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丙泊酚介导的无意识状态会干扰感觉信号在皮质层级中的传递
图 1：在清醒和昏迷动物中传递刺激时，从四个皮质区域记录 LFP 和脉冲数据。（A）犹他阵列的植入位置。STG：颞上回（听觉）；PPC：后顶叶皮质（联想）；8A：区域 8A（认知）；PFC：前额皮质（认知）。（B）在清醒和昏迷状态下传递的刺激。UC（无条件）音调和条件音调是两种不同的声音，均持续半秒。条件音调之后是经过半秒延迟后吹向动物面部的气流。UC 气流是相同的气流，没有任何先前的音调。（C）维持剂量期间脉冲率稳定。显示每个大脑区域的平均发放率（1 分钟箱）（平均值 +/SEM）。水平黑条（顶部）表示丙泊酚输注剂量的时间过程。给予高剂量 30 分钟（起效），然后给予低剂量 30 分钟（维持）。紫色条标记失去意识 (LOC) 和恢复意识 (ROC) 的平均时间。灰色框表示清醒和无意识状态所用的时间范围。
理解不确定性的行为就是意识
本文是一篇开放获取文章，根据知识共享署名 (CC BY) 许可条款和条件分发（https//creativecommons.org/licenses/by/4.0 /） 收到日期：2022 年 12 月 2 日；接受日期：2023 年 2 月 23 日；在线日期：2023 年 6 月 8 日 摘要 我们将预知情感（由保存倾向状态的信息组成）定义为主观意向性的非语境性、基本构成要素。我们采用心理动力学方法来处理意向性。在有生命的热力学中，意图展开为行动，通过负熵作用减少主观不确定性。它们是行动中的意图，在与各种受调控的基因组具有复杂蛋白质相互作用的物种中具有意义。特别是，由主观功能引入的生物学目的方面的意向性展开可以令人满意地解释主观意向性。表演的潜在经验为从主观功能理解预知情感的意义铺平了道路。因此，大脑的主观意向性作为行动的根本经验，嵌入在“隐藏”热力学能量的负熵“意识代码”中。它是大脑意识在宏观尺度上统一运作时负熵衍生的量子势能。而在中观尺度上，薛定谔过程为负熵行动创造了边界条件，以指导意向行动。
声音潮流：探索声音激发青少年音乐学生和本科音乐教育专业学生创造性批判意识的潜力
引言 ................................................................................................................................................................................ 140 创造力是感知、认识和批判世界的一种方式 ................................................................................................................ 142 研究目的和研究问题 ................................................................................................................................................ 145 研究参与者 ...................................................................................................................................................................... 145 连帽衫下的见解：并非在我们可能思考的时刻适合所有人 ............................................................................. 149 方法论 ............................................................................................................................................................................. 150 研究方法 ............................................................................................................................................................................. 151 声音会议工作坊 (SSW) ............................................................................................................................................. 152 声音收集和 C分类（SCC）表................................................................................................ 154 声音片段（SP）................................................................
微度中的大脑活动增加反映了重新建立意识的无意识动力
背景：微度是短暂的睡眠实例，导致双眼的反应性以及部分或全部延伸的闭合。微骨会带来毁灭性的后果，尤其是在跨性别部门。研究目标：关于微渗的神经特征和潜在机制的问题。这项研究旨在更好地了解微骨的生理底物，这可能会使人们对现象有更好的了解。方法：分析了一项早期研究的数据，涉及20个健康的非腿部剥夺受试者。每个会话持续50分钟，并需要受试者执行2D连续的视觉运动跟踪任务。同时数据收集包括跟踪性能，Eye-Video，EEG和FMRI。一个人类专家在视觉上检查了每个参与者的跟踪性能和视频录音，以识别微质量。我们的兴趣是微度≥4-S的持续时间，使我们总共有10个受试者的事件。微填布事件分为四个2-S段（前，开始，开始，结束和帖子）（中间，开始和末端段之间存在差距，对于微渗> 4 s），然后通过检查以前的段来分析每个片段，通过检查源代源的eeg eeg power in delta，delta，theta，theta，alpha，alpha，beta，beta，beda，beda，beda，beda，beda，beda，beda sega sega sega sega sega，beda，beda，beda sega sega sega be n of seg eeg pown。结果：theta和alpha频段的EEG功率增加了微骨前和开始之间。在微渗的起点和末端之间，三角洲，beta和伽马频段的功率也增加。相反，在三角洲和阿尔法频段的微度末端和柱头之间的功率降低了。这些发现支持三角洲，theta和alpha频段中的先前发现。然而，以前尚未报道Beta和伽马频段的功率增加。结论：我们认为，在微观休息期间增加的高频活性反映了无意识的“ cogni tive”活性，旨在重新建立在积极任务中入睡后重新建立意识。
基于功能近红外光谱技术评估意识障碍患者的残留认知
准确诊断长期意识障碍（DOC）患者的意识水平对于设计治疗计划、确定康复服务和预测预后至关重要。DOC 1 – 4 主要包括昏迷（仅有失眠和反射行为）、无反应觉醒综合征（UWS）和微意识状态（MCS）。UWS 5 中的患者临床上清醒，但对自己和周围环境没有意识。与 UWS 不同，MCS 6 中的患者表现出极少、不一致但可重复的有目的的意识证据。对这两组患者的意识的临床评估和诊断具有挑战性。目前，主观床边行为评估仍被视为评估 DOC 患者意识的临床参考标准。7 但据报道误诊率为 ∼ 40% 。 3 事实上，由于患者的认知、运动和感觉障碍，以及检查者和环境条件等其他因素，准确评估 DOC 患者的脑功能和检测其残留意识非常复杂、耗时且具有挑战性。评估 DOC 患者意识水平的一种客观方法是使用功能神经影像技术。在过去的几年中，各种神经影像学和电生理研究为评估 DOC 患者意识、探索结构和功能特征、监测意识恢复以及阐明 DOC 患者意识的潜在机制提供了宝贵的见解。1、3、4、8 2006 年，Owen 等人提出了一项功能性磁共振成像 (fMRI) 研究，他们指导一名符合 UWS 临床标准的患者在 fMRI 扫描仪中执行打网球的想象来回答“是”，并执行空间导航想象来回答“否”。 9 fMRI 结果显示，患者的大脑活动与健康对照者在相同任务下的活动相似，表明存在残留认知。在后续研究中，10 fMRI 用于评估一组 DOC 患者在心理意象任务期间的故意大脑活动。结果显示，在行为上看似无反应的患者中，约有 17% 实际上具有隐蔽意识，可以调节大脑活动以响应简单的是非问题进行交流。神经影像学和电生理学研究的新发现表明，在行为检查中看似无反应的患者中，约有 20% 实际上可以表现出隐蔽意识。这种差异被称为认知运动分离 (CMD)。4、11 也就是说，这些患者实际上有意识，即使他们在行为上没有反应，但是，使用不依赖于患者产生外部反应能力的电生理和神经成像技术可以观察到明显的意识迹象。最近，2020 年欧洲神经病学学会指南建议应“在可行的情况下”使用基于任务的神经影像学研究来准确检测 DOC 患者的意识。12尽管基于 fMRI 的研究为 DOC 领域提供了有价值的信息，但相对大规模的设备要求、费用和严格的受试者限制使其无法应用于植入金属的患者，并限制了其在纵向床边监测或重症监护病房危重患者的使用。功能性近红外光谱 (fNIRS) 13 是一种非侵入性光学神经成像技术，在脑机接口 (BCI)、精神分裂症研究、神经康复、新生儿护理等领域发展迅速。7、14-16 与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更高。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 在以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域方面优于 EEG。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究 DOC 患者的功能活动和评估残余意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残余意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与 UWS 患者更相似。神经康复、新生儿护理等。7、14-16与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更强。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 比 EEG 更能以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究功能活动和评估 DOC 患者残留意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等人。 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残留意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与神经康复、新生儿护理等。7、14-16与 fMRI 相比，fNIRS 对运动伪影和金属植入物的耐受性更强。通过同时检测氧合血红蛋白 (HbO)、脱氧血红蛋白 (HbR) 和总血红蛋白 (HbT) 浓度的变化，它提供更全面的信息，以更好地表征血流动力学并提高生态效度。此外，fNIRS 比 EEG 更能以更高的空间分辨率定位和分割大脑区域。fNIRS 还更具成本效益、便携性，可用于床边监测，适合对 DOC 患者进行纵向和重复监测血流动力学。然而，使用 fNIRS 研究功能活动和评估 DOC 患者残留意识的研究仍然有限，但正在增加。3、7、17-20 2013 年，Molteni 等人。 18 首次使用 fNIRS 对 MCS 患者的残留意识进行床边评估。Kempny 等 17 使用基于 fNIRS 的运动想象 (MI) 任务评估了 DOC 患者的大脑活动；结果显示，与 UWS 患者相比，MCS 患者的血流动力学反应与
额叶和顶叶在理解意识障碍中起着至关重要的作用：从脑电图研究的角度
长期以来，人们一直对意识的起源及神经关联存在争议。研究表明，前额叶和后顶叶皮质的感觉区整体工作空间与大脑的意识活动高度相关（Giacino et al.，2014）。后部皮质包含一个后部热区，用于产生视觉、听觉、触觉等多种意识体验（Boly et al.，2017；Koch，2018），这为后部脑区与人类意识相关提供了直接证据。前额叶严重损伤的患者仍然保留有唤醒和意识，这表明前额叶皮质应排除为意识依赖性皮质（Koch，2018）。但也有研究者认为，大多数与意识无关的额叶结构受损，并不会导致意识丧失；额叶中的关键结构主导着人类的意识（Koenigs 等人，2007 年；Koch 等人，2016 年）。意识障碍 (DOC) 是由于调节觉醒和意识的神经系统部分受损或功能障碍导致的意识状态改变（Schiffi 和 Plum，2000 年；Giacino 等人，2014 年）。DOC 患者通常因中风、缺氧等原因遭受严重的脑损伤（Gosseries 等人，2011b、2014 年）。此类患者可能处于植物人状态 (VS) 或微意识状态 (MCS)。这两种状态都具有较高的觉醒水平；MCS 涉及可重复的非反射性行为反应，而 VS [也称为无反应性觉醒综合征 (UWS)] 仅涉及对外部刺激的反射性行为反应。 VS/UWS 是一种临床综合征，描述患者在睁眼清醒状态下无法表现出自主运动反应（Laureys 等人，2010）。MCS 患者无法与周围环境交流；然而，他们表现出波动的意志行为残余（Laureys 等人，2004）。此外，根据他们对命令的响应能力、有意交流等，MCS 可分为 MCS + 和 MCS-（Chennu 等人，2017 年；Rizkallah 等人，2019 年）。此外，Thibaut 等人（2021 年）将大脑活动与 MCS 相似的 VS/UWS 患者定义为 MCS ∗。额叶是言语功能和运动行为的控制中心；它还被认为与更高级的认知有关，包括记忆和执行力（Chayer and Freedman，2001）。全局工作空间理论假设意识通过信息处理产生，信息处理通过以额叶和顶叶为中心的两个神经元网络将输入信息传播到整个大脑（Koch，2018）。神经影像学研究表明，意识水平的提高伴随着顶叶联想皮层代谢率的变化（Laureys et al.，1999 ) 以及与额叶相关的神经连接增加 ( Jang and Lee , 2015 )。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高度兼容且便携的测量方法，可以测量
意识障碍：脑网络结构完整性的临床评估
1 意大利米兰 IRCCS 卡洛贝斯塔神经科学研究所基金会神经放射学部诊断与技术系 2 意大利都灵大学“Rita Levi Montalcini”神经科学系 3 意大利佛罗伦萨大学 A. Meyer 儿童医院放射学部 4 意大利米兰 IRCCS 米兰毛杰里临床科学研究所 5 意大利都灵大学心理学系 6 中国成都电子科技大学生命科学技术学院、神经信息教育部重点实验室 7 意大利米兰 IRCCS 卡洛贝斯塔神经科学研究所基金会神经生理学与诊断系、癫痫学部 8 意大利乌尔比诺卡洛博大学人文研究系 IRCCS 卡洛贝斯塔神经科学研究所基金会神经内科、公共卫生、残疾部门
重症监护室中残留意识的多模式预测：Connect-Me研究
功能性MRI（fMRI）和EEG可能揭示意识障碍患者（DOC）的残留意识，这是由慢性文献的快速扩展的慢性文献所反映的。然而，尽管识别剩余意识是重症监护病房（ICU）临床决策的关键，但很少研究急性DOC。因此，前瞻性，观察性，第三级中心队列，IIB期研究“使用EEG和fMRI的神经严重护理队列研究中的意识研究”（Connect-ME，NCT02644265）的目的是评估fMRI和EEG的准确性，以评估fMRI和EEG的准确性，以识别ICU中急性文档中急性文档中的残留意识。在2016年4月至2020年11月之间，通过反复的临床评估（fMRI和EEG）检查了87例急性DOC患者，患有创伤性或非创伤性脑损伤。通过视觉分析，光谱频带分析和支持向量机（SVM）意识分类器评估静止状态的脑电图和外部刺激。此外，评估了针对规范静止状态fMRI网络的内部和区域内静止状态连接性。接下来，我们在研究入学时使用了EEG和FMRI数据，以两种不同的机器学习算法（随机森林和SVM与线性内核）区分以最低意识的状态或更高的（≥mcs）的患者与昏迷或无反应的醒目状态（≤UWS）的患者（≤UWS）在ICU中（或在ICU中）（或在ICU之前）（或在ICU之前）（或在ICU之前）在曲线下用面积（AUC）评估了预测性能。在研究入学人群中，87例DOC患者（平均年龄为50.0±18岁），女性为43％），51名（59％）为≤UWS，36（41％）为≥MC。三十一名（36％）患者在ICU中死亡，其中28例撤离生命疗法的患者。eeg和fMRI预测了研究入学和ICU出院时的意识，最大AUC为0.79（95％CI 0.77-0.80）和0.71（95％CI 0.77-0.80）。基于脑电图组合和fMRI组合的模型可预测研究入学率和ICU放电时的意识水平，最大AUC为0.78（95％CI 0.71-0.86）和0.83（95％CI 0.75-0.89），具有IM证明积极的预测值和敏感性。总体而言，机器学习算法（SVM和随机森林）的表现同样出色。总而言之，我们建议ICU中的急性DOC预测模型是基于fMRI和EEG特征的组合，无论使用的机器学习算法如何。
脑电图谱的机器学习在GABA能麻醉期间对无意识进行了分类
在当前的麻醉学实践中，麻醉师推断出无意识状态，而无需直接监测大脑。药物和患者特异性的脑电图（EEG）特定的麻醉引起的潜意识的特征已被鉴定。我们将机器学习方法应用于构建分类模型，以在麻醉引起的无意识期间对无意识状态的实时跟踪。我们使用交叉验证选择和训练最佳性能模型，使用33,159 2S段的脑电图数据记录在7位健康志愿者中，他们收到了丙泊酚越来越多的兴奋剂，同时响应刺激，以直接评估无意识。在相同条件下收集的3个剩下的志愿者（中位志愿者AUCS 0.99-0.99）对13,929 2s EEG段进行测试时，的交叉验证模型表现出色。 模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。 对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。 这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。的交叉验证模型表现出色。模型在对27名手术患者的队列进行测试时显示出强烈的概括，这些手术患者在不同的情况下仅接受单独的临床数据集中收集的丙泊酚，并使用不同的硬件（中位患者AUC 0.95-0.98），并在病例中采取了模型预测，并采取了模型预测。对17例接受七氟醚（单独或除丙泊酚之外）的患者的表现也很强（AUC中位数为0.88-0.92）。这些结果表明，即使对具有类似神经机械的不同麻醉剂进行测试，EEG光谱特征也可以预测不同意性。有了高性能的无意识预测，我们可以准确地监测麻醉状态，并且该方法可用于设计输液泵，以对患者的神经活动有明显的反应。