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电神经成像、脑网络和神经反馈协议的新进展
人类脑电生物反馈 (神经反馈) 始于 20 世纪 40 年代 [1]，使用 1 个脑电图记录通道，然后在 20 世纪 90 年代发展到 4 个通道。电神经成像领域的新进展使用低分辨率电磁断层扫描 (LORETA) 脑电图三维电流源将脑电生物反馈扩展至 19 个通道 [ 2]。2004 年至 2006 年，开发了将脑电图与健康参考数据库进行“实时”比较的概念，并使用基于统计钟形曲线的表面脑电图 z 分数神经反馈进行测试，该统计钟形曲线称为“实时”z 分数。开发“实时”或“现场”规范参考数据库比较是为了帮助减少选择什么阈值来激活反馈信号的不确定性，并将所有脑电图测量值统一为一个值，即与年龄匹配的参考样本平均值的距离。 2009 年，LORETA z 分数神经反馈通过针对被称为布罗德曼区域的大脑网络中心进一步提高了特异性。2009 年创建了一个症状检查表程序，以帮助将症状与基于 fMRI 和 PET 和神经学的大脑网络失调联系起来。症状检查表和基于 NIH 的网络将症状与大脑网络联系起来，源自 1990 年开始的人类大脑映射程序，该程序至今仍在继续。
猕猴顶上小叶 5 区 (PE) 细分的相应解剖结构揭示了与人类相似的连接模式
基于影像特征将动物脑作为跨物种研究的工具，可为揭示人类大脑的综合分析提供更多潜力。先前的研究表明，人类布罗德曼5区（BA5）和恒河猴的PE为同源区域，均参与手臂运动中触觉过程中的深度和方向信息处理。但最近的研究表明，BA5与PE并不同源，根据细胞构架，BA5被细分为三个不同的亚区域，PE可细分为PEl、PEla和PEm，BA5与PE之间各亚区域之间的物种同源关系尚不明确。同时，基于白质纤维束解剖连接对PE的细分需要更多的验证。本研究依据白质纤维束解剖连接对恒河猴的PE进行了细分。基于概率纤维追踪技术定义前侧和背侧两个PE亚区，最后针对BA5和PE亚区绘制具有预定义同源靶区的连通性指纹，揭示结构和功能特征，并给出识别出的同源对应关系。
骨关节炎疼痛中的大脑灰质异常
摘要 骨关节炎 (OA) 疼痛与大脑特性之间的相互作用仍知之甚少，尽管解剖学和功能性神经影像学研究表明，OA 与其他慢性疼痛疾病类似，可能会影响大脑特性，并且部分由大脑特性决定。在这里，我们研究了计划接受全关节置换手术的 OA 患者的大脑灰质 (GM) 特性。我们检验了以下假设：与健康对照组相比，髋部 OA (HOA) 和膝部 OA (KOA) 患者的大脑区域 GM 体积不同，而且这些特性与 OA 疼痛有关。基于体素的形态测量组对比显示只有 HOA 的前扣带回 GM 体积较低。当我们重新调整大脑（翻转）以检查 OA 疼痛对侧的半球时，KOA 和 HOA 的中央前 GM 体积较低，另外 5 个大脑区域在各组之间显示出扭曲。然而，这些 GM 变化并未反映临床参数。接下来，我们将大脑细分为更大的区域，近似于布罗德曼区域，并进行单变量和基于机器学习的多变量对比。单变量分析近似于基于体素的形态测量结果。我们的多变量模型区分了 KOA 和对照组，在 KOA 保留样本中得到验证，并推广到 HOA。KOA 中的多变量模型与神经性 OA 疼痛有关，但 HOA 则不然。这些结果被映射到术语空间（使用 Neurosynth），提供了 OA 中大脑解剖扭曲的荟萃分析摘要。我们的结果表明 OA 中的皮质解剖差异比以前报道的更细微，也强调了 OA 疼痛（即其神经性成分）与 OA 大脑解剖结构之间的相互作用。
经颅红外激光刺激治疗创伤性脑损伤：病例系列
摘要简介：本研究旨在评估基于光生物调节 (PBM) 的颅脑红外激光刺激 (TILS) 对创伤性脑损伤 (TBI) 患者进行的安全性和可能的治疗效果。方法：11 名参与者经委员会认证的神经病学家进行全面神经系统检查和 MRI 评估后被诊断为 TBI，他们使用 Cytonsys CytonPro-5000 仪器（引导激光控制，聚焦波长为 1064 nm，最大输出功率为 10W，最大光功率密度为 500 mW/cm 2，有效面积直径为 4.5 cm 2）完成了 5 到 8 次 20 分钟的 TILS 疗程。每次 TILS 疗程中，参与者使用预先确定的患者特定坐标接受 250 mW/cm 2 连续激光波照射每个半球。结构成像用于对额叶皮质（Brodmann 区域 10）中的个体治疗目标进行神经导航。本研究的主要安全措施是发生不良事件 (AE) 或严重不良事件 (SAE)。主要疗效结果测量是参与者评定的干预后总体变化评分 (GRC)。次要结果测量包括干预前后进行的一系列神经心理学测试和情绪问卷。结果：参与本研究方案的所有患者均能耐受研究程序，未发生任何 AE 或 SAE。11 名参与者中有 9 名的 GRC 评分有临床显著改善 (≥ + 2)。神经心理学测试和情绪问卷结果也表明了积极的治疗效果。结论：本研究为 TILS 作为 TBI 患者非侵入性临床干预措施的安全性和潜在有效性提供了初步证据。关键词：创伤性脑损伤；经颅红外激光刺激；近红外光疗法；脑刺激。
Lewy Bodies痴呆症中的神经炎症
Lewy Bodies（DLB）的抽象痴呆症是痴呆症的第二大最常见的神经退行性原因，仅次于阿尔茨海默氏病（AD）。现在已经确定，大脑肿瘤在AD的病因学和进展中具有关键作用，但这尚未在DLB中得到证实。我们旨在确定大量DLB病例的大脑皮层中的神经蛋白流量。三十个验尸后确认的DLB病例和29个匹配的对照被免疫标记（Brodmann区域21），并量化为：神经病理学 - αSyn，Aβ，P-TAU；小胶质表型 - IBA1，HLA-DR，CD68，FCƴR（CD64，CD32A，CD32B，CD16）; T淋巴细胞的存在 - CD3；和抗炎性标记 - IL4R，CHI3L1。状态海绵病是神经胶质变性的标志物，使用血久毒素和曙红染色进行了定量。，尽管DLB的神经病理增加了，但我们发现IBA1，HLA-DR，CD68，CD64，CD64，CD32B，IL4R或CHI3L1的蛋白质负荷中的组之间没有显着差异。与对照组相比，DLB中的CD32A负载显着降低，CD16负载更高。群体之间的状态海绵病没有差异。与对照组相比，DLB病例的明显更高，表现出T淋巴细胞的募集。总体而言，我们得出的结论是，小胶质细胞激活不是DLB的突出特征，并且这可能与在DLB中观察到的相对适度的神经胶质变性有关。我们的发现，基于探索DLB中神经素浮游的最大验尸队列，证明了蛋白质沉积，神经变性和小胶质细胞激活之间的分离。DLB中皮质结构的相对保存表明痴呆症可能更适合潜在疗法。
DeepFocus：一种通过鼻腔途径优化奖励回路节点深部脑刺激的方法
摘要。目的。经颅电刺激 (TES) 是一种调节大脑活动和治疗疾病的有效技术。然而，TES 主要用于刺激浅表大脑区域，无法达到更深的目标。如 [1] 中所述，注入电流在头部的扩散受到体积传导和电流通过具有不同电导率的头部层时额外扩散的影响。在本文中，我们介绍了 DeepFocus，这是一种旨在刺激大脑“奖励回路”中深层大脑结构的技术（例如眶额皮质、布罗德曼 25 区、杏仁核等）。方法：为了实现这一点，DeepFocus 除了在头皮上放置电极外，还利用经鼻电极放置（筛板下和蝶窦内），并优化这些电极上的电流注入模式。为了量化 DeepFocus 的好处，我们开发了 DeepROAST 模拟和优化平台。 DeepROAST 使用真实的头部模型模拟复杂颅底骨骼几何形状对 DeepFocus 配置产生的电场的影响。它还使用优化方法来搜索局部和有效的电流注入模式，我们在模拟和尸体研究中使用这些模式。主要结果。在模拟中，优化的 DeepFocus 模式在几个感兴趣的区域比仅限头皮的电极产生了更大、更聚焦的场。在尸体研究中，DeepFocus 模式在内侧眶额皮质 (OFC) 产生了大场，其幅度与刺激研究相当，并且结合已建立的皮质刺激阈值，表明场强度足以产生神经反应，例如在 OFC。意义。这种微创刺激技术可以更有效、更低风险地针对深部脑结构来治疗多种神经疾病。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
绘制大脑不对称图
绘制大脑不对称图谱 Arthur W. Toga 和 Paul M. Thompson 神经成像实验室 加州大学洛杉矶分校医学院神经病学系 摘要 动物和人类都存在大脑结构、功能和行为上的不对称现象。这种偏侧性被认为源于进化、遗传、发育、经验和病理因素。本文回顾了描述大脑不对称的各种文献，主要关注那些描述大脑半球解剖学差异的观察结果。 简介 大多数生物系统都表现出一定程度的不对称 1 。从人类到低等动物，正常的变异和特化都会产生功能和结构的不对称。甚至面部和四肢的外部特征也能证明这种不对称 2 。在人类和许多其他哺乳动物中，两个大脑半球在解剖学和功能上有所不同。虽然粗略检查人脑的宏观特征无法发现明显的左右差异，但仔细检查其结构就会发现各种不对称特征。这种侧化特化被认为源于进化、发育、遗传、经验和病理因素。例如，左半球语言皮层的进化扩张可能导致布罗卡言语区、颞平面（颞叶后部的听觉处理结构）和其他对言语产生、感知和运动优势至关重要的结构出现明显的体积不对称。大脑功能布局、细胞结构和神经化学的不对称也与不对称行为特征有关，例如惯用手、听觉感知、运动偏好和感觉敏锐度。在这里，我们回顾了各种方法及其对大脑结构和功能不对称的观察结果，特别关注解剖学差异。特别是大脑映射方法可以检测和可视化整个人群的不对称模式，包括疾病、年龄和发育过程中的细微变化。这些工具和其他工具在评估调节大脑认知特化的因素方面显示出巨大的潜力，包括大脑不对称的个体发育、系统发育和遗传决定因素。语言和惯用手语言。左半球的语言特化是大脑不对称的最早观察结果之一。19 世纪的 Broca 3 和 Wernicke 4 报告称，语言会因左半球的肿瘤或中风而受到更严重的损害。语言产生和句法处理的某些方面 5,6 随后主要定位到左半球前部的区域，包括下额回的三角部和岛叶部（布罗卡区；见图 1）。另一方面，语言理解，例如理解口语 7 ，主要局限于后颞顶叶区域，包括韦尼克区（布罗德曼区 39、40、后 21 和 22 以及 37 的一部分）。许多行为任务进一步阐明了语言回路，包括语法处理、语义知识和句法测试 8、5-6、9 。
增强研究的结果
摘要 认知网络或认知的概念框架代表了一种工作记忆系统，尤其是长期记忆阵列，其本质上旨在实现某些行为目的并由神经结构激活。尽管认知可用于大量系统，但当前的技术允许操纵中枢神经系统 (CNS) 来执行某些感觉和运动功能。皮肤的感觉和触觉是人类生存的先天机制，代表了我们通过触觉（大脑高级中枢主动触摸物体进行识别和感知）理解信息的自适应体感能力。体感由一组对各种刺激（热、触觉和机械）敏感的通道和受体识别，对生存、平衡控制、认知和疼痛调节至关重要。认知是一种尖端工具和模式，可提供理论资产、基于证据的实验方案、计算智能方案和直接经验模式的全景，有助于理解人类大脑的复杂功能。通过评估体感刺激后通过脑电图 (EEG) 收集的神经影像数据，可以获得认知反应和变化，从而使研究人员能够更好地了解旨在理解人类行为结果的新兴科学方法。触觉振动触觉触发技术 (VTT) 是一种新兴技术，它将体感模式融入压缩袖套中。eSmartr 智能压缩袖套（Srysty Holdings Inc.，加拿大安大略省密西沙加）采用 VTT 及其认知增强技术 (CBT) 模式，旨在优化神经通信，以改善身心健康。该技术还被融入到贴片、支架、服装（袜子）、腕带和其他递送途径中。正念健康被认为是体感干预的结果，它调节与认知网络相关的行为反应。目前，探索这些模式的研究有限，这表明需要研究新技术及其对体感通路和认知网络的影响。这项经 IRB 批准的研究旨在通过比较基线脑电图与在成年健康个体的右前臂或左前臂上放置包含 VTT 的袖子后的脑电图来探索前臂 VTT 刺激模式对认知网络的影响。材料和方法：对 20 名年龄从 17.6 岁到 41.9 岁不等（n=7 名女性，13 名男性）的 19 个头皮位置记录了 5 分钟内的基线脑电图。然后让受试者的优势手臂戴上 eSmartr 智能压缩袖 20 分钟，并再记录 5 分钟的脑电图。计算了 LORETA（低分辨率电磁断层扫描分析）逆解和表面 EEG 的功率谱分析。此外，对于 10 个不同的网络，计算了来自 88 个 Brodmann 区域的电流源。变量是 10 个频带（delta、theta、alpha-1、alpha-2、beta-1、beta-2、beta-3 和 hi-beta）中以 1 Hz 为增量的绝对功率和绝对电流密度。对每个人的所有 EEG 参数进行配对 t 检验，以及基线 EEG 和后续 EEG 之间的组配对 t 检验。结果：结果显示，在基线测量和后续“戴上袖子”测量之间，表面 EEG 和 LORETA 电流源均存在统计学上显着的 t 检验差异（P <0.01）。最大的差异是，在佩戴“袖套”的情况下，表面脑电图和 LORETA 电流源的 alpha 和 beta 频率功率均显著下调，如下图所示