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使用扩散MRI，功能MRI和MEG
目的：推断大脑白质中的信息流，并使用功能性MRI，Di ti usion MRI和MEG恢复皮质活性，而无需手动选择Interest的白质连接。方法：一个贝叶斯网络，编码对大脑状态的先验知识是由成像数据构建的。di usion MRI用于列举皮质区域之间的所有可能连接。功能性MRI用于修剪连接，而无需手动干预，并且会使特定区域处于活动状态的可能性。MEG数据被用作该网络的证据，以获得皮质区域和连接的后验分布。主要结果：我们表明我们提出的方法能够识别与感觉 - 运动任务相关的连接。这使我们能够构建贝叶斯网络，而无需手动选择的连接。使用Sensory-Motor MEG唤起了对该网络的反应，我们的方法识别已知参与视觉活动的区域。此外，还回收了连接这些区域的白色物质纤维捆绑包的信息流。明显的能力：估计白质信息流的当前方法极具侵入性，因此限制了我们对皮质区域之间相互作用的理解。所提出的方法利用功能性MRI，分解MRI和M/EEG来推断皮质区域之间的通信，因此为白质中信息流的非不创探索打开了大门。
以人为本的AI和机器人技术
在小尺度的限制中h→0（更精确，但雄辩的定义较少由（12）提供）。该工具的第一个成功是，它允许丢弃通过FBM在小尺度下对完全发育的湍流速度建模的可能性；实际上，此过程具有线性缩放函数，这不是湍流数据的情况，请参见[32]和Ref。其中。关于对缩放函数提供的信息的理解的关键步骤是由于U. Frisch和G. Parisi在1985年引入的关键思想而获得的[60]：他们将缩放函数的严格凹入性解释为表明所分析函数的点型规律性所赋予的不同值的存在。让我们更加精确：局部界限函数f：r→r的指数定义如下。
通过MEG数据的张量分解
目的：识别电生理信号的信息特征对于理解脑发育模式很重要，其中诸如磁脑电图（MEG）等技术特别有用。然而，更少的关注是完全利用MEG数据的多层次性质来提取描述这些模式的组件。方法：MEG产量成分的张量因子化封装数据的多维性质，提供了简约的模型，从而识别潜在的大脑模式，以实现有意义的neu-ral过程汇总。为了满足对小儿队列研究有意义的MEG签名的需求，我们提出了一种基于张量的方法来提取多受试者MEG数据的发育特征。我们采用规范多核（CP）分解来估计数据的潜在时空组件，并将这些组件用于组级别的统计推断。结果：使用CP分解以及层次聚类，我们能够提取典型的早期和晚期延迟事件相关场（ERF）组件，这些磁场（ERF）组件是高分和低性能组的歧视性（P <0。05），与主要认知领域（例如注意力，情节记忆，执行功能和语言理解力）显着相关。结论：我们证明，MEG的基于张量的组级别统计推断可以产生对多维MEG数据的描述。此外，这些特征可用于研究健康儿童的脑模式和认知功能的群体差异。意义：我们提供了一种有效的工具，该工具可能直接从电生理测量中评估儿童发育状况和大脑功能有用，并促进认知过程的前瞻性评估。
同时对急性颅内光生物调节反应中的电生理活动进行 MEG 和 EEG 源成像
探索作为治疗工具。第三种非侵入性神经调节方法称为颅内光生物调节 (tPBM)，为非侵入性调节神经活动提供了另一种方法 (Wang 等人，2017 年；Hamblin 和 Huang，2019 年；Gonzalez-Lima，2021 年)。这涉及将人体头部经颅暴露于近红外 (NIR) 光，该光可以穿透头皮和头骨并到达大脑。tPBM 中常用的波长包括 660 nm、800-850 nm 和 1,064-1,070 nm，可激活细胞机制并促进 ATP 产生 (Fear 等人，2023 年) 和局部血氧合 (Wang 等人，2017 年；Baik 等人，2021 年)。许多研究提供了大量证据表明，tPBM 可有效增强健康成人（Hamblin and Huang, 2019; Gonzalez-Lima, 2021; Qu et al., 2022; Zhao et al., 2022）和多种脑部疾病（Wang et al., 2017; Hamblin and Huang, 2019; Gonzalez-Lima, 2021; Nizamutdinov et al., 2022）的人类认知和大脑功能。最近还进行了探索 tPBM 作为治疗阿尔茨海默病（AD; Hamblin, 2019; Baik et al., 2021; Chan et al., 2021; Hamblin and Salehpour, 2021; Nizamutdinov et al., 2021）的方法。
使用卷积的 MEG 驱动情绪分类...
本文提出了一种基于新型脑磁图 (MEG) 数据集 CiNet 的新型多通道情绪分类方法。本文属于脑机接口 (BCI) 研究领域，因为它使用大脑活动数据来识别人类情绪。它应该是一个有价值的贡献和对比，因为大多数 BCI 研究使用脑电图 (EEG) 数据，主要来自 DEAP 数据集。使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的组合，系统将分析高保真数据，以尝试识别受试者的情绪状态。CNN 对空间信息进行编码，而 RNN 跟踪随时间的变化。每个部分都单独评估，也结合评估，以确定每个分析方面的贡献。这些模型变体在原始 MEG 信号和从信号中提取的功率谱密度 (PSD) 上进行了评估。实验结果表明，最佳模型是在原始信号数据上训练的 CNN+RNN 组合，在效价/唤醒分类任务上实现了 56.5% 的平均准确率。
在视觉雪综合征中，主要视觉皮层的神经可塑性增强了：MEG伽马振荡的证据
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
人类新皮质神经解析器 (HNN)，一种用于解释人类 MEG/EEG 数据的细胞和网络来源的新型软件工具
摘要 脑磁图和脑电图 (MEG/EEG) 以毫秒分辨率非侵入式记录人类大脑活动，提供健康和疾病状态的可靠标记。将这些宏观信号与底层细胞和电路级发生器联系起来是一种限制，它限制了使用 MEG/EEG 揭示信息处理的新原理或将研究结果转化为神经病理学的新疗法。为了解决这个问题，我们构建了人类新皮质神经求解器 (HNN，https://hnn.brown.edu) 软件。HNN 有一个图形用户界面，旨在帮助研究人员和临床医生解释 MEG/EEG 的神经起源。HNN 的核心是一个新皮质电路模型，它解释了产生 MEG/EEG 的电流的生物物理起源。数据可以直接与模拟信号和参数进行比较，这些模拟信号和参数易于操纵，以开发/测试信号起源的假设。教程教用户模拟常见的测量信号，包括事件相关电位和脑节律。 HNN 跨尺度关联信号的能力使其成为转化神经科学研究的独特工具。
标题：使用自动化平台Lustro作者和分支机构在酵母中进行高通量光遗传学实验：Zachary P. Harmer 1和Meg
摘要：该协议描述了如何使用自动化平台卢斯特罗来进行酵母中光遗传系统的高通量表征。摘要：光遗传学通过遗传编码的光敏感蛋白来精确控制细胞行为。但是，优化这些系统以实现所需的功能范围通常需要许多设计建造测试周期，这是耗时且劳动力的。为了解决这个问题，我们设计了Lustro，该平台将光刺激与实验室自动化相结合，以实现光学遗传系统的高通量筛选和表征。lustro使用配备有照明设备，摇动设备和板读取器的自动化工作站。编程机器人臂以在设备之间移动微孔板，以刺激光遗传学菌株并测量其响应。在这里，我们提出了一种使用lustro来表征酿酒酵母中的基因表达控制的光遗传系统的方案。该协议描述了如何设置Lustro的组件，将照明设备与自动化工作站集成在一起，并提供用于编程照明设备，板块读取器和机器人的说明。简介：光遗传学是一种强大的技术，它使用光敏感蛋白来控制高精度1-3的细胞行为。但是，原型遗传构建体并识别最佳照明条件可能很耗时，这使得很难优化光遗传系统4、5。高通量方法快速筛选并表征了光遗传系统的活性，可以加速设计建造循环的原型构造，
使用磁脑电图（MEG）评估轻度创伤性脑损伤（MTBI）的恢复：同步神经相互作用（SNI）测试的应用
轻度创伤性脑损伤（MTBI）影响22％从阿富汗和伊拉克返回的美国服务人员。由于多种伤害机制造成的异质结构和功能改变，其诊断是具有挑战性的。MTBI主要基于历史（创伤）和临床评估，因为传统的神经影像学方法（例如磁共振成像（MRI）和大脑的计算机断层扫描（CT），通常不会揭示明显的异常异常。同样，根据几个标准，对MTBI后的恢复的评估仅依赖于临床评估。在大脑功能方面，我们假设MTBI反映了神经元种群之间受到干扰的动态相互作用，这是上述技术无法检测到的干扰。在寻求一种客观工具来检测MTBI的存在并评估其恢复时，我们在这里使用了磁脑摄影（MEG），这是一种非常适合评估大脑动态功能状态的模态。具体而言，我们使用同步神经相互作用（SNI）测试来评估257名健康（“对照”）退伍军人的功能性大脑状态，19名退伍军人，具有主动MTBI的临床诊断（“ A-MTBI”），以及18名退伍军人，他们患有MTBI并受到MTBI的痛苦，并在测试时恢复了（已恢复过测试）。逐步线性判别分析（LDA）产生了37个SNI预测因子，这些预测因子对所有257个对照和19个A-MTBI大脑正确分类。然后，我们使用这些预测因子将18 R-MTBI大脑分类为对照或A-MTBI组：9个大脑（50％）被分类为对照，而其他10个（50％）被归类为A-MTBI。这些发现（a）记录了SNI MEG正确检测A-MTBI的力量，以及（b）对临床评估工具的有效性提出了宣布从MTBI恢复的有效性的担忧。在积极方面，我们的结果提供了一个基于大脑的连续性，可以评估MTBI大脑的状态。该措施以及临床评估应明显减少不确定性，并大大改善MTBI恢复的量化，从而指导进一步的治疗。
转弯期间的双 MEG 脑间同步... - I-LABS
言语互动和模仿对于幼儿的语言学习和发展至关重要。然而，目前尚不清楚母子二元组如何在轮流言语互动中同步皮质层面的振荡神经活动。我们的研究调查了母子对在轮流言语模仿范式中的脑间同步。使用双 MEG（脑磁图）装置同时测量互动母子对的大脑活动。在社交互动和非互动任务（被动聆听纯音）之间比较了人际神经同步。与非互动条件相比，在 θ 和 alpha 波段，社交互动期间的脑间网络同步性有所提高。在下额回的右角回、右三角回和左岛叶部分观察到了增强的人际大脑同步性。此外，这些顶叶和额叶区域似乎是表现出大量脑间连接的皮质中枢。这些皮质区域可以作为言语社交交流中互动成分的神经标记。本研究首次使用双 MEG 装置研究母子在言语社交互动过程中的脑间神经同步。我们的研究结果加深了我们对母子二人组言语互动过程中轮流发言的理解，并表明社交“门控”在语言学习中发挥着作用。