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神经调节与脑机接口的融合
几十年来，植入式电神经调节系统一直是神经系统疾病患者临床护理流程的重要组成部分。深部脑刺激 (DBS) 和脊髓刺激系统在临床上的广泛应用为利用植入式神经刺激设备推进慢性设备神经调节研究提供了重要的技术途径。与疾病相关的电生理神经生物标志物（例如丘脑底核中的 β 波段振荡活动和发作间期癫痫样放电）的识别证明了通过自适应系统改善治疗的潜力。这带来了一个挑战：该领域需要人类使用的试验设备，将颅内传感能力与已建立的基于刺激的疗法相结合，形成一个慢性和植入式研究平台。为了应对这一挑战，早期的植入式研究工具是在现有临床神经调节设备的基础上开发的，并增加了扩展的硬件、固件和软件包，以支持利用传感增强治疗的研究。基于传感的神经调节设备的行为范围很广，可以从基于神经活动触发刺激（例如，NeuroPace 脑反应性神经刺激 (RNS) 系统在癫痫放电反应中触发刺激），到通过连续刺激调整来调节病理回路的闭环系统，以利用反馈原理将生物标志物保持在健康范围内（例如，使用 Medtronic Activa PC+S 和 Summit RC+S 系统研究的自适应 DBS (aDBS) 方法根据频谱带功率测量值调整刺激）。从 RNS 到 aDBS 的演变代表了神经技术的不断改进及其在大脑和设备之间创建实时双向接口的能力。这些技术进步为特发性震颤 1 、帕金森病 2 、癫痫 3 和图雷特综合症 4 等疾病带来了新的见解。许多此类研究需要与制造商签订研究协议，但最近，带有“标签上”脑感应功能的神经刺激器（如 Medtronic Percept PC）的商业化应用正在促进它们的研究用途。
神经技术在刑法中的应用机遇与风险
ACC 前扣带皮层 aDBS 自适应深部脑刺激 ALS 肌萎缩侧索硬化症 BCI 脑机接口 CT 计算机断层扫描 DBS 深部脑刺激 DTI 扩散张量成像 EcoG 皮层脑电图 ECT 电休克疗法 EEG 脑电图 ECtHR 欧洲人权法院 ECHR 欧洲人权公约 fMRI 功能性磁共振成像 fNIRS 功能性近红外光谱 fTDC 功能性经颅多普勒 fUSI 聚焦超声成像 GVM 行为和自由限制措施 ISD 惯犯机构 MEG 脑磁图 MRI 磁共振成像 MRS 磁共振波谱 MS 多发性硬化症 PET 正电子发射断层扫描 sEEG 立体定向脑电图 SPECT 单正电子发射计算机断层扫描 Sr 荷兰刑法典 Sv 荷兰刑事诉讼法典 TBS 置于机构支配下 tDCS 经颅直流电刺激TMS经颅磁刺激TRL技术成熟度TFUS经颅聚焦超声刺激WODC科学研究与文献中心
卷积神经网络基于电生理信号识别神经状态的潜力：对合成和真实患者数据的实验
自适应深部脑刺激 (aDBS) 和其他脑机接口 (BCI) 应用通常需要实时处理传入的神经振荡信号并从中解码相关的行为或病理状态。大多数当前方法依赖于首先提取一组预定义特征，例如标准频带中的功率或各种时域特征，然后训练机器学习系统，这些系统使用这些预定义特征作为输入并推断每个给定时间点的底层大脑状态。然而，这种算法方法是否最适合提取神经波形中包含的所有可用信息仍是一个悬而未决的问题。在这里，我们旨在探索不同的算法方法，看看它们是否有可能根据神经活动（例如通过局部场电位 (LFP) 记录或脑电图 (EEG) 测量）提高解码性能。具体来说，我们旨在探索端到端卷积神经网络的潜力，并将这种方法与基于提取预定义特征集的其他机器学习方法进行比较。为此，我们实施并训练了许多机器学习模型，这些模型要么基于手动构建的特征，要么在基于深度学习的模型的情况下，基于直接从数据中学习的特征。我们使用模拟数据识别神经状态的任务对这些模型进行了基准测试，该数据结合了先前与生理和病理功能相关的波形特征。然后，我们根据从特发性震颤患者运动丘脑记录的局部场电位评估这些模型在解码运动方面的表现。我们的研究结果来自模拟和真实患者数据，表明端到端基于深度学习的方法可能超越基于特征的方法，特别是当波形数据中的相关模式未知、难以量化或从预定义特征提取的角度来看可能存在时