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神经外科手术中脑血流监测
粗体：血氧水平依赖性 SDF：侧流暗场 CLE：共聚焦激光显微内镜 DSA：数字减影血管造影 ICG-VA：吲哚菁绿视频血管造影 MDU：微血管多普勒超声 FUS：功能性超声 CEU：造影增强超声 声明：所有作者均已阅读并批准稿件，并同意以下要求：
虚拟现实中脑力负荷的利用
这三年以极快的速度过去了，其中一些重要的时刻将铭刻在我的心中，特别是感谢这份手稿。这是我向所有以某种方式为这一结果做出贡献的人表示感谢的机会。我首先要感谢评审团的所有成员：Catherine Pelachaud 博士，她让我有幸主持了我的论文答辩，Daniel Mestre 博士和 Mark Billinghurst 教授。我还要感谢安东尼·斯蒂德教授，他在国际交流的背景下慷慨地接受了我在伦敦大学学院的接待，尽管不幸的是，由于大流行，这并没有发生。这对我来说是一种荣幸和高兴，我希望在未来几年有机会参观虚拟环境和计算机图形小组。每个人都花了很多宝贵的时间来阅读我的作品。我很荣幸也很高兴能够得到高素质研究人员的评估，我特别感谢他们提出的相关、丰富和建设性的评论。不用说，我接下来要感谢我的主管，没有他们，这一切都是不可能的。在我论文的这三年里，我有难得的机会被才华横溢、在场且充满爱心的导师包围。非常感谢你所做的一切，阿纳托尔。您不断的鼓励、您的经验以及您对孩子福祉的重视
睡眠中脑活动的神经调节及其对...
图1。不同的内存系统。记忆可以细分为两个主要类别，即声明性，明确的海马依赖性和非声明性的，隐式的海马独立记忆。这两个主要概念可以进一步指定：情节记忆是指与特定时空上下文相关的所有存储记忆，而语义记忆包括所有概念和知识，并独立于精确的上下文指标同化。的程序记忆技巧意味着长期学习运动和认知能力，涉及感知表征的启动，代表刺激和条件反应之间所有关联的条件以及反射非缔合性学习，包括习惯和敏感性，都被视为隐式记忆子类别。改编自Stickgold（2005）。
种群中脑积水的遗传背景 -
脑积水是中枢神经系统中最常见的先天性疾病之一，经常表现出精神病合并症，特别是自闭症谱系障碍。脑积水背后的疾病机制很复杂，尚不清楚，但是已经指出了脑室和蛛网膜下腔空间中功能障碍纤毛的某些辅助。对脑积水的遗传性AETI学的更好理解，包括纤毛病的作用，可能会将见解带入潜在的共享遗传病因。在这项基于人群的病例研究中，我们首次研究了假定的脑积水候选基因的变体。使用这些数据，我们旨在研究纤毛组在脑积水中的潜在参与，并描述与自闭症谱系障碍的基因型 - 表型关联。在整个外观序列的伦敦贝克基金会综合精神病研究研究计划中筛选了一百二十一名综合基因，其中包括72名脑积水患者和4181个背景人群控制。候选基因包含感兴趣的高影响变异的基因，以系统地评估其参与睫状功能和自闭症谱系障碍。脑积水患者诊断时的中位年龄为0岁（范围0-27岁），分析年龄为22岁（11-35岁），男性为70.5％。对照年龄的中位年龄为18岁（范围11-26岁），男性为53.3％。在42例患者中鉴定出了34个基因的52个推定的脑积水相关变体（58.3％）。在脑积水病例中，我们发现高影响力蛋白改变变异的增加但不显着（优势比1.51，95％置信区间0.92-2.51，p = 0.096），这是由稀有蛋白质truncein truncating truncating truncating truncating truncating差异（频率为0.0 = 0.71 prefors p profio profiers p = 0.096）驱动的。具有高影响变体的基因中的十四个是纤毛组的一部分，而另外六个基因影响神经发生过程中CI依赖性过程。此外，在具有高影响变异的34个基因中，有15个具有蛋白质截断变体的八个基因中的3个与自闭症谱系障碍有关。由于其他疾病的症状可能被脑积水相关的症状忽略或掩盖，因此我们建议先天性脑积水患者就纤毛病和自闭症谱系疾病接受临床遗传评估。我们的结果表明，在某些情况下，脑积水作为睫状性疾病的重要性。未来在脑纤毛病中的研究可能不仅揭示了对脑积水的新见解，而且鉴于纤毛在神经发育中的重要作用，从最广泛的意义上讲，脑部疾病。
关于运动中脑震荡的共识声明-Braincare
摘要二十年来，体育集团的脑震荡已经举行了会议，并开发了五个有关体育脑震荡的国际声明。这篇第六句话总结了2022年10月27日至30日在阿姆斯特丹举行的第六次国际脑震荡会议的过程和结果，应与（1）方法论论文一起阅读，该论文详细概述了共识过程，（2）10个系统评价，以告知会议。超过3½年，作者小组对与体育脑震荡有关的预定优先级主题进行了系统的审查。会议的格式，专家小组会议和研讨会，以修改或开发新的临床评估工具，如方法论论文所述，从以前与几个新组件的共识会议演变而来。除了这一共识声明外，会议过程还产生了修订的工具，包括脑震荡识别工具-6（CRT6）和运动脑震荡评估工具6（SCAT6，CHILD SCAT6），以及一种新工具，运动脑震荡办公室评估工具6（SCOAT6，SCOAT6，SCOAT6，CHILD SCOAT6）。这个共识过程还整合了新功能，包括关注Para运动员，运动员的观点，特定于脑震荡的医学伦理学以及与运动员退休有关的事项以及包括神经退行性疾病在内的SRC的潜在长期影响。该声明总结了脑震荡，评估和管理的证据的原则，并强调需要更多研究的领域。
神经外科手术中脑移位的生物力学建模
1) Lesage 等人，2020 年，IPEM，“使用公共基准数据预测内向脑移位的粘弹性生物力学模型” 2) Sun 等人，2013 年，Journal of Translational Engineering in Health and Medicine，“使用生物力学模型进行近实时计算机辅助手术矫正脑移位” 3) Xiao 等人，2017 年，AAPM，“脑肿瘤的回顾性评估 (RESECT)：低级别胶质瘤手术前 MRI 和术中超声临床数据库” 4) Poulios 等人，2022 年，开源软件，GetFEM 5) Chen 等人，2017 年，IEEE Xplore，“基于有限元法和静水力学的神经导航简单脑移位估计” 6) Bom 等人，2018 年，Acustica e Vibracoes， “基于 Arduino 的头部跟踪设备：组装和在声学中的应用” 7) Dreamstime，免版税，https://www.dreamstime.com/measuring-cups-different-fluid-levels-measuring-cups-scale-different-fluid-levels-flat-design-simple-image189837634 8) Cohen-Gadol，2022 年，《神经图谱》，“脑肿瘤：患者需要知道什么”
MRI 图像中脑肿瘤分类的综述
摘要：由于脑肿瘤在人们生活中的重要性，使用机器学习技术对其进行分类已成为必不可少的。正确而快速的诊断是降低死亡率的关键，死亡率最近大幅上升。CT扫描和MRI成像等可用技术如今被广泛使用，后者更为常见，因为它可以从不同角度为脑组织提供高分辨率图像。手动确定正确的脑肿瘤类型需要对脑部疾病有深入了解的专家。此外，对于大量图像来说，这既耗时又乏味。此外，人为错误是可能的，因此误检可能导致错误的程序和治疗。因此，科学家和研究人员介绍了不同的方法来自动有效地对肿瘤类型进行分类，而无需人类知识。本文回顾了这些方法，其中包括传统的机器学习算法（ML）。这些算法可以分为两个主要部分，即监督和无监督。使用最多且达到高精度的算法是SVM，KNN和ANN。一方面，如今通过扩大该领域的可用数据并开发新的基于 ANN 的技术（称为深度学习），脑肿瘤分类的性能得到了提升。本文还回顾了可用于特征提取和分类的这类技术。关键词：MRI 图像、分类、机器学习、KNN、SVM。 ___________________________________________________________________________
基督教信仰对中脑激活系统及其的看法......
基督教信仰对中脑激活系统的看法及其对泗水 6 至 12 岁儿童灵性的影响 印度尼西亚泗水康妮·劳丽娜福音神学院 电子邮件：elzconn@gmail.com 摘要 上帝创造了人类，使人类成为他创造的其他生物中最特别的。人类的智力由一个器官决定，这个器官虽然体积小，但却起着非常重要的作用，那就是大脑。知识和技术的进步鼓励科学家们尝试解开大脑的奥秘。许多研究集中于右脑和左脑，或平衡右脑和左脑。但近年来，有一家培训/自我发展机构表示，他们已经找到了一种平衡左右脑的方法，即通过激活中脑。这种中脑激活方法针对的是 5-15 岁的儿童，因为人们认为这个年龄段的儿童更容易通过电脑在很短的时间内被激活。本文写作所采用的方法是文献研究，其中包含与讨论主题相关的各种信息。除了使用文献资料外，写作还将辅以实地研究，使用检查表采访受访者。所采用的研究方法是定性和定量方法。定性方法获得有关受访者经历的数据。本文的目的是找出（了解）中脑激活系统是符合上帝的话语还是违背上帝的话语；开阔父母、会众甚至本文读者的视野，尤其是那些有孩子的读者，这样他们就可以更谨慎地为孩子选择培训。关键词：智力、智力、大脑、中脑波、催眠、儿童。介绍
类器官中脑组织的临界生长
简介。- 组织生长和更新的机制是干细胞研究的核心主题[1,2]。特别是讨论了随机性在细胞分化中的作用[3-8]。单细胞测序[9]，结合具有可遗传的DNA序列的细胞的标记，可以大规模，对生物组织中细胞群体的定量研究，其中后代种群可以追溯到其个体祖传细胞[10,11]。这种谱系追踪实验表明，哺乳动物脑组织中的后代数量可能会因几个数量级而有所不同[6,12]，这支持了一种假设，即随机性是细胞增殖的重要特性，并且在发育中的脑皮质中的差异。这封信介绍了一项研究，该研究通过在其发育的不同阶段对15个脑类器官进行测序获得的谱系追踪数据[12]。大脑器官是从干细胞中生长的人脑皮质的高度可控的，自组织的体外模型。类器官是独一无二的，因为它们对无法在体内研究的人体组织进行建模。因此，它们已成为研究神经发育和脑部疾病的重要生物学工具[13 - 15]。我们对脑器官中细胞谱系的种群动力学的物理学观点表明，器官生长是一个关键过程，并讨论了生物学意义。模型。- 我们的研究始于以下观察，即
人类上核核中脑活动的昼夜变化
研究文章|人类脑活动的系统/电路在人类上部核中https://doi.org/10.1523/jneurosci.1730-23.2024收到：2023年9月13日被修订：2023年11月29日接受：2024年1月9日，2024年1月9日，2024年1月29日，授权