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数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。
可推广的功能连通性签名表征可卡因使用障碍中RTMS治疗反应的脑功能障碍和链接
0.18和0.85±0.10。（b）通过计算模型所有树中出现的特征的频率，可视化40个最具歧视性FC特征。节点大小表示从链接的FC重要性之和计算出的节点强度。（c）通过基于YEO的7个网络对FC重要性进行分组而获得的网络级别歧视模式。（d）在网络和网络内FC强度之间平均。通过平均每个网络和所有其他网络之间的判别连接的重要性来计算网络之间的强度。Vis，Visual Network; SMN，体积运动网络；丹，背注意网络； Van，腹注意网络； Lim，边缘网络； FPC，额叶控制网络； DMN，默认模式网络。
用于 18F-FDG PET 成像的新型个体代谢脑网络
方法：首先，根据单个受试者与正常对照组 (NC) 平均摄取的区域间效应大小差异计算加权矩阵。然后将单个受试者的加权矩阵乘以 NC 队列的基于组的连接矩阵。为了研究所提出的个体代谢网络的性能，使用所提出的个体代谢网络构建了 NC、sMCI (稳定型轻度认知障碍)、pMCI (进行性轻度认知障碍) 和 AD 组的半球间和半球内连接模式，并与基于组的结果进行比较。估计了生成的个体代谢网络的全局效率和聚类系数的网络参数以及默认模式网络 (DMN) 中的网络密度得分 (NDS)，并在 AD 疾病组中进行了比较。
创伤性脑损伤后的急性认知缺陷可预测人类默认模式网络会出现类似阿尔茨海默病的退化
用于研究老年轻度 TBI (mTBI) 在多大程度上导致默认模式网络 (DMN) 中静息态活动发生类似 AD 的改变。研究发现，该网络包含一些模块，这些模块的 AD 样创伤后退化程度可以根据患有脑微出血的老年 mTBI 患者的急性认知缺陷准确预测。除了建立老年 mTBI、认知障碍和类似 AD 的功能退化之间的预测性生理关联之外，这些发现还推进了敏锐预测 mTBI 患者沿着类似 AD 的功能轨迹长期偏离正常的目标。老年人 mTBI 与受伤后约 6 个月内大脑功能连接发生类似 AD 的变化之间存在关联，这对公共健康具有重大影响，因为 TBI 在老年人中患病率相对较高。
内部信息：Nexstim PLC宣布计划与Sinaptica Therapeutics，Inc。的Alzheimer合作。
sinaptica及其科学共同创始人已经在十年内使用基于TMS-EEG的ML衍生算法来优化其大脑刺激疗法，以自定义针对大脑中默认模式网络（DMN）刺激的神经调节，该算法通过对前后的刺激进行刺激，公司将其称为“ NDMN”治疗。他们的科学共同创始人的工作导致在轻度/中度的阿尔茨海默氏症患者的两阶段研究中导致了前所未有的临床结果，其中一项发表在《牛津杂志》杂志《大脑》中，并通过FDA赢得了公司的突破设备名称。sinaptica现在打算在美国进行FDA清除，目的是在美国实现FDA清除率，旨在成为市场上第一个基于TMS的系统来治疗阿尔茨海默氏症的系统，并且是唯一通过其专利的TMS-EEG个性化软件提供闭环个性化的，它称其为“维护
人脑神经元-胶质细胞-突触组成在形成静息状态中的作用
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a、b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院放射学系 b 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院神经病学系 *通讯作者：Dmitriy A. Yablonskiy，博士 华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 4525 Scott Ave，3216 室 圣路易斯，密苏里州 63110 电话：314-362-1815 传真：314-362-0526 电子邮件：YablonskiyD@wustl.edu 关键词：功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触、人类连接组计划 摘要 虽然在研究健康人脑和广泛人群的静息态功能网络方面已经取得了重大进展尽管许多临床情况都存在这种情况，但许多有关它们与大脑细胞成分关系的问题仍未得到解决。在此，我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 来映射人脑细胞组成，并使用 BOLD（血氧水平依赖性）MRI 来探索大脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。结果表明，网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义的同步性主要与区域神经元密度有关，而功能单元间的连接强度也受到脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。具有最高神经元密度（但神经胶质细胞和突触密度最低）的视觉网络表现出最强的 BOLD 信号相干性，以及最强的网络内连接。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近，其 BOLD 信号的相干性相对较低，但细胞内容非常平衡，使 DMN 在大脑的整体组织和功能网络层次结构中发挥重要作用。
小学生的创造性思维和大脑网络发展
图1分析管道的示意图。（a）解剖和静止状态数据采集。（b）使用FMRIPREP 20.2.1进行成像数据预处理。（c）使用礼品工具箱的静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）数据的ICA组和三个感兴趣网络的ICS选择（DMN，SN，ECN）。这允许从体素活动产生空间图和时间课程。（d）静态功能网络连接（SFNC）是在所有儿童的平均时间课程上进行的，以生成空间图，时间课程光谱和FNC相关性。（E）在每个孩子的整个时间过程中执行动态功能网络连接（DFNC）。一种基于窗口的方法将信号分为相同长度的小窗口，然后是K-均值算法，将相似窗口重组为簇。分析产生了DFNC措施，例如停留时间（即，参与者在每个大脑状态中花费的时间/扫描）。
为业务流程中的决策建模信息收集
摘要 虽然流程模型通常包含决策，但普遍的观点是，最好将业务流程的决策方面与流程行为分开建模，以实现重用并降低复杂性。为了促进这一点，决策模型和符号 (DMN) 已被提议作为对流程中的决策点进行建模的标准，以补充业务流程模型和符号 (BPMN) 和案例管理模型和符号 (CMMN) 等流程建模标准。决策是基于输入信息元素做出的，这些信息元素在流程步骤中收集，从而得出与决策相对应的决策点。虽然已经对业务流程及其决策的集成建模进行了研究，但关于如何为业务流程中的决策建模信息收集的研究较少。本文讨论了为业务流程中的决策收集信息的不同策略，从结构化到灵活。结构化信息收集策略可以编码在流程模型中，而灵活的方法可以基于决策支持技术计算有效的信息收集策略。
进行性核上性麻痹和皮层基底节综合征患者的网络连接和生存结构相关性
图 5 识别预测结果的跨诊断成分。我们使用 Cox 模型的偏最小二乘回归来找到一个成分 (a)，该成分最大化了连接和审查死亡时间之间的协方差。连接代表 PLSR 权重，因此对于得分较高的受试者，红色表示连接较强，蓝色表示连接较弱。PSP 患者和 CBS 患者 (c) 之间的此成分没有差异。使用五倍交叉验证并使用一致性分析和综合曲线下面积评估结果，我们发现连接提供了患者人口统计信息和住院运动之外的额外信息，但结合结构、临床和基线指标可提供最佳预测准确性 (de)。（DMN，默认模式网络；DAN，背侧注意网络；FPN，额顶网络；SM，感觉运动；TN，丘脑网络；VAN，腹侧注意网络）。