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枕叶神经磁信号短语的视觉解码
摘要 — 正字法视觉感知（阅读）是通过大脑不同语言中心与视觉皮层之间广泛的动态相互作用进行编码的。在本研究中，我们利用脑磁图 (MEG) 研究了正字法视觉感知解码，其中短语以视觉方式呈现给参与者。我们比较了使用枕叶内的传感器和使用整个头部传感器获得的解码性能。使用了两种简单的机器学习分类器，即支持向量机 (SVM) 和线性判别分析 (LDA)。实验结果表明，仅使用枕叶传感器的解码性能与任务期间使用所有传感器获得的性能相似，均高于偶然水平。此外，通过采取短时间窗口进行的时间分析表明，与后期相比，枕叶传感器在开始时更具判别性，而在后期使用整个头部传感器设置的表现略好于枕叶传感器。这一发现可能表明在视觉语言感知过程中存在顺序（从视觉皮层到枕叶以外的其他区域）。
大脑和深度神经网络中的语言处理
深度学习最近导致了自然语言处理的重大进展。这些模型1处理句子是否与人类类似，并且这种相似性是否由特定原则驱动？使用2种对图像分类，单词嵌入或语言3建模进行培训的人工神经网络，我们评估它们的架构和功能特性是否导致它们是否使它们产生4个激活，这与102个用功能5共磁力（Fmri）和Magnetosogys（Magnetosogy）和Magnetosogys（Magnetosemponse）测量的102个人脑可相当。我们显示了图像，单词和6个上下文化的单词嵌入，将大脑中语言处理的层次级别分开。7至关重要的是，我们比较了3,600个嵌入它们在这些大脑反应上的能力。8结果表明，（1）层在网络中的位置以及（2）网络到9的能力准确地从上下文中预测单词是导致人工神经网络中类似脑的10个表示形式出现的主要因素。在一起，这些结果表明了感知性，词汇11和组成表示如何在每个皮质区域内完全展开，并有助于12个揭示大脑和算法中语言处理的管理原理。13
有效识别用于建模高维大脑动力学
摘要 - 系统识别为表征和控制复杂系统的表征带来了重要的瓶颈。当系统状态和参数都无法直接访问时，这是最大的，导致双重估计问题。当前解决此类问题的方法在Net Works中经常发生的多参数系统的扩展能力受到限制。在当前工作中，我们提出了一种新的计算有效方法来处理大型双重估计问题。在这项工作中，我们得出了预测错误方法的分析后传播梯度，该方法可以有效，准确地识别大型系统。PEM方法包括将状态估计直接整合到双重优化目标中，仅在未知系统参数方面留下可区分的成本/错误函数，我们使用数值梯度/HESSIAN方法求解。直觉，此方法包括求解生成最精确状态估计器（扩展/cubature Kalman滤波器）的参数。我们证明，尽管复杂性较低，但在状态和参数估计中至少与关节Kalman过滤器（Excent/Unnesped/Cubature）和期望最大化一样准确。我们通过从人类磁脑摄影（MEG）数据中反转解剖学的个性化脑模型来证明我们的实用性。
从脑磁信号进行连续语言语义重建
从神经信号中解码语言具有重要的理论和实践意义。先前的研究表明从侵入式神经信号中解码文本或语音的可行性。然而，当使用非侵入式神经信号时，由于其质量低下，面临着巨大的挑战。在本研究中，我们提出了一种数据驱动的方法，用于从受试者听连续语音时记录的脑磁图 (MEG) 信号中解码语言语义。首先，使用对比学习训练多受试者解码模型，从 MEG 数据中重建连续词嵌入。随后，采用波束搜索算法根据重建的词嵌入生成文本序列。给定波束中的候选句子，使用语言模型来预测后续单词。后续单词的词嵌入与重建的词嵌入相关联。然后使用这些相关性作为下一个单词的概率度量。结果表明，所提出的连续词向量模型可以有效利用特定主题和共享主题的信息。此外，解码后的文本与目标文本具有显著的相似性，平均 BERTScore 为 0.816，与之前的 fMRI 研究结果相当。
比我们想象的要富裕：神经生理学方法揭示了富裕俱乐部网络的发展是频率和性别依赖性的
摘要一组称为“ Rich-Club”的高度连接的大脑区域对于整个功能连接组的整体信息至关重要。尽管文献已经确定了随着年龄的增长，但对潜在的性别特异性发育轨迹的了解鲜为人知，并且尚未建立神经生理学的频率依赖性变化。在这里，我们在较大的年龄跨度（4-39岁）中使用磁脑摄影（n = 383）中使用磁脑摄影（4-39岁）中使用磁插术的频率和性别依赖性发展。我们报告了在alpha，beta和伽马频率之间的男性和女性之间的强烈差异。雄性随着年龄的增长而表现出富裕组织的增加或没有变化，但女性显示出一种无线性的非线性轨迹，该轨迹在童年时期增加，在青春期早期改变方向。使用神经生理方式来捕获振荡动力学，年龄和性别之间的复杂关系，我们建立了大脑核心功能组织的不同性，特定性的发育轨迹，对我们对大脑健康和疾病的理解至关重要。
脑部疾病的先进神经影像学方法
人类大脑是一个庞大、互动且复杂的系统，支持着我们的日常行为和认知功能。几十年来，研究人员一直在研究人类大脑在健康和不同疾病状态下的机制。先进的神经成像技术，如脑磁图 (MEG)、事件相关电位 (ERP)、功能性近红外光谱 (fNIRS) 和磁共振成像 (MRI)，已被广泛应用于探索大脑结构和功能架构的基本原理，以及各种脑部疾病的病理改变。特别是，多模态神经成像技术在未来将比单模态技术更全面地了解脑部疾病的病理机制，这可用于早期诊断和评估治疗效果和预后。总的来说，强大的神经成像分析方法的发展将从根本上促进对大脑的科学理解，并促进大量的神经科学和临床研究。本研究主题重点关注神经成像方法的最新发展及其在各个领域的应用。总共收集了该领域国际知名研究人员的 19 篇投稿，其中包括 16 篇原创研究文章、2 篇研究方案和 1 篇更正。
使用卷积的 MEG 驱动情绪分类...
本文提出了一种基于新型脑磁图 (MEG) 数据集 CiNet 的新型多通道情绪分类方法。本文属于脑机接口 (BCI) 研究领域，因为它使用大脑活动数据来识别人类情绪。它应该是一个有价值的贡献和对比，因为大多数 BCI 研究使用脑电图 (EEG) 数据，主要来自 DEAP 数据集。使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的组合，系统将分析高保真数据，以尝试识别受试者的情绪状态。CNN 对空间信息进行编码，而 RNN 跟踪随时间的变化。每个部分都单独评估，也结合评估，以确定每个分析方面的贡献。这些模型变体在原始 MEG 信号和从信号中提取的功率谱密度 (PSD) 上进行了评估。实验结果表明，最佳模型是在原始信号数据上训练的 CNN+RNN 组合，在效价/唤醒分类任务上实现了 56.5% 的平均准确率。
转弯期间的双 MEG 脑间同步... - I-LABS
言语互动和模仿对于幼儿的语言学习和发展至关重要。然而，目前尚不清楚母子二元组如何在轮流言语互动中同步皮质层面的振荡神经活动。我们的研究调查了母子对在轮流言语模仿范式中的脑间同步。使用双 MEG（脑磁图）装置同时测量互动母子对的大脑活动。在社交互动和非互动任务（被动聆听纯音）之间比较了人际神经同步。与非互动条件相比，在 θ 和 alpha 波段，社交互动期间的脑间网络同步性有所提高。在下额回的右角回、右三角回和左岛叶部分观察到了增强的人际大脑同步性。此外，这些顶叶和额叶区域似乎是表现出大量脑间连接的皮质中枢。这些皮质区域可以作为言语社交交流中互动成分的神经标记。本研究首次使用双 MEG 装置研究母子在言语社交互动过程中的脑间神经同步。我们的研究结果加深了我们对母子二人组言语互动过程中轮流发言的理解，并表明社交“门控”在语言学习中发挥着作用。
通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。
晚期和转移性非小细胞肺癌的靶向治疗。有关最重要的可操作的致癌驱动因素改变的更新
磁脑摄影（MEG）是研究生理学和心理学人类大脑的有说服力的工具。可以使用外部环境和内部心理学之间的变化推断，这要求我们识别不同的单个试验事件与事件相关的磁场（ERFS），该磁场（ERFS）源自大脑的不同功能区域。单个试验数据的当前重新注册方法主要用于脑电图（EEG）中与事件相关电位（ERP）。尽管MEG与脑电图共享相同的信号源，但其他脑组织的干扰少于识别ERF的MEG优势。在这项工作中，我们通过增强信号提出了一种新的试验听觉磁场（AEF）的新识别方法。我们发现，单个试验AEF的信号强度集中在颞叶的主要听觉皮层中，可以在2D图像中清楚地显示。TESE 2D图像通过具有100％精度的人工神经网络（ANN）识别，这实现了单个试验AEFS的自动识别。te方法不仅可以与源估计算法相结合以提高其准确性，而且还可以为使用MEG实施脑部计算机界面（BCI）铺平了道路。