XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemneural
导航神经景观
本综述全面探讨了神经影像，特别是磁共振成像（MRI）和磁共振光谱（MRS）在癫痫研究和临床实践中的发展作用。从简明的癫痫概述开始，讨论强调了神经影像在诊断和管理这种复杂的神经系统疾病中的关键重要性。评论深入研究了高级MRI技术的应用，包括高场MRI，静止状态fMRI和Connectomics，强调了它们对我们对癫痫病结构和功能维度的理解的影响。此外，它研究了机器学习在复杂的神经影像数据分析中的整合。转到临床领域，审查概述了神经影像学在手术前评估中的效用以及治疗反应和疾病进展的监测。尽管有显着的进步，但在神经影像学的常规临床融合中仍讨论了挑战和局限性。该评论探讨了MRI和MRS技术的有希望的发展，成像生物标志物的潜在进步以及对癫痫管理中个性化医学的影响。结论强调了神经影像学和倡导者继续探索，协作和技术创新的变革潜力，以推动该领域朝着未来的未来，在这种情况下，量身定制，有效的干预措施改善了癫痫患者的结果。
神经可塑性是
patríciasperandio duriguetto 5摘要：神经可塑性是脑血管事故后功能恢复的关键现象，使大脑能够重组并形成新的突触连接。这项综合综述研究了有关促进神经可塑性的治疗干预措施的科学证据，并评估了其在VC后康复中的有效性。诸如强化康复疗法，神经调节技术和药理学干预措施之类的方法，强调了它们对改善患者功能恢复的影响。结果表明，尽管响应疗法的个人变异性，但个性化和多模式策略具有更大的优化恢复潜力。鉴定预测性生物标志物以及先进的神经成像和神经调节技术的整合对于开发更有效的干预措施是基础。未来的观点表明，跨学科的合作对于推进神经可塑性发现的临床应用至关重要，可显着改善健康结果和VC后患者的生活质量。
...
在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。
使用神经数据转换器进行神经群体活动的表征学习
理论上，神经群体活动反映了潜在的动态结构。可以使用具有显式动态的状态空间模型（例如基于循环神经网络 (RNN) 的模型）准确捕获此结构。但是，使用循环来显式建模动态需要对数据进行顺序处理，从而减慢脑机接口等实时应用的速度。在这里，我们介绍了一种非循环替代方案——神经数据转换器 (NDT)。我们通过将 NDT 应用于具有已知动态的合成数据集和来自猴子运动皮层的数据（在由 RNN 很好地建模的伸手任务期间），测试了 NDT 捕获自主动态系统的能力。NDT 可以对这些数据集以及最先进的循环模型进行建模。此外，它的非循环性可以实现 3.9 毫秒的推理，远低于实时应用的循环时间，并且比猴子伸手数据集上的循环基线快 6 倍以上。这些结果表明，明确的动力学模型对于建模自主神经群体动力学来说不是必需的。代码：github.com/snel-repo/neural-data-transformers。
具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。
关系神经机器
摘要：深度学习在拥有大量训练数据的情况下，已在多项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，深度学习只关注预测的准确性，而忽略了导致决策的推理过程，而这是生命攸关应用中的主要问题。概率逻辑推理允许利用统计规律和特定领域的专业知识在不确定的情况下进行推理，但其可扩展性和与处理传感数据的层的脆弱集成极大地限制了其应用。出于这些原因，将深度架构和概率逻辑推理相结合是开发在复杂环境中运行的智能代理的基本目标。本文介绍了关系神经机，这是一种新颖的框架，允许联合训练学习者和基于一阶逻辑的推理器的参数。关系神经机器既可以在纯亚符号学习的情况下从监督数据中恢复经典学习，又可以在纯符号推理的情况下恢复马尔可夫逻辑网络，同时允许在混合学习任务中进行联合训练和推理。设计了适当的算法解决方案，使大规模问题中的学习和推理变得易于处理。实验在不同的关系任务中显示出令人鼓舞的结果。