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顶骨内脑膨出
脑膨出是脑实质通过颅底或颅顶骨性缺损突出[1]。脑膨出可能是先天性疾病（类似于神经管缺损），也可能是后天事件导致的，如感染、创伤、肿瘤和医源性原因[2,3]。据估计，每 3,000-10,000 个活产婴儿中就有 1 个是先天性脑膨出[4]。人们提出了许多脑膨出的分类系统，但最被接受的是 Matson [5] 的分类系统，该系统根据脑膨出的位置分为：基底、枕骨、凸面和闭锁。这些病变通常位于中线，从鼻部到枕部，四分之三的脑膨出发生在后部[6]。如果缺损仅占据硬脑膜和内板，而颅骨外板完整，则实质疝会发生在板内空间，称为板内脑膨出 [7]。尤其是偏离中线的顶叶脑膨出非常罕见，仅占所有脑脊髓畸形的 1% 和脑膨出的 10% [2,8]。我们在此报告
背部后顶神经元的时间细节
研究文章|行为/认知混合选择性编码内容 - 时间细节由背部后壁神经元https://doi.org/10.1523/jneurosci.1677-23.2023收到：2023年9月5日收到：2023年10月27日接受：2023年10月1日接受：2023年11月1日接受：
短延迟神经反馈促进顶叶阿尔法节律的训练
神经反馈 (NFB) 的治疗效果仍然存在争议。本文我们表明，顶叶 2 脑电图 (EEG) α 活动的视觉 NFB 仅在以短延迟 3 传递给人类受试者时才有效，这保证了 NFB 在 α 主轴仍在进行时到达。NFB 要么在处理 EEG 4 包络时立即显示，要么额外延迟 250 或 500 毫秒显示。如自适应 Neyman 测试所示，NFB 引起的 α 5 节律变化的时间过程显然取决于 NFB 延迟。NFB 对 6 α 主轴发生率有很大影响，但对其持续时间或幅度没有影响。完成 NFB 训练后测量的 α 活动持续变化与延迟呈负相关，最短测试延迟的最大变化为 8 ，最长测试延迟为无变化。 NFB 延迟对 alpha 活动时间结构有如此显著的影响，这可以解释之前的一些不一致的结果，其中延迟既不受控制也未记录。临床医生和 NFB 设备制造商应将延迟添加到其规格中，同时启用 11 延迟监控并支持短延迟操作。
灵长类动物的上顶叶：一种与环境相互作用的感觉运动中心
猕猴的优质顶叶占据了海报中的partoftheparietallobeandplaysacracialrolein，这是信息源的整合（来自视觉，运动，运动和体感大脑区域），以实现高级COG固态功能的目的。该区域涵盖了室内沟和顶枕沟，其中包括Alsotheprecuneatecortecortecortecortexinthemesialsialsialsialsialsialfaceferefthehemisphere。它载有固定性的遗传性：PE，PEIP，PECI前后和PEC，MIP，PGM和V6A。最近研究的基于功能的mrihavesesgestdputativehumanhomologue of theareasoftheareasofthemacaquesuerparietallobule。在这里我们回顾了解剖学细分，猕猴上顶叶的皮质和丘脑皮质连接，与生理和病变状况的组织和组织中的人体学和组织相关联。猕猴大脑这一部分的知识可以帮助理解病理状况，这些病理状况使人类的正常行为行为融合了手臂的正常行为，并且可以激发大脑计算机界面进行与周围环境相互作用所需的ininmoreAccurateWaysworewaysorimotorimotortortransortation。
人类后顶皮层中实际和想象的触摸的神经编码
摘要在人类后顶叶皮层（PPC）中，单个单元编码具有部分混合表示形式的高维信息，使少量神经元可以编码与运动计划，执行，认知和感知相关的许多变量。在这里，我们测试了以前证明的PPC神经元种群是否同样参与了体验域。，我们在实际的触摸表现和触觉成像任务中记录了人类临床试验参与者的PPC中的神经元。神经元用双侧接受场在短潜伏期中编码了实际触摸，并通过身体部位组织，并覆盖了所有经过测试的区域。触觉图像任务引起了身体部分的反应，该反应与实际触摸共享神经基板。我们的结果是人类PPC中触摸编码及其在触觉成像任务中的认知参与的第一个神经元水平的证据，这可能反映了语义处理，注意力，感官预期或想象中的触摸。
使用深神经网络从后顶层皮层解码
抽象目标。运动解码对于翻译脑部计算机界面（BCIS）的神经活动至关重要，并提供了有关如何在大脑中编码运动态的信息。深神经网络（DNNS）正在成为有前途的神经解码器。尽管如此，目前尚不清楚DNN在不同的电机解码问题和方案中的表现如何，哪个网络可以成为入侵性BCIS的良好候选人。方法。完全连接，卷积和复发性神经网络（FCNN，CNNS，RNNS）设计并应用于从麦克拉（Macaques）后顶叶皮层（PPC）中从V6A区域记录的神经元中解释运动态。考虑了三个运动任务，涉及到达和到达（后者在两个照明条件下）。dnns使用试用课程中的滑动窗口接近3D空间中的九个到达终点。为了评估模拟各种场景的解码器，还分析了性能，同时人为地减少了记录的神经元和试验的数量，并在执行从一项任务到另一个任务的转移学习时。最后，准确的时间课程用于分析V6A电机编码。主要结果。dnns的表现优于经典的幼稚贝叶斯分类器，而CNN在整个电机解码问题上还优于XGBoost和支持向量机分类器。cnns使用较少的神经元和试验时，导致了表现最佳的DNN，并且任务对任务转移学习改善了性能，尤其是在低数据制度中。意义。最后，V6A神经元甚至从动作计划中编码并触及到gr的属性，稍后发生握把属性的编码，更接近移动执行，并且在黑暗中显得较弱。结果表明，CNN是有效的候选者，可以从PPC记录中实现人类侵入性BCI的神经解码器，这也减少了BCI校准时间（转移学习），并且基于CNN的数据驱动分析可以提供有关大脑区域的编码特性和功能性启动的见解。
在视听变化检测过程中后顶皮层的功能（IR）相关性
后顶叶皮层（PPC）在整合来自不同方式的感觉输入以支持适应性行为方面起着关键作用。PPC中的神经元活性反映了行为任务之间的感知决策，但是PPC的机理参与尚不清楚。在视听变更检测任务中，我们检验了以下假设：PPC是从两种不同模态的嘈杂输入之间进行的，并有助于确定发生感觉变化的方式。在训练有素的雄性小鼠中，我们发现了与任务相关的视觉和听觉刺激，试验史以及即将到来的行为反应的广泛的单神经元和人群级编码。，尽管这些丰富的神经相关性，理论上足以解决任务，但PPC的光学遗传失活并不影响视觉或听觉性能。因此，尽管神经相关忠实地跟踪感觉变量并预测行为反应，但PPC与视听变化检测无关。此功能解离质疑在视听变化检测过程中，感觉与任务相关的活动在顶叶关联电路中的作用。此外，我们的结果强调了在探索感知和行为的神经基础时与机械介入相关的分解功能的必要性。
人类后顶叶皮层和运动皮层十指运动的解码和几何学
摘要 目的. 为上肢瘫痪的参与者实现对单个假肢手指的神经控制。方法. 两名四肢瘫痪的参与者分别在左后顶叶皮层 (PPC) 植入一个 96 通道阵列。其中一名参与者还在左侧运动皮层 (MC) 的手旋钮附近植入了一个 96 通道阵列。在数十个疗程中，我们记录了参与者尝试移动右手单个手指时的神经活动。离线时，我们使用交叉验证的线性判别分析根据神经发放率对尝试的手指运动进行分类。然后，参与者在线使用神经分类器来控制脑机接口 (BMI) 的各个手指。最后，我们描述了双手单个手指运动过程中的神经表征几何形状。主要结果. 两名参与者在 BMI 控制对侧手指期间的在线准确率分别为 86% 和 92%（概率 = 17%）。离线时，线性解码器使用各自的 PPC 记录实现了 70% 和 66% 的十指解码准确率，使用 MC 记录实现了 75% 的解码准确率（机会 = 10%）。在 MC 和一个 PPC 阵列中，分解代码将对侧手和同侧手的相应手指运动联系起来。意义。这是第一项从 PPC 解码对侧和同侧手指运动的研究。对侧手指的在线 BMI 控制超过了以前的手指 BMI。PPC 和 MC 信号可用于控制单个假肢手指，这可能有助于四肢瘫痪患者的手部恢复策略。
人类后顶叶皮层和运动皮层十指运动的解码和几何学
摘要 目的. 为上肢瘫痪的参与者实现对单个假肢手指的神经控制。方法. 两名四肢瘫痪的参与者分别在左后顶叶皮层 (PPC) 植入一个 96 通道阵列。其中一名参与者还在左侧运动皮层 (MC) 的手旋钮附近植入了一个 96 通道阵列。在数十个疗程中，我们记录了参与者尝试移动右手单个手指时的神经活动。离线时，我们使用交叉验证的线性判别分析根据神经发放率对尝试的手指运动进行分类。然后，参与者在线使用神经分类器来控制脑机接口 (BMI) 的各个手指。最后，我们描述了双手单个手指运动过程中的神经表征几何形状。主要结果. 两名参与者在 BMI 控制对侧手指期间的在线准确率分别为 86% 和 92%（概率 = 17%）。离线时，线性解码器使用各自的 PPC 记录实现了 70% 和 66% 的十指解码准确率，使用 MC 记录实现了 75% 的解码准确率（机会 = 10%）。在 MC 和一个 PPC 阵列中，分解代码将对侧手和同侧手的相应手指运动联系起来。意义。这是第一项从 PPC 解码对侧和同侧手指运动的研究。对侧手指的在线 BMI 控制超过了以前的手指 BMI。PPC 和 MC 信号可用于控制单个假肢手指，这可能有助于四肢瘫痪患者的手部恢复策略。