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主幻灯片：神经发散大脑的接受和承诺疗法
● 识别可能导致情绪失调和情绪回避的情绪障碍，并加剧羞耻/内疚/恐惧循环和回避 ● 描述 ACT 的 hexflex 模型如何帮助客户做出积极而有意义的行为改变。 ● 为 ACT 的六个核心流程中的每一个应用一项具体的以客户为中心的技能 ● 在每个核心流程中考虑神经发散大脑 ● 介绍神经发散大脑的其他考虑因素（例如完美主义和取悦他人），但这些是每个领域的完全独立的演示
音乐认知和学习的神经生物学
上个世纪提供了有关认知和学习的大量重要数据。然而，随着发展心理学的认知革命和发育心理学中Piage理论的兴起，强大的人从学习转变为思考。因此，我们现在对不同年龄的孩子的思维有很多了解，但是我们对他们的学习方式一无所知。远离研究儿童学习的动作反映了更多的三角形兴趣转变；它还反映了一个假设，即发展和学习在根本上是不同的。但是，学习和认知是同一枚硬币的两个方面。人们所知道的很大程度上是基于一个人学到的知识，当然是将军知识。因此，任何关于孩子如何学习的发展理论都是一个严重限制的发展。
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
脑血管病患儿的神经康复
摘要 简介。儿童中风 (PS) 是一种罕见疾病，全球发病率为 1.2 – 13/100,000，但尽管如此，它仍然是儿童残疾的重要原因。它之所以成为一个具有挑战性的研究课题，是因为其患病率高达 35%，令人震惊。在这方面，最常见的运动障碍是 50% 至 80% 的 PS 儿童出现偏瘫。文献综述。本研究使用了以下数据库：PubMed、Medline、Scopus、Google Scholar。无症状的临床表现和极少使用的超急性再通疗法使康复成为 PS 儿童的主要治疗方法。目前的研究表明，儿童大脑神经可塑性更强的能力可能与康复有关，但也表明发育中的大脑受到损伤会产生一些特定的后果。机器人神经康复 (RNR) 可激活大脑神经可塑性，即刺激新的运动学习，这有助于脑损伤后的运动功能恢复。 RNR 与虚拟现实相结合，能够扩大传统康复的效果，孩子们觉得它很有趣，并激励他们积极参与耗时、特定、高强度的锻炼。通过学习和重复任务，运动恢复得到强化，机器人在执行动作时提供额外的力量，并持续测量客观参数。结论。对患有 PS 的儿童使用 RNR 的建议基于专家共识和薄弱的证据，因为缺乏随机对照研究。关键词：脑血管损伤、儿童、神经可塑性、机器人神经康复通讯作者：Hristina Čolović 电子邮件：hristina.colovic@medfak.ni.ac.rs
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
工作场所中的神经技术：未来派现实
想象一个小工具，允许雇主通过隐藏在键盘或鼠标内的微小电极来监视其工人的脑电波，该电极发送实时显示以评估情绪，警觉性，压力和生产率水平。不久前，您认为这个概念太牵强了，无法认真考虑。但是神经科学和人工智能的进步正在融合 - 有人说，增长是“类固醇” 1-提供了负担得起且可广泛的神经技术设备，这些设备将很快成为普遍存在的工作环境的常规部分。我们研究了当今正在开发的神经技术的开创性工作场所应用，包括有可能帮助发现和帮助早期干预工作，以解决疲劳，倦怠，欺诈，欺诈，商业秘密盗用以及其他可严格的工作场所活动，以及提高生产力和工人的发展。，但也存在明显的固有道德风险，法律问题和忧虑，集中在可能不负责任地使用这种强大的技术。法律风险包括与生物识别数据收集，工作场所隐私以及感知或实际残疾歧视有关的风险，以及其他问题。随着科学和技术进入未知领域，雇主将不得不第一次解决这些法律问题，通常很少有先例或指导。
用于人类治疗的精准神经技术
越来越明显的是，与人类神经系统进行有针对性的互动可以改善人类多种疾病状态和认知领域的状况。深部脑刺激 (DBS) 就是一个存在的证据，它已经获得美国食品和药物管理局的批准，用于治疗帕金森病和特发性震颤 [3] 等运动障碍，以及癫痫 [4] 等神经系统疾病。新兴研究表明，DBS 可以有效治疗比以前预想的更广泛的疾病，包括难治性抑郁症 [5] 、情绪障碍和焦虑症 [6] 、创伤后应激障碍 [7] 、物质成瘾 [8] ，甚至可能是阿尔茨海默病 [9] ，这表明广大民众都可能从神经技术中受益。
帕金森氏病的基于技术的神经康复 - 叙事评论
摘要：这篇叙述性评论简要概述了有关帕金森氏病（PD）神经康复的基于技术的干预措施的当前文献。讨论了大脑 - 计算机界面的作用，基于exerfaming/基于虚拟现实的练习，机器人辅助疗法和可穿戴设备的作用。可以预期，基于技术的神经康复将在PD患者的管理中具有重要意义，尽管尚不清楚这种方法是否优于常规疗法。高强度的基于技术的神经康复可能会在PD中对神经保护性或神经训练作用有希望。总的来说，需要更多的研究才能获得有关PD患者基于技术的神经居住的可行性，效率和安全性的更多数据。
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。