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利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
iCE Neurosystems, Inc. Allison Komiyama，博士，RAC...
贸易/设备名称：iCEWav 神经监测平台 法规编号：21 CFR 882.1400 法规名称：脑电图 监管类别：II 类 产品代码：GWQ、OLT 日期：2020 年 1 月 20 日 收到日期：2020 年 1 月 21 日 亲爱的 Komiyama 医生： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中注明的用途而言），或与根据《联邦食品药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以营销该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和列名（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第
TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于各种目的的监测脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来增强神经认知功能）和设备控制。
heurísticapara elanálisisde emociones usandoseñales...
除了脑电图信号外，神经心理学中还有几种允许对情绪进行分类的测试，其中是SAM（（自我评估MIEARS）。sam是一种基于激发和瓦伦西亚模型的非语言工具，通过人形象形图，它可以评估一个人面对刺激的愉悦，兴奋和掌握[6]。 div>该测试是由Lang开发的，该测试是基于Mehrabian和Rusell在1974年提出的差异模型（Henthfory SDM）[7]。 div>最后，这项工作的目的是提出一种启发式，该启发式措施允许在暴露于刺激的情况下评估人类的情绪，将SAM测试所抛出的结果与Emotiv COPD头带所抛出的结果进行比较，一旦这些标志将这些标志与小波变换进行处理。 div>
音乐认知和学习的神经生物学
上个世纪提供了有关认知和学习的大量重要数据。然而，随着发展心理学的认知革命和发育心理学中Piage理论的兴起，强大的人从学习转变为思考。因此，我们现在对不同年龄的孩子的思维有很多了解，但是我们对他们的学习方式一无所知。远离研究儿童学习的动作反映了更多的三角形兴趣转变；它还反映了一个假设，即发展和学习在根本上是不同的。但是，学习和认知是同一枚硬币的两个方面。人们所知道的很大程度上是基于一个人学到的知识，当然是将军知识。因此，任何关于孩子如何学习的发展理论都是一个严重限制的发展。
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。
微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
2022 年神经形态计算和工程路线图
Dennis诉Christensen 1，Regina Dittmann 2，Bernabe Linares-Barranco 3，Abu Sebastian 4，Manuel Le Gallo 4，Andrea Redaelli 5，Stefan Slesazeck 6，Thomas Mikolajick 6，7 Iang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J Quill 14，Scott T Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，Danijela Markovi´ c 16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17 Datta 20，Elisa Vianello 21，Alexandre Valentian 22，Johannes Feldmann 1，Xuan Li 23，Wolfram HP Pernice 24，25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Neftci 27 Geun Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas A Cleland 35，Christoph Posch 36，Shihchii Liu 18，Gabriella Panuccio 37，Mufti Mahmud 38，Arnabim Mazumder 39，Mufti Mahmud 38 , Tinoosh Mohsenin 39 , Elisa Donati 18 , Silvia Tolu 14 , Roberto Galeazzi 40 , Martin Ejsing Christensen 41 , Sune Holm 42 , Daniele Ielmini 43 和 N Pryds 1
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
关于神经科学和医学应用的微/纳米设备和技术研究主题的社论
微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿，在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景（Liu et al.，2020）。随着微纳加工技术的快速进步，创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现，在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是，将微纳器件与神经科学和临床医学相结合，可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病，影响着全球超过六千万人，严重影响他们的健康和生活质量（Bernhardt et al.，2019）。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息，在脑机接口方面具有巨大的应用潜力（Wang 等人，2024 年）。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列，专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制，同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验，会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路