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学习视觉刺激诱发的脑电图流形，用于神经图像分类
视觉神经解码，即从大脑活动模式中解释外部视觉刺激的能力，是神经科学研究中的一项具有挑战性的任务。最近的研究集中于表征可以用群体级特征描述的多个神经元的活动模式。在本研究中，我们结合空间、光谱和时间特征来实现神经流形分类，该分类能够表征视觉感知并模拟人脑中的工作记忆活动。我们通过基于黎曼流形和二维 EEG 频谱图表示的自定义深度学习架构分别处理时空和光谱信息。此外，在查看 11 类（即全黑加 0-9 数字图像）MindBigData Visual MNIST 数据集时，使用基于 CNN 的分类模型对视觉刺激引起的 EEG 信号进行分类。在刺激引起的 EEG 信号分类任务上评估了所提出的集成策略的有效性，总体准确率达到 86%，与最先进的基准相当。
抗抑郁药应用以外的氯胺酮
对感觉刺激的反应受到先前的刺激的抑制；如果两个刺激是相同的，则会发生配对脉冲抑制（PPS）。如果前面的刺激太弱而无法可靠地引起靶反应，则会发生预硫化（PPI）。pps和pPI代表了第一次刺激引起的神经回路的兴奋性变化，但涉及不同的机制，并且在不同疾病中受到了损害，例如，精神分裂症和阿尔茨海默氏病中PPS受损，而阿尔茨海默氏病和精神分裂症和运动障碍的PPI受损。因此，这些措施提供了有关在临床条件中可能具有作用的几种抑制机制的信息。在本研究中，检查了与听觉变化相关的皮质反应的PPS和PPI，以建立有关健康受试者的规范性数据（35名女性和32名男性，年龄在19-70岁之间）。我们还研究了年龄和性别对PPS和PPI的影响，以澄清是否需要将这些变量视为偏见。通过连续声音中突然增加声压，并通过脑电图记录了测试响应。在PPS实验中，引起皮质反应的两种变化刺激是与65 dB的背景增加15 dB，分别为600 ms。在PPI实验中，预脉冲和测试刺激分别为2和10-DB，间隔为50 ms。获得的结果表明，性别对这两种措施产生了相似的影响，女性具有更强的测试反应和较弱的抑制作用。目前的结果表明，与听觉变化相关电位的PPS和PPI的规范数据外，年龄和性别偏见。另一方面，年龄在PPS实验中产生了不同的影响：与更强的测试反应和较弱的抑制作用相关，但在PPI实验中没有影响。PPS和PPI以及其他类似的范式（例如P50门控）可能具有不同的和常见的机制。总体而言，它们可以提供有关抑制功能受损的疾病的病理生理的见解。
Neuropilin-1是NGF和TRKA诱发疼痛的共受体
神经生长因子（NGF）单克隆抗体是一种治疗慢性疼痛的治疗方法，但由于某些骨关节炎患者的关节损伤恶化而未能获得FDA批准。我们报告说，Neuropilin-1（NRP1）是NGF的富含伤害感受器的联合受体，这对于疼痛的疼痛信号是与肌霉素相关的激酶A（TRKA）信号所必需的。NGF与纳摩尔亲和力结合NRP1。NRP1与人和小鼠伤害感受器中的TRKA共表达。NRP1抑制剂可防止对人和小鼠伤害感受器的刺激激发，并消除小鼠NGF诱发的伤害感受。NRP1敲低钝化NGF刺激的TRKA磷酸化，激酶信号传导和转录，而NRP1的过表达增强了NGF和TRKA信号传导。以及与NGF相互作用的NRP1与伴侣TRKA相关联，从生物合成途径到质膜，然后再与信号内体相关联，从而增强了NGF诱导的TRKA二聚体化，内吞作用和信号传导。分子建模支持C末端基本NGF基序（R/KXXR/K）与NGF/TRKA/NRP1 Plasmambrane复合物中的细胞外“ B” NRP1结构域与2：2：2 stochiementry的相互作用。gα相互作用的蛋白C-末端1（GIPC1），一种脚手架NRP1和TRKA与肌球蛋白VI的PDZ结合蛋白，在具有NRP1和TRKA的伤害感受器中共表达。敲低的GIPC1消除了NGF诱发的伤害感受器的激发和小鼠的疼痛样行为。因此，NRP1是NGF/TRKA疼痛信号传导所必需的先前未识别的共受体。NRP通过衔接蛋白GIPC1结合NGF和伴侣TRKA与质膜和信号内体。NRP1和GIPC1在伤害感受器中的拮抗作用提供了期待已久的非阿片类药物替代系统性抗体NGF NGF固相的替代品，用于治疗疼痛。
事件相关的 alpha 节律调制解释了脑电图中的听觉 P300 诱发反应
[1] 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡 04103，德国 [2] 柏林夏里特医学院伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林 10117，德国 [3] 罗氏制药研究与早期开发、神经科学与罕见疾病，罗氏巴塞尔创新中心，F.霍夫曼-罗氏有限公司，巴塞尔，4070，瑞士 [4] 莱比锡大学 LIFE – 莱比锡文明疾病研究中心，莱比锡，04109，德国 [5] IU 国际应用技术大学心理学系，埃尔福特，53604，德国 [6] 莱比锡大学医学中心精神病学和心理治疗系，莱比锡，04103，德国 [7] 精神病学、心身医学和心理治疗，法兰克福歌德大学，法兰克福，60323，德国 [8] 医学信息学，统计学和流行病学研究所（IMISE），莱比锡大学，莱比锡，04109，德国 [9] 认知神经病学系，莱比锡大学医院，莱比锡，04103，德国 [10] 神经物理学组，神经病学系，夏里特 - 柏林大学医学院，柏林，10117，德国
使用可穿戴耳罩式脑电图系统解码情感状态下的听觉诱发反应
摘要 目的：本文研究了一种耳周脑电图系统，作为传统头皮脑电图系统的替代方法，用于对听觉刺激引起的唤醒-效价域中的人类情感状态进行分类。方法：在情感状态分类任务的有效性方面，将从耳朵周围记录的脑电图与根据国际 10-20 系统收集的脑电图进行比较。本研究设计了一种具有八个干脑电图通道的可穿戴设备用于耳部脑电图采集。21 名受试者参加了一项为期三天、共六次的实验，使用耳朵和头皮脑电图采集方法。实验任务包括聆听听觉刺激并自我报告对所述刺激引起的情绪。各种特征与不对称方法结合使用，以评估使用耳朵脑电图信号与头皮脑电图相比的唤醒和效价状态的二元分类性能。主要结果。在受试者相关环境中，使用耳部脑电图信号训练多层极限学习机后，我们实现了唤醒 67.09% ± 6.14 的平均准确度和效价 66.61% ± 6.14 的平均准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 68.59% ± 6.26 的平均准确度和效价 67.10% ± 4.99 的平均准确度。在受试者无关的环境中，耳部脑电图方法实现了唤醒 63.74% ± 3.84 的准确度和效价 64.32% ± 6.38 的准确度，而头皮脑电图方法实现了唤醒 64.67% ± 6.91 的准确度和效价 64.86% ± 5.95 的准确度。最佳结果表明，耳部脑电图和头皮脑电图信号在情感状态分类方面没有显著差异。意义重大。据我们所知，本文是第一篇探索耳部脑电图信号在情绪监测中的应用的论文。我们的研究结果证明了耳部脑电图系统在开发情绪监测装置方面的潜在用途，与传统的头皮脑电图装置相比，这种装置更适合用于日常情感生活日志系统。
通过经颅磁刺激引起的电力电势
皮质（M1），用于估计皮质脊髓兴奋性的变化。但是，多个元素在MEP的生成中起作用，因此即使是峰值到峰幅度等简单的措施也具有复杂的解释。在这里，我们总结了有关有助于MEP的神经途径和电路的当前已知知识，并讨论在解释在运动处理和具有神经系统状况的患者背景下在休息时测量的MEP振幅时应考虑的因素。在这项工作的最后一部分中，我们还讨论了如何将新兴的技术方法与TMS结合在一起，以提高我们对可能影响MEP的神经底物的理解。总体而言，本综述旨在强调TMS的功能和局限性，这些功能和局限性在试图解开有助于生理状态相关的皮质运动兴奋性变化的源时要认识到。
多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
新型混合视觉刺激将周期性运动融入传统闪烁或模式反转视觉刺激中，用于基于稳态视觉诱发电位的脑机接口
在本研究中，我们提出了一种用于基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的新型混合视觉刺激，该刺激将各种周期性运动融入传统的闪烁刺激 (FS) 或模式反转刺激 (PRS)。此外，我们研究了每种 FS 和 PRS 的最佳周期运动，以增强基于 SSVEP 的 BCI 的性能。通过根据四个不同的时间函数（用无、平方、三角和正弦表示）改变刺激的大小来实现周期性运动，总共产生八种混合视觉刺激。此外，我们开发了滤波器组典型相关分析 (FBCCA) 的扩展版本，这是一种用于基于 SSVEP 的 BCI 的最先进的无需训练分类算法，可提高基于 PRS 的混合视觉刺激的分类准确性。 20 名健康个体参加了基于 SSVEP 的 BCI 实验，以区分四种不同频率的视觉刺激。评估了平均分类准确率和信息传输率 (ITR)，以比较基于 SSVEP 的 BCI 对不同混合视觉刺激的性能。此外，还评估了用户对每种混合视觉刺激的视觉疲劳程度。结果，对于 FS，当除 3 秒外的所有窗口大小都加入正弦波形的周期运动时，报告的性能最高。对于 PRS，方波的周期运动在所有测试窗口大小中显示出最高的分类准确率。两种最佳刺激之间的性能没有观察到显著的统计差异。据报道，正弦波周期运动的 FS 和方波周期运动的 PRS 的平均疲劳分数分别为 5.3 ± 2.05 和 4.05 ± 1.28。因此，我们的结果表明，与传统的 FS 和 PRS 相比，具有正弦波周期运动的 FS 和具有方波周期运动的 PRS 可以有效提高 BCI 性能。
脉冲定时对皮层和丘脑底核深部脑刺激诱发电位的影响
脉冲时间的影响是我们了解如何有效调节基底神经节丘脑皮质 (BGTC) 回路的重要因素。通过电刺激丘脑底核 (STN) 产生的单脉冲低频 DBS 诱发电位可以洞察回路激活，但长延迟成分如何随脉冲时间的变化而变化尚不清楚。我们研究了在 STN 区域传递的刺激脉冲之间的时间如何影响 STN 和皮质中的神经活动。在五名帕金森病患者的 STN 中植入的 DBS 导线被暂时外化，从而可以传递脉冲间隔 (IPI) 为 0.2 至 10 毫秒的成对脉冲。通过 DBS 导线和头皮 EEG 的局部场电位 (LFP) 记录来测量神经激活。 DBS 诱发电位是使用通过联合配准的术后成像确定的背外侧 STN 中的接触器计算的。我们使用小波变换和功率谱密度曲线量化了不同 IPI 对跨频率和时间的诱发反应幅度的影响程度。STN 和头皮 EEG 中的 DBS 诱发反应的 β 频率内容随着脉冲间隔时间的增加而增加。间隔 < 1.0 ms 的脉冲与诱发反应的微小变化相关。1.5 到 3.0 ms 的 IPI 使诱发反应显著增加，而 > 4 ms 的 IPI 产生适度但不显著的增长。当 IPI 在 1.5 到 4.0 ms 之间时，头皮 EEG 和 STN LFP 反应中的 β 频率活动最大。这些结果表明，DBS 诱发反应的长延迟成分主要在 β 频率范围内，并且脉冲间隔时间会影响 BGTC 电路激活的水平。
类风湿关节炎患者诱发疼痛过程中时间分辨脑网络重构的多空间尺度映射
功能性脑网络和疼痛感知会随时间波动。然而，功能性脑网络的时间依赖性重构如何导致慢性疼痛在很大程度上仍未得到解释。本文，我们探讨了 28 名类风湿性关节炎 (RA) 患者与 22 名健康对照者 (HC) 相比，在疼痛期间，患病区域 (关节) 与中性部位 (拇指) 的脑网络整合和分离随时间的变化。在功能性磁共振成像期间，所有受试者均接受单独校准的疼痛压力，对应于关节和拇指处 50 毫米的视觉模拟标尺。我们实施了一种新方法来跟踪基于任务的网络连接随时间的变化。在此框架内，我们量化了整合 (参与系数，PC) 和分离 (模块内程度 z 分数) 的度量。通过在单个节点（大脑区域）和社区（节点簇）层面的多个空间尺度上使用这些网络测量值，我们发现，在发炎关节和 HC 中相应部位受到疼痛压力期间和之后，RA 患者的社区水平 PC 通常高于 HC。这表明，在对与疾病相关的身体部位进行疼痛刺激后的时间点，RA 患者的所有大脑社区整合程度都高于 HC。然而，患者中观察到的社区相关整合度升高似乎不仅与发炎关节的疼痛刺激有关，也与中性拇指有关，因为社区水平的整合和分离在患者的身体部位之间没有差异。此外，没有