叶皮层参与检索,双侧背外侧前额叶皮层和小脑参与在线计算认知要求较高的算术问题。总体结果表明,多个皮层区域有助于算术技能。
