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脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书
前言 ...................................................................................................................................................................................I
脑机接口对义指精细动作控制的研究进展
甘 迪，黄 辉，李承智，等 .脑机接口对义指精细动作控制的研究进展 [ J ] .中国临床医学 , 2025, 32(1): 114-119.GAN D, HUANG H, LI C Z, et al.Advances in research on fine motion control of prosthesis fingers with brain-computer interface [ J ] .Chin J Clin Med, 2025, 32(1): 114-119.DOI: 10.12025/j.issn.1008-6358.2025.20241119
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
非洲绿猴（African Green Monkey）全基因组CRISPR sgRNA ...
目的基因 sgRNA 数目： 64853 ；阴性对照 sgRNA 数目： 2000 ； sgRNA 大小： 20bp
EPAS1基因适应性遗传变异与世居高原藏族脑结构和 ...
土著藏族已经开发了自适应生理机制，以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道，与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因（EPAS1）内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗，特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中，招募了135名年轻土著藏族（62名男性和73名女性）作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道，选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后，使用磁共振成像（MRI）获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明，藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此，藏族被归类为遗传适应的藏族（GHA-tibetans）和遗传适应性较低的藏人（GLA-tibetans）。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比，Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去，右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大，在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中，右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高，包括体育体网络，腹侧注意网络，视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系，表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知，运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
预见研讨会2023“双向脑体...
引言Etienne Hirsch博士，Inserm（法国），重要的是要记住大脑不是孤立的器官。众所周知，这是使我们能够行走，移动，说话的最重要的器官……但是所有这些动作都涉及与身体和环境中其他部分的双向互动。本次研讨会的两个最重要方面如下： - 讨论大脑，身体和环境之间的互动 - 讨论身体和环境对大脑的影响，因为受试者是如此广泛，很难写出足够广泛的呼叫，以获得足够广泛的呼叫，而无需最终的应用程序和非常低的成功率，而没有达到足够的应用。这就是为什么有必要塑造主题的原因。已经构想了概要的计划提供许多不同的讲座，并融合尽可能多的主要脑体相互作用： - 免疫系统和神经系统之间的昼夜节律和身体之间的相互作用 - 脑神经系统 - 脑gut轴微生物群 - 对大脑对大脑的影响，使人的刺激和精神疾病的影响很少，而不是识别瞄准的范围，这是瞄准的目标。优先事项。
神经回路之间的全脑相互作用
在系统神经科学的大部分历史中，科学家一直致力于将单个大脑区域中的神经元活动与行为联系起来。该研究项目在感觉神经科学中取得了成功，它被用于识别和分析感觉通路中的离散阶段，这些阶段施加特定的转换以产生更精细的感觉特征检测器。相同的概念方法已应用于认知领域（位置细胞、镜像细胞）和运动系统（运动方向编码）。然而，神经连接的一个显著特征是嵌套反馈回路，这表明本质上是多区域计算。某些运动信号似乎被传送到整个大脑区域。此外，关于运动的感觉后果的预测会从运动区域发送到感觉区域，在那里它们可以与感觉输入进行比较。随着神经科学家开始用大规模记录探索更复杂的行为，理解多区域神经回路正成为系统神经科学的主要目标。本系列文章回顾了分析多区域神经回路的进展，并强调了未来的概念和技术挑战。
迈向动态全脑的有效验证......
朝着动态全脑模型的有效验证迈进 Kevin J. Wischnewski 1,2、Simon B. Eickhoff 1,2、Viktor K. Jirsa 3 和 Oleksandr V. Popovych 1,2,* 1 德国于利希研究中心神经科学和医学研究所 - 大脑和行为（INM-7），德国于利希 2 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学系统神经科学研究所，德国杜塞尔多夫 3 法国艾克斯-马赛大学 INSERM 系统神经科学研究所（INS，UMR1106）* 通讯作者 摘要 通过数学全脑模型模拟静息状态的大脑动态需要对参数进行最佳选择，这决定了模型复制经验数据的能力。由于通过网格搜索（GS）进行参数优化对于高维模型来说是不可行，我们评估了几种替代方法来最大化模拟和经验功能连接之间的对应性。密集 GS 作为评估四种优化方案性能的基准：Nelder-Mead 算法（NMA）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）和贝叶斯优化（BO）。为了对它们进行比较，我们采用了一组耦合相位振荡器，该振荡器基于 105 名健康受试者的个体经验结构连接而构建。我们从二维和三维参数空间中确定最佳模型参数，并表明测试方法的整体拟合质量可以与 GS 相媲美。然而，所需的计算资源和稳定性特性存在明显差异，在提出 CMAES 和 BO 作为高维 GS 的有效替代方案之前，我们还对这些差异进行了研究。对于三维情况，这些方法产生的结果与 GS 相似，但计算时间不到 6%。我们的结果有助于有效验证用于个性化大脑动力学模拟的模型。简介继 Biswal 等人的开创性工作之后。1 ，神经影像学研究的注意力转向了静息状态的大脑活动 2,3 。在任务诱发的功能网络和从静息时的人脑活动中观察到的相应连接模式之间发现的相似性强烈地激发了对后者的研究 1,4,5 。人们开发了大量的静息状态动力学研究方法和应用。一方面，它们旨在了解大脑的结构和功能，另一方面，旨在区分健康和患病的个体 6-12 。通过动态全脑模型对复杂的时空大脑活动模式进行数值模拟，为实现这两个目标提供了一条有希望的途径 13-19 。数据驱动的动态模型允许将有关人类大脑的解剖信息纳入其动态特性的模拟中。换句话说，它们使研究人员能够研究大脑结构和功能之间的关系，特别关注后者是否以及如何从前者中产生，以及它们如何相互关联 13-19 。此外，模型提供了一种快速的计算机实验方法来研究和比较不同的大脑分区、网络配置和数据预处理参数，这又有助于更深入地了解大脑结构和动态之间的相互作用 20-22 。所讨论的建模方法的另一个优点是
快速构建可解释的全脑解码器
研究人员通常试图从功能性MRI测量的大脑活动中解码精神状态。严格的解码需要使用形式的神经预测模型，如果它们使用整个大脑，则可能是最准确的。但是，计算负担和缺乏现成的统计方法的解释性可能会使全脑解码具有挑战性。在这里，我们提出了一种构建既可以解释又有能力的全脑性解码器的方法。我们将部分最小二乘算法扩展到具有可变选择的正则化模型，该模型提供了独特的“一次性”，“以后调整一次”方法：用户只需拟合一次模型，并且可以在事后选择最佳的调音参数。我们在实际数据中显示，我们的方法随着数据大小的增加而表现得很好，并产生可解释的预测因子。该算法以多种语言公开使用，希望可以在神经成像研究中更广泛地实施可解释的全脑预测因子。