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集体几乎基于同步的模型，以提取和预测EEG信号的特征
了解大脑在科学，医学和工程领域很重要。更好地了解大脑的有希望的方法是通过计算模型。调整这些模型以重现从大脑收集的数据。神经科学中最常用的数据类型之一来自脑电图（EEG），它记录了激活大脑中神经元时产生的微小电压。在这项研究中，我们提出了一个基于弱连接的动力学系统（Hindmarsh -Rose神经元或Kuramoto振荡器）的复杂网络的模型，该模型将以识别为集体同步（CAS）的动态状态下运行。我们的模型不仅成功地从健康和癫痫发作的脑电图信号中复制了脑电图数据，而且还可以预测脑电图，赫斯特指数和功率谱。所提出的模型能够预测将来的EEG信号5.76 s。平均预测误差为9.22％。随机库拉莫托模型为预测癫痫发作的脑电图产生了出色的结果，误差为11.21％。
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这给编码和解码机制的研究带来了复杂性。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是在单神经元和单次试验水平上准确分离行为相关和不相关信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以实现。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为包含很少信息的神经反应实际上以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比以前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为相关信号可以线性解码，其性能与非线性解码相当，这表明线性读出可以在运动皮层中进行。我们的研究结果表明，分离行为相关信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。
prac-建议-信号-已采用-2024 年 4 月 8 日-11 日...
1 预计发布日期。实际发布日期可在 PRAC 安全信号建议网页上查看。2 任何与信号相关的通信都应使用相关的 EPITT 参考编号。
使用可解释的AI研究健康衰老期间的心电图变化 - 从专家特征到原始信号
心血管疾病仍然是全球死亡率的主要原因。年龄是一个重要的协变量，在健康队列中最容易研究其效果，以使前者与疾病相关的变化区分开。传统上，大多数此类见解都是从心电图分析（ECG）随着年龄的增长而变化的。但是，这些功能虽然有益，但可能会掩盖潜在的数据关系。在本文中，我们提供以下贡献：（1）我们采用深度学习模型和基于树的模型来分析来自原始信号和ECG特征形式的不同年龄段健康个体的强大数据的ECG数据。（2）我们使用可解释的AI方法来识别跨年龄组最具歧视性的ECG特征。（3）我们对基于树的分类器的分析揭示了与年龄相关的呼吸率下降的下降，并识别出高度高的SDANN值表示是老年人的指示，使他们与年轻人区分开。（4）此外，深度学习模型低估了P波在所有年龄段的年龄预测中的关键作用，这表明随着年龄的增长，不同P波类型的分布的潜在变化。这些发现为与年龄相关的心电图变化提供了新的启示，从而提供了超越传统特征方法的见解。
调节血管发育和二次生长的内源性和环境信号
弹性植物的生长取决于分生组织的功能，包括芽顶分生组织（SAM），根尖分生组织（RAM）和侧向分生组织。血管形成是侧向分生组织，负责径向轴处的二次生长和茎膨胀。血管形成库的干细胞增殖，而后代分化为木质部和韧皮部细胞。每个径向细胞文件都有一个双种族干细胞，该干细胞同时产生木质部和韧皮部细胞谱系（Shi等，2019； Smetana等，2019）。确实成菌的干细胞和未分化的木质部和韧皮部祖细胞形成一个形糖化区域，通常用作形糖化活性的指标（图1A）。顶端分生组织和血管分生组织在空间上分离。这些分生组织之间的协调生长是通过移动信号（例如激素，肽和机械提示）介导的（Fischer等，2019）。环境因素在调整二次增长方面也起着重要作用。二级增长是一种进化创新，可为更大，更复杂的植物体提供足够的机械支持和有效的长距离流体传输（Tonn and Greb，2017）。此外，二级生长还会产生大量的木质生物量，顽固形式的碳形式，可以通过将大气碳固定在存储中，从而有可能减轻全球变暖。主要的血管发育是在胚胎发生期间早期建立的（Miyashima等，2013）。前尾首字母开始在全球阶段分裂，形成类似于胚胎后根血管的径向模式（Rodriguez-Villalon等，2014）。在最近的几篇优秀评论论文中讨论了调节原发血管发育的信号传导途径（Fischer和Teichmann，2017年； Tonn和Greb，2017; Wang，2020; Turley and Etchells，2022; Wang等，2023）。本文主要关注调节植物血管确实活性和继发生长的进步。
癌症微生物组信号的鲁棒性在广泛的方法学变化上
在2020年，我们鉴定了癌症基因组图集（TCGA）中的癌症特异性微生物信号[1]。多个同行评审的论文独立验证或扩展了我们的发现[2-12]。鉴于这种影响，我们仔细考虑了Gihawi等人的关注。[13]批处理校正和数据库污染具有人工的宿主序列，从而产生了癌症类型特异性微生物组的外观。（1）我们通过比较了每批次的原始和VOOM-SNM校正数据，测试了批处理校正，发现了预测等效性和显着性相似的功能。我们发现了使用现代微生物组特异性方法（Conqur [14]）的一致结果，并且在限制在独立的，高度污染的队列中发现的分类单元时。（2）使用conterminator [15]，我们发现原始数据库中的人类污染水平较低（基因组的约1％）。我们证明了Gihawi等人对人类读物的发现增加。[13]是由于使用了较新的人类基因组参考。（3）我们开发了详尽的方法，这是清洁repseq的敏感性两倍的方法。我们全面拥有许多人类（PAN）基因组参考的宿主数据。我们对此重复了所有分析和Gihawi等。[13]管道，发现癌症类型的微生物组。这些广泛的重新分析和更新的方法验证了我们最初的结论，即TCGA中存在癌症类型的微生物特异性标志，并表明它们对方法论很强。
ADHD患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质中的钝化敏感性和神经信号有关
基于奖励的学习和决策是了解注意力缺陷多动障碍（ADHD）的症状的主要候选人。但是，只有有限的证据可用于多动症中所见变化的神经计算基础。这涉及动态变化的环境中的灵活行为适应，这对于患有多动症的人来说是具有挑战性的。先前的一项研究表明，青少年多动症的选择转换升高，伴随着内侧前额叶皮层中的学习信号。在这里，我们使用概率逆转学习实验（fMRI）研究了与年龄和性别匹配的对照（n = 17）相比，我们研究了ADHD（n = 17）的年轻人（n = 17）。任务需要持续学习，以指导灵活的行为适应变化的奖励意外事件。为了解开行为数据的神经计算基础，我们使用了加固学习（RL）模型，该模型为fMRI数据的分析提供了信息。ADHD患者的表现比对照组较差，尤其是在逆转之前的试验中，即奖励调解稳定时。这种模式是由“嘈杂”选择切换产生的，无论先前的反馈如何。RL建模显示，ADHD患者的负反馈降低了增强敏感性和增强的学习率。在神经水平上，这反映在ADHD中左后顶叶皮层中选择概率的降低表示。由于样本量相对较小，这些神经计算发现仍然是初步的。建模显示了对未选择选项的学习的边缘降低，这与学习信号的边缘减少相似，该学习信号纳入了左侧腹侧纹状体中的未选择选项。在一起，我们表明，多动症中的灵活行为受损是由于选择过度切换（“超灵活性”），这取决于学习环境，这可能是有害的或有益的。在计算上，这是由于对加强的敏感性而引起的，我们检测到了注意力控制网络中的神经相关性，特别是在顶叶皮层中。
nr24 陆地每日安全信号 04mar
较大的道路（E45 和 E6）部分结冰，可能会发生分裂摩擦。沿海道路部分潮湿，可能会出现水塘。国家公路（RV92）部分畅通，否则被雪覆盖和结冰。由于白天天气温暖，夜间天气寒冷，早晚道路会结冰。小路被雪覆盖。道路上的犁边高度较低，最多 50 厘米。
多动症患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质强化敏感性和神经信号减弱有关
个人如何从正面和负面的奖励反馈中学习并据此做出决策，可以通过强化学习的计算模型形式化（Sutton and Barto 1998）。RL 模型的核心是奖励预测误差 (RPE)，它反映了已实现奖励和预期奖励之间的差异。从神经上讲，预测误差由中脑多巴胺的阶段性释放发出信号（Hollerman and Schultz 1998，Schultz 2013），同时纹状体和其他大脑区域的神经活动也相应出现（Pine, Sadeh et al. 2018）。人类功能性神经影像学研究报告了中脑、纹状体和几个皮质区域中 RPE 的相关性（O'Doherty, Dayan et al. 2004，D'Ardenne, McClure et al. 2008，Daw, Gershman et al. 2011，Deserno, Huys et al. 2015）。 RL 神经行为相关性的个体差异确实与人类多种多巴胺测量方法有关，包括药理学操作（Pessiglione、Seymour 等人 2006 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Deserno、Moran 等人 2021 年）、神经化学正电子发射断层扫描 (PET)（Deserno、Huys 等人 2015 年、Westbrook、van den Bosch 等人 2020 年、Calabro、Montez 等人 2023 年）和特定基因型（Frank、Moustafa 等人 2007 年、Dreher、Kohn 等人 2009 年）。