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World File Search System全脑脑
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
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。
全脑突触输入芳香酶
在这里，我们使用狂犬病追踪和光片显微镜揭示了对大脑区域的客观看法，这些区域为内侧杏仁核中表达芳香化酶的细胞提供特定输入，这些神经元在产生性别特异性社会行为方面发挥着巨大作用。虽然这些细胞的下游投射是已知的，但对内侧杏仁核中表达芳香化酶的细胞的特定输入仍然未知。我们观察到与内侧杏仁核（例如，终纹床核和副嗅球）的已建立连接，这表明芳香化酶神经元是传出输入的主要靶细胞类型，包括来自与养育和攻击相关的区域。我们还从涉及新陈代谢、恐惧和焦虑以及记忆和认知的区域发现了新的和意想不到的输入。这些结果证实了内侧杏仁核在性别特异性社会 14 识别和社会行为中的核心作用，并指出其芳香化酶表达神经元在 15 多种感觉和稳态因素的整合中发挥着更广泛的作用，这些因素可能用于调节许多其他 16 社会行为。 17
自动分组全脑短联想网...
表 1 两种受试者间标记方法之间的可重复性值。左列标明方法（匈牙利或 QB）、半球（左或右）和阈值（12 毫米、18 毫米或 21 毫米）。第二列列出了 20 个最可重复的束中束的最大受试者数量。第三列和第四列分别显示可重复性大于或等于 50% 和 75% 的束的数量。
纵向全脑功能网络变化...
LONGITUDINAL WHOLE-BRAIN FUNCTIONAL NETWORK CHANGE PATTERNS OVER A TWO-YEAR PERIOD IN THE ABCD DATA Rekha Saha, Debbrata K. Saha, Md Abdur Rahaman, Zening Fu, Vince D. Calhoun Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, and Emory University, Atlanta, GA 30303抽象功能网络连接（FNC）是评估大脑网络之间时间依赖性的有用度量。内在功能的纵向变化引起了极大的兴趣，但是迄今为止，几乎没有关注FNC变化随发展的多元模式。在本文中，我们提出了一种新型方法，该方法使用FNC矩阵来估计多重重叠的脑功能变化模式（FCP）。我们将这种方法应用于大规模的青少年大脑和认知发展（ABCD）数据。结果揭示了几个高度结构化的FCP，显示了两年内的重大变化，包括视觉（VS）和感觉运动（SM）域之间的大脑功能连接性。这种FNC表达的模式随着年龄的增长而变得更强。我们还发现了男性和女性之间的变化差异模式。我们的方法提供了一种评估纵向数据中整个大脑功能变化的有力方法。
虚拟脑移植：在存在大面积病变的情况下实现全脑分割
图形摘要：(A) 显示两名患有胶质瘤病变的患者的 T1 图像。VBG 是一种病变替换/填充工作流程，其中一种方法用于单侧病变 (uVBG)，另一种方法用于双侧病变 (bVBG)。(B) 显示所选的 recon-all 方法，(C) 和 (D) 显示输出、组织分割 (C) 和整个大脑分区 (D)。如果不使用 VBG（非 VBG），recon-all 可能会在分区中出现一些错误（左）或无法完全生成分区（右）。但是，使用任何一种 VBG 方法都可以让 recon-all 完成之前失败的部分，并提高分区质量。
直接脑 - 脑 - b2b-communication-t-t-t-by-interface- ...
文学回顾过去的思维（2015年前）Crick [5]断言，科学家在所谓的计算机时代的早期以不同的方式使用了机器和大脑。一种意见是使计算机尽可能聪明。该地区后来被称为人工智能（AI，John Carthy，计算机科学家，1956年）。看来，那些专注于探索大脑互连规则的人做出了最重要的贡献。一种“神经元代数” [6-8]。尽管产生了感官处理的层次视图的电子版本，但在1950年代末，当Boden确定计算机程序实际上可以建模相当复杂的感觉过程，并且该程序的功能可能会随着时间的推移而改变。当前对物体的澄清是该开发工作的直接结果。一个重大突破。看来，后来的模型可以更好地解释了人脑的工作原理，包括真实机制的启示。尽管在人工场景分析等领域的计算机面部识别和发展方面取得了巨大进展，但被称为机器视觉的领域仍需要更多地赶上人们头脑中发生的情况。