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脑电动态网络分析方法揭示视觉运动协调的神经特征
人类的视觉-运动协调是运动控制的基本功能，需要多个大脑区域的相互作用。了解皮层-运动协调对于改善运动障碍的物理治疗具有重要意义。但其潜在的瞬态神经动力学仍然很大程度上未知。在本研究中，我们应用基于特征向量的动态网络分析方法来研究视觉-运动协调任务下从脑电图 (EEG) 信号计算的功能连接并识别其亚稳态动力学。我们首先在模拟网络上测试了这种信号处理以与其他动力学方法进行比较，表明基于特征向量的动态网络分析能够正确提取演化网络的动态特征。随后，将基于特征向量的分析应用于视觉-运动协调实验下收集的EEG数据。在对参与者的EEG研究中，拓扑分析和基于特征向量的动态分析的结果都能够区分视觉跟踪任务的不同实验条件。通过动态分析，我们表明，通过研究功能连接的亚稳态动态可以区分不同的视觉运动协调状态。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
在不断变化的世界中，可视化和图像分析的重要性。
“LinköpingUniversity自1980年代以来一直是图像和视频压缩领域的主要参与者。这包括X射线图像的数字编码以及朝着MPEG数字电视标准的早期步骤。从这些应用程序中利用的知识促使人们开发了专门的视觉芯片，快速算法和用户友好的医疗应用，这是我们几家衍生公司的核心。”
信任AI：不确定性可视化会影响决策 -
人工智能（AI）是一个领域，其中计算机被利用来模仿或重现人类思想的解决问题和决策能力，对人们的工作和生活产生了重大影响。通过休闲，娱乐活动（Kulesza等，2012）和认真的游戏（Schueller等，2020; Jagtap等，2023），我们的日常生活中采用AI模型的日常生活显着增长Al。，2020）。直到最近，AI系统的开发主要是由“以技术为中心的方法”驱动的，该方法的重点是算法，而不是开发满足实际用户需求的有用的AI系统（Shneiderman，2020; Xu等，2023; Zheng et el。，2017）。然而，忽略了采用“以用户为中心的设计”（Abras等，2004），“以人为中心的设计”（Oviatt，2006）或“ Human-Ai”（Xu等，2023）方法，这些方法
通过侵入式脑机接口进行神经元干扰网络攻击，影响需要视觉能力的任务的解决
根据侵入性，BCI 主要分为两类。非侵入式 BCI 无需手术即可从外部刺激大脑。尽管某些技术可以针对大脑的较小区域，但非侵入式 BCI 可以覆盖大脑的较大区域。相比之下，侵入式系统可以应用于小区域，甚至具有单神经元分辨率，但会带来更高的生理风险（Ramadan 和 Vasilakos，2017 年）。基于 BCI 的相关性和扩展性，近年来出现了新的技术和公司，专注于开发新的侵入式系统，以神经元粒度刺激大脑。Neuralink 就是一个例子（Musk 和 Neuralink，2019 年），这家公司设计了颠覆性的 BCI 系统来记录神经元级别的数据，目前正致力于覆盖刺激功能。此外，神经尘埃（Seo 等人，2013）是一种由数百万个位于大脑皮层中的纳米级可植入设备组成的架构，可以进行神经记录。神经尘埃的演变是无线光遗传学纳米网络设备 (WiOptND)（Wirdatmadja 等人，2017），它使用光遗传学来刺激神经元。尽管这些方法很有前景，但 Bernal 等人 (2020) 的作者表明，它们存在漏洞，可能允许攻击者控制两个系统并执行恶意刺激动作，从而改变自发的神经元信号。根据攻击的覆盖范围（就大脑区域和受影响的神经元数量而言），网络攻击者可能会造成永久性脑损伤，甚至导致患者死亡。在同一方向上，Bernal 等人 (2021) 发现 BCI 的网络安全领域还不够成熟，非复杂的攻击可能会造成重大损害。总之，攻击者可以利用 BCI 漏洞来利用这些有前途的神经刺激技术。以这些研究的发现为动机，本文重点关注针对旨在改变神经元行为的网络攻击的稀缺研究。此外，还需要新的方法来衡量和理解这些攻击的影响。特别是，这些问题具有特殊的意义，因为攻击可能会恶化或重现常见神经退行性疾病的影响（Bernal 等人，2021 年）。为了改进以前的挑战，这项工作的主要贡献是定义和实施一种新的神经元网络攻击，即神经元干扰网络攻击 (JAM)，重点关注神经活动的抑制。本研究旨在探索抑制性神经元网络攻击对大脑的影响。然而，文献中缺乏全面的神经元拓扑结构，因此，我们模拟了小鼠视觉皮层的一部分，放置在大脑的枕叶区域，定义了小鼠试图离开特定迷宫的用例。神经元拓扑是使用经过训练以解决此特定用例的卷积神经网络 (CNN)（Géron，2019）构建的。这项工作的第二个贡献是评估了 JAM 网络攻击对特定场景中的神经元和人工模拟造成的影响。为了进行分析，我们使用了现有指标，但也定义了一组新指标，得出结论：JAM 网络攻击可以改变自发的神经元行为，并迫使小鼠做出不稳定的决定以逃离迷宫。
肠道菌群和妊娠糖尿病的科学计量学可视化分析
结果：分析中总共包括394篇论文。就该主题的出版物数量而言，中国成为杰出的国家，有128篇论文（32.49％），而美国产生了最大的影响，引用了4,874篇。昆士兰州大学成为最多产的机构，贡献了18个出版物。Marloes Dekker Nitert是16个出版物的最活跃的作家，Omry Koren获得了最多的引用，总计154。杂志的营养成分发表了最多的研究（28个出版物，7.11％），而PLOS是最常见的同事期刊，共有805个引用。在关键字方面，研究重点可以分为4个集群，即“肠道微生物群和怀孕，分娩，“不良代谢结果与GDM之间的关系”，“肠道微生物群的组成和代谢机制”和“微生物群”和“微生物群”和“生物学immogical Immimimbalance””””，“肠道微生物群和怀孕，分娩”，“分娩”和“ GDM之间的关系”””。重点的关键领域包括肠道菌群与GDM的个体之间的相互作用，以及肠道菌群的形成和遗传。越来越注意益生菌补充对GDM患者的代谢和妊娠结局的影响。此外，正在进行的研究正在探索肠道菌群作为GDM的生物标志物的潜力。这些主题代表该领域的当前和未来方向。
视觉信息处理评估-矫正视力- ...
会聚不足：在近距离工作时无法维持双眼功能（保持两只眼睛协同工作）。通常，当聚焦近距离的单词或物体时，一只眼睛会向外转（间歇性外斜视）（AAPOS，2020 年）。内斜视：一种斜视（眼睛错位），其特征是一只或两只眼睛向内转。它可能是间歇性的或持续性的，可能在近距离注视、远距离注视或两者时发生。交叉可能主要发生在一只眼睛上，也可能在两只眼睛之间交替发生。它与斜视或外斜视相反。内斜视可能发生在任何年龄（AAPOS，2019 年）。外斜视：一种斜视形式，其中一只或两只眼睛向外转动。它与斜视或内斜视相反。外斜视可能不时发生（间歇性外斜视）或可能持续发生，并且在每个年龄组中都有发现（AAPOS，2019）。遮盖疗法：遮盖或遮盖疗法是弱视治疗的主要方法。遮盖未受影响或好的眼睛可为弱视眼提供单眼刺激，促进视觉发育。遮盖疗法用于改善视力，通常不能消除斜视（AAPOS，2021）。视轴矫正疗法：在验光办公室进行的一系列练习，通常每周进行一次，持续数月。视轴矫正眼部锻炼（视轴矫正术）由儿科眼科医生和视轴矫正师使用，是改善双眼功能的眼部锻炼，在办公室教授并在家中进行。视轴矫正术是由眼科专科内的视轴矫正师执行的一项成熟的职业。视轴矫正师评估和测量眼球偏差，管理弱视治疗并治疗间歇性小症状性眼球偏差（AAPOS，2020 年）。也称为视觉治疗。视轴矫正术专业包括视觉系统疾病的评估和治疗，特别是涉及双眼视觉和眼球运动 [美国认证视轴矫正师协会 (AACO) 2018]。药物惩罚疗法：滴入药物滴剂（例如阿托品）以惩罚视力较好的眼睛，迫使大脑注意来自视力较弱的眼睛的图像，促使大脑学会用视力较弱的眼睛看得更好（AAPOS，2021 年）。棱镜适应疗法：使用透明的三角形物体弯曲光线以允许视轴对齐，模拟斜视的缺失。还提出了更准确地确定偏差角度或目标角度，以确定斜视手术的偏差角度或目标角度 [美国眼科学会 (AAO)，2018]。斜视：眼睛错位。斜视最常见的描述是眼睛错位的方向，例如内斜视、外斜视和上斜视 (AAPOS，2020)。视力恢复治疗 (VRT)：一种基于计算机的家庭程序，旨在加强因创伤、中风、炎症或选择性手术切除脑肿瘤而导致的神经系统急性损伤后幸存的残留神经结构的视觉信息处理。有人认为，通过在治疗过程中反复激活，个人可以使用该计划来训练和改善其受损的视觉功能，从而在视野缺损中恢复有用的视力（NovaVision，2021 年）。视觉治疗：验光师将视觉治疗定义为发展或提高视觉技能和能力的尝试；提高视觉舒适度、轻松度和效率；并改变视觉信息的视觉处理或解释。视光学视觉治疗计划包括在数周至数月内进行的监督下在办公室和家中进行的强化练习。除了练习之外，还可以使用镜片（“训练眼镜”）、棱镜、滤光片、贴片、电子目标或平衡板（AAPOS，2020 年）。适用代码以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中列出的代码并不意味着代码描述的服务是涵盖的或不涵盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定的福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
使用环境DNA metabarcoding数据可视化生态系统属性的新的深度学习方法
fi g u r e 1基于VAE方法的图表应用于EDNA数据（VAESEQ）。该模型由一个自动编码器（AE）和一个变异自动编码器（VAE）组成。AE将每个MOTU的遗传序列信息与每个样品中每个MOTU的存在/不存在相结合，以生成第一个潜在编码Z AE。然后将此信息传递给一个编码层的VAE。因此，在每次迭代中，VAE接收到一个样品中每个MOTU检测到的序列的输入，并且嵌入Z AE的自动编码器。vae处理两个输入，并将样品的维度降低到二维潜在空间z vae。在z vae中，我们找到了所有数据点的2D表示（图S3A，b）。在解码部分中，VAE重建了两个输入，以相应地优化网络。
E-TAN，一个用于评估视觉忽视的技术增强平台，具有实物特征：一项多案例研究
视觉忽视是右脑损伤的常见后果，并且会导致残疾。传统的纸笔式忽视测试在敏感性和生态效度方面存在局限性。相反，烤盘任务 (BTT) 更贴近现实生活，因为它要求参与者在一块板上放置 16 个物体。放置在板子左右两边的物体数量提供了视觉忽视的临床指标。我们在此介绍 E-TAN，这是一个技术增强平台，允许患者执行增强版的 BTT (E-BTT)。该平台会自动确定板上的物体位置，并记录放置物体的顺序和时间。我们使用 E-BTT 测试了 9 名右半球受损的患者，并将他们的表现与 115 名健康参与者的表现进行了比较。为此，我们开发了一种新的参与者表现分析方法，该方法基于使用板上物体描述的凸包。该测量方法提供了每个参与者处理的空间部分的估计值，并且可以有效区分忽视患者和没有忽视的患者。 E-TAN 允许临床医生使用方便、快速且相对自动化的程序来评估视觉空间表现，患者甚至可以在家中进行该程序以跟踪康复效果。