炎症性肠病 (IBD) 主要指溃疡性结肠炎 (UC) 和克罗恩病 (CD)。其发病率逐年上升,好发于 20 至 30 岁的女性。由于症状严重,血栓形成是 IBD 患者的主要不良事件 (1, 2)。一项对 13,756 名 IBD 患者的队列研究显示,与对照组相比,IBD 患者的静脉血栓栓塞症总体风险比为 3.4 (3)。该比率在发作期 [8.4] 和慢性活动期 [6.5] 较高,但在缓解期 [2.1] 较低。据报道,UC 患者比 CD 患者更容易发生脑梗塞 (4)。脑梗塞也被认为是 IBD 患者并发症的原因 (5)。Katsanos 等人于 2014 年进行了一项文献综述。 33 例 IBD 患者中报告了 15 例动脉脑血栓栓塞并发症病例(6)。关于 IBD 患者脑静脉血栓形成,在一系列研究中还发现,9 例脑梗塞病例中有 7 例是由于窦血栓形成引起的(8)。英夫利昔单抗(IFX)是一种有效的抗肿瘤坏死因子(TNF)抗体,对 IBD 患者非常有效(8, 9)。它是
摘要:神经活动,研究了美学经验的生物学基础的科学,最近将其调查领域扩展到了文学艺术。这是神经认知诗学盛开的腐殖质。Divina Commedia代表了全球最重要,最著名和研究的诗歌之一。诗歌刺激的特征是促进加工效果的元素(仪表和韵律),这是神经活动理论的核心方面。此外,鉴于专家和非专家之间对艺术刺激的反应不同的神经生理反应的证据,本研究的目的是在诗歌中调查不同的神经生理学认知和情感反应(文献(L)和非文学(L)学生(NL)学生(NL)学生。进一步的目的是研究神经生理的基础是否支持行为数据的解释。所采用的研究方法:自我报告评估(识别,欣赏,内容回忆)和神经生理学指数(方法/戒断(AW),脑努力(CE)和电力皮肤反应(GSR))。根据美学的效果理论,主要的行为结果在NL中提出,但在L组中没有提出,欣赏/喜好与自称的识别和内容回忆在一起。主要的神经生理结果是:(i)NL中的电能力性较高,而L中的CE值较高; (ii)两组的AW和CE索引之间存在正相关。目前的结果扩展了与构造艺术相关的先前证据,也扩展到听觉诗歌刺激,这表明专家表明的“专业知识”的情感衰减,但对刺激的响应增加了认知处理。
我们描述了一名70岁妇女的情况,该妇女发展出跨层皮质,V1和相关视觉关联皮层的脑梗塞。她出现了对物体的重复图像,较低的保真度和原始(Polyopia)的透明副本的视觉感知障碍,与全息图非常相似。我们抓住了这个机会来解释这些虚假图像的产生。这使我们得出了不少于壮观的自动脑理论,该理论解释了大脑的高度熵,大脑皮层中数据的存储,大脑组织的等电位性以及大脑计算算法和感知感觉的能力。人脑的这种显着能力需要在大脑皮层的高度相互连接和密集的树突树中的数学傅立叶变换和电势势的部署。这里探索的想法是崇高的。这些阴谋被认为是在自然界深深地根深蒂固的。不少于黑洞和宇宙本身。我们的案例以图形和生动的方式为大脑功能的全息模型提供了证据。
水合影响血容量、血液粘度和软组织含水量,这些变量决定了生物组织的生物物理特性,包括其硬度。在大脑中,尽管硬度作为定量成像标记的重要性日益增加,但水合与硬度之间的关系在很大程度上仍不清楚。在本研究中,我们使用超声时间谐波弹性成像(THE)研究了 12 名健康志愿者在不同水合状态下的大脑硬度(CS):(i)正常水合期间,(ii)禁食一夜后,和(iii)每公斤体重饮用 12 毫升水后 1 小时内。此外,我们将剪切波速度(SWS)与尿液渗透压和血细胞比容相关联。正常水合时的 SWS 为 1.64 ± 0.02 m/s,禁食一夜后降至 1.57 ± 0.04 m/s(p < 0.001)。饮水后 30 分钟内 SWS 再次增加至 1.63 ± 0.01 m/s,恢复到正常补水期间测得的值(p = 0.85)。正常补水时的尿液渗透压(324 ± 148 mOsm/kg)在禁食后增加至 784 ± 107 mOsm/kg(p < 0.001),饮水后恢复正常(288 ± 128 mOsm/kg,p = 0.83)。SWS 与尿液渗透压呈线性相关(r = − 0.68,p < 0.001),而 SWS 与血细胞比容无相关性(p = 0.31)。我们的研究结果表明,在昼夜波动范围内的轻度脱水与脑组织明显软化有关,这可能是由于脑灌注减少所致。为了确保结果的一致性,在正常水化期间采用标准化方案进行脑弹性成像非常重要。
人类认知。但是,即使过去40年中对分裂脑患者的每项脑研究都有其自身的能力集,左派已经对半球的过程进行了许多见解,专门针对语言,言语和感知,注意力,记忆,语言,语言,语言和理性的问题解决问题的能力以及右手及右手。当发现的星座被认为是针对整个面部识别等任务的半球时,人们将皮质舞台视为拼布和注意力监测的片段,我们都有主观的专业过程。当这是完全整合的光明经验中考虑的。的确,即使是关于功能横向化的新研究,尽管其中许多功能具有自动质量合理的假设,可以假设call体必须对它们进行,并且在我们能够发展出许多专业系统意识到他们的意识,我们的主观信念并允许现有的Cortical领域的责备是我们的行动,我们可以在我们的行动中进行统治。在保留现有功能的同时。因此,尽管语言现象似乎与我们的左半球有关,而左半球则以预先存在的解释器为代价,但该设备使我们能够构建理论的感知系统,即双侧关于事件,行动和感受的双边关系的关键特征。当前的感知系统在相反的
步态障碍是脑小血管疾病(CSVD)的重要临床特征,它增加了跌倒和残疾的风险。大脑结构改变和CSVD患者的步态障碍已得到很好的证明。然而,步态障碍患者的内在静止脑功能模式在很大程度上尚不清楚。58名CSVD患者已参与我们的研究,并根据步态检查分为步态障碍组(CSVD-GD,n = 29)和NOT-NGAIT障碍组(CSVD-NGD,n = 29)。步态通过定时和GO测试以及能量消耗和活动的智能设备(IDEEA)进行定量评估。使用低频频率(FALFF)分析的功能性MRI和分数幅度用于探索局部固有的神经振荡改变。基于Falff结果的功能连接性被计算出来,以检测远程连接的潜在变化。与CSVD-NGD组相比,CSVD-GD组在主要位于感觉运动网络和额叶网络的区域中显示出Falff的下降,例如左侧补充运动区域(SMA.L)和左侧的顶壁回和左下角,并增加了右下角的Falff,在右下角吉里(Orbital Gyrus(Orbital Part)中,左下角是左侧的Pureane,以及左CARAINE,以及左CARAINE,以及左侧的caudate,pured caudaud of puretaud of caud od pured of tod of tod。此外,CSVD-GD患者在SMA.L和颞叶之间表现出较低的连通性,这与步态速度有关。sma.l的falff值与节奏有关。这项研究强调了步态障碍的CSVD患者中SMA的区域和网络相互作用异常。这些发现可以进一步了解CSVD中步态障碍的神经机制。
大脑中动脉 (MCA) 是供应主要运动皮质和运动前皮质的主要脑血管,大脑中动脉缺血性中风是导致严重上肢功能障碍的最常见原因之一。目前可用的运动康复训练在很大程度上缺乏令人满意的疗效,超过 70% 的中风幸存者表现出残留上肢功能障碍。基于运动意象的功能性磁共振成像神经反馈 (fMRI-NF) 被认为是一种改善中风幸存者运动障碍的潜在治疗技术。在这项预注册的概念验证研究 (https://osf.io/y69jc/) 中,我们将分级 fMRI-NF 训练(我们之前在健康参与者中研究过的一种新范式)转化为首次患 MCA 中风且残留上肢运动功能轻度至重度障碍的幸存者。神经反馈由辅助运动区 (SMA) 提供,针对两个不同的神经反馈目标水平(低和高)。我们假设,MCA 中风幸存者在分级 fMRI-NF 训练期间将显示 (1) 持续的 SMA 感兴趣区域 (ROI) 激活和 (2) 低和高神经反馈条件下 SMA-ROI 激活的差异。在群体层面,我们只发现这些预先登记的假设的轶事证据。在个人层面,我们发现大多数受试者没有假设的分级效应的轶事到中等证据表明。这些零发现与未来在卒中幸存者中采用 fMRI-NF 训练的尝试有关。该研究引入了一种贝叶斯顺序抽样计划,该计划结合了先验知识,可获得更高的灵敏度。在数据收集之前,抽样计划与先验假设和所有计划的分析一起预先登记,以解决潜在的出版/研究人员偏见。
主动睡眠 (AS) 为同步皮质和皮质下结构内及之间的神经活动提供了独特的发展环境。在一周大的大鼠中,肌阵挛性抽搐的感觉反馈(AS 的特征性相位运动活动)会促进海马体和红核(中脑运动结构)中相干的 θ 振荡 (4-8 Hz)。抽搐的感觉反馈还会以纺锤波爆发的形式触发感觉运动皮质中的节律活动,纺锤波爆发是由 θ、α/β(8-20 Hz)和 β2(20-30 Hz)频段中的节律成分组成的短暂振荡事件。在这里,我们想知道这些纺锤波爆发成分中的一个或多个是否从感觉运动皮质传递到海马体。通过同时记录 8 日龄大鼠的胡须桶状皮质和背侧海马,我们发现 AS(而非其他行为状态)会促进皮质-海马相干性,尤其是在 beta2 波段。通过切断眶下神经以阻止胡须抽搐的感觉反馈传递,AS 期间的皮质-海马 beta2 相干性显著降低。这些结果证明了感觉输入(尤其是在 AS 期间)对于协调这两个正在发育的前脑结构之间的节律性活动的必要性。
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中风是继心脏病和癌症之后,全球第三大死亡原因。它也是导致轻度和重度残疾的疾病中的第一大疾病。最常见的中风类型是脑梗塞,在印度尼西亚,脑梗塞的发病率每年都在增加。这种疾病不仅发生在老年人身上,也发生在年轻和有生产力的人群中,因此早期发现非常重要。虽然有各种各样的医学方法用于对脑梗塞进行分类,但本研究使用了具有信息增益特征选择的多重支持向量机 (MSVM-IG)。MSVM-IG 是 IG 特征选择和 SVM 之间的一种修改,其中 SVM 在分类过程中进行了双重处理,利用支持向量作为新数据集。数据来自雅加达的 Cipto Mangunkusumo 医院。根据结果,所提出的方法能够达到 81% 的准确率,因此,可以考虑使用该方法来获得更好的分类结果。