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World File Search SystemfMRI
Mindeye2：共享对象模型启用1小时数据
参考。[1] Allen等。（2022）。一个庞大的7T fMRI数据集，用于桥接认知神经科学和人工智能。自然神经。[2] Ilharco等。（2021）。OpenClip。[3] Podell等。（2023）。SDXL：改进高分辨率图像合成的潜在扩散模型。ICLR。 [4] Meng等。 （2022）。 sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。 ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[4] Meng等。（2022）。sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[5] Reddy等。（2010）。阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。神经图像。[6] Wallace等。（2022）。rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。神经图像。[7] Scotti等。（2023）。重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。神经。
建模解码的fMRI神经反馈
这项研究探讨了通过功能磁共振成像（fMRI）应用的扩散模型和增强学习对解码神经反性（DECNEF）建模的应用。我们的方法论，降级差异策略优化（DDPO），整合了通过增强学习训练的扩散模型，以导航大脑活动变化的复杂动态。使用预先现有的Decnef数据集，我们实施了策略梯度方法，以迭代地完善扩散模型，旨在产生神经（voxel）活动的目标模式。我们的结果证明了这种方法对实现目标脑状态的策略进行建模的潜力，为研究神经反馈的机制及其对基础科学研究的意义及其对基础科学研究的影响和进行更有效的神经反馈实验提供了基础。
多模态 fMRI 研究中清醒和非快速眼动睡眠期间大脑和外周的心血管和血管运动脉动
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 4 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.04.02.587690 doi：bioRxiv 预印本
主题：功能性磁共振成像（fMRI）
功能性磁共振成像 (fMRI) 被提议作为一种非侵入性替代方法，用于定位重要脑区。功能性 MRI 可以对人类认知功能（如运动技能、视觉、语言和记忆功能）进行区域映射。功能性 MRI 是通过在执行特定任务期间对活动患者进行成像来实现的。功能性 MRI 使用基于 T2 加权血氧的序列。在进行各种活动时收集图像。计算侧向性指数，反映左半球和右半球感兴趣区域中激活体积之间的半球间差异。这些研究通常在场强为 1.5 特斯拉或更大的 MR 扫描仪上进行。功能性 MRI 图像由计算机处理并由医生解释。来自 fMRI 的信息可用于神经外科手术规划。
使用物理信息神经网络从静息状态 fMRI 数据进行脑动力学模型参数估计
摘要 — 由于脑动力学的复杂性，静息态功能性磁共振成像 (rsfMRI) 中血氧水平依赖性 (BOLD) 信号的传统建模难以进行参数估计。本研究介绍了一种新型脑动力学模型 (BDM)，该模型通过微分方程直接捕捉 BOLD 信号变化。与动态因果模型或神经质量模型不同，我们将血流动力学响应整合到信号动力学中，同时考虑直接和网络介导的神经元活动效应。我们利用物理信息神经网络 (PINN) 来估计此 BDM 的参数，利用它们将物理定律嵌入学习过程的能力。这种方法简化了计算需求并提高了对数据噪声的鲁棒性，为分析 rsfMRI 数据提供了全面的工具。利用按估计参数缩放的功能连接矩阵，我们应用最先进的社区检测方法来阐明网络结构。我们的分析表明，在比较神经正常个体与自闭症谱系障碍 (ASD) 患者时，特定大脑区域的参与系数存在显著差异，男性和女性群体之间存在明显差异。这些差异与之前研究中涉及的区域一致，进一步证实了这些区域在 ASD 中的作用。通过将 PINN 与高级网络分析相结合，我们展示了一种分析 ASD 复杂神经特征的稳健方法，为神经成像和更广泛的计算神经科学领域的未来研究提供了一个有希望的方向。
符号、非符号和非...的 fMRI 适应性研究
人类大脑中不同格式的量级是如何表示的？我们使用功能性磁共振成像适应性来分离 45 名成年人的符号、数量和物理尺寸的表示。结果表明，支持数字符号被动处理的神经关联在解剖学和表征上与支持数量和物理尺寸的神经关联基本无关。从解剖学上讲，数量和大小的被动处理与右顶叶内沟的激活相关，而与数量处理相比，符号数字处理与左顶叶下小叶的激活相关。从表征上讲，支持符号的激活神经模式与支持双侧顶叶数量和大小的神经激活模式不同。这些发现挑战了长期以来的观点，即文化习得的将符号数字概念化的能力使用与支持用于处理数量的进化古老系统完全相同的大脑系统来表示。此外，这些数据表明，支持数值量级处理的区域对于非数值量级的处理也很重要。这一发现促使人们未来研究获取符号数字知识的神经后果。
认知刺激是联系社会经济状况和支持工作记忆的神经功能的机制：纵向fMRI研究
社会经济状况低的儿童期经历与额叶网络和腹侧视觉流的神经功能的改变有关，这可能会导致工作记忆的差异。然而，导致这些差异的低社会经济地位环境的特定特征仍然对这些差异的理解仍然很差。在这里，我们检查了认知剥夺的经历（即与威胁的经验相比，经验的多样性和复杂性降低（即暴力暴露），作为一种潜在的机制，家庭收入有助于在工作记忆期间神经激活的改变。作为一项纵向研究的一部分，148名10至13岁的青年完成了视觉空间工作记忆fMRI任务。幼儿期低收入，幼儿期低收入的慢性性以及当前的收入到需要的收入与腹侧视觉流和额叶网络中与任务相关的激活有关。在工作记忆期间，家庭收入与侧面枕骨内沟的激活下降的关联是由认知剥夺的经历介导的。令人惊讶的是，家庭收入和剥夺与工作记忆绩效没有显着相关，并且仅剥夺该样本中的学术成就。综上所述，这些发现表明，早期生活低收入和相关的认知剥夺是支持工作记忆的神经功能的重要因素。
功能磁共振成像（fMRI）扫描
兰开夏郡教学医院是一个无烟场所。在我们的任何地方，无论是在建筑物内还是外部，都不允许吸烟。我们的员工会在您上医院时向您询问您的吸烟状况，并会为您提供有关停止吸烟的支持和建议。这将包括尼古丁替代疗法，以帮助管理您的戒断症状，并有机会与专家烟草和酒精护理团队的护士或顾问交谈。如果您想停止吸烟，也可以联系退出的小队Freephone 0800 328 6297。
社论：认知神经科学中的EEG-FMRI应用
同时脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）是一种互补技术，被理想地将其作为与头皮EEG Fifings相关的大脑中精确定位区域的工具。经典方法评估了fMRI的血液氧合变化在时间上与电皮质事件相关，从而从fMRI的高空间分辨率和脑电图的高时间分辨率中获得了优势。EEG-FMRI的应用包括基本认知功能及其动力学的研究，决策，睡眠，静止状态网络，神经反馈，情感重点本地化，尤其是癫痫病。最近的研究说明了脑电图对神经网络定位的价值，以及该技术作为识别涉及不同任务和条件涉及的大脑区域的补充工具的应用正在增加。例如，由于单模块技术并未显示出与反馈刺激有关的区域的完全一致的大脑激活，因此最近的研究采用了EEG-FMRI融合技术来揭示这种情况下的大脑神经活动。该研究主题的目的是扩大EEG-FMRI的应用，并将方法从预处理到事件检测和分析。我们旨在提高对认知过程与静止状态网络之间关系的理解，认知过程的动态以及机器学习方法在脑电图或fMRI数据上的应用以及发现之间的关系。使用EEG-FMRI的认知神经科学中的方法和应用旨在强调用于研究有关认知涉及的心理过程的基本问题的最新实验技术和方法。
采用多模式方法研究网络游戏障碍患者的静息态 fMRI 和听觉异常 ERP 的区域大脑活动
背景和目的：静息状态下的大脑活动可能与执行任务的能力有关；然而，涉及静息状态下功能性磁共振成像 (fMRI) 和事件相关电位 (ERP) 的多模态方法尚未广泛用于研究成瘾性疾病。方法：我们探索了 26 名患有网络游戏障碍 (IGD) 的患者和 27 名年龄和智商匹配的健康对照者 (HC) 的静息状态下 fMRI 和听觉异常 ERP 值。为了评估静息状态下 fMRI 的特征，我们计算了区域同质性 (ReHo)、低频波动幅度 (ALFF) 和低频波动幅度分数 (fALFF)；我们还计算了 ERP 的 P3 成分。结果：与HC相比，IGD个体在听觉ERP任务中表现出左侧枕下回的ReHo和fALFF值显著降低，右侧楔前叶的ReHo和ALFF值升高，左侧额上回的ALFF升高，以及中线中央顶叶区域的P3波幅降低。此外，IGD患者右侧颞下回和枕叶区域的静息态fMRI区域活动与P3波幅呈正相关，而左侧海马和右侧杏仁核的ReHo值与P3呈负相关。讨论与结论：我们的研究结果表明IGD患者难以与认知功能和感觉处理进行有效的互动，尽管其解释需要谨慎。本研究的结果将拓宽对IGD病理生理学背后神经生物学机制的整体理解。