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JB HI 特别专题“脑信号和神经成像的模糊系统和计算方法：
鉴于处理从神经成像模式获得的脑信号所面临的重大挑战，模糊集和系统已被提出作为分析脑活动的有用且有效的框架，以及实现脑与外部设备（脑机/机接口）之间的直接通信途径。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。一方面，考虑到脑活动的解码，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）代表了一种极好的工具，可以克服处理极度嘈杂的信号的挑战，这些信号很可能受到非平稳性、不变量和泛化能力差的影响。另一方面，就神经科学研究而言，可能性和模糊性同样被用于测量突触、神经元和大脑区域或区域之间的平滑整合。在此背景下，拟议的特刊旨在建立一个专门的论坛，作为计算智能研究人员的媒介，他们希望利用模糊系统和模糊逻辑等先进技术来模拟和表达对脑信号和神经成像数据分析的不确定性。任何与神经科学相关的领域，如计算神经科学、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、神经工程和神经技术都是合适的。本期特刊重点介绍在不同知识领域研究的模糊系统和应用于脑信号和神经成像的计算方法的最新进展、挑战和未来前景。因此，我们邀请研究人员为本期特刊贡献原创作品，利用脑信号和神经成像中使用计算和数学技术的最新方法，并解决开发用于各种临床应用的专用系统的挑战，同时提出未来发展的新想法和方向。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
主动和被动触觉的摩擦和神经成像
p<0.05)，而其他通道无显著差异（p>0.05）。激活通道中测得的t值均为正值，表明被动滑动刺激在相关区域产生的正向激活效应比主动刺激更多，即被动滑动模式的激活水平更高，与假设相符。图9显示了头部模型上手指主动与被动滑动模式的激活通道，其中CH7、CH9和CH12存在非常显著的差异。补充文件中的表R1显示，CH7包括背外侧前额皮质和额叶眼区；CH9为额叶眼区；CH12为额极区；CH14包括背外侧前额皮质、额叶眼区和额极区。因此，背外侧
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
通过重复使用深神经网络特征的转移学习来进行神经影像学
摘要。将机器学习应用于神经图像的一个主要问题是MRI扫描仪的技术变异性和跨研究的受试者人群的差异。转移学习（TL）试图减轻这一问题。tl是指从相关任务中获取知识的一种方法，以改善感兴趣的任务中的概括。在这项工作中，我们在英国生物库MRI数据上进行了有关年龄和性别预测的深度神经网络，并研究了该网络对三个小型MRI数据集的预测。我们发现，神经网络可以在必要但充分的条件下从看不见的数据集中提取有意义的特征，以预测该网络以预测感兴趣的标签（例如如果年龄预测是感兴趣的任务，则对年龄预测进行了预先培训）。基于此，我们提出了一条转移学习管道，该管道依赖于在同一任务中重复使用深度神经网络功能。我们发现我们的方法的表现优于经典回归方法和从头开始训练网络。特别是我们改善了年龄和性别预测的最新结果。因此，我们的转移学习方法可以提供简单有效的管道，以在小型MRI数据集上实现高性能。
DeepMNF：用于……的深度多模态神经成像框架
摘要 — 神经系统疾病（例如自闭症谱系障碍 (ASD)）的患病率日益上升，由于其症状多样，需要早期干预，尤其是在幼儿中，因此需要强大的计算机辅助诊断 (CAD)。缺乏基准神经影像学诊断为研究与 ASD 相关的大脑解剖结构和神经模式的转变铺平了道路。现有的 CAD 利用来自自闭症大脑成像数据交换 (ABIDE) 存储库的大规模基线数据集来提高诊断性能，但多站点数据的参与也会放大阻碍获得满意结果的变异性和异质性。为了解决这个问题，我们提出了一种深度多模态神经影像学框架 (DeepMNF)，该框架采用功能性磁共振成像 (fMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI)，通过利用二维时间序列数据和三维图像来整合跨模态时空信息。目的是融合互补信息，以增加群体差异和同质性。据我们所知，我们的 DeepMNF 实现了比 ABIDE-𝟏 存储库中涉及所有可用筛选站点的数据集的最佳报告结果更好的验证性能。在这项工作中，我们还展示了单个模型中研究的模态的性能以及它们可能的组合，以开发多模态框架。
与恐慌症相关的神经影像学发现
摘要 恐慌症 (PD) 的特征是反复发作的意外恐慌发作和失去控制的焦虑，这会对患者的生活质量产生负面影响。各种神经影像学技术可以评估大脑结构或功能，因此是了解与 PD 病理相关的机制的重要工具。当前的研究使用 MRI、PET、SPECT 或 EEG 强调了 PD 患者和健康对照者之间的神经差异。然而，迫切需要同时讨论各种研究的结果，以便对 PD 病理有多维度的了解，这进一步允许确定更有效的治疗或预防策略的可能目标区域。因此，本研究简要回顾了 2012 年至 2021 年期间发表的 PD 相关神经影像学研究。使用与各种神经影像学技术（例如 MRI、MRS、PET、EEG、fNIRS）和 PD（例如恐慌、焦虑、恐慌症）相关的关键词组合搜索相关文章。排除了涉及除广场恐惧症之外的其他合并症患者和 18 岁以下参与者的研究。本综述共考虑了 20 项符合纳入标准的研究。大多数审查的研究都指出，所提出的恐惧网络区域的结构和功能神经变化主要包括海马、丘脑核、杏仁核、前扣带皮层、岛叶和其他额叶区域。帕金森病中的此类神经变化被认为会导致过度敏感的恐惧网络影响正常的情绪处理。最后，研究表明，不同的治疗方法可以部分逆转这些变化，从而显著改善帕金森病患者的生活质量。
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机器学习如何推动神经成像改善大脑健康
摘要 本报告概述了机器学习如何快速推进临床转化成像，从而有助于早期发现、预测和治疗威胁大脑健康的疾病。为了实现这一目标，我们将分享 2021 年 2 月 12 日由麻省总医院麦坎斯脑健康中心和麻省理工学院 HST 神经影像培训计划共同主办的研讨会“大脑结构和功能的神经影像指标——缩小研究与临床应用之间的差距”上提供的信息。研讨会重点讨论了机器学习方法应用于越来越大规模的神经影像数据集的潜力，以改变医疗保健服务，并通过在生命早期解决大脑护理来改变大脑健康的轨迹。虽然不是详尽无遗的，但本概述以独特的方式解决了从图像形成、分析和可视化到综合和纳入临床工作流程的许多技术挑战。我们还探讨了这项工作固有的一些道德挑战，以及一些实施的监管要求。我们致力于教育、激励和启发研究生、博士后研究员和早期职业研究人员，为未来神经成像对维持大脑健康做出有意义的贡献。
南加州大学马克和玛丽史蒂文斯神经成像和信息学研究所的医学人工智能项目
预测大脑年龄：帮助预测大脑年龄（可能与实际年龄不同）的礼物可以帮助我们更好地了解与神经退行性疾病和阿尔茨海默病相关的因素。我们的团队使用卷积神经网络 (CNN) 模型（一种新的、更准确的数学模型）来更好地预测大脑年龄，从而发现了新的遗传标记。另一个 INI 团队发布了一种使用 MRI 扫描预测大脑年龄的新深度学习模型，为大脑内的衰老模式提供了新的见解。