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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。
血液神经丝水平预测阿尔茨海默氏病连续体的认知能力下降
1个临床蛋白质的实验室和平台，蒙彼利埃大学，INM Inserm，Irmb Chu de Montpellier，80 AV Fliche，F-34295，法国Montpellier，法国； constance.delaby@inserm.fr 2 Univ。里尔，Inserm，Chu Lille，UMR-S-U1172，Fortile，Lille Neuroscience＆Cognition，Labex Distalz，F-59000 Lille，法国； susanna.schraen@inserm.fr（S.S.-M。）; stephanie.brobois@aphp.fr（S.B.）3巴黎大学，Inserm U1144，GHU APHP中心，Hopital Broca，记忆资源和研究中心德国巴黎 - 布罗卡 - 布罗卡 - 布罗卡 - 德国，F-75013法国巴黎； jean-sebastien.vidal@aphp.fr（J.-S.V.）; olivier.hanon@aphp.fr（O.H.）： +33-（0）4-67-33-71-244斯特拉斯堡大学，斯特拉斯堡大学皮塔利亚大学，记忆资源与研究，法国国家科学中心（CNRS）（CNRS），ICUBE实验室UMR7357和转化型Méticinede Stersbourg（FMTS），Team Multimimimodimodimodimodalimodal inmodal inmodal inmodal Imodal Impodal Impodal Impodal（Ims），F-677 000; ims），F-677 000; f.blanc@unistra.fr 5巴黎大学，INSERM U1144，GHU APHP NORDLARIBOISIèRefernandwidal，认知神经病学中心，法国F-75010，法国巴黎； claire.paquet@aphp.fr 6巴黎大学，精神病学与神经科学研究所，Inserm，UMR-S 1266，F-75014法国巴黎； allinquant.bernadette@neuf.fr 7援助公共 - 帕里斯（AP-HP），DéInteiennede Neurolologie，中心，DES DES DES认知和行为，g piti-pitié-salp（g piti-salp） Neurology，神经病学系INM神经副总监团队，卓越神经退行性疾病中心，法国F-34000 Montpellier； a-gabelle@chu-montpellier.fr 9 Sant Pau存储单元，医院De la Santa Creu I Sant Pau，生物医学研究所Sant Pau，Sant aut Aut aut Aut taut aut taut aut tautaut aut Aut tausitatation：sylvain.lehmann@umontpellier.fr;这样的。
连接点：用功能连接重新思考代码与散文写作之间的关系
软件工程的医学成像研究越来越受欢迎，并且可能揭示编码活动的神经基础。然而，到目前为止，计算机科学领域的所有研究都是独立和孤立地处理大脑区域。由于大多数复杂的神经活动都涉及多个区域之间的协调，因此以前的分析可能会忽略神经行为。我们建议将功能连接分析应用于软件工程任务的医学成像数据。非正式地说，这种分析将大脑视为一个图形，而不是一系列独立的模块，并从统计上推断出相关的边缘。我们对现有数据进行了功能连接分析，阐明了代码编写和散文写作之间的相互联系，特别是在高等数学和语义处理方面。首先，我们发现布罗卡区（语言）和数字形式区（高等数学）之间存在显著的联系。这既完善了以前对代码编写和自然语言彼此不同的解释，也有助于理解心理学文献中的数字形式区。其次，我们确定了一个对散文写作和编码都具有重要功能连接的区域，这与之前将其与编码联系起来的分析不同。这提高了我们对编码和散文写作的神经理解，并且只有使用功能连接分析才能发现这一点。第三，对于编码，我们发现参与语言语义处理的大脑区域具有很强的功能连接结果，这对 CS 培训有影响。最后，我们发现编码和专业知识之间存在神经关系，包括比之前研究更有根据的解释。
第一语言习得的 3 个基本理论
语言习得是指个人获得语言技能的过程，包括母语和第二语言。语言学习理论的发展经历了从环境主义到建构主义再到先天主义的钟摆式转变，研究人员一直在争论认知过程是受到先天机制的制约还是受环境输入的影响。诺姆·乔姆斯基和埃里克·伦内伯格等著名语言学家主张限制和促进语言学习的先天能力，而凯瑟琳·斯诺、伊丽莎白·贝茨和布赖恩·麦克维尼等其他人则提出了不同的观点。母语 (L1) 习得一直是语言学家和心理语言学家研究的重要领域。对 L1 习得的研究导致了语言间理论的出现，而语言间理论又影响了第二语言习得 (SLA) 研究。本文探讨了三种为 L1 习得带来新思想的理论：行为主义、心理主义和社会互动理论。从 L1 习得理论到语言间理论的转变引发了对 SLA 研究的进一步研究。 Mohammad Torikul Islam 的 2013 年会议论文《第一语言习得理论和向 SLA 过渡》全面概述了语言学习理论的发展及其对 SLA 研究的影响。该论文是 ACLL2013 会议论文集的一部分，可通过提供的链接访问。母语习得的研究有多种理论和方法。本文将探讨三种基本理论：斯金纳的言语行为、乔姆斯基的先天结构和皮亚杰的认知方法。这些理论将在其历史背景下呈现，突出其优缺点。语言习得理论解释语言学和心理学的研究表明，语言习得会受到学习和认知能力的限制。研究表明，在学校课程的早期引入第二语言可以提高成功率，而错误往往源于第一语言的干扰。失语症患者的自我记录、动物行为和非语言表现表明了语言习得的一个共同方面：从流利的语音中分割出单词。研究表明，年仅 8 个月大的婴儿就可以利用相邻语音之间的统计关系完成这项任务。语言的发展是一个涉及多个大脑区域的复杂过程。语言习得理论提出，大脑会发展出处理和理解语言的独特能力，使人类有别于其他物种。神经认知研究的最新发现为我们的大脑如何发展第二语言或手语提供了见解。人工智能在语言发展中的作用仍然是一个持续研究的领域。为了支持儿童的语言习得，父母可以提供一个培养沟通和互动的养育环境。语言习得：理论和争论的历史除了母语之外，学习一门额外语言的过程一直是几个世纪以来哲学家、学者和研究人员感兴趣的话题。每个概念都有自己的基本理论，试图解释人类如何习得语言。从历史上看，语言习得的研究始于古代哲学家，他们使用“扶手椅心理学”来理解人类的认知。他们认为语言是一种与生俱来的天赋，柏拉图对词义映射的观点就是明证。然而，研究梵语的学者们争论了几个世纪，这种能力是世代相传的还是天生就有的。后来，哲学家约翰·洛克和托马斯·霍布斯提出，包括语言在内的知识源于抽象的感觉印象。这个想法表明语言起源于感官体验。行为主义者，如 BF 斯金纳，认为语言是通过操作性条件反射学习的，即个人将特定行为与奖励和惩罚联系起来的过程。例如，儿童通过成功的条件反射反复将单词或声音与概念或想法联系起来，学会区分单词或声音。这个概念的例子是，一个孩子在学习他们的家养动物 Whiskers 和 Fido 时，他们会对父母关于它们各自物种的陈述做出纠正性反应。值得注意的是，著名语言学家诺姆乔姆斯基批评了斯金纳的理论，他认为孩子经常无视父母的纠正，可能无法准确地学习单词或短语的正确用法。相反，乔姆斯基提出了一种基于句法研究的更数学的语言发展方法。本土主义理论认为，人类生来就具有学习语言的先天遗传能力，这种能力由一种称为语言习得装置 (LAD) 的假设装置促进。该理论认为，诺姆·乔姆斯基提出的概念“普遍语法”是我们基因构成的固有部分，并且适用于所有语言。根据该理论，人类具有天生的语言习得能力，这使我们能够以惊人的速度学习复杂的交流模式。相反，社会文化理论将语言习得视为一种社会过程，它源于与环境和其他个体的互动。该理论认为，儿童主要通过交流的愿望来学习语言，而他们的环境在塑造他们的语言能力方面起着重要作用。例如，单亲家庭抚养的婴儿可能会比其他人更早地形成独特的单词或短语。学习理论将语言习得视为一种可以通过重复、强化和纠正获得的技能。成年人经常表扬和纠正孩子的说话尝试，目的是提高他们的语言技能。然而，该理论缺乏对新短语和单词如何形成的清晰解释，因为它主要关注模仿和重复。儿童生命的早期对于语言发展至关重要。在 10-18 个月之间，他们会说出第一句话，到两岁时，就会出现像“请给我水”这样的简单短语。研究表明，18 个月大的孩子可以区分正确和不正确的动词组合，例如“正在跳”和“将跳”。当孩子长到 4 到 7 岁时，他们开始讲连贯的故事。语言习得理论提出了语言习得的五个阶段，第一阶段是沉默期，在此期间，儿童可能学会多达 500 个单词，但无法说出任何口语。有些孩子模仿成人的讲话，但这还不是真正的语言产生。第二阶段可以持续六个月，在此期间，儿童的词汇量达到约 1,000 个单词并开始使用短语。进入第三阶段后，他们的词汇量会增加到 3,000 个单词，能够说简单的句子和正确的故事。到第四阶段，孩子们大约有 6,000 个活跃单词，并开始构建复杂的句子，表达基本的想法和观点。英语作为第二语言的学习者在这个阶段可以使用母语策略。掌握第二语言可能需要四到十年才能流利。法国神经学家皮埃尔保罗布罗卡发现了大脑中一个负责语言处理、言语产生、理解和面部功能的区域，现在被称为布罗卡区。该区域受损会导致语言问题，例如布罗卡失语症。布罗卡是第一个将大脑左半球与语言联系起来的人，除了 30% 的左撇子和 10% 的右撇子外，大多数人都控制着语言。布罗卡区后面是三角部，它参与语义处理，帮助我们理解复杂的句子。德国神经学家卡尔·韦尼克 (Carl Wernicke) 发现了布罗卡区对应的区域，即现在的韦尼克区，该区域负责接受性语言，并与认知到言语、写作到阅读以及言语到理解相关。诺曼·格施温德 (Norman Geschwind) 发现，下顶叶在语言处理、发展和习得中起着至关重要的作用。该区域帮助我们理解书面和口头的单词、短语和想法，以及对感官信息进行分类和排序。额叶内的梭状回有助于对单词进行分类和识别。语言习得理论强调在学习第二语言时发展意义的重要性。意义的类型包括语法、语义、词汇和语用，所有这些都是掌握第二语言所必需的。手语习得有其独特的特点，但与口语习得并没有太大的不同。出生在手语家庭的孩子由于周围环境和家庭支持，更容易学习手语。父母与孩子使用手语有助于自然习得这种语言。听力和听力障碍儿童都从手势和身体符号开始，尽管听力障碍儿童比听力障碍儿童更早表现出这些技能。研究表明，聋哑儿童在 7-10 个月大时开始进行手动音节咿呀学语，这是一种独特的活动，有自己的语音单位、音节组织和无意义。语言习得及其对大脑发育的影响已被广泛研究，揭示了早期语言接触对儿童认知成长和整体健康的重要性。谷歌的研究人员在他们的翻译网络中发现了一种独特的中间语言，展示了人类语言的复杂进化。Facebook 的人工智能在 2017 年通过训练聊天机器人参与使用英语文本对话的交易游戏创造了自己的语言。聊天机器人开发了一种改良版的英语，以便更有效地解决任务，但经常使用无意义的短语。研究一直表明，双语对大脑有益，可以降低患阿尔茨海默病等神经退行性疾病的风险。幼儿在关键的成长时期表现出更好的语言发展技能，这是因为他们的大脑具有可塑性。音素意识在早期语言发展中起着至关重要的作用，婴儿对语音刺激的大脑反应可以预测未来的阅读和口语能力。成年后学习第二语言的人仍然可以从认知功能的改善中受益，尽管速度较慢。学习第二语言后保持母语与非正式使用和教育水平有关。有趣的是，音乐被发现对不同年龄组的语言发展有显著贡献，因为它融合了口语、写作和节奏。在拥有多种母语的国家开展的研究表明，多语言人士更有能力对抗阿尔茨海默病等神经退行性疾病。此外，通过早期接触语音刺激和语言环境，可以缓解学习多种语言的儿童说话延迟的问题。如果您的孩子正在努力学习他们的第一语言或难以学习第二语言，请不要担心 - 语言病理学家可以帮助识别和解决潜在的认知问题。从出生开始给婴儿读书也非常有益，因为研究表明他们甚至在子宫里就能学会单词！从简单的图画书开始，描述每页上发生的事情，以帮助您的小宝贝发展他们的语言技能。与他们交谈同样重要 - 讲述您的日常活动，例如“我们正在做通心粉和奶酪作为晚餐”，并让他们参与对话以促进语言发展。您甚至可以在他们还在子宫里时就为他们学习第二语言做准备！一起讲故事和唱歌也是提高词汇量和学习热情的好方法。虽然这很诱人，但尽量不要花太多时间看屏幕 - 而是将看电视的时间限制为短时间，并观看外语动画片。考虑使用 Cognifit 等程序来提高他们的语言技能。去博物馆、水族馆或动物园等有趣的地方进行实地考察也可以帮助他们学习和探索周围的世界。不要忘记在评论中分享您对语言习得理论的看法！
Robert Sapolsky的隐喻上的大脑Robert Sapolsky的隐喻上的大脑
罗伯特·萨波斯基（Robert Sapolsky）！尽管有相反的谣言，但人脑的幻想并不那么幻想。让我们将其与果实的神经系统进行比较。当然，两者都是由细胞组成的，神经元扮演着重要的角色。现在，人们可能会期望人类的神经元将与一个平流的神经差异。也许人类会特别使用独特的“神经转移器”使者，特别是华丽的方式与其他神经元进行交流。也许与较低的神经元相比，人类神经元更大，更复杂，以某种方式可以更快地运行并跳高。！我们很难学习，以获得一所顶级大学，以找出一份出色的工作，进入我们选择的疗养院。Gophers不这样做。！但没有。看显微镜下两个物种的神经元，它们看起来相同。它们具有相同的电气正常，许多相同的神经传递剂，相同的蛋白质通道允许离子流入和流动，以及相同的共同基因。神经元在这两个物种中都是相同的基本构建块。！那么区别在哪里？它的数字 - 人类在频率中的每个神经元大约有100万个神经元。和人类的1000亿个神经元出现了一些杰出的事物。有足够的质量，您会产生质量。！神经科学家了解其中一些资格的结构基础。采用语言，这种独特的人类行为。副醒目是人类的额叶皮层。强调它是人类大脑所特有的结构，例如“ Broca的区域”，专门从事语言生产。然后是大脑的“锥体室外系统”，其中涉及精细的运动控制。人类版本的复杂性使我们能够做一些事情，例如，北极熊永远无法完成 - 例如，数字的足够独立运动以在钢琴上弹奏颤音。在所有哺乳动物中发生时，人类版本的线条较大且较密集。，额叶皮质有什么用？表情范围，格雷福利推迟，执行决策 - 制定，长期计划。我们在高中学习努力学习，被吸引到一所顶级大学，进入研究生毕业，从而获得一份好工作，以进入我们选择的疗养院。Gophers不这样做。！还有另一个独特的人类技能领域，神经科学家正在学习一些有关大脑如何将其拉动的领域。！请考虑J. Ruth Gendler的精彩“资格书”的以下内容，这是一群不同资格，表情符号和Apributes的“角色素描”的集合：！！
使用静止状态fMRI
客观癫痫会影响神经加工，通常会导致颅内或半球间语言重组，仅基于解剖学地标（例如，Broca的区域）构成本地化。术前脑图对于权衡切除的风险和术后赤字的风险是必要的。然而，由于低依从性及其独特的神经生理学，在技术上，在儿科患者中使用常规图形方法（例如，体感刺激，基于任务的功能性MRI [FMRI]）在技术上很困难。静止状态fMRI（RS-FMRI）是一种基于大脑在休息时神经活动的“无任务”技术，具有克服这些局限性的潜力。作者假设可以通过应用功能连接分析从RS-FMRI识别语言网络。方法案例均已审查了基于任务的fMRI和RS-FMRI作为癫痫手术术前临床方案的一部分。基于任务的fMRI由2个语言任务和1个电机任务组成。静止状态fMRI数据是在患者观看动画电影时获取的，并使用独立的组合分析（即数据驱动的方法）进行了分析。作者通过通过模板匹配过程与功能定义的语言网络模板进行相似性分析来从RS-FMRI数据中提取语言网络。骰子系数用于量化重叠。结果13名儿童接受了常规的基于任务的fMRI（例如动词产生，对象命名），RS-FMRI和1.5T的结构成像。为每个患者确定了与语言模板重叠最高的语言组件。语言横向化结果来自基于任务的fMRI和RS-FMRI映射是可比性的，在大多数情况下，一致性很好。休息状态fMRI衍生的语言图表明，在4例患者中，左侧语言在左侧，右侧为5例（38％），四名患者（31％）（31％）。在某些情况下，RS-FMRI表示语言表示更广泛。使用TEM板匹配方法在患者级别确定了静止状态fMRI衍生的语言网络数据。这项研究中有一半以上的患者表现出非典型语言横向化，从而提出了映射的需求。总体而言，这些数据表明该技术可用于术前识别儿科患者的语言网络。它还可以优化电极放置的术前计划，从而指导外科医生对癫痫发作区的方法。
前额叶皮质
根据细胞大小和类型以及各个皮质层中神经元排列的差异，例如细胞密度、某些层的存在或缺失以及层的相对厚度的差异，大脑皮质可分为几个不同的细胞结构区域。第一张完整的细胞结构图是 Campbell (1905) 的图，他将人类大脑皮质划分为几个一般区域，以及 Brodmann (1905) 发表的猴 (Cercopithecus) 大脑皮质图。不久之后，Brodmann (1908、1909、1914) 发表了他著名的人类大脑皮质图。在 Brodmann 的图中，几个皮质区域被识别并用不同的数字标记（图 1 A 和 2 A）。 1925 年， Economo 和 Koskinas 发表了人类大脑皮层的主要图谱，其中不同的结构区域用字母标记（图 1B），并提供了不同区域的详细描述和出色的显微照片。20 世纪 50 年代，出现了 Bailey 和 Bonin（1951 年）以及 Sarkissov 等人（1955 年）的地图，后一张地图是基于对多个大脑的检查而对 Brodmann 图进行的修改。各种地图都侧重于人类额叶的细胞结构，例如 Sanides（1962 年）的地图、Beck（1949 年）的眶额区地图、Rajkowska 和 Goldman-Rakic（1995 年）的背外侧额区 9 和 46 、Amunts 等人的布罗卡区。 （1999），区域 10 和 13 由 Semendeferi 等人（1998、2001）描述。除了上述细胞结构研究外，一些研究者还根据髓鞘（Vogt，1910；Vogt 和 Vogt，1919）或色素结构（Braak，1979）描述了大脑皮层的结构。在 20 世纪 80 年代现代功能性神经成像出现之前，对人类大脑皮层的结构研究兴趣相对有限。最初用正电子发射断层扫描（PET），稍后用功能性磁共振成像（fMRI）证明可以检测到与运动和认知表现各个方面相关的皮层活动的局部变化，这需要立体定位图来描述这些变化的位置并识别其中的细胞结构区域
活动4.2生物心理学bingo
3。主要参与情感的前脑结构的收集（边缘系统）4。大多数人（Broca's Area）位于左半球中最参与演讲的结构5。大脑和脊髓（中枢神经系统）6。在中枢神经系统之外发现的感觉和运动神经元（周围神经系统）7。在神经系统（神经元）中传达信息的专门细胞8。螺纹的结构，该动作电势沿（Axon）9。接收消息的神经元中的突触后结构（树突）10。神经递质跨越神经元之间的小缝隙（突触）11。可能会在轴突上发育的涂层，该轴突加速神经传播（髓磷脂）12。神经递质的失衡与精神分裂症和帕金森氏病有关（多巴胺）13。涉及情绪调节的神经递质，许多抗抑郁药的靶标（5-羟色胺）14。主要的抑制性神经调节剂（GABA）15。主要的兴奋性神经调节剂（谷氨酸）16。神经递质对记忆最重要，也用于肌肉收缩（乙酰胆碱）17。脑区域是视力的主要处理区域（枕叶）18。脑区域是聆听的主要处理区域（颞叶）19。大脑功能和运动消息的主要处理区域（额叶）20。脑区域是皮肤感官的主要加工区域（顶叶）21。人体的天然鸦片状止痛药（内啡肽）25。包括交感神经和副交感分支的外周神经系统的分裂（自主）22。大脑与周围神经系统（脊髓）之间的联系23。表示有感觉受体的各个区域（Sensory Homunculus）的相对灵敏度的大脑的表示24。边缘系统的区域对于存储（海马）的存储很重要（海马）26。大脑结构通过刺激垂体“主腺”（下丘脑）27。结构从气味（thalamus）28。动作电势发射（阈值）的电势29。神经系统使用的激素通过身体传达消息（内分泌系统）30。在大脑背面的结构涉及平衡，精细的运动技能和测序（小脑）31。使用功能强大的磁铁创建锋利图片（MRI）32。跟踪脑波（EEG）的测量33。中间循环在大脑处理前会自动动作（反射）34。神经系统组件，为神经元提供支持（GLIA）35。覆盖前脑的细胞薄层，大多数脑活动的部位（皮层）36。分裂的大脑结构包括最重要的功能（后脑）
rebecca-Hanna-winner-2023-Essay-pribe-jhh.pdf
英国爱尔兰高血压协会（BIHS）2023 Stanley Peart论文竞赛提出了一个具有挑战性的话题：‘高血压是遗传状况吗？ '该主题中存在问号的存在立即传达了围绕高血压遗传基础的不确定性。在这篇获奖文章中，我从患者的角度研究了高血压的原因，并发症和管理，将最新的遗传证据与临床，病理生理和流行病学见解相结合，同时也考虑了认知偏见的影响。本文阐明了高血压起源的复杂挂毯，强调了遗传学，环境，临床实践和患者信念之间的复杂相互作用，这些相互作用会导致高血压带来的显着公共卫生负担。在左脑半球的高耸的沙丘和陌生的地形中，一个神秘的故事展开了一位出色的量子物理学家的身体。我们的主人公是一个坚定的宏观，发现本身纠缠在对神秘的激动人心的调查中：中部大脑动脉的完整血栓形成，导致毁灭性的中风。他几乎不知道这一旅程会导致他探究高血压的复杂基础，并质疑这是否真正是一种遗传状况。‘快点巨噬细胞！我们需要在Penumbra！ '喊着疯狂的中性粒细胞，从而使巨噬细胞在发现之旅中。巨噬细胞在大脑景观中航行时，它通过了有关和可怕的神经元，直到到达神经元散发氧气的阴茎。超出半身像，它看到梗死的核心散布在没有生命的神经元中。‘他们为此指责高血压，但他们是错误的。我们自己的基因是造成的……'喘着粗气的半神经元。好奇心引起了巨噬细胞的研究，钻进其免疫学和进化记忆[1]，嵌入其基因组和表观基因组中，只发现血栓形成阻塞动脉的可能是中风的原因。关于高血压，可用的信息是它会损坏血管墙，在适当的情况下，巨噬细胞的一些泡沫同志占据了住所。它找不到有关基因的任何内容，但随后它意识到它可能只具有与其作为简单清除巨噬细胞的作用有关的信息。指向基因的神经元作为罪魁祸首，使巨噬细胞确定要找到更多答案。‘您能提供更多细节，以便我最好为您提供帮助吗？ '巨噬细胞问垂死的神经元。巨噬细胞了解到，量子物理学家最近被诊断出患有高血压，并全神贯注于发现发展疾病的原因。神经元的褪色声音指示巨噬细胞前往Broca的区域，以找出物理学家最近讨论的内容。
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在