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用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
治疗颅内炎症性肌纤维细胞...
炎性肌细胞肿瘤（IMT）是1939年首次描述的罕见病理实体。此病变最常见于肺部，但是涉及其他系统的病例，例如称为颅内IMT（IIMT）的中枢神经系统。诊断目前依赖于病理结果，因为缺乏特征成像变化。手术切除是一种有效的治疗方法，尽管该疾病是侵入性并且可能会复发。以前的文献报道了IMT组织中高水平的编程死亡1（PD-1）表达，这表明免疫疗法可能对这种情况有效。在本案报告中，我们提出了一名中年男性，他在IIMT切除手术后接受了PD-1抑制剂和溶瘤腺病毒（AD-TD-NSIL12）治疗。这种成功的方法为治疗IIMT提供了新的方向。
小儿颅内手术后对侧半球的结构和功能改变：一项试验纵向神经成像研究
结果：大多数认知领域表现出逐渐纵向改进的轨迹，与术前基线相比，三个域在第二次随访中显示出显着增强：认知灵活性（T = 4.201，p = 0.001），执行功能（t = 3.478，p = 0.003），以及社交精度（t = 3.2.248，p = 0.248，p = 0.0048，p = 3.248，p = 0.0048，对侧半球表现出主要特征的变化，其特征是灰质密度降低，从皮层下结构（第一次随访：丘脑，峰值强度，峰强度= - 7.54，簇p <0.016）到皮质区域到皮质区域到皮层区域（与先前的随访相比：相比：优越的脑力强度，峰值强度，峰值= -7。7.80，<0.80 <0.80，<0.。。。。。。。。。较小幅度的活性功率（第二个随访：内侧上额回，低频波动的振幅，峰强度= 5.96，簇P <0.016）。相关分析表明，大脑结构的变化与认知功能的变化之间存在关联（r = - 0.53，p = 0.019）。
iih干预：比较两种治疗方法（分流和支架）的临床试验，以保护特发性颅内高血压患者的愿景
普通的英语摘要背景和研究的目的是特发性颅内高血压（IIH）是一种神经系统疾病，其特征是颅骨内部压力增加，称为颅内压（ICP）。在肥胖年龄的女性中更常见。IIH的常见症状包括头痛，视力模糊和耳朵响起。 如果未经治疗，该疾病可能会引起失明。 大多数IIH患者都通过减肥和药物治疗。 不到10％的患者会出现进行性视觉丧失，需要紧急干预以减少ICP并保留视力。 该试验将比较在英国执行的两种最常见的干预措施，并评估其临床和成本效益。 第一个被称为脑脊液（CSF）分流，并涉及一种程序，其中将一个称为分流的细管植入体内以排出脑液。 第二个称为硬脑膜静脉窦支架（DVSS），涉及一项程序，其中将称为支架的金属网管植入脑血管内。 这两个程序都可以保留视力，但是没有强有力的证据可以支持另一个程序。 参与者将有同样的机会接受CSF分流或DVSS的治疗。 试验的目的是知道哪种干预措施是保存愿景和最具成本效益的最有效的方法。IIH的常见症状包括头痛，视力模糊和耳朵响起。如果未经治疗，该疾病可能会引起失明。大多数IIH患者都通过减肥和药物治疗。不到10％的患者会出现进行性视觉丧失，需要紧急干预以减少ICP并保留视力。该试验将比较在英国执行的两种最常见的干预措施，并评估其临床和成本效益。第一个被称为脑脊液（CSF）分流，并涉及一种程序，其中将一个称为分流的细管植入体内以排出脑液。第二个称为硬脑膜静脉窦支架（DVSS），涉及一项程序，其中将称为支架的金属网管植入脑血管内。这两个程序都可以保留视力，但是没有强有力的证据可以支持另一个程序。参与者将有同样的机会接受CSF分流或DVSS的治疗。试验的目的是知道哪种干预措施是保存愿景和最具成本效益的最有效的方法。
人类单神经元活性受基底外侧杏仁核的颅内theta爆发刺激调节
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）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2月15日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.11.622161 doi：Biorxiv Preprint
人类颅内脑电图研究，指南和良好实践的进步
以及解决熟练的研究人员遇到的问题。范围是三倍：（i）回顾IEEG研究中的常见实践，（ii）建议使用IEEG数据合作的潜在准则，并根据最广泛的实践回答常见问题，以及（iii）基于当前的神经生理学知识和方法论，为IEEG研究中的良好实践标准奠定了基础。本文的组织遵循IEEG数据处理的步骤。第一部分将IEEG数据收集的上下文化。第二部分着重于颅内电极的定位。第三部分突出显示了主要的预处理步骤。第四部分提出了IEEG信号分析方法。第五部分讨论了统计方法。第六部分对IEEG研究提出了一些独特的观点。最后，为了确保在整个手稿中保持一致的命名法，并与其他指南保持一致，例如脑成像数据结构（BID）和OHBM数据分析和共享最佳实践委员会（COBIDAS），我们为与IEEG研究相关的术语提供了词汇。
使用人体内部脑电图从自然语音中解码语义
Camille R. C. Pescatore 1* , Haoyu Zhang 1* , Alex E. Hadjinicolaou 1 , Angelique C. Paulk 1,2 , John D. Rolston 3 , R. Mark Richardson 4 , Ziv M. Williams 4,5,6 , Jing Cai 4† & Sydney S. Cash 1,2,5† 1 Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA.2马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院神经科学中心和神经记录中心。3，杨百翰和妇女医院神经外科部，马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。4马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院神经外科部。5哈佛大学卫生科学与技术部，马萨诸塞州波士顿。6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。 *这些作者也同样贡献。 †这些作者也同样贡献。 应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。*这些作者也同样贡献。†这些作者也同样贡献。应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu
从人类脑内颅内记录中解码连续的目标指导运动
摘要。伸出手是一种轻松而复杂的行为，在日常生活中是必不可少的。因此，恢复ARM功能是四肢瘫痪者的重点。最近，已经观察到并在运动皮层之外观察到了运动的神经相关性，但是运动表示的程度和粒度尚未完全了解。在这里，我们通过将神经相关性解码为目标定向行为的12种不同的运动学来探讨与大脑运动相关的神经活动的神经含量。植入立体定向脑电图电极植入的18名参与者执行了游戏化的3D目标运动任务。我们证明，可以使用优先子空间识别（PSID）中的所有参与者中的低，中和高频信息从分布式记录中解码连续运动运动学。运动的神经相关性分布在整个大脑中，包括诸如基底神经节和岛状等较深的结构。此外，我们表明只能使用目标指导的参考框架对手位置进行解码，这表明广泛的低频活动与运动的高阶处理有关。我们的结果加强了众多大脑区域存在广泛的运动相关动力学的证据，可用于连续解码运动。结果可能会为运动皮层受损的个体，例如中风后或用于自适应闭环系统中的控制信号。
人类内部空间的分子富集和清除
颅内溶质运输的机制是人类脑健康的基础，其变化通常与疾病和功能障碍有关，并有独特的个性化诊断和治疗机会。然而，我们对这些机制及其相互作用的理解仍然不完整，部分原因是跨尺度，物种和不同模态之间的洞察力的复杂性。在这里，我们结合了混合尺寸建模，多模式磁共振图像和高性能计算，以构建和探索人类颅内分子富集的高保真性内部模型。该模型预测了在蛛网膜下腔，心室系统和脑实质的图像衍生几何表示中溶质的颞空间扩散，包括表面周围空间（PVSS）的网络。我们的发现强调了脑脊液（CSF）产生和颅内搏动性对鞘内示踪剂注射后分子富集的显着影响。我们证明，低频血管舒张症会在表面PVS网络中引起中度CSF流量，从而大大增强了示踪剂的富集，并且富集受损是PVS扩大的直接自然结果。因此，这个公开可用的技术平台为整合了关于神经胶体扩散，血管动力学，颅内搏动性，CSF的产生和外排的单独观察的机会，并探索了人脑中的药物输送和清除率。
评论文章立体定向放射外科与全脑放射治疗颅内转移瘤：系统评价与荟萃分析
血源性播散是导致脑转移的最常见转移方式；这意味着即使只看到一个颅内病变，整个大脑都可能受到微转移性疾病的影响。 [2] 最近，人们对这一前提产生了怀疑，导致一种反向哲学的出现，认为在某些患者中，颅骨内的疾病仅限于少数转移瘤，这种状态称为寡转移。 [2] 治疗脑转移常用的两种主要方法是对症干预和治疗干预。对症治疗通常包括使用皮质类固醇来减少肿瘤周围肿胀和使用抗惊厥药来防止癫痫复发。脑转移的治疗方案包括手术干预、全脑放射治疗 (WBRT)、立体定向放射外科 (SRS) 和化疗。多名患者会接受多种治疗方案的组合，治疗决策必须基于多个方面，例如患者的年龄和功能能力、初始肿瘤的类型、脑外疾病的程度、之前的治疗方法以及脑内病变的数量。[6]