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使用可穿戴设备自动检测与FBD相关事件
并在对照组中产生了较高的ACC幅度与免疫后疗法和唤醒事件相关。在免疫疗法前后，患者的滋补和质量EDA升高，在治疗后平均和中位EDA活性下降，与缘缘激活相关。在HR和BVP中没有观察到显着变化。重大意义：发现使用可穿戴设备对FBD及其相关事件进行准确和自动检测的潜力，提供了一种非侵入性方法来量化征用负担和治疗功效。这种方法可以最大程度地减少院内监测的后勤挑战，并提供连续的，分散的手段，从而改善患者护理和临床决策。future研究应着重于将方法扩展到白天监控，并将其有效性与院内视频EEG和EMG聚书进行比较。
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应的关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），该系统使用 EDA 作为输入来适应次要任务难度。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，theta、Beta 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中 theta、alpha 和 beta 振荡之间存在高度相关性。我们的结果展示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
具有多尺度扩散动力学的高级离子尖峰模式
抽象的流体离子基质是成为实现神经形态回路的独特平台，其特征是它依赖于与大脑相同的水性培养基和离子信号载体。借助了离子尖峰电路的最新理论进步以及形成流体回忆录的锥体离子通道的动态电导，我们扩大了离子型电路中提出的神经元尖峰动力学的曲目。通过模型的电路包含带有双极表面电荷的通道，我们提取阶段爆发，混合模式尖峰，补品爆发和阈值可变性，所有这些都带有哺乳动物神经元典型范围内的尖峰电压和频率。由于典型的电导记忆保留时间在通道长度上的强烈依赖性，因此这些特征是可能的，使得时间表从单个尖峰到单个电路中多个尖峰的爆发不等。这些高级形式的神经元状尖峰支持探索水离子化作为神经形态回路的有趣平台。
埃斯酮胺的多巴胺能作用是通过涉及谷氨酸和阿片类药物受体的双重机制介导的
Esketamine代表了一种用于治疗情绪障碍的新药物。与传统的基于单胺能的疗法不同，埃斯酮胺主要靶向N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDAR）。然而，埃斯酮胺是一种复杂的药物，对NMDAR具有低亲和力，也可以与其他靶标（例如阿片受体）结合。其抗抑郁特性的精确作用机理仍然存在争议，其滥用的潜力也是如此。情绪和奖励处理交集的关键组成部分是多巴胺能系统。在这项研究中，我们使用行为模型和体内纤维光度法来探索小鼠伏隔核中埃斯酮胺的神经化学作用。我们的发现证明了埃斯酮胺对细胞外多巴胺动力学的多模式影响。通常，埃斯酮胺会增加多巴胺能的张力，同时减少谷氨酸能传播。然而，它减少了多巴胺的阶段性活性并损害了奖励诱发的多巴胺释放。这些作用部分，有条件地被阿片类拮抗剂纳洛酮阻塞，需要谷氨酸能输入。总而言之，我们的研究揭示了神经递质系统之间的复杂相互作用，这表明埃斯酮胺的神经化学作用既依赖电路和状态依赖性。
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。
从 EDA、ECG 和 EEG 数据中获取的适应性见解
生理自适应虚拟现实可以驱动交互并调整虚拟内容，以更好地满足用户的需求并支持特定目标。然而，心理生理推理的复杂性阻碍了有效的适应，因为认知和生理特征之间的关系很少表现出一一对应关系。因此，有必要采用多模态方法来评估适应的效果。在这项工作中，我们分析了在与 VR 自适应系统交互过程中获得的多模态数据集 (EEG、ECG 和 EDA)，该系统使用 EDA 作为适应次要任务难度的输入。我们评估了动态调整对不同生理特征及其相关性的影响。我们的结果表明，当自适应系统增加次要任务难度时，θ、β 和相位 EDA 特征会增加。此外，我们发现在难度调整过程中，θ、α 和β 振荡之间存在高度相关性。我们的结果显示了如何使用特定的 EEG 和 EDA 特征来评估 VR 自适应系统。
大脑-身体轴上广泛的自主生理耦合
大脑与来自身体内部环境的内脏信号密切相关，神经、血液动力学和外周生理信号之间存在众多关联。我们表明，这些大脑-身体共同波动可以通过单个时空模式捕获。在几个独立样本以及单回波和多回波 fMRI 数据采集序列中，我们发现静息状态全局 fMRI 信号、神经活动和一系列涵盖心血管、肺、外分泌和平滑肌系统的自主信号之间存在低频范围（0.01 - 0.1 Hz）的广泛共同波动。在静息状态下观察到的相同大脑-身体共同波动是由提示性深呼吸和间歇性感官刺激引起的唤醒以及睡眠期间的自发相位 EEG 事件引起的。此外，我们还发现，在实验性抑制呼气末二氧化碳 (PETCO2) 变化的情况下，整体 fMRI 信号的空间结构得以维持，这表明伴随觉醒而出现的呼吸驱动动脉 CO2 波动无法解释这些信号在大脑中的起源。这些发现证实，整体 fMRI 信号是自主神经系统控制的觉醒反应的重要组成部分。
Rio-Bermudez.大脑皮层.2020.pdf - Blumberg 实验室
主动睡眠 (AS) 为同步皮质和皮质下结构内及之间的神经活动提供了独特的发展环境。在一周大的大鼠中，肌阵挛性抽搐的感觉反馈（AS 的特征性相位运动活动）会促进海马体和红核（中脑运动结构）中相干的 θ 振荡 (4-8 Hz)。抽搐的感觉反馈还会以纺锤波爆发的形式触发感觉运动皮质中的节律活动，纺锤波爆发是由 θ、α/β（8-20 Hz）和 β2（20-30 Hz）频段中的节律成分组成的短暂振荡事件。在这里，我们想知道这些纺锤波爆发成分中的一个或多个是否从感觉运动皮质传递到海马体。通过同时记录 8 日龄大鼠的胡须桶状皮质和背侧海马，我们发现 AS（而非其他行为状态）会促进皮质-海马相干性，尤其是在 beta2 波段。通过切断眶下神经以阻止胡须抽搐的感觉反馈传递，AS 期间的皮质-海马 beta2 相干性显著降低。这些结果证明了感觉输入（尤其是在 AS 期间）对于协调这两个正在发育的前脑结构之间的节律性活动的必要性。
脑电图和瞳孔测量证据
与单一连续说话者相比，不连续、混合说话者的语音处理效率较低，但人们对处理说话者变异性的神经机制知之甚少。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 和瞳孔测量法测量了听众在执行延迟回忆数字广度任务时对说话者变异性的心理生理反应。听众听到并回忆了七位数字序列，其中既有说话者不连续性（单个说话者数字与混合说话者数字），也有时间不连续性（0 毫秒与 500 毫秒数字间隔）。说话者不连续性降低了序列回忆准确性。说话者和时间不连续性都会引发类似 P3a 的神经诱发反应，而快速处理混合说话者的语音会导致相位瞳孔扩张增加。此外，混合说话者的语音在工作记忆维持期间产生的 alpha 振荡功率较低，但在语音编码期间不会产生。总体而言，这些结果与听觉注意力和流式框架一致，其中说话者的不连续性会导致不自愿的、刺激驱动的注意力重新定位到新的语音源，从而导致通常与说话者多变性相关的处理干扰。
紧张活跃的主神经元在两个时间尺度上调节相互排斥的运动状态
行为的连续性要求动物在相互排斥的行为状态之间平稳过渡。控制这些转变的神经原理尚不清楚。秀丽隐杆线虫自发地在两个相反的运动状态（向前和向后运动）之间切换，这种现象被认为反映了中间神经元 AVB 和 AVA 之间的相互抑制。在这里，我们报告说，自发运动及其相应的运动回路不是单独控制的。AVA 和 AVB 既不是功能等效的，也不是严格相互抑制的。AVA 而不是 AVB 保持去极化的膜电位。虽然 AVA 在快速时间尺度上阶段性地抑制了正向促进中间神经元 AVB，但它在较长的时间尺度上保持了对 AVB 的紧张性、突触外兴奋。我们提出，AVA 在不同时间尺度上具有相反极性的紧张性和阶段性活动，充当主神经元，打破了底层正向和反向运动回路之间的对称性。该主神经元模型为由互斥的运动状态组成的持续运动提供了一种简约的解决方案。