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视觉体验降低了皮质反馈输入和主要视觉皮层神经元之间的空间冗余
经验在皮质反馈组织（FB）组织中的作用仍然未知。我们测量了从后期（LM）视觉区域到小鼠原代视觉皮层（V1）的层（LM）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（v1）的视网膜和非术的视觉体验上操纵视觉体验的效果。lm输入平均与正常和深色饲养的小鼠中的V1神经元匹配，但视觉上的博览会可将空间重叠输入的分数减少到V1。fb输入来自L5的输入比L2/3传达更多的环境信息。L5的LM输入的组织取决于其方向的偏好，并被黑暗饲养所破坏。这些观察结果是通过模型概括的，在这种模型中，VI-SUAL经验最大程度地减少了LM输入和V1神经元之间的接受字段重叠。我们的结果提供了一种机制，可以使周围调制对视觉体验的依赖性，并提出如何在皮质回路中学习预期的区域间共激活模式。
如何应对功能性视力丧失
功能性视力丧失是功能性神经疾病 (FND) 的一种亚型，是普通眼科和神经眼科实践中常见的视力障碍原因。眼科医生通常可以相当自信地诊断功能性视力丧失，但通常发现更难知道该对患者说什么、如何处理，甚至是否尝试治疗。尽管研究表明，多达 60% 的成年人在长期随访中出现了严重的症状，但基于证据的治疗却很少。在过去的 20 年里，我们在理解、处理和更广泛地管理 FND 的方式上发生了巨大变化。在本文中，我们阐述了管理功能性视力丧失的实用方法，包括：1) 在主观视力受损的情况下，根据显示在视力正常的检查做出阳性诊断，而不仅仅是因为测试或眼科检查正常；2) 解释和标记病情，强调这些阳性诊断特征，而不是安慰；3) 考虑眼部或脑部合并症，如偏头痛、特发性颅内高压或弱视； 4）考虑与斜视矫正师合作，以积极的方式进行诊断测试，以强调改善视力的可能性；5）制定简单的畏光治疗策略；6）将心理因素和合并症作为评估和治疗的一部分，但要保持更广泛的病因观，不要以此为诊断；7）其他治疗方式，包括催眠疗法、经颅磁刺激和更先进的视觉反馈形式，是未来功能性视力丧失治疗的有希望的候选者。
视听生成AI和冲突解决
恶意演员采用生成的AI技术仍然有限。但是，随着意识和能力的发展，我们希望许多利益相关者都有不同动机的动机。尤其是，我们预见到恶意的演员将继续利用公众在区分真实和虚假内容方面的困难，在复杂形式的欺骗形式的帮助下，例如合成谎言的嵌套和构成深层蛋糕的嵌套，从而使AI生成的输出在内容的层面中建立在内容的层面中，这些层次有助于构建一个构造的叙述性叙事，但构造了构造的叙事。确实，生成AI确实有可能显着增强恶意演员的能力，从而使他们能够有效地产生更高的现实内容，但现有的大部分分析仍然限于在线合成内容的数量或现实性的问题。但是，即使是在关键时刻有效的有效目标，也可能会播种损害的可能性，即使是在关键时刻有效的目标，尤其是在有效的目标时，尤其是针对性的AI含量。
熟悉感可以增强自然观看过程中大脑视觉和非视觉区域之间的功能连接
我们使用自然主义观看范式探索了对人和地方熟悉度的神经相关性。在参与者观看《权力的游戏》电影时，使用功能性磁共振成像测量神经反应。我们比较了熟悉或不熟悉电视剧的参与者的受试者间相关性和功能连接。在视觉大脑以外的区域（通常与语义、情景和情感信息的处理有关），熟悉的参与者之间的受试者间相关性更高。然而，熟悉度也增加了视觉大脑中面部和场景区域与熟悉度网络的非视觉区域之间的功能连接。为了确定这些区域是否在面部识别中发挥重要作用，我们测量了患有发育性面部失认症 (DP) 的参与者的反应。与面部识别缺陷一致，DP 中熟悉度在整个熟悉度网络中的影响显著减弱。熟悉度对面部区域和熟悉度网络之间功能连接的影响在 DP 中也减弱了。这些结果表明，对熟悉感的神经反应涉及大脑区域的扩展网络，并且大脑的视觉区域和非视觉区域之间的功能连接在自然观看过程中对人和地点的识别中起着重要作用。
将视觉脑表示从脑电图中通过知识蒸馏和潜在扩散模型
从人脑活动中解码的视觉表示已成为繁荣的研究领域，尤其是在大脑计算机界面的背景下。我们的研究提出了一种创新的方法，该方法采用知识蒸馏来培训EEG分类器并从ImageNet和Thicke-eeg 2数据集中重建图像，仅使用脑电图（EEG）数据集（EEG）数据，这些数据是来自参与者的数据，这些数据本身就查看了图像（即''大脑解码'）。我们分析了来自6位参与者的eeg录音，用于Imagenet数据集，为Things-EEG 2数据集进行了10个录音，这些数据集暴露于跨越独特语义类别的图像。这些脑电图读数被转换为频谱图，然后将其用于训练卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）与知识蒸馏程序集成了基于预先训练的对比语言图像 - 训练前训练（CLIP）基于基于图像的图像分类教师网络。这种策略使我们的模型可以达到87％的前5个精度，显着优于标准CNN和各种基于RNN的基准测试。此外，我们根据预训练的潜扩散模型合并了图像重建机制，这使我们能够生成引起脑电图活性的图像的估计。因此，我们的体系结构不仅解码了神经活动中的图像，而且还提供了仅从脑电图中重建的可信图像重建，为例如迅速，个性化的反馈实验铺平了道路。
增强视觉障碍患者的医疗体验：以用户为中心的设计的系统文献综述
摘要：为有视觉障碍的人提供公平服务，这是归因于合并症以及身体和态度障碍的持续挑战。卫生系统中准则和实践的不相容性导致用户与服务之间的复杂互动。通过这项系统的文献综述，我们旨在探索以用户为中心的设计的潜力，以增强卫生系统中视力障碍的用户体验。我们调查了2013年至2023年之间在PubMed，Science Direct，Scopus和Web of Science发表的同行评审期刊论文。我们确定了14项研究，主要集中于旨在了解视觉障碍的人在改善可访问性和可用性方面面临的挑战。用户参与是大多数项目的关键方面。研究清楚地证明了以用户为中心的设计为这些用户提供更好的体验的潜力。
具有仅姿势监督的显着稀疏视觉探子仪
摘要 - 视觉探测器（VO）对于自主系统的导航至关重要，以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出，但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性，但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时，本文提出了一种新型的混合视觉探光（VO）框架，该框架利用了姿势的超级视觉，提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计：一种自我监管的同谱预训练，用于从唯一的姿势标签中增强光流学习，以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略，以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求，并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比，在极端和看不见的情况下，在极端和看不见的情况下，在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。
在发育中的小鼠视觉皮层中，感觉依赖性基因表达的单细胞转录图
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年6月26日。 https://doi.org/10.1101/2024.06.25.600673 doi：Biorxiv Preprint
睡眠质量对视觉工作记忆的影响随维护的持续时间而变化
Hitch，1974），这对于个人学习和发展至关重要（Dubuc等，2020； Verschooren等，2021）。先前的研究发现，个人的睡眠状态可以预测涉及视觉工作记忆作为核心认知功能的任务的表现（MacDonald等，2018； Xie等，2019； Almarzouki等，2022）。例如，MacDonald等。（2018）使用召回范例研究了小睡对视觉工作记忆的影响。实验结果表明，小睡可显着提高个人视觉工作记忆的数量和精度。Xie等。 （2019）还采用了视觉工作记忆回忆范式来研究个人日常睡眠质量对视觉工作记忆表示的影响。 他们利用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估每个参与者的每日睡眠质量，并管理患者健康问卷9（PHQ-9）来控制情绪变量对视觉工作记忆的影响。 他们的研究发现表明，即使控制了情绪变量的影响，睡眠质量也继续预测视觉工作记忆的数量。Xie等。（2019）还采用了视觉工作记忆回忆范式来研究个人日常睡眠质量对视觉工作记忆表示的影响。他们利用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估每个参与者的每日睡眠质量，并管理患者健康问卷9（PHQ-9）来控制情绪变量对视觉工作记忆的影响。他们的研究发现表明，即使控制了情绪变量的影响，睡眠质量也继续预测视觉工作记忆的数量。
在基于单击的回声定位培训10周后，盲人和视力成年人的主要视觉和听觉皮层变化
最近的工作表明，在感觉处理方面，成年人的大脑非常适应。在这种情况下，也有人提出结构“蓝图”可能从根本上限制神经塑性变化，例如响应感官剥夺。在这里，我们在10周的时间内培训了12名盲人参与者和14位被回声分配的参与者，并在pre-post设计中使用了MRI来测量功能和结构性大脑的变化。我们发现，盲人参与者和视力参与者共同表明训练引起的左右V1的激活增加是响应回声的，这一发现很难和解，认为感觉皮质是通过模态严格组织的。此外，盲人参与者和视力参与者表明，训练会响应声音本身的右A1的激活增加（即不是Echo特定的），这伴随着盲人参与者的右A1灰质密度的增加，并且在视力参与者的邻近声学区域中。视力参与者和盲人参与者之间功能结果的相似性与重组可能受两组相似原则约束的想法一致，但是我们的结构分析也表明两组之间的差异表明可能需要更细微的观点。