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神经教育学和神经影像学
本研究基于以下假设：国内外神经教育学信息匮乏，有足够多的证据表明需要对神经教育学进行概念化。因此，总体目标是分析神经教育、神经教学法、教师培训和神经教育学之间的关系。数据收集采用 27 项临时李克特量表问卷进行，可靠（Cronbach's Alpha，.973），并通过探索性因子分析（KMO（.843）、Bartlett（Sign.000）、决定因素（9.416E-19））验证其内容和结构。研究样本是从西班牙、巴拉圭、厄瓜多尔、巴西和墨西哥的大学教师中随意选择的，共有 1264 名参与者。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和基于回归的。结果表明，教育学的未来必须包括神经教育学，这证明了：1) 神经教育学需要神经教育知识；2) 将神经教学法理解为神经教育学的实际应用；3) 神经定位和神经教育组织的重要性；4) 需要培训培训师。所有这些都得到了神经成像示例的强化，这些示例证明了神经教育学和神经教育学教师培训的必要性。
悉尼神经影像分析中心利用人工智能改变临床神经影像
组织 悉尼神经影像分析中心 (SNAC) 是一家先进的机构，以独特的方式将神经影像研究与专用的、符合监管要求的商业图像分析设施相结合。SNAC 位于悉尼大学大脑与思维中心内，利用尖端技术为神经系统疾病提供新见解；并开发用于疾病诊断和监测的生物标记物。 行业 医疗保健、高等教育
跨性别青少年的神经影像
博士后奖学金职位 - 跨性别青少年的神经影像学研究在多伦多大学性别实验室的生物心理社会调查中，以及玛格丽特大学和玛格丽特大学的儿童，青少年和家庭心理健康中心的临时（CAMH）camh的儿童和家庭心理健康中心的玛格丽特和华莱士·麦凯恩（Wallace McCain）中心，该研究员的研究员（CAMH）的研究员是一家人，该地区的研究员（CAMB）曾在研究中及其研究员的研究员。神经科学。研究员将研究加拿大健康研究所（CIHR）完全资助的研究，该研究使用各种神经影像学技术纵向研究跨性别青年的大脑发育。这项研究将进一步了解性别多样性的神经变异，并描述与荷尔蒙环境有关的大脑发育，包括肯定性别的荷尔蒙特征，例如荷尔蒙阻滞和外源性雄激素和雌激素治疗。调查下的大脑发育的关键度量是（1）通过T1和扩散加权的想象和T1弛豫测量测量的结构特征，以及（2）通过静止状态和基于任务的fMRI测量的脑活动。研究参与者是通过针对跨性别青年以及大多伦多地区更广泛的社区的私人和医院服务招募的。成功的候选人将与项目首席研究人员（PIS）紧密合作：DougVanderlaan博士是CAMH合作者的科学家，也是AT AT的性别性别实验室生物心理社会调查的主任，该研究位于多伦多密西西斯大学心理学系。范德拉安（Lai））指导和监督这项研究。Meng -Chuan Lai博士是玛格丽特和华莱士·麦凯恩儿童，青年和家庭心理健康中心的CAMH高级科学家。也将有机会与PI在大多伦多地区（国内和国际上）在PI的协作网络中与其他人合作。职责和机会，同伴将与一个充满活力和热情的研究团队合作，直接与研究PIS合作（Dr.责任将包括：领先的神经影像学分析数据管理和质量保证手稿准备出版和其他传播活动（例如，会议演讲，与当地利益相关者进行宣传）参与新的授予资金申请的开发以及支持其他培训人员•提供培训人员•参与招聘人员•参与招聘人员•参与招聘人员的机会撰写和发表研究文章，授予写作指导以及支持制定独立研究计划
尺寸神经影像型
抽象的机器学习已越来越多地用于获得个性化的神经影像学特征，以诊断，预后和对神经精神病和神经退行性疾病的治疗的反应。因此，它通过鉴定疾病亚型在各种大脑表型措施中存在显着差异，从而更好地理解疾病异质性。在这篇综述中，我们首先介绍了使用机器学习和多模式MRI进行研究的系统文献概述，以揭示各种神经精神疾病和神经退行性疾病的疾病异质性，包括阿尔茨海默氏病，精神分裂症，精神分裂症，主要抑郁症，主要的抑郁症，自闭症谱系疾病，多发性硬化症，以及他们的多种疾病以及跨性别的定义。随后，我们总结了相关的机器学习方法，并讨论了一种新兴的范式，我们称之为维度神经影像型内型（DNE）。dne将神经精神病学和神经退行性疾病的神经生物学异质性分解为低维但有益的，定量的脑表型表述，是一种强大的中间表型（即内型型），很大程度上反映了下属的遗传学和遗传学。最后，我们讨论当前发现的潜在临床意义，并设想未来的研究途径。
儿科神经影像学的挑战
由于发育中的大脑在结构、代谢和功能方面发生快速变化，儿科神经成像具有挑战性。由于儿童体型小且发育不成熟，需要一支经过专门培训的团队来为儿童制作高质量的诊断图像。患者的动作、配合和医疗状况决定了所使用的方法和设备。根据每个孩子的年龄和功能状态量身定制的方法，并由专门的工作人员、成像硬件和软件进行适当组合是关键；这些方法包括喂食和襁褓等低技术技术、专门的小口径 MRI 扫描仪、MRI 兼容孵化器和新生儿头部线圈。新的预处理和后处理技术还可以补偿通常会降低新生儿扫描质量的运动伪影和低信号。
社论：神经成像的计算方法
计算方法已被提出作为分析大脑活动的有用且有效的框架。鉴于处理从神经成像模式获得的大脑信号存在重大困难，在大脑和外部设备（脑机接口）之间建立直接通信通路是必要的。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。在解码大脑活动时，处理可能受非平稳性、不变量和泛化不良影响的极其嘈杂的信号是一项重大挑战。然而，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）是克服这一挑战的绝佳工具。然而，在神经科学中，可能性和模糊性的概念已被类似地用于衡量神经元、突触和其他大脑区域之间的协调程度。拟议的研究主题旨在满足对专用平台的需求，计算智能领域的专家可以齐聚一堂，讨论如何建模和传达神经成像数据处理中固有的不确定性。神经科学包含许多子领域，包括但不限于：计算神经科学；脑机接口；神经科学；神经信息学；神经人体工程学；计算认知神经科学；情感神经科学；神经生物学；脑映射；神经工程；神经技术。神经成像中使用的计算方法是本研究主题的主题，它探讨了各个学科的最新发展、问题和未来观点。因此，我们鼓励研究人员为本研究主题做出新的原创性贡献，利用神经成像中计算和数学技术的最新方法，应对为各种临床应用开发专用系统的挑战，并提出未来发展的新想法和方向。在这个研究主题中，来自不同领域的专家讨论了计算方法在神经成像中的当前发展、困难和潜在方向。本部分共提交了 26 篇文章，但只有 5 篇被选中进行审查。每篇提交的文章至少有两位审稿人和两轮审查。下面，我们简要概述了这些出版物各自的贡献。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
波士顿青春期神经影像学和
通过纳入/排除标准的初步筛选的参与者转介到第1节。父母提供了知情同意，并在第1届会议期间同意的青少年。会议1的数据是从三个地点之一获取的：波士顿大学的焦虑和相关疾病中心；麦克莱恩医院/哈佛医学院的抑郁，焦虑和压力研究中心；以及马萨诸塞州综合医院/哈佛医学院的儿童认知行为疗法计划。会议1还用于确认或获取有关确定包含/排除标准的其他信息。确认符合纳入标准的参与者已转介到第2节。第2次会议发生在马萨诸塞州综合医院的Athinoula A. Martinos生物医学成像中心。试图将会议1评估和第2次成像之间的时间保持在三个星期或更短的时间。第2节由大脑成像和眼睛跟踪实验（在扫描仪外获得）。扫描前的扫描前问卷调查表，在扫描前最多需要24小时来查询参与者的药物，补充剂或精神活性物质。一份扫描后的问卷调查了参与者在大脑成像过程中的经验，动力和情绪。在这里没有进一步详细详细介绍眼睛跟踪实验，因为由于数据获取的不一致，预计这些数据将不会公开提供。会议3发生在第2届会议后6个月。本次会议在线举行，包括第二次获得从会议1.会议4发生在第2届会议后的12个月。第4节旨在面对面。由于当地的庇护所订单和暂停个人的暂停性，人类受试者数据收集期间在COVID-19大流行期间，一些参与者远程完成了第4次会议（例如，通过视频会议）。第4节由（1）第三次获得大多数青少年自我报告临床测量； （2）第二次获得青少年和父母结构化临床访谈； （3）第二次获得父母报告临床措施（父母关于自我和青少年的报告）。
中风后疲劳的神经影像学相关性
结果：我们确定了 46 项研究（N = 6543）；在许多研究中，与疲劳的关联是次要的或子分析（28.3%）。成像参数通过八个变量进行评估：病变侧化、病变位置、病变体积、脑萎缩、梗塞数量、脑微出血、白质高信号 (WMH) 和网络测量。大多数变量没有确凿证据表明与疲劳有任何关联。在可能的情况下，荟萃分析表明以下因素与 PSF 无关；左侧病变部位（OR：0.88，95% CI（0.64，1. 22）（p = 0.45））、脑幕下病变部位（OR：1.83，95% CI（0.63，5.32）（p = 0.27））和 WMH（OR：1.21，95% CI（0.84，1.75）（p = 0.29））。许多研究对病变部位进行了评估，结果不一；只有一项研究使用了体素症状病变映射 (VSLM)。一些小型研究表明功能性大脑网络（即额叶、额叶-纹状体-丘脑和感觉处理网络）的改变与 PSF 之间存在关联。