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神经影像学
我们对人类大脑在人群层面的组织结构的了解尚未转化为预测个体层面功能差异的能力，这限制了临床应用，并使推断机制的普遍性受到质疑。目前尚不清楚这种困难是源于大脑中缺乏个体生物模式，还是源于我们利用模型和计算访问这些模式的能力有限。在这里，我们全面研究了此类模式与数据和计算的可解析性，规模空前。在英国生物库的 23,810 名独特参与者中，我们系统地评估了 25 种个体生物特征的可预测性，这些特征来自所有可用的结构和功能神经成像数据组合。我们耗时超过 4526 GPU*小时，训练、优化和评估了样本外的 700 个个体预测模型，包括人口统计学、心理学、血清学、慢性病和功能连接特征的全连接前馈神经网络，以及宏观和微观结构脑成像的单模和多模态 3D 卷积神经网络模型。我们发现性别（平衡准确度 99.7%）、年龄（平均绝对误差 2.048 岁，R 2 0.859）和体重（平均绝对误差 2.609 公斤，R 2 0.625）的可预测性较高，为此我们创造了新的最优性能，而其他特征的可预测性却出奇的低。结构成像和功能成像都不能比常见慢性病的巧合更好地预测一个人的心理（p < 0.05）。血清学可预测慢性病（p < 0.05），并且其预测效果最好（p < 0.001），其次是结构神经影像学（p < 0.05）。我们的研究结果表明，需要更具信息量的影像学或更强大的模型来解读人类大脑的个体水平特征。我们公开提供我们的模型和代码。
神经影像学
a 瑞士洛桑沃州大学中心医院和洛桑大学放射科 b 瑞士洛桑生物医学成像中心 c 瑞士洛桑联邦理工学院信号处理实验室（LTS5） d 意大利罗马意大利理工学院神经科学与行为实验室 e 意大利罗马 SAPIENZA 大学生理学和药理学系 f 加拿大舍布鲁克大学理学院计算机科学系舍布鲁克连接成像实验室 g 丹麦技术大学应用数学与计算机科学系 h 丹麦磁共振研究中心、功能与诊断成像与研究中心、哥本哈根维德夫大学医院、丹麦维德夫 i 奥胡斯大学临床医学系功能整合神经科学中心丹麦奥胡斯 j 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津 k 马格德堡大学生物研究所，德国马格德堡 l 德国马格德堡莱布尼茨神经生物学研究所 m 卡罗琳斯卡医学院神经科学系，瑞典斯德哥尔摩 n 洛桑联邦理工学院大脑与思维研究所，瑞士洛桑
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振荡能力和相位同步图神经元动力学，并经常研究以差异化健康和患病的大脑。然而，这些特征从成年早期到老年的课程和空间变异知识知之甚少。在横截面成人样本（n = 350）中利用磁脑摄影（MEG）静止状态数据，我们探测了寿命差异（18-88年）在连接性，功率和交互作用中与性别的影响。基于最近尝试联系大脑结构和功能的尝试，我们测试了年龄对皮质厚度和功能网络的空间对应关系。我们进一步探测了研究样本水平的直接结构 - 功能关系。我们发现MEG频率特异性模式随着性别的年龄和低频之间的差异。连通性和功率在中年表现出不同的线性轨迹或转弯点，可能反映了不同的生理过程。在三角洲和β频段中，这些年龄效应对应于皮质厚度的效果，这表明整个寿命的模态之间的共同变化。结构功能耦合是频率依赖性的，并且在单峰或多模式区域中观察到。总的来说，我们提供了成年的地形功能概述的全面概述，该功能可以构成神经认知和临床研究的基础。这项研究进一步阐明了大脑结构结构与快速振荡活动的关系。
用于...
荷兰荷兰B鹿特丹的伊拉斯米斯MC放射与核医学系 Groningen, Groningen, The Netherlands e Department of Neurology, UMC Utrecht Brain Center, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands f Radboud University Medical Center, Nijmegen, The Netherlands g Department of Neurology & Neuropsychology, Leiden University Medical Center, Leiden, The Netherlands h Institute of Psychology, Health, Medical and Neuropsychology Unit, Leiden荷兰大学，荷兰I成像物理学，代理科学，代尔夫特技术大学，荷兰J阿姆斯特丹大学医学中心，位置VUMC，阿姆斯特丹，荷兰
神经图像-Kalin Lab
白质（WM）发育的改变与许多神经精神病和神经发育障碍有关。大多数检查WM开发的MRI研究都采用了张量张量成像（DTI），该研究依赖于估计水分子的分化模式作为WM微结构的反射。定量弛豫计，一种表征WM微结构变化的替代方法，是基于与质子的磁性弛豫相关的分子传播。在一项生命第一年的34名婴儿非人类灵长类动物（NHP）（NHP）（NHP）（Macaca Mulatta）的纵向研究中，我们实施了一个新型的，高分辨率的，T1 T1加权的MPNRAGE序列，以检查与DTI的纵向宽松率（QR 1）相关的纵向松弛率（QR 1）的WM轨迹。据我们所知，这是第一项研究，旨在使用定量松弛计和第一个直接比较婴儿期DTI和弛豫指标的NHP中的发育WM轨迹。我们证明QR 1表现出强大的对数生长，以后方和中外侧的方式展开，类似于DTI指标。在受试者内级，DTI指标和QR 1高度相关，但很大程度上是在受试者间级别无关的。与DTI指标不同，出生时（子宫内的时间）胎龄是早期产后QR 1水平的有力预测指标。虽然在整个生命的第一年中都保持了DTI指标的单个差异，但QR 1并非如此。这些结果表明，在发育研究中使用定量弛豫计和DTI中的相似性和差异，为将来的研究提供了基础，以表征这些量度在细胞和分子水平上反映的独特过程。
神经图像-Turk -Browne Lab
成人认知神经科学通过识别与成熟时的认知功能相关的区域来指导人脑发育的研究。可以比较各个年龄段的区域的活动，连通性和结构，以表征相应函数的发展轨迹。然而，发展差异可能反映了该功能的成熟及其在整个大脑中的成熟。也就是说，儿童可能存在一个功能，但受到不同大脑区域的支持，导致其成熟度被低估了。在这里，我们使用共享响应模型（一种用于功能比对的机器学习方法）测试儿童中成人功能的存在，成熟和定位。在成年人观看电影时，从fMRI活动中学习了较低的特征空间后，我们将这些共享特征转化为3-12岁儿童的解剖学大脑空间。为了评估功能成熟度，我们将这种重建活动与儿童的实际功能磁共振成像活动相关联，他们观看了同一电影。，即使在最小的孩子中，我们也发现整个皮质的可靠相关性。precuneus，下额回和侧面皮层的相关性强度预测了年龄。这些与年龄相关的变化是由三种类型的发育轨迹驱动的：从不存在到存在，解剖学表达的一致性以及从一个解剖区域到另一种解剖区域的重组。我们还发现证据表明，电影中与疼痛相关的事件的处理在整个童年时期都经历了重组。这种数据驱动的自然主义方法为整个儿童期功能性神经解剖学的发展提供了新的观点。
神经影像 - Eric Rawls
分形是在不同尺度上重复的自相似图案，其复杂性用 0（一个点）和 2（一个填充平面）之间的分数欧几里得维数 D 表示。美国画家杰克逊·波洛克 (JP) 的滴画本质上是分形，波洛克最著名的作品属于高维（~1.7）类别。这意味着人们更喜欢更复杂的分形图案，但一些研究表明人们更喜欢低维分形。此外，研究表明顶叶和额叶大脑活动跟踪分形图案的复杂性，但之前的研究根据分形维数人为地对分形进行分类，而不是将分形维数视为参数变化的值。我们使用从 JP 艺术品中提取的白色层作为刺激，并构建统计匹配的二维随机康托集作为控制刺激。当参与者观看 JP 和匹配的随机 Cantor 分形图案时，我们记录了脑电图 (EEG)。然后，参与者对每种图案的主观偏好进行评分。我们使用单次试验分析构建了将主观偏好与分形维数 D 相关联的受试者内模型，以及将 D 和主观偏好与单次试验 EEG 功率谱相关联。结果表明，对于 JP 和 Cantor 刺激，参与者更喜欢高 D 图像。功率谱分析表明，对于艺术分形图像，顶叶 alpha 和 beta 功率以参数方式跟踪分形图案的复杂性，而对于匹配的数学分形，顶叶功率以参数方式跟踪一系列频率内图案的复杂性，但在 alpha 波段最为显著。此外，顶叶 alpha 功率以参数方式跟踪对艺术和匹配的 Cantor 图案的审美偏好。总体而言，我们的结果表明，对艺术和计算机生成的分形图像的复杂性的感知反映在顶叶 - 枕叶的 α 和 β 活动中，而对复杂刺激的偏好的神经基础则反映在顶叶 α 带活动中。
神经影像 - Alpha 邮件
一所大学格勒诺布尔阿尔卑斯大学萨瓦省蒙特勃朗分校，CNRS，LPNC，38000，格勒诺布尔，法国 b 法国大学研究所（IUF），法国 c UMRS 449，里昂天主教大学，高等研究应用学院，69002，里昂，法国 d INSERM，U1028，CNRS，UMR5292，里昂神经科学研究中心，大脑动力学与认知团队，DYCOG，里昂，F-69000，法国 e 里昂大学，里昂，法国 f INSERM，U836，F-38000，格勒诺布尔，法国 g 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯，神经科学研究所，GIN，38000，格勒诺布尔，法国 h INSERM U1028，CNRS UMR 5292，里昂神经科学研究中心，癫痫转化与整合研究中心，TIGER，里昂，F-69000，法国 i 里昂民事临终关怀院功能神经病学和癫痫病学系，里昂，法国 j CHU 格勒诺布尔阿尔卑斯，神经精神病学研究中心，38000，格勒诺布尔，法国 k INSERM，U1216，F-38000，格勒诺布尔，法国
NeuroImage - 千 - Helsinki.fi
静息态脑磁图 (MEG) 数据显示出复杂但结构化的时空模式。然而，这些信号模式的神经生理学基础尚不完全清楚，并且底层信号源在 MEG 测量中混杂在一起。在这里，我们开发了一种基于非线性独立分量分析 (ICA) 的方法，这是一种可通过无监督学习训练的生成模型，用于从静息态 MEG 数据中学习表示。在使用 Cam-CAN 存储库中的大量数据集进行训练后，该模型已学会使用潜在非线性分量来表示和生成自发皮质活动模式，这反映了具有特定频谱模式的主要皮质模式。当应用于视听 MEG 的下游分类任务时，尽管对标签的访问有限，非线性 ICA 模型仍可与深度神经网络实现竞争性的性能。我们进一步验证了该模型在不同数据集中的通用性，方法是将其应用于独立的神经反馈数据集，以解码受试者的注意力状态，提供实时特征提取并解码正念和思维诱导任务，在个人层面的准确率约为 70%，这比线性 ICA 或其他基线方法获得的准确率高得多。我们的结果表明，非线性 ICA 是对现有工具的宝贵补充，特别适合自发 MEG 活动的无监督表示学习，然后可以在标记数据稀缺时应用于特定目标或任务。
神经图像-Mahi Lab
基于头皮脑电图的脑部机器界面（BMI）具有促进中风后皮质可塑性的潜力，这已被证明可以改善运动恢复结果。然而，很少使用基于EEG的基于EEG和运动学的指标来量化BMI启用BMI BOTOCH训练对上LIMB恢复的功效。此外，与运动相关的神经相关性可以预测运动恢复的程度仍然难以捉摸，这阻碍了基于BMI的中风康复的临床翻译。为了解决以上知识差距，招募了10个具有稳定基线临床评分的慢性中风患者参加12次治疗课程，涉及启用BMI的驱动外骨骼进行肘训练。平均每个参与者进行132±22个重复。所有会话和受试者的BMI准确性为79±18％，假阳性率为23±20％。训练后临床评估发现，上肢和ARAT的FMA在基线上的得分显着提高了3.92±3.73和5.35±4.62点。此外，在研究过程中，有80％的参与者（7例中度损害，1个严重损害）在临床上的差异很小（MCID：FMA-EU> 5.2或ARAT> 5.7）。运动学措施表明，平均而言，参与者的运动变得更快，更顺利。与运动相关的皮质电位的调节，与受损部门相反的基于脑电图的神经相关性与ARAT评分显着相关（ρ= 0.72，p <0.05），与FMA-EU（ρ= 0.63，p = 0.051）相关。这表明干预后IPSI-GEMESPHERE的激活或抑制竞争性的半球的抑制作用，这可能是BMI介导的康复治疗后神经可塑性和皮质重组的证据。