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社论：贝叶斯和其他模型在翻译神经科学中的新应用
大脑和神经科学家的任务都是为了理解大量相互依存和不确定的变量（即概率）。这部分解释了为什么统计模型（尤其是贝叶斯模型）在分析神经数据的脑功能和方法论中都越来越突出。贝叶斯定理指定了将先前信念与概率推断中的数据相结合的最佳方法，其中1个是在不确定性下进行推理的强大工具（van Amersfoort等，2020）。在贝叶斯网络的框架内，可以通过贝叶斯定理的连续应用从观察数据中计算出通过条件依赖性网络相互关联的多个变量的值（或概率分布）。贝叶斯网络可以用作大型和一般的动力学现象类别的统计模型，并且可以使用专家知识构建或通过结构学习过程从数据中学到。最新的大脑功能理论表明，感知，认知和动作都可以富有成果理解为贝叶斯推论的形式，在这种形式上，世界内部生成模型被反转以拟合感官数据。该内部生成模型可以正式化为动态和层次深度的贝叶斯网络 - 即由多个（越来越抽象的）解释变量及时演变而来。在感知中，模型被更改以匹配感觉数据，而在动作中，更改了感官数据以通过所谓的活动推断匹配模型。反转该网络是通过预测处理来实现的，其中大脑活动主要编码模型生成的预测和感觉数据之间的差异，即预测错误。
神经科学的进步：应用和道德含义
神经技术使设备与神经系统（中央和外围）之间的直接连接记录或修改神经活动。他们将神经科学与人工智能，机器人技术或虚拟现实中的其他进步相结合，以调节或测量包括意识和思想在内的大脑活动的不同领域。除了在医疗保健中久经考验地使用了某些神经技术及其在科学发展中的作用外，商业和经济领域的期望在娱乐，教育，国防和安全性在消费市场中的潜在应用中的期望正在增长。在临床环境中，行业和商业在神经科学和神经技术方面的持续进展和投资开展了一场辩论，该辩论涵盖了与这些发展对我们社会的影响有关的法律，道德和道德困境
纽约研讨会：神经科学创新（nys-in ...
神经科学创新研讨会是一场充满活力的全天会议，旨在探讨神经科学各个领域的突破性发现。这场引人入胜的活动涵盖了广泛的主题，从神经血管内手术的创新技术到神经病学、神经外科和神经成像的变革性进步。此外，它还探讨了神经技术和神经药理学的最新突破。研讨会旨在阐明缺血性中风、脑出血、神经系统急症、神经肌肉疾病、脊柱手术和神经肿瘤学方面的前沿创新。通过由各自领域的专家主持的讲座、互动会议和辩论，与会者将获得有关神经科学创新前沿的宝贵见解。
分析精酿啤酒偏好和市场细分...
三维（3D）特定细胞种群，蛋白质表达模式或整个大脑水平的病理标记物的可视化代表了神经科学中的宝贵工具。光学投影断层扫描（OPT）和光板荧光显微镜（LSFM）是高分辨率的光学3D成像技术，可以在介质尺寸（MM-CM范围）透明标本中特异性标记的目标可视化（Sharpe等，2002; Dodt et al。，2007年）。因此，这些光学技术非常适合于体内整个啮齿动物脑成像，从而在完整大脑的细胞分辨率下提供信息（Alanentalo等，2007； Hansen等，2020）。与其他功能成像方式一致，OPT和LSFM对其目标表现出很高的灵敏度和特异性，但仅提供非常有限的解剖信息。考虑到大脑的高度分室解剖结构以及这些区域履行的特定作用，至关重要的是能够将OPT或LSFM获得的荧光信号映射到注释的大脑区域。在解剖学上绘制蛋白质表达谱并在这些图像上执行3D定量和统计的可能性将极大地使光学中学成像在神经科学中的应用有益。
社论：认知神经科学中的新挑战和未来观点
近年来，我们面临着挑战的融合，包括全球大流行，无与伦比的数字转型以及许多人道主义挑战，例如气候变化，移民和老龄化人口。这些危机不仅深刻地影响了我们的身心健康，而且还促进了我们相互接触的方式，无论是面对面还是通过数字渠道。考虑到这些深刻的变化，认知神经科学在阐明外部刺激如何影响我们的大脑功能和心理健康方面发挥了关键作用。本文的研究主题旨在探索认知神经科学领域内的新挑战和未来观点，同时洞悉我们对大脑的理解如何为对危机和社会变化不断发展的景观的回应提供信息。通过严格的研究和跨学科的合作，这项工作旨在阐明外部因素与我们的认知健康之间的复杂相互作用，从而有助于更明智的决策和改善个人和社区的成果。从现象学到机械角度的过渡为在心理健康领域（BESTE）领域的认知神经科学研究带来了重大障碍。虽然临床实践驱使寻求识别两个人群之间的统计学上的显着差异（健康与病理学），但这种常规的方法狭义地固定在症状现象上，忽略了基本功能和神经行为机制的探索。此外，它缺乏强大的理论基础，并且对主要来自西方，受过教育，工业化，ffl恩特和民主社会的参与者表现出偏见。这种偏见不仅加剧了围绕脆弱参与者的污名，而且还可以推动认知神经科学家拥抱“合成方法”。这种替代方法对建立的理论框架进行了枢纽，从而对神经科学机制如何促进各种临床表现有一种因果理解。通过将这种机械方法与研究的战略转变相结合，并优先发布“负面结果”和实施良好动力的研究和适当的统计
纽约研讨会：神经科学创新（nys-in ...
神经科学创新研讨会是一场充满活力的全天会议，旨在探讨神经科学各个领域的突破性发现。这场引人入胜的活动涵盖了广泛的主题，从神经血管内手术的创新技术到神经病学、神经外科和神经成像的变革性进步。此外，它还探讨了神经技术和神经药理学的最新突破。研讨会旨在阐明缺血性中风、脑出血、神经系统急症、神经肌肉疾病、脊柱手术和神经肿瘤学方面的前沿创新。通过由各自领域的专家主持的讲座、互动会议和辩论，与会者将获得有关神经科学创新前沿的宝贵见解。
基于神经科学的创新策略来教授......
理由................................................................................................................ 2
Cebina宣布了Danubeneuro的推出，Danubeneuro是一项加速计划，将有见地的神经科学研究转化为新颖的治疗学
“与danubeneuro一起，我们通过快速跟踪早期学术研究来促进神经变性领域的创新。我们正在进行的，治疗性的现场不可知论计划的非常积极的经验为我们的雄心勃勃的愿望推动了名为Danube Labs与Evotec SE和Cebina Bridge Capital合作运行的。我们很高兴将我们的企业家专业知识和药物开发方面的专业知识和经验带入神经科学领域，并致力于支持有可能重新定义神经科学未来并对医疗保健及其他地区产生深远影响的创新者。评论了塞比纳的创始人兼首席执行官Eszter Nagy，MD博士学位。
通过创新的视觉信号分析探索神经科学疾病检测的新视野
脑部疾病是全球面临的重大健康挑战，一直是全球死亡的主要原因。脑电图 (EEG) 分析对于诊断脑部疾病至关重要，但对于医务人员来说，解读复杂的 EEG 信号并做出准确诊断却极具挑战性。为了解决这个问题，我们的研究重点是将复杂的 EEG 信号可视化为医疗专业人员和深度学习算法容易理解的格式。我们提出了一种称为前向后向傅里叶变换 (FBFT) 的新型时频 (TF) 变换，并利用卷积神经网络 (CNN) 从 TF 图像中提取有意义的特征并对脑部疾病进行分类。我们引入了肉眼裸眼分类的概念，将领域特定知识和临床专业知识整合到分类过程中。我们的研究证明了 FBFT 方法的有效性，使用基于 CNN 的分类在多种脑部疾病中实现了令人印象深刻的准确率。具体来说，我们使用基于 CNN 的分类方法对癫痫、阿尔茨海默病 (AD) 、杂音和精神压力的准确率分别达到了 99.82%、95.91%、85.1% 和 100%。此外，在肉眼分类方面，我们对癫痫、AD、杂音和精神压力的准确率分别达到了 78.6%、71.9%、82.7% 和 91.0%。此外，我们结合了基于平均相关系数 (mCC) 的通道选择方法来进一步提高分类的准确性。通过结合这些创新方法，我们的研究增强了 EEG 信号的可视化，为医疗专业人员提供了对 TF 医学图像的更深入了解。这项研究有可能弥合图像分类和视觉医学解释之间的差距，从而更好地检测疾病并改善神经科学领域的患者护理。