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使用 AutoLFADS 识别精确伸手的初始阶段和纠正阶段之间的不同神经特征
许多初始动作需要后续的矫正动作，但运动皮层如何转变以进行矫正以及编码与初始动作有多相似尚不清楚。在我们的研究中，我们探索了大脑的运动皮层在精确伸手任务期间如何发出初始动作和矫正动作的信号。我们在多个会话中记录了两只雄性恒河猴的大量神经元，以检查初始动作和后续矫正动作期间的神经环率。应用基于自动编码器的深度学习模型 AutoLFADS 更清楚地了解各个会话中各个矫正动作的神经元活动。伸手速度的解码从初始到矫正子动作的推广效果很差。与初始动作不同，使用传统线性方法在单个全局神经空间中预测矫正动作的速度具有挑战性。我们在神经空间中确定了初始伸手之后矫正子动作起源的几个位置，这意味着环率与初始动作之前的基线不同。为了改进矫正动作解码，我们证明了状态依赖解码器结合了矫正开始时的群体振幅率，从而提高了性能，突出了矫正动作的多种神经特征。总之，我们展示了初始和矫正子动作之间的神经差异，以及神经活动如何编码特定的速度和位置组合。这些发现与神经与运动特征的相关性是全局和独立的假设不一致，强调传统方法通常无法描述在线矫正动作的这些不同神经过程。
猕猴在同侧和对侧伸手抓握过程中初级皮质和运动前皮质局部场电位的差异调节
研究文章 | 系统/电路 猕猴在同侧和对侧伸手抓握过程中初级和运动前皮质局部场电位的差异调节 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1161-23.2024 收到日期：2023 年 6 月 23 日 修订日期：2024 年 4 月 2 日 接受日期：2024 年 4 月 3 日 版权所有 © 2024 Falaki 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的署名。
伸手去星星：中国的空间野心
在1990年代，中国的太空计划开始更加系统地发展。Long March Rocket家族扩大了，中国推出了几颗卫星，用于不同的PUR姿势，包括气象，通讯和导航。但是，1990年代还看到了几次发射失败以及中国最严重的发射事故。在1996年，3月3日的3B火箭架上载着一条美国建造的卫星在发射期间向侧面倾斜，并撞到附近的一个村庄，杀死并伤害了几人。然而，随着1992年第921号项目的启动，中国还为其载人太空计划设定了新的目标，大约十年后，杨利维（Yang Liwei）成为了第一家泰科纳特（Chi nese Astronaut）进入太空的历史。这是一个重要的里程碑，中国成为仅次于美国和俄罗斯的第三国，将一个人带入自己的火箭。
使用凝胶、水和干 EEG 系统分析和解码自然伸手抓握动作
伸手和抓握是每个人生活中必不可少的一部分，它使人能够与环境进行有意义的互动，是独立生活方式的关键。最近基于脑电图 (EEG) 的研究已经表明，可以在 EEG 中识别自然伸手和抓握动作的神经关联。然而，这些在实验室环境中获得的结果是否可以过渡到适用于家庭使用的移动 EEG 系统仍是一个问题。在当前的研究中，我们调查了是否可以使用移动 EEG 系统（即基于水的 EEG-Versatile TM 系统和干电极 EEG-Hero TM 耳机）成功识别和解码基于 EEG 的自然伸手和抓握动作的关联。此外，我们还分析了在实验室环境中获得的基于凝胶的记录（g.USBamp/g.Ladybird，黄金标准），这些记录遵循相同的实验参数。对于每个记录系统，15 名研究参与者执行了 80 次自发伸手抓取玻璃杯（手掌抓取）和勺子（侧抓取）的动作。我们的结果证实，使用这些移动系统可以成功识别基于 EEG 的伸手抓取动作的相关性。在结合运动条件和休息的单次试验多类解码方法中，我们可以证明低频时域 (LFTD) 相关性也是可解码的。根据未见测试数据计算的总平均峰值准确度，水基电极系统为 62.3%（9.2% STD），而干电极耳机达到 56.4%（8% STD）。对于凝胶基电极系统，可以达到 61.3%（8.6% STD）。为了促进和推动基于 EEG 的运动解码领域的进一步研究，以及让感兴趣的社区得出自己的结论，我们提供了 BNCI Horizon 2020 数据库 (http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets) 中公开的所有数据集。