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从神经生理数据中分析认知脑网络的基于信息的措施的组级推断
Author contributions Conceptualization : EC, BG, RAAI, AB Data curation : EC, JB Formal analysis : EC Funding acquisition : AB Investigation : EC, JB, AB Methodology : EC, BG, RAAI, MA, AB Project administration : EC, AB Resources : AB Software : EC, RB, RAAI, AB Supervision : AB, BG, RAAI Validation : Visualization : EC Roles/Writing - original draft : EC, BG, AB Writing - review & editing ：MA，Raai，AB
在大型开源数据集上验证BCI性能的神经生理预测指标
大脑计算机界面（BCI）是处理大脑活动以从中解码特定命令的系统，例如在用户Image-Im-Ine运动时生成的运动成像模式。尽管对BCI的兴趣日益增加，但由于用户内部和内部的可变性，它们引起了重大挑战，尤其是在解码不同的神经模式方面。文献表明，各种预测因子与受试者的BCI绩效相关。在这些指标中，神经生理学的预测符似乎是最有效的，尽管研究通常涉及小样本，结果并未被复制，从而质疑其可靠性。在我们的研究中，我们使用了一个带有85位受试者的大型数据集来分析文献和BCI性能中确定的不同预测因子之间的关系。我们的发现表明，在此数据集中可以替换了测试的六个预测因子中的四个。这些结果强调了验证文献发现的必要性，以确保此类预测因子的可靠性和适用性。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
婴儿中的心脏互动：各种情感和自我相关的环境中的行为和神经生理学措施
抽象的感知是内部身体信号的感知，是我们自我意识的基础。尽管理论上的说明表明了相互作用在自我发展中的重要作用，但经验研究受到限制，尤其是在婴儿期。以前的研究使用优先的范例来评估婴儿期感觉运动和多感官意外事件的脱位，通常与本体感受和触摸有关。到目前为止，只有一项最近的一项研究报告说，婴儿与心跳同步或异步呈现的视听刺激有区别。这种歧视与婴儿心跳诱发潜力（HEP）的振幅有关，这是互认为的神经相关性。在当前的研究中，我们测量了同步和异步视觉心动（Bimodal）和audiovisuocardiac（三膜）刺激以及在不同情绪环境的条件以及在类似镜像设置中的自我相关性的不同情况下的外观偏好。虽然婴儿更喜欢三峰刺激，但我们没有观察到同步刺激和异步刺激之间的预测差异。此外，HEP不受情感背景或自我相关性的调节。这些发现不支持先前发表的结果，并强调需要进一步研究与自我发展相关的际观察的早期发展。
检测认知储备的神经生理标记
结果：本研究中总共包括449名参与者。我们的分析表明，DAN的斜率显着适度，β= -0.00012（95％CI： - 0.00024; - 0.00001，p = 0.040），van的范围为β= 0.00014（95％CI：0.00001; 0.00001; 0.00026; 0.00026; p = 0.031）。此外，我们发现较大的海马体积与改善的记忆性能有关，并且随着DAN活动的降低，直到DAN活动的限制为944.9，这种关联变得更加强大，此后，海马体积不再与单词列表记忆性能显着相关。对于面包车，我们发现，当货车活动较高时，较高的海马体积与更好的记忆性能更加密切。但是，当van活动扩展到-914.6以上时，海马体积不再与单词列表记忆显着相关。
怀孕期间暴露于双语或单语产妇的演讲会影响新生儿的语音的神经生理编码
然而，产前时期并非没有语言经验，研究了其对新生儿言语和语言编码能力的影响正在受到越来越多的关注。听力变得功能性，并在妊娠的第26至28周左右经历了大部分发育，从而使胎儿能够感知孕产妇的语音信号（Ruben，1995; Moore and Linthicum，2007; Granier-Deferre等，2011; May et al。，2011; Anbuhl et al。，2016年）。尽管尚未完全了解到达胎儿的声学信号的确切特征，但动物模型的宫内记录和模拟表明，母体子宫作为低通滤波器的作用，在600-1,000 Hz的频率上减弱了约30 dB（Gerhardt和Abrams和Abrams，2000年）。通过子宫传播的语音的低频组成部分包括音高，节奏的缓慢方面和一些语音信息（Moon and Fifer，2000； May等，2011）。Evidence indicates that prenatal exposure to speech, despite attenuated by the filtering properties of the womb, shapes speech perception and linguistic preferences of newborns, as shown by studies revealing that neonates can recognize a story heard frequently in utero ( DeCasper and Spence, 1986 ), prefer the voice of their mother ( DeCasper and Fifer, 1980 ) and prefer their native language ( Moon et al., 1993 ).此外，产前学习超出了这些共同的偏好。最近的发现表明，婴儿获得了韵律的特定知识
帕金森病的神经生理学脑指纹 Jason da Silva Castanheira、Alex I. Wiesman、Justine Y. Hansen、Bratislav Misic、Sylva
1 蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学，蒙特利尔魁北克，加拿大 * 通讯作者：sylvain.baillet@mcgill.ca。‡ 本文所用的数据来自阿尔茨海默病新型或实验性治疗的症状前评估 (PREVENT-AD) 计划，数据发布 6.0。PREVENT-AD 研究组的完整列表可在 PREVENT-AD 数据库中找到。PREVENT-AD 计划的研究人员为 PREVENT-AD 的设计和实施做出了贡献和/或提供了数据，但未参与本报告的分析或撰写。摘要 在本研究中，我们调查了从脑电生理活动中获得的脑指纹在帕金森病 (PD) 诊断和进展监测中的临床潜力。我们通过短暂的、无任务的脑磁图记录获取了 PD 患者和年龄匹配的健康对照者的脑指纹。个体脑指纹的节律成分可以以大约 90% 的准确率区分患者和健康参与者。帕金森脑指纹最突出的皮质特征映射到单峰感觉运动区域的多节律活动。利用这些特征，我们还表明可以直接从皮质神经生理活动中解码帕金森病的阶段。此外，我们的研究表明，帕金森脑指纹的皮质拓扑结构与受该疾病病理生理影响的神经递质系统的皮质拓扑结构一致。我们进一步证明，帕金森病患者的皮质活动心律失常成分在短时间内比健康对照组更具变化性，这使得基于这些特征对患者进行个体区分更具挑战性，并解释了之前发表的负面结果。总体而言，我们概述了患者特定的节律性脑信号特征，这些特征为帕金森病的神经生理特征和临床分期提供了见解。因此，帕金森病节律性脑指纹的提出定义可能有助于提出新颖、精细的患者分层方法，并有助于更好地识别和测试治疗性神经刺激目标。
使用去噪扩散概率模型生成真实的神经生理时间序列
近年来，深度生成模型对工程和科学产生了深远的影响，彻底改变了图像和音频生成等领域，并提高了我们建模科学数据的能力。特别是，去噪扩散概率模型 (DDPM) 已被证明可以准确地将时间序列建模为复杂的高维概率分布。实验和临床神经科学也将受益于这一进步，因为准确建模神经生理时间序列，例如脑电图 (EEG)、皮层电图 (ECoG) 和局部场电位 (LFP) 记录及其合成生成可以实现或改进各种神经科学应用。在这里，我们提出了一种使用 DDPM 建模多通道和密集采样的神经生理记录的方法，该方法可以灵活地应用于不同的记录模式和实验配置。首先，我们表明 DDPM 可以为各种数据集 11 生成逼真的合成数据，包括不同的记录技术（LFP、ECoG、EEG）和物种（大鼠、猕猴、人类）。DDPM 生成的时间序列准确捕获单通道和多通道统计数据，例如频谱和 13 相位幅度耦合，以及细粒度和数据集特定特征，例如尖锐的波纹。14 此外，可以根据实验条件或大脑状态等其他信息生成合成时间序列。我们展示了 DDPM 在几种神经科学特定分析中的实用性和灵活性，例如大脑状态分类和缺失通道的归纳以改进神经解码。总之，DDPM 可以作为神经生理记录的精确生成模型，并且在概率生成合成时间序列以用于神经科学应用方面具有广泛的实用性。20
神经生理机构在莱索感官中 -
通过研究感觉感知和整合的神经生理机制，我们获得了对多感官大脑复杂性的宝贵见解。了解大脑如何处理和整合感官信息可以增强我们对人类感知的理解，并为开发有关感官相关疾病的干预措施打开门。继续在该领域的研究将揭开神经生理机制的进一步奥秘，并导致令人兴奋的发现，对我们对人脑的理解产生了深远的影响。
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。