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人格因素塑造了大脑对情绪刺激的反应：脑电图研究
脑电图（EEG）是一种用于记录脑活动的非侵入性电生理方法，使研究人员能够研究脑功能（8）。情感研究领域中的一种研究涉及通过定量分析EEG诱导情绪并记录大脑活动的变化（9）。研究人格，情绪和脑电图之间的关系的研究主要关注这三个因素中的两个（10-12），并且对人格在情绪诱导过程中的作用在大脑活动中的作用有限。使用召回或想象力（13），声音（14、15），图片（16、17）或视频剪辑（VC）（18、19）的一些研究，用于引起情绪反应的方法有所不同，这些研究被认为是对日常生活情况的自然和反思。此外，一些研究使用了少量样本量（20，21），仅包括均质参与者组（22），并且常常未能考虑性别差异（20）。这些方法上的差异导致整个研究的结果不一致（23，24）。
通过减少刺激幅度深度
摘要 - 稳态视觉诱发电位（SSVEP）当前是脑部计算机界面（BCI）中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能，但从用户体验的角度来看，反式刺激的重复表现是不舒服的。的确，SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张，并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度（90％的幅度降低），以设计SSVEP刺激，以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间，系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析（TRCA）分类方法的高（99.8％）和低幅度（80.2％）刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
道路表面分类，重点是砾石检测
音乐刺激（例如音乐或环境噪声）会严重影响人类的生理和心理健康。我们在这里总结了音乐疗法对早产婴儿遇险调节，表现增强，睡眠质量控制和精神障碍治疗的积极影响。具体来说，音乐疗法对诸如阿尔茨海默氏病（AD）和帕金森氏病（PD）等神经系统疾病的治疗表现出了有希望的影响。我们还强调了听觉干预会影响生物体的调节机制，包括对免疫反应，基因表达，神经递质调节和神经回路的调节。作为一种安全，具有成本效益和非侵入性干预措施，音乐疗法在治疗各种神经系统疾病方面具有巨大的潜力。
基于表面肌电图
摘要：基于表面肌电图（SEMG）探索了一种定量识别原发性刺激强度的新颖方法。，我们在具有不同强度的主要味道刺激下捕获了SEMG样品，并用支持向量机（SVM）进行了定量识别的预处理样品。验证了定量识别酸，苦和咸强度的可行性。在柠檬酸（aq），蔗糖（水溶液），氯化镁（水溶液），氯化钠（AQ）和谷氨酸钠（AQ）的刺激下获得了SEMG信号，其浓度不同，用于五种类型的主要口味：酸味，甜美，苦味，苦味，苦味，苦味，salty和umimimi cormimimifive。采用的信号用一种称为二次变化的方法处理，以删除基线徘徊，以及一个自适应缺口，以删除功率频率干扰。为每个样品提取330个特征后，进行了五倍跨验力的SVM回归器，模型达到了0.7277、0.1963、0.7450、0.7642和0.5055的R 2得分，分别用于痛苦的主要品味，均可识别次数的痛苦和0.5055。要探索面部对味觉刺激的反应，我们总结并比较了不同味道类型和味道强度的刺激下的肌肉活动。为了进一步简化模型，我们探索了特征维度的影响，并以频道方式优化了每种口味的特征组合，并且分别从330、120、120、120、120、210、210、260、170降低了五种类型的主要品味。最后，我们分析了多个受试者的模型性能以及模型的性能与实验受试者的数量之间的关系。这项研究可以为使用SEMG提供进一步研究和味觉刺激识别的应用参考。
用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
富含大脑的环状 RNA 控制兴奋性神经传递并限制对厌恶刺激的敏感性
环状 RNA (circRNA) 是一大类非编码 RNA。尽管已鉴定出数千种环状转录本，但其中大多数的生物学意义仍未得到探索，部分原因是缺乏生成功能丧失动物模型的有效方法。在本研究中，我们重点研究了 circTulp4，这是一种源自 Tulp4 基因的丰富 circRNA，在大脑和突触区室中富集。通过创建 circTulp4 缺陷小鼠模型，我们在其中突变了负责生成 circTulp4 的剪接接受体位点，但不影响线性 mRNA 或蛋白质水平，我们能够进行全面的表型分析。我们的结果表明，circTulp4 在调节神经元和大脑生理学、调节兴奋性神经传递的强度和对厌恶刺激的敏感性方面至关重要。该研究提供的证据表明，circRNA能够调节神经元中的生物学相关功能，并在表型的多个层面上产生调节作用，为circRNA在神经过程中的调控作用建立了原理证明。
上丘犬对多巴胺对视觉经典调节中条件刺激的反应
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.06.631486 doi：Biorxiv Preprint
蝴蝶效应：虚拟现实中稳态视觉诱发电位刺激的新机遇
在虚拟现实 (VR) 中，稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 可用于通过脑信号与虚拟环境进行交互。然而，SSVEP 诱发刺激的设计通常与虚拟环境不匹配，因此会破坏虚拟体验。在本文中，我们研究了不同适应性刺激设计，以融入虚拟环境。因此，我们创造了不同形状的虚拟蝴蝶。形状从矩形翅膀到圆形翅膀，再到真实蝴蝶的翅膀形状。这些蝴蝶通过不同的动画（闪烁或拍打翅膀）引发 SSVEP 反应。为了评估我们的刺激，我们首先从文献中提取了适合 SSVEP 反应的频率。在第一项研究中，我们确定了在 VR 中产生最佳检测精度的三个频率。我们在第二项研究中使用这些频率来分析使用我们的刺激设计的检测精度和外观评级。我们的工作为融入虚拟环境并仍能引发 SSVEP 反应的 SSVEP 刺激的设计提供了见解。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。