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神经素质 - 使用深度学习
神经元网络显微镜图像中细胞和神经突的分割提供了有关神经元生长和神经元分化的有价值的定量信息，包括细胞的数量，神经突，神经突长度和神经突方向。此信息对于评估对响应细胞外刺激的神经元网络的发展至关重要，细胞外刺激对于研究神经元结构有用，例如，对神经退行性疾病和药物的研究。然而，从相比图像对神经元结构进行自动和准确的分析仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们开发了一种开源软件NeuroQuantify，该软件使用深度学习在相对比度显微镜图像中有效，快速分割细胞和神经突。NeuroQuantify提供了几个关键特征：（i）自动检测细胞和神经突； （ii）基于相对比显微镜图像分割的定量神经突长度测量图像的后处理，以及（iii）鉴定神经突方向。可以从Github https://github.com/stanleyz0528/neural-image-mentegmentation安装并免费下载用户友好的神经Quantify软件。
Drebrin 调节皮质 II/III 层体感神经元的侧支轴突分支
1. 乔尔·M·多斯坎德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
神经元的组件学会分类分布
组件是大量的神经元，其同步射击被假设以代表记忆，概念，单词和其他认知类别。组件被认为可以在高级认知现象和低级神经活动之间提供桥梁。最近，已显示出一种称为组合微积分（AC）的组合系统，其曲目具有生物学上合理的组合操作，可以显示能够模拟任意空间结合的计算，还可以模拟复杂的认知现象，例如语言，推理和计划。但是，组件可以调解学习的机制尚不清楚。在这里我们提出了这样的机制，并严格证明，对于标记组件的分布定义的简单分类问题，可以可靠地形成代表每个类别的新组装，以响应类中的一些刺激。因此，该组件是对同一类的新刺激的响应可靠地召回的。此外，只要相应的类是相似的组件的群集，或者通常可以通过线性阈值函数与边缘分开，则这些类组件将可以区分区分。为了证明这些结果，我们利用具有动态边缘权重的随机图理论来估计激活的顶点的序列，从而在过去五年中对该领域的先前计算和定理产生了强烈的概括。被视为一种学习算法，这种机制完全在线，从很少的样本中概括，并且只需要温和的监督 - 在大脑模型中学习的所有关键属性。这些定理是通过实验来支持的，这些实验证明了组件的成功形成，这些组件代表了从此类分布中绘制的合成数据以及MNIST上的概念类别，这也可以通过一个AS-emerbly每位数字来分类。我们认为，从现实世界数据中提取属性（例如边缘或音素）的单独感觉预处理机制支持的这种学习机制可以是皮质中生物学学习的基础。关键字：关键字列表
学习通过尖峰神经元网络进行预测
5参考：https：//www.the-scientist.com/infographics/infographic-undercanding-ounderding-our-diverse-brain-30678图来源：Shen，G.，G.，Zhao，D.，Dong，Dong，Y.潜入神经元异质性的力量。ARXIV预印ARXIV：2305.11484。
在Caudoputamen和Accumbens核中直接和间接途径的纹状体投影神经元中树突状刺的差异发育
产后发育中的突触修饰对于神经网络的成熟至关重要。兴奋性突触的发育成熟发生在树突状棘的基因座，受生长和修剪动态调节。纹状体棘投射神经元（SPN）从大脑皮层和thalaus中获得兴奋性输入。spns和纹状体层间间接途径（ISPN）的SPN具有不同的发育根和功能。这两种类型的SPN的树突状脊柱成熟的时空动力学仍然难以捉摸。在这里，我们描绘了伏齿木剂和伏齿核（NAC）中DSPN和ISPN的树突状刺的发育轨迹。我们通过将Cre依赖性的AAV-EYFP病毒微注射到新生儿DRD1-CRE或Adora2a-Cre小鼠中，并通过微注射CRE依赖性AAV-EYFP病毒标记了SPN的树突状刺，并在三个级别上分析了旋转生成，包括不同的SPN细胞类型，子区域和后期。在背外侧纹状体中，DSPN和ISPN的脊柱修剪发生在产后（P）30 - P50。在背侧纹状体中，DSPN和ISPN的脊柱密度在P30和P50之间达到了峰值，而DSPN和ISPN的脊柱修剪分别发生在P30和P50之后。在NAC壳中，在p21 - P30后修剪DSPN和ISPN的棘突，但在NAC外侧壳的ISPN中未观察到明显的修剪。在NAC核心中，DSPN和ISPN的脊柱密度分别达到P21和P30的峰值，随后下降。总体而言，DSPN和ISPN中树突状棘的发育成熟遵循背侧和腹侧纹状体中不同的海上轨迹。
锥体：扩散模型中用于定制生成的概念神经元
与给定主题相关的刺激的网络梯度统计。概念神经元在解释和操纵生成结果方面表现出磁性。关闭它们可以直接产生在不同场景中情境化的相关主题。连接多个概念神经元簇可以生动地在单个图像中生成所有相关概念。我们的方法在多主题定制方面取得了令人印象深刻的性能，甚至四个或更多的主题。对于大规模应用，概念神经元是环境友好的，因为我们只需要存储一个稀疏的 int 索引簇，而不是密集的 float32 参数值，与以前的定制生成方法相比，存储消耗减少了 90%。对不同场景的广泛定性和定量研究表明，我们的算法具有优越性
镜像神经元：最新发现和进一步的观点
反映神经元被认为是与他人建立联系的能力，而不是有意识的水平，通过模仿，理解和提供帮助来学习；共情。这些连接不是直接的，而是根据一个人的经验进行介导的[1]。镜像神经元在儿童时期很重要，它们对于学习和获取新技能非常重要。他们参与思考，计划，控制和记忆。如果孩子观察到动作，镜像神经元将激活并形成新的神经联系，就好像他或她亲自进行了动作一样。镜像神经元的有效功能可在任何领域，更大的情绪智力和更高的同理心[1]带来出色的发展。
清醒灵长类动物皮层神经元对皮层内微刺激的反应
摘要 皮层内微刺激 (ICMS) 常用于许多实验和临床范例；然而，它对神经元激活的影响仍未完全了解。为了记录清醒非人类灵长类动物皮层神经元对刺激的反应，我们在通过植入三只恒河猴初级运动皮层 (M1) 的犹他阵列提供单脉冲刺激的同时记录了单个单位活动。输送到单通道的 5 到 50 m A 之间的刺激可靠地引发了整个阵列中记录的神经元尖峰，延迟长达 12 毫秒。ICMS 脉冲还会引发一段长达 150 毫秒的抑制期，通常在初始兴奋反应之后发生。电流幅度越高，引发尖峰的概率就越大，抑制持续时间也越长。在神经元中引发尖峰的可能性取决于自发放电率以及其最近尖峰时间和刺激开始之间的延迟。 2 到 20 Hz 之间的强直重复刺激通常会调节诱发尖峰的概率和抑制的持续时间；高频刺激更有可能改变这两种反应。在逐次试验的基础上，刺激是否诱发尖峰并不影响随后的抑制反应；然而，它们随时间的变化通常是正相关或负相关的。我们的研究结果证明了皮质神经对电刺激反应的复杂动态，在将 ICMS 用于科学和临床应用时需要考虑这些动态。
计数神经元：侵入性和非侵入性技术的比较
本文讨论了神经科学研究中用于计数神经元和估计其密度的各种技术（分为侵入性和非侵入性）。侵入性技术包括物理移除和染色脑组织以计数神经元，而非侵入性技术则可以检查活体动物或人类的大脑结构和功能。侵入性技术的例子包括立体学、光学分馏器、手动细胞计数、共聚焦显微镜和电子显微镜。非侵入性技术的例子包括磁共振成像 (MRI)、脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。表 1 总结了每种技术的优缺点。重点介绍了用于估计神经元密度的非侵入性 NIR 光谱技术的最新进展。未来的研究和技术进步，尤其是在非侵入性技术方面的进步，可以让我们更好地了解神经回路、它们的功能以及我们的日常生活。