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cv.pdf -Chris Baldassano
学术就业市场研讨会，普林斯顿大学（2023）摘要研讨会，认知科学学会（2023）计算精神病学中心，西奈山（2023）战略讲故事研讨会（2022年，2023年，2023年，2023年）卡内基·梅隆大学大脑研讨会（2022） (2021) Spinoza Centre for Neuroimaging (2021) NIMH Workshop on Naturalistic Stimuli and Individual Differences (2021) NIMH Dynamic and Interactive Data Visualization Workshop (2021) Virtual Feindel Brain and Mind Lecture Series, Montreal Neurological Institute (2021) C3N Seminar, New York State Psychiatric Institute (2020) University of Arizona Cognitive Science Virtual座谈会系列（2020年）牛津韦斯特神经影像学中心（2020）耶鲁大学神经科学中的当前作品（2019）助产发育性认知神经科学大会（2019年）CUNY研究生中心神经科学研讨会（2019年）哥伦比亚大学人类发展局（2019）人类发展学院PrincoLoquium colloquiam colloq collouck collouck collouck collouck collouck collouck collouck collouck 2019记忆锦标赛（2018）TEDXCARNEGIELAKE（2017）学术就业市场研讨会，普林斯顿大学（2023）摘要研讨会，认知科学学会（2023）计算精神病学中心，西奈山（2023）战略讲故事研讨会（2022年，2023年，2023年，2023年）卡内基·梅隆大学大脑研讨会（2022） (2021) Spinoza Centre for Neuroimaging (2021) NIMH Workshop on Naturalistic Stimuli and Individual Differences (2021) NIMH Dynamic and Interactive Data Visualization Workshop (2021) Virtual Feindel Brain and Mind Lecture Series, Montreal Neurological Institute (2021) C3N Seminar, New York State Psychiatric Institute (2020) University of Arizona Cognitive Science Virtual座谈会系列（2020年）牛津韦斯特神经影像学中心（2020）耶鲁大学神经科学中的当前作品（2019）助产发育性认知神经科学大会（2019年）CUNY研究生中心神经科学研讨会（2019年）哥伦比亚大学人类发展局（2019）人类发展学院PrincoLoquium colloquiam colloq collouck collouck collouck collouck collouck collouck collouck collouck 2019记忆锦标赛（2018）TEDXCARNEGIELAKE（2017）
杰里米·R·曼宁博士
30. Kumar M、Anderson MJ、Antony JW、Baldassano C、Brooks PP、Cai MB、Chen P-HC、Ellis CT、Henselman-Petrusek G、Huberdeau D、Hutchinson BJ、Li PY、Lu Q、Manning JR、Mennen AC、Nastase SA、Richard H、Schapiro AC、Schuck NW、Suo D、Turek JS、Vo VA、Wallace G、Wang Y、Zhang H、Zhu X、Capotă M、Cohen JD、Hasson U、Li K、Ramadge PJ、Turk-Browne NB、Willke TL、Norman KA (2022) BrainIAK：脑成像分析套件。 Openings，1(4): 1-19。
克罗恩病缓解期儿童发病后早期出现广泛性脑部改变——一项初步研究
克罗恩病 (CD) 是一种胃肠道粘膜的透壁性炎症性疾病，可能影响整个胃肠道，是一种通常在幼儿时期发病的慢性衰弱性疾病。多达 25% 的病例在儿童早期发病，且病程更为严重（Jabandziev 等人，2020a；Kelsen 和 Baldassano，2008；Sỳkora 等人，2018；Van Limbergen 等人，2008）。大约三分之一的 CD 患者会出现肠外表现 (EIM)，主要影响关节、皮肤、口腔、眼睛和凝血系统（Rankin 等人，1979；Repiso 等人，2006），这些表现要么与肠道表现同时发展，要么先于肠道表现出现。也有报道称 CD 还涉及中枢神经系统 (CNS) (Morís, 2014)，伴有神经和精神现象。尽管显然需要及时诊断和管理以防止发病的主要因素 (Wills et al., 2006)，并且多达三分之一的 CD 患者 (Elsehety and Bertorini, 1997) 存在神经精神并发症，但直接调查 CSN 对 CD 的影响的研究并不多。
Cortical networks of dynamic scene category representation in the human brain
视觉神经科学的主要目的是阐明人脑在自然场景中如何代表各种信息。对场景感知的行为研究表明，人类将场景归类为更有效地处理视觉场景中的大量信息（Greene＆Oliva，2009; Konkle，Konkle，Brady，Alvarez，＆Oliva，＆Oliva，＆Oliva，2010; Rousselet，Joubert，＆Fabre-Thorpe，2005年）。因此，场景类别上的信息可能在皮质上表示。与这一概念一致，以前的神经影像学研究表明，视觉场景的类别可以在基于血液氧气水平（大胆的）响应（大胆的）响应中的有限数量的基本类别（例如，海滩，森林，山脉）之间进行分类。 OPA), object-selective lateral occipital complex (LO), and anterior visual cortex ( Epstein & Morgan, 2012 ; Jung, Larsen, & Walther, 2018 ; Walther, Caddigan, Fei e Fei, & Beck, 2009 ; Walther, Chai, Caddigan, Beck, & Fei e Fei, 2011 ).这些研究中的一种常见方法是将视觉场景定义为几个非重叠类别。然而，自然场景可能显示出不同程度的统计相关性，并且在几个不同的类别下可能会表征现实世界的场景。此外，由于这些研究使用了静态场景，因此它们没有必要的工具来证明人类大脑中的动态场景类别是如何代表的。Stansbury等。要检查自然场景类别的统计数据，最近的一项研究（Stansbury，Naselaris和Gallant，2013年）使用了数据驱动的算法来采购广泛的场景，其中还考虑了这些类别之间的潜在相似性。在这种方法中，将每个场景类别定义为在自然场景中出现的大量组成对象的存在概率列表。一旦算法学习一组类别，就可以根据场景中的对象来推断给定场景属于每个学到的类别的可能性。据报道，与基于一些经常出现在提出的自然图像中经常出现的诊断对象的存在相比，与替代模型相比，经典面部和场景选择区域中单素大胆响应的预测得到了改进的预测（Stansbury et al。，2013年）。此结果提高了对象共发生统计构成场景的基础的可能性。通过其组成对象定义了静态场景的类别，并着重于经典场景选择区域中的类别响应，例如许多先前关于场景代表的研究（Epstein＆Morgan，2012; Jung et al。，2018; Walther等，2009，2011，2011; Jung et al。，2018; Jung et al。然而，最近的几项研究表明，大部分前视觉皮层可能是通过对视觉场景中的动作进行差异调整来组织的（Tarhan＆Konkle，2020;CáUkur，Huth，Huth，Nishimoto和Gallant，2016年）。实际上，现实世界的场景包含对象和动作之间的动态影响（Greene，Baldassano，Esteva，Beck，Beck，＆Fei E Fei，