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临床高风险中脑形态计量学的规范性建模
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人类对大猿进化中脑衰老的脆弱性的独特性
衰老与大脑的进行性灰质损失有关。在黑猩猩中还发现了这种在人类寿命中的空间特异性，形态变化，这些伟大的猿类物种之间的比较为人脑衰老提供了独特的进化观点。在这里，我们提出了一个数据驱动的比较框架，以探索灰质萎缩与年龄的关系与黑猩猩和人类系统发育中最近的大脑扩张之间的关系。在人类中，我们显示出脑衰老与皮质膨胀之间的正相关关系，而在黑猩猩中没有发现这种关系。在强大的衰老作用和大型皮质扩张之间，这种人类特异性的关联尤其存在于腹侧前额叶皮层的高阶认知区域中，并支持人类培养基进化的“终点”假设。
小学生学习过程中脑功能的现代研究综述
摘要 。本文旨在回顾与研究小学儿童在教育过程中的大脑活动相关的研究。此外，找出此类研究的普遍程度，并确定科学家在该主题上活动的主要方向及其选择的研究方法。方法 。使用定性内容分析来选择适合研究主题的文章：确定几组关键词、四分位数至少为第二的期刊和英语出版物作为要求。结果 。研究论文的分析表明，科学家对该主题的兴趣日益浓厚。确定了神经成像领域的六个主要研究组：认知能力的测量、年龄类别的比较、基于神经成像的研究的技术和方法细微差别、各种因素对指标的影响的研究、在学习过程中使用神经成像工具、记录发育障碍儿童的大脑活动。重点介绍了致力于记忆和注意力发展的工作。考虑了数学能力和技能以及阅读研究的特点。指出了便携式脑电图的优点和缺点。指出了发育障碍儿童磁共振成像程序的特点。结论。尽管研究领域多种多样，但本综述未发现脑机技术在学习过程中的应用。作者认为，缺乏对此类技术在学科学习细节中的长期研究，无法跟踪其进展。结论是需要进一步研究这一问题。
中脑器官 - 帕金森氏病的发展和应用
在这篇综述中，我们讨论了使用脑器官来建模中脑及其相关的神经退行性疾病：PD（图1）。PD的标志是在底骨pars compacta中中脑多巴胺能（MDA）神经元的选择性死亡，导致Nigrostriatal途径退化[2]。这在临床上表现为运动缺陷，包括胸肌，僵化，震颤和姿势不稳定性[3]。PD已使用动物模型进行了广泛的研究；此外，从人类多能干细胞（HPSC）中产生人类神经元的能力使PD机制可以在人类环境中进行建模。患者衍生的诱导多能干细胞（IPSC）的产生使多样化的遗传敏感性和治疗反应以及个性化治疗策略的演变得以研究[4]。
高性能计算环境中脑映射的主动学习管道
摘要 —本文介绍了一种可扩展的主动学习管道原型，用于利用高性能计算能力进行大规模脑映射。它可以对算法结果进行高吞吐量评估，经过人工审核后，用于迭代机器学习模型训练。图像处理和机器学习在批处理层中执行。使用 pMATLAB 对图像处理进行基准测试表明，吞吐量可以提高 100 倍（10,000%），而 Xeon-G6 CPU 上的总处理时间仅增加 9%，Xeon-E5 CPU 上的总处理时间仅增加 22%，这表明可扩展性很强。图像和算法结果通过服务层提供给基于浏览器的用户界面进行交互式审查。该管道有可能大大减轻手动注释负担，并提高基于机器学习的脑映射的整体性能。索引词 —主动学习、脑映射、高性能计算、神经元分割、轴突追踪
“他们已经开始在我的脑海中”：信任，翻译误解和术中脑研究
摘要背景：接受侵入性神经外科手术的患者为研究人员提供了研究大脑的独特机会。深脑刺激患者可能会在刺激器装置的手术植入期间参与研究。尽管这项研究引起了许多道德问题，但对基础研究的关注很少，这些研究没有提供治疗益处，以及患者参与者的观点的价值。方法：在两项研究中，对14名个人进行了半结构化访谈，他们在深度脑刺激器手术期间参加了基本的术中研究。访谈探讨了对风险和收益，入学动机以及参与清醒脑研究的经验的解释。进行了反思性主题分析。结果：从参与者的叙述中确定了七个主题，包括信任的强烈态度，基础科学研究的高估，手术背景的影响以及参与的混合经验。结论：我们认为这些叙述提高了转化误解的潜力，并激发了术中的重新传感程序。
精神疲劳前后任务切换过程中脑功能网络重组
摘要：心理疲劳因其严重的负面影响而受到广泛研究。但心理疲劳前后任务切换的神经机制如何仍是一个问题。为此，本研究旨在利用脑功能网络特征来探索这一问题的答案。具体来说，记录了20名被试的任务状态脑电信号。任务包括400秒的2-back任务（2-BT），接着是6480秒的心算任务（MAT），然后是400秒的2-BT。根据选定的任务切换状态提取和分析网络特征和功能连接，在心理疲劳之前从Pre_2-BT到Pre_MAT，在心理疲劳之后从Post_MAT到Post_2-BT。结果表明，根据网络特征的显著变化和在Pre_2-BT和Post_2-BT之间使用支持向量机（SVM）获得的98%的高分类准确率，长期MAT成功诱发了心理疲劳。当任务从Pre_2-BT切换到Pre_MAT时，所有网络特征中delta和beta节律均出现显著变化，选定的功能连接呈现增强趋势。而当任务从Post_MAT切换到Post_2-BT时，beta节律的网络特征和选定的功能连接与心理疲劳前任务切换的趋势相反。我们的研究结果为理解大脑在任务切换过程中的神经机制以及在心理疲劳过程中的神经机制提供了新的见解。
中脑编码没有听觉皮层的声音检测行为
摘要 听觉涉及分析声音的物理属性，并将分析结果与其他感觉、认知和运动变量相结合，以指导适应性行为。听觉皮层被认为是整合声音和背景信息的关键，并被认为通过其巨大的下行投射与皮层下听觉结构共享由此产生的表征。通过对参与声音检测任务的小鼠下丘皮层受体壳中的细胞活动进行成像，我们发现大多数神经元编码的信息超出了刺激的物理属性，并且可以从这些神经元的活动中高度准确地解码动物的行为。令人惊讶的是，在双侧皮层损伤导致中脑听觉皮层输入被切断的小鼠中也是如此。这表明皮层下听觉结构可以获取大量非声学信息，并且可以独立于听觉皮层携带比以前认为的更丰富的神经表征。
受中脑启发的稳健变化检测循环神经网络模型
我们提出了一种受生物启发的循环神经网络 (RNN)，它可以有效检测自然图像中的变化。该模型具有稀疏拓扑连接 (st-RNN)，与“中脑注意网络”的电路架构紧密相关。我们将 st-RNN 部署到一个具有挑战性的变化视盲任务中，该任务必须在一系列不连续的图像中检测变化。与传统 RNN 相比，st-RNN 的学习速度提高了 9 倍，并且以减少 15 倍的连接实现了最佳性能。低维动力学分析揭示了假定的电路机制，包括全局抑制 (GI) 基序对成功变化检测的关键作用。该模型再现了关键的实验现象，包括中脑神经元对动态刺激的敏感性、刺激竞争的神经特征以及中脑微刺激的标志性行为效应。最后，该模型在变化盲视实验中准确预测了人类注视点，超越了最先进的基于显着性的方法。st-RNN 提供了一种新颖的深度学习模型，用于将变化检测背后的神经计算与心理物理机制联系起来。
计算创伤性跌倒中脑白质和灰质损伤的严重程度
摘要：在现实世界中，创伤的严重程度是使用简略损伤量表 (AIS) 来衡量的。然而，目前无法使用有限元人机模型的输出来计算 AIS 量表，有限元人机模型目前依靠最大主应变 (MPS) 来捕捉严重和致命的伤害。为了克服这些限制，引入了一种独特的器官创伤模型 (OTM)，该模型能够计算所有 AIS 级别对大脑模型生命的威胁。OTM 使用一种名为峰值虚拟功率 (PVP) 的功率法，并将大脑白质和灰质创伤反应定义为撞击位置和撞击速度的函数。这项研究在损伤严重程度计算中考虑了衰老，包括软组织材料降解以及由于衰老导致的脑容量变化。此外，为了解释大脑模型的拉格朗日公式在表示出血方面的局限性，提出了一种包括硬膜下血肿影响的方法，并将其作为预测的一部分。 OTM 模型已针对两次真实跌倒进行了测试，并被证明能够正确预测死后结果。本文是一个概念验证，等待更多测试，可以支持法医研究。