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电动机到感官转换介导了想象的唱歌
是什么能够在我们的脑海中进行口头思考或嗡嗡作响的心理活动？我们假设运动系统与感觉系统之间的相互作用引起语音和旋律的心理表征，而这种运动性转化构成了神经基础，使我们的口头思维和秘密唱歌。与听觉刺激的神经夹带相似，参与者以节奏地想象着众所周知的歌曲的歌词，而使用磁脑摄影（MEG）记录了神经电磁信号。我们发现，当参与者想象在试验中类似的持续时间内唱同一首歌曲时，三角洲频带（1-3 Hz，类似于歌曲的节奏）在试验中显示出更加一致的相位相干性。This neural phase tracking of imagined singing was observed in a frontal-parietal-temporal network: the proposed motor-to-sensory transfor- mation pathway, including the inferior frontal gyrus (IFG), insula (INS), premotor area, intra- parietal sulcus (IPS), temporal-parietal junction (TPJ), primary auditory cortex (Heschl's gyrus [Hg]）和上颞回（STG）和沟（STS）。这些结果表明，神经反应可能夹带精神活动的节奏。此外，theta波段（4-8 Hz）相位相干性位于听觉皮层中。在右侧的感官系统中观察到MU（9-12 Hz）和β（17–20 Hz）频段，这些系统与唱片背景相关。伽马频带在观察到的网络中广泛体现。电动机到感官转移网络中的相干和频率特异性激活介导了感知表示的内部结构，并构成了精神操作的神经计算的基础。
用生成模型对人类皮层刺激语音进行解码
从神经活动中解码听觉刺激可以实现神经假体和与大脑的直接通信。最近的一些研究表明，使用深度学习模型可以成功解码颅内记录中的语音。然而，训练数据的稀缺导致语音重建质量低下，从而阻碍了完整的脑机接口 (BCI) 应用。在这项工作中，我们提出了一种迁移学习方法，使用预先训练的 GAN 来解开表示层和生成层以进行解码。我们首先使用大量自然语音数据预训练一个生成器，以从表示空间生成频谱图。使用包含刺激语音和相应 ECoG 信号的少量配对数据，我们然后将其传输到更大的网络中，并在之前附加一个编码器，将神经信号映射到表示空间。为了进一步提高网络泛化能力，我们在传输阶段在潜在表示上引入了一个高斯先验分布正则化器。通过对每个测试对象最多 150 个训练样本，我们实现了最先进的解码性能。通过可视化嵌入在编码器中的注意力掩码，我们观察到的大脑动态与之前研究颞上回 (STG)、中央前回 (运动) 和额下回 (IFG) 动态的研究结果一致。我们的研究结果表明，使用深度学习网络的重建精度很高，并且有可能阐明认知任务期间不同大脑区域之间的相互作用。
对维生素 D 关系的新见解......
2 型糖尿病 (T2DM) 是一种慢性代谢紊乱，由胰腺无法分泌足够的胰岛素或人体无法正确利用其产生的胰岛素引起 [1] 。沙特阿拉伯约有 700 万人患有糖尿病，300 多万人患有糖尿病前期，是中东地区糖尿病发病率第二高、全球第七高的国家。沙特阿拉伯的糖尿病患病率估计约为 32.8%。此外，预测 2025 年和 2030 年的患病率分别为 40.37% 和 45.36% [2] 。有家族史、年龄、肥胖和缺乏身体活动的人患 2 型糖尿病的风险会增加。曾患妊娠期糖尿病 (GDM) 的女性和糖耐量受损 (IGT) 或空腹血糖受损 (IFG) 的个人也面临患 2 型糖尿病的风险 [3] 。此外，2 型糖尿病患者更容易出现不同的并发症，包括大血管疾病（心脏病、冠状动脉疾病、中风、高血压和高脂血症）、微血管疾病（视网膜病变、神经病变和肾病）和癌症 [4] 。最近，维生素 D 缺乏症作为患 2 型糖尿病的危险因素引起了广泛关注 [5] 。根据流行病学研究，维生素 D 缺乏症影响全球多达 10 亿人 [6] 。一种重要的 25-D 羟化酶 (CYP2R1) 最近被鉴定为导致遗传性维生素 D 缺乏症的因素 [7] 。沙特人群中维生素 D 水平低的患病率很高，这被认为是由于血清 25-羟基维生素 D [25(OH) D] 的截止值过高造成的。除了营养和阳光外，各种因素都会影响维生素 D 水平。沙特人的维生素 D 缺乏症的患病率比居住在同一地区、可能食用类似饮食的非沙特人更高，这可能是因为遗传因素 [8] 。
语义网络大脑区域在整合先前知识与正在进行的对话中的重要性
要理解对话，我们需要知道正在讨论的话题。这使我们能够整合对先前所说内容的知识，以解释当前的对话。这项研究涉及一项在线进行的大规模行为实验和一项单独的 fMRI 实验，这两项实验都测试了人类参与者。在两项实验中，我们都选择性地操纵了有关对话叙述内容的知识，这些知识以短视频的形式呈现。这些片段是情景喜剧中的场景，分为两部分。第一部分片段中的演讲可以正常呈现，也可以经过光谱旋转使其变得难以理解。结束场景的第二部分片段总是正常呈现。行为实验表明，对前面叙述的了解增强了对第二部分片段的记忆，并增加了回忆对话描述的受试者间语义相似性。fMRI 实验重复了先前知识改善对话结论记忆的发现。此外，先前知识加强了大脑区域（包括左角回 (AG) 和额下回 (IFG)）中受试者之间的时间相关性。总之，这些发现表明：(1) 先前知识限制了对话的解释，使其在个体之间更加相似，29 并且 (2) 与此一致，参与语义控制 30 处理的大脑区域的激活在拥有相同先前知识的个体之间也更加相似。31 这些区域的处理可能支持先前知识的激活和整合，32 这有助于人们更好地理解和记住展开的对话。33
大脑语音处理的发展和障碍
语言是人类的一项重要技能，它使交流、批判性思维和社交互动成为可能。此外，语言也是阅读习得的基础，阅读是一项文化发明，有助于储存大量知识和创造新想法。虽然语言技能的习得往往不费吹灰之力，但理解语言是一个复杂的过程。第一步是处理口语中的声音信息，即语音学。这种语音处理使我们能够了解单词的含义，理解句子的语法，并最终理解别人在说什么。在本文中，我们重点关注人类大脑中的语音处理。我们的目标是回顾：（1）语音处理通常如何通过行为来衡量；（2）与语音处理相关的大脑区域；（3）神经多样性人群中各种语音技能之间的联系。本文分为六个部分。第一部分介绍了三种关键的语音技能：语音意识、语音记忆和快速命名，以及它们的发展模式。第二部分探讨了与语音处理相关的三个大脑区域：颞上回 (STG)、顶叶下皮层 (IPC) 和额下回 (IFG)。我们不仅讨论了关于这些区域具体作用的当前观点，还评估了大脑语音专业化发展的证据。第三至第五部分是对研究各种语音任务及其与语言和阅读发展的关系的行为和神经成像研究的选择性回顾。这些章节还指出了现有文献中的空白，并提出了富有成果的进一步研究领域。最后一部分回顾了先前的行为和神经成像研究，这些研究探讨了语音任务与不同形式的神经多样性之间的关联，例如发育性语言障碍、阅读障碍和跨语言差异。
o r i g i n a l r e s e a r c h关联在甲状腺甲状腺甲状腺素指数的敏感性和糖尿病性视网膜病中的甲状腺功能低下患者2
背景：尽管在接受铁螯合疗法的情况下，通过输血适当地治疗了β地中海贫血（BTM）患者，但他们患有并发症，例如糖尿病（DM）。目的：目的是检测成年BTM患者中与DM相关的临界血清铁蛋白水平和其他参数。也是要研究这些参数中的每个参数是否与一定年龄相关。患者和方法：这项研究包括200名成年BTM患者。进行了横断面研究。患者临床和实验室变量，例如铁蛋白水平和禁食血糖（FBS），是从埃及Zagazig大学医院的医疗记录中提取的。肝脏和心脏铁含量。使用IBM SPSS V26.0软件包进行统计分析。结果：总样本上DM的总频率等于6.5％。病历中没有禁食葡萄糖（IFG）受损。血清铁蛋白和DM之间的统计显着性为（p = 0.014）。年龄组（27– <32）年的血清铁蛋白2500 ng/ml是危险因素。根据BMI的DM分布是班级超重的（3.5％）。DM和BMI之间的显着关联为（r = 0.357，p <0.001）。肝MRI T2*与血清铁蛋白具有显着相关性，但是心脏MRI T2*的相关性很差。找不到肝脏和心脏MRI T2*之间的关联。结论：年龄组（27– <32）年龄和铁蛋白> 2500 ng/ml应立即得到适当治疗。“超重”类的血清铁蛋白和BMI是DM的危险因素。应遵循饮食等因素。血清铁蛋白可用于估算经济因素的肝铁含量。，但是必须执行心脏MRI T2*以准确评估心脏铁。关键字：血红蛋白，铁螯合，血糖，内分泌病
招股说明书2024-25
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动态对称性和量子混沌
混沌和许多研究该领域的思想已经渗透到大量科学领域，特别是那些依赖数学的领域。希望这能说明这些思想对化学和物理等领域的影响有多么深刻和强大。自然界似乎太复杂了，不可能在所有层面上都一直保持线性。引用爱因斯坦的话来说，自然界的确切定律不可能是线性的，也不可能从线性中推导出来。量子力学在形式上是线性的，被认为是理解自然界的基础系统[1-3]。这些看似相互矛盾的观点促使人们问量子力学是否也能涵盖非线性现象。这个问题与经典非线性现象的研究有关[4,5]。这让人们想知道，如果经典版本是混沌的，量子系统的行为会怎样。要理解量子力学中的混沌，需要对量子理论的基本结构进行更严格的表述[6,7]。要做到这一点，需要制定量子-经典对应关系，而目前，这种表述还缺乏。在经典力学中，如果存在一组 N 个运动常数 F ifg 并且它们对合，则具有 N 个自由度的哈密顿系统被定义为可积的，因此泊松括号满足 F i ；F j = 0，其中 i, j = 1，...，N。当系统可积时，运动被限制在 2 N 维相空间中不变的 N 环面上，因此是规则的。如果系统受到小的不可积项的扰动，则 Kolmogorov-Arnold-Moser (KAM) 定理指出其运动可能仍然限制在 N 环面上，但会发生变形。当此类扰动增加到某些环面被破坏的程度时，就会出现混沌，它们的行为用正的 Lyapunov 指数表示。研究量子混沌的尝试主要集中在经典不可积系统的量化上。由于前者原则上只是后者的极限情况，而且大多数现实量子系统没有经典对应物，因此后一种方法更一般、更自然。经典极限最常用的方法是使用埃伦费斯特定理，下面给出了三种研究经典极限的常用方法。薛定谔方法是开发一个波包，其时间演化遵循经典轨迹，因此坐标和动量期望值的时间演化不仅可以求解哈密顿方程，还可以求解薛定谔方程。狄拉克的方法是构造一个量子泊松括号，使经典力学和量子力学的基本结构一一对应。第三种方法是费曼路径积分形式，它通过对给定的初始和最终状态积分所有可能的路径，用经典概念来表达量子力学。可以根据量子力学的公理结构来回顾这个问题，量子动力学自由度的定义如下