研究文章 | 系统/电路 睡眠觉醒的脑内动力学:头皮-颅内脑电图联合研究 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0617-23.2024 收稿日期:2023 年 4 月 10 日 修订日期:2024 年 2 月 5 日 接受日期:2024 年 2 月 12 日 版权所有 © 2024 作者
1。哥伦比亚麦德林安提阿基大学。2。马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院,美国马萨诸塞州,美国。3。美国亚利桑那州凤凰城学院。4。。5。。6。英国伦敦皇后广场。7。英国痴呆症研究所和英国。 8。 中国香港的透明水湾。 9。 。 10。 临床临床科学马尔默,瑞典。 11。 印第安纳大学Medipolis的印第安纳大学学校,印第安纳州。 12。 美国马萨诸塞州波士顿医学院医院。英国痴呆症研究所和英国。8。中国香港的透明水湾。9。。10。临床临床科学马尔默,瑞典。11。印第安纳大学Medipolis的印第安纳大学学校,印第安纳州。12。美国马萨诸塞州波士顿医学院医院。
摘要 - 头皮和颅内脑电图(EEG)对于诊断脑部疾病至关重要。但是,头皮脑电图(seeg)被头骨衰减并被伪像污染。同时,颅内脑电图(IEEG)几乎没有文物,并且可以捕获所有大脑活动,而无需任何衰减,因为靠近大脑。在这项研究中,目的是通过将SEEG映射到IEEG来提高SEEG的性能。为此,我们在这里使用生成的对抗网络开发了一个深神经网络,以估算IEEG的SEEG。所提出的方法适用于Seeg和IEEG,并从癫痫发作中同时记录以检测间隔癫痫样放电(IEDS)。所提出的方法检测IEDS的精度为76%的IED,并以最先进的方法为止。此外,它至少比比较方法少十二倍。
根据面部感知的经典观点( Bruce and Young, 1986 ; Haxby et al., 2000 ),面部身份和面部表情识别由不同的神经基质(分别为腹侧和外侧颞叶面部选择区域)执行。然而,最近的研究挑战了这一观点,表明表达效价也可以从腹侧区域解码( Skerry and Saxe, 2014 ; Li et al., 2019 ),身份也可以从外侧区域解码( Anzellotti and Caramazza, 2017 )。如果专门负责一项任务(身份或表情)的区域包含另一项任务的少量信息(从而实现高于机会的解码),则这些发现可以与经典观点相一致。在这种情况下,我们预计侧面区域的表征与经过训练以识别面部表情的深度卷积神经网络 (DCNN) 中的表征更相似,而不是经过训练以识别面部身份的 DCNN 中的表征(对于腹侧区域,情况应该相反)。我们通过分析对不同身份和表情的面部的神经反应来检验这一假设。将从人类颅内记录(n = 11 名成年人;7 名女性)计算得出的表征相异矩阵 (RDM) 与经过训练以标记身份或表情的 DCNN 的 RDM 进行了比较。我们发现,在所有测试区域中,经过训练以识别身份的 DCNN 的 RDM 与颅内记录的相关性更强——即使在传统上假设专门用于表情的区域也是如此。这些结果偏离了传统观点,表明面部选择性腹侧和侧面区域有助于身份和表情的表征。
大脑中脑衍生的神经营养因子(BDNF)的上调可以帮助预防和治疗抑郁症。 bdnf在各种周围组织以及大脑中合成,可以通过血脑屏障到达大脑。 因此,上调上调的食物可能有助于抑郁管理。 我们先前使用人肾脏腺癌ACHN细胞系具有白色foxtail小米(WFM)的BDNF-UP调节作用,该细胞系能够产生和分泌BDNF。 但是,尚不清楚其他foxtail小米品种是否也可以上调BDNF。 在此,我们检查了红色Foxtail小米(RFM)对体外和体内BDNF生产的影响。 RFM甲醇提取物在ACHN细胞的培养基中显着提高了BDNF水平,并且水平高于WFM处理的水平。 喂养含有20%RFM的标准饮食的大鼠的血清BDNF浓度明显高于对照中的饮食。 此外,RFM甲醇提取物的丁醇部分显着提高了ACHN细胞培养基中的BDNF水平,并在ACHN细胞中上调BDNF mRNA表达。 我们的结果表明,RFM具有具有BDNF诱导活性的食物材料。大脑中脑衍生的神经营养因子(BDNF)的上调可以帮助预防和治疗抑郁症。bdnf在各种周围组织以及大脑中合成,可以通过血脑屏障到达大脑。因此,上调上调的食物可能有助于抑郁管理。我们先前使用人肾脏腺癌ACHN细胞系具有白色foxtail小米(WFM)的BDNF-UP调节作用,该细胞系能够产生和分泌BDNF。但是,尚不清楚其他foxtail小米品种是否也可以上调BDNF。在此,我们检查了红色Foxtail小米(RFM)对体外和体内BDNF生产的影响。RFM甲醇提取物在ACHN细胞的培养基中显着提高了BDNF水平,并且水平高于WFM处理的水平。喂养含有20%RFM的标准饮食的大鼠的血清BDNF浓度明显高于对照中的饮食。此外,RFM甲醇提取物的丁醇部分显着提高了ACHN细胞培养基中的BDNF水平,并在ACHN细胞中上调BDNF mRNA表达。我们的结果表明,RFM具有具有BDNF诱导活性的食物材料。
1 Herantis Pharma Plc,芬兰埃斯波 2 于默奥大学临床科学系,瑞典于默奥 3 卡罗琳斯卡医学院和斯德哥尔摩医疗保健服务中心精神病学研究中心临床神经科学系,瑞典斯德哥尔摩 4 于默奥大学于默奥功能性脑成像中心,瑞典于默奥 5 卡罗琳斯卡大学医院神经内科,瑞典斯德哥尔摩 6 Renishaw Neuro Solutions Ltd,英国格洛斯特郡 7 西英格兰大学计算机科学与创意技术系,英国布里斯托 8 卡迪夫大学功能神经外科、神经科学与心理健康创新研究所,英国卡迪夫 9 赫尔辛基大学医院神经内科,芬兰赫尔辛基 10 赫尔辛基大学诊所,芬兰赫尔辛基 11 赫尔辛基大学 HiLIFE 生物技术研究所,芬兰赫尔辛基 12芬兰赫尔辛基赫尔辛基大学医院神经外科 13 瑞典隆德斯科讷大学医院神经外科 14 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院神经外科 15 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡学院临床神经科学部 16 瑞典隆德斯科讷大学医院神经内科 17 图尔库大学和图尔库大学图尔库 PET 中心医院,图尔库,芬兰
摘要:可穿戴脑电图 (EEG) 有可能通过脑机接口 (BCI) 改善日常生活,例如改善睡眠、自适应助听器或基于思维的数字设备控制。为了使这些创新更适合日常使用,研究人员正在寻找小型化、隐蔽的 EEG 系统,该系统仍能精确收集神经活动。例如,研究人员正在使用可附在耳朵周围的柔性 EEG 电极阵列 (cEEGrids) 来研究日常生活中的神经激活。然而,这种隐蔽 EEG 方法的使用受到测量挑战的限制,例如信号幅度减小和记录系统成本高。在本文中,我们将低成本开源放大系统 OpenBCI Cyton+Daisy 板与基准放大器 MBrainTrain Smarting Mobi 的性能进行比较。我们的结果表明,OpenBCI 系统是隐蔽 EEG 研究的可行替代方案,具有高度相似的噪声性能,但时间精度略低。对于预算较少的研究人员来说,该系统是一个很好的选择,因此可以为推进隐匿性脑电图研究做出重大贡献。
1 波士顿学院心理学系,美国马萨诸塞州波士顿 02467 16 2 卡内基梅隆大学和匹兹堡大学认知神经基础中心,宾夕法尼亚州匹兹堡 15213 18 3 卡内基梅隆大学神经科学研究所,宾夕法尼亚州匹兹堡 15213 19 4 卡内基梅隆大学机器学习系,宾夕法尼亚州匹兹堡 20 15213 21 5 匹兹堡大学医学中心神经外科系,宾夕法尼亚州匹兹堡 22 15213 23 6 麻省总医院神经外科系,马萨诸塞州波士顿 24 02144 25 7 哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿 02115 26 8 匹兹堡大学神经科学中心,宾夕法尼亚州匹兹堡15213 27 ∗ 通讯作者 28 电子邮件:stefano.anzellotti@bc.edu (SA) 29 30 31 页数:35 32 图表数量:5 33 表格数量:1 34 多媒体数量:0 35 3D 模型数量:0 36 摘要字数:242 37 意义陈述字数:120 38 介绍字数:779 39 讨论字数:2093 40 利益冲突:作者报告没有利益冲突。 41 致谢:本研究得到了美国国家科学基金会职业资助 1943862(SA)、美国国立卫生研究院 R01MH107797 和 R21EY030297(AG)以及美国国家科学基金会 1734907(AG)的职业资助。我们要感谢参与 iEEG 实验的患者以及 UPMC 长老会癫痫监测部门的工作人员和管理人员对我们研究的协助和合作。我们感谢 Michael Ward 对数据收集的帮助。49
血脑屏障(BBB)是脑部药物输送的主要障碍,并限制了中枢神经系统疾病的治疗选择。为了避免BBB,我们引入了聚焦超声介导的鼻内脑药物递送(Fusin)。fusin利用鼻途径直接进行鼻脑对脑力管理,绕过BBB并最大程度地减少对主要器官的全身性暴露,例如心脏,肺,肝脏和肾脏[1]。它还使用集中在靶向大脑区域的经颅超声能量来诱导微气囊气蚀,从而增强了固定式脑内施用的脑固定剂在FUS靶向的大脑位置的运输。fusin是独一无二的,因为它可以实现非侵入性和局部脑部药物的递送,并且对其他主要器官的全身毒性最小化。本文的目的是为富辛递送到小鼠大脑提供详细的方案。
摘要 目的:脑机接口 (BMI) 的进步可以改善数百万脊髓损伤或其他神经系统疾病用户的生活质量,使他们能够随心所欲地与物理环境互动。方法:为了降低脑植入接口的功耗,本文介绍了通过脑状态估计首次实现体内意图感知接口的硬件实现。主要结果:结果表明,与当前系统相比,结合脑状态估计可降低体内功耗,并将总能量耗散降低 1.8 倍以上,从而延长植入电路的使用寿命。采用标准 180 nm CMOS 工艺设计的意图感知多单元尖峰检测系统的合成专用集成电路 (ASIC) 占用 0.03 mm 2 的硅面积,每通道功耗为 0.63 µ W,是当前体内 ASIC 实现中功耗最低的。意义。所提出的接口是实现异步 BMI 的第一个实用方法,与传统的同步 BMI 相比,它降低了 BMI 接口的功耗并提高了神经解码性能。
