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意识障碍的神经影像学最新进展
保留唤醒（即睁眼），但缺乏可重复的意识迹象[10–12]。重新出现明确但低水平的意识迹象标志着向微意识状态减（MCS）的转变[13]，而残留语言相关行为的存在则定义为MCS+（MCS+）[14,15]。当患者恢复功能性交流或使用物体的能力时，即摆脱MCS，从而摆脱意识障碍[16]。这些患者中相当一部分会经历持续的认知障碍，最近才定义了脑创伤后意识障碍的诊断标准[17]。临床推荐使用昏迷恢复量表——修订版[18]来评估这些行为，与临床共识相比，该量表大大降低了误诊率[19]。已经开发出补充行为工具来克服它的一些缺陷（例如，它的给药时间长）或在床边提供额外的信息（例如，关于疼痛感知或早期运动行为）[20–25]。
解锁功能性神经成像的未来
MEGIN 是脑磁图 (MEG) 技术的全球领导者。我们是检测和可视化大脑功能的专家，与临床医生、科学家、医疗保健组织以及其他合作伙伴合作开发、交付和支持我们的 MEG 技术。我们的技术及其应用改变了神经科学研究和临床决策，从而改善了人们的健康。
神经影像学：vincoli e possibilità
Colori sgargianti、映射sovrapposte、la sensazione di penetrare Finalmente nella scatola magica del nostro cervello、il Neuroimaging 1、da poco entrato nel discorso scienceo、ha avuto una grande risonanza su riviste e pro-grammi di divulgazione。 Spesso, nella stampa giornalistica, roboanti titoli ac- compagnano le immagini degli esami di Screening Braine: “scoperte le spie dell'anoressia”, “infanticidio, nel cervello delle madri l'interruttore”, “arriva il casco che fotografa il cervello” 每个 citare qualche 2 个独奏埃森皮奥。我想了解神经影像技术的功能吗？ Possono effettivamentemostrarci il funzionamento del cervello？ E quali nuove rangerte 介绍了神经教育学 nell'ambito lavorativo di un insegnante？ Queste le domande che hanno indotto oppi a costruire un gruppo di Ricerca per trovare il nostro senso e la nostra posizione associativa。 Gli articoli proposti in questo numero della rivista sono il risultato, temporaneo e vibile, di un percorso durato più di un anno。
脑部疾病的神经影像学特征
此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
神经影像学的技术、优势和局限性
© 作者 2024。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可证进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并指明是否做了更改。本文中的图像或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，并且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，您将需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
认知灵活性的发育神经影像学
认知灵活性，即根据不断变化的环境需求在任务之间进行心理切换的能力，支持最佳的生活结果，使其成为整个发展过程中需要研究的重要执行功能。在这里，我们回顾了研究认知灵活性发展的文献，重点是使用基于任务的功能性磁共振成像 (fMRI) 的研究。神经影像学文献表明，对认知灵活性很重要的关键大脑区域包括下额叶交界处和中扣带回岛叶网络内的区域，包括岛叶和背侧前扣带皮层。我们进一步讨论了研究神经发育过程中的认知灵活性的挑战，包括术语不一致、fMRI 任务范式的多样性、将认知灵活性与其他执行功能分离的困难以及解释认知策略的发展变化。未来的方向包括评估大脑网络动态的发展变化如何实现认知灵活性，并研究认知灵活性的潜在调节因素，包括身体活动和双语能力。
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。
在神经影像学中重新评估特定/iCity
摘要对神经成像特异性的准确评估对于促进我们对脑疾病的理解至关重要。当前的方法论通常依赖于常见的方法和有限的跨病理比较，从而导致对特异性的潜在高估。这项研究批评了这些局限性，突出了特异性计算中常见方法的固有缺点以及全面控制条件的必要性。通过对贝叶斯框架的审查，我们通过结合概率建模和鲁棒的反向推断来证明其在评估特异性方面的优势。这项工作还强调了明确的控制条件在减轻大脑病理之间的重叠中的关键作用，尤其是在显着网络等共享网络中。通过应用贝叶斯工具（例如培根（贝叶斯因子建模）），我们验证了得出疾病特异性模式的能力，将其与频繁分析的较窄发现形成鲜明对比。本文强调了贝叶斯方法论和广泛的荟萃分析数据集在克服现有挑战中的重要性，最终为更精确的神经影像学研究铺平了道路。
多模式神经影像学分析-Lirias
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神经影像中的人工智能：临床应用
深度学习 (DL) 的出现增强了人工智能 (AI)，它正在迅速改变人类的生活，更不用说神经放射学家的生活了。在过去的几年中，DL 已应用于神经成像领域的许多前沿研究。它已显示出改变放射学各个角落实践的潜力。通过减少检测脑转移瘤 (BM) (1、2) 的繁琐工作以及预测胶质母细胞瘤的基因突变和患者生存率 (3、4) 以改善受运动伪影 (5) 阻碍的图像质量，AI 现已准备好充分发挥其能力。在这篇综述中，我们将重点介绍 AI 在神经成像领域的四大临床应用类别：1) 检测/诊断，2) 预测，3) 图像质量改进，以及 4) 临床工作流程改进。