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Kim，B。H.，Choi，Y.H.，Yang，J.J.，Kim，S.，Nho，K.，Lee，J.M。，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2020）。识别新的Gen 尼古丁促进了链球菌链球菌外多糖合成，细胞聚集和总乳酸脱氢酶活性 道路建设项目的临时交通控制装置检测 骨细胞EGLN1/PHD2通过FGF23 辐射诱导的光子疗法与质子治疗的淋巴细胞减少症患者患者 燃烧的余烬：朝着更透明和强大的气候变化风险评估 硬化蛋白耗竭会诱导小鼠的骨髓炎症 等离子体P-TAU217预测常染色体显性阿尔茨海默氏病的体内脑病理学和认知 使用与身体部位的约束融合进行自动驾驶的计算有效的行人检测 通过联合多任务稀疏规范相关分析和分类来识别诊断特异性基因型 - 表型关联 非遗传性视网膜疾病的基因治疗 结合tau低聚物并抑制供体提取物的病理播种的构象抗体的晶体结构 祖先古细菌用吡咯氨酸扩大了遗传密码 贝叶斯自适应阶段I/II/II临床试验设计延迟...
Kim，B。H.，Choi，Y.H.，Yang，J.J.，Kim，S.，Nho，K.，Lee，J.M。，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。 （2020）。 鉴定了与阿尔茨海默氏病中皮质厚度相关的新型基因：系统生物学方法的神经影像学方法。 阿尔茨海默氏病杂志，75（2），531-545。 https://doi.org/10.3233/jad-191175Kim，B。H.，Choi，Y.H.，Yang，J.J.，Kim，S.，Nho，K.，Lee，J.M。，＆Alzheimer's Disision神经影像学计划。（2020）。鉴定了与阿尔茨海默氏病中皮质厚度相关的新型基因：系统生物学方法的神经影像学方法。阿尔茨海默氏病杂志，75（2），531-545。 https://doi.org/10.3233/jad-191175
颅内脑膜瘤有好发部位吗？基于人群的图谱
摘要 脑膜瘤是最常见的颅内良性肿瘤，被认为起源于蛛网膜颗粒的蛛网膜帽细胞。我们试图根据治疗前的 MRI 开发基于人群的图谱，以探索颅内脑膜瘤的分布，并探索不同位置颅内脑膜瘤发展的风险因素。2006 年至 2015 年期间，所有被诊断为颅内脑膜瘤并转诊至神经外科的来自特定收集区域的成年人（≥ 18 岁）均有资格纳入。治疗前 T1 增强 MRI 加权脑部扫描用于半自动肿瘤分割，以开发脑膜瘤图谱。统计分析中使用的患者变量包括年龄、性别、肿瘤位置、WHO 分级和肿瘤体积。共确定了 602 名颅内脑膜瘤患者，以从广泛而明确的收集区域开发脑肿瘤图谱。脑膜瘤在脑内的空间分布并不均匀，额区肿瘤较多，尤其是旁矢状面、大脑镰前部、额叶底和中颅窝。超过 2/3 的脑膜瘤患者为女性（p < 0.001），她们患多发性脑膜瘤的可能性也更大（p < 0.01），而男性患幕上脑膜瘤的可能性更大（p < 0.01）。肿瘤位置与年龄或 WHO 分级无关。脑膜瘤的分布在脑内呈现从前到后的梯度变化。脑膜瘤在普通人群中的分布并不依赖于组织病理学 WHO 分级，但可能与性别有关。
无线皮层内脑机接口的节能设计机会
无线皮层内脑机接口 (iBCI) 的功效部分受限于记录通道的数量，而记录通道的数量又受植入式系统功率预算的限制。设计能够提供当今有线神经接口的高质量记录的无线 iBCI 可能会导致无意中过度设计，而这又会以牺牲功耗和可扩展性为代价。我们在这里分析了从恒河猴实验性 iBCI 测量和植入 96 通道 Utah 多电极阵列的临床试验参与者那里收集的神经信号，以了解信号质量和解码器性能之间的权衡。我们为临床可行的 iBCI 提出了一种高效的硬件设计，并建议可以大大放宽当前记录 iBCI 的电路设计参数而不会损失性能。
无线皮层内脑机接口的节能设计机会
无线皮层内脑机接口 (iBCI) 的功效部分受限于记录通道的数量，而记录通道的数量又受植入式系统功率预算的限制。设计能够提供当今有线神经接口的高质量记录的无线 iBCI 可能会导致无意中过度设计，而这又会以牺牲功耗和可扩展性为代价。我们在这里分析了从恒河猴实验性 iBCI 测量和植入 96 通道 Utah 多电极阵列的临床试验参与者那里收集的神经信号，以了解信号质量和解码器性能之间的权衡。我们为临床可行的 iBCI 提出了一种高效的硬件设计，并建议可以大大放宽当前记录 iBCI 的电路设计参数而不会损失性能。
家庭使用经皮无线内脑的使用 -
目的。对于有这些条件的人来说，当前的辅助技术通常无效。正在开发脑部计算机界面，以增强独立性并在没有身体运动的情况下恢复沟通。在过去的十年中，具有四肢的个体在屏幕上键入快速打字，并使用心脏内脑机构界面（IBCI）（IBCIS）对平板电脑应用程序进行了快速单击的控制，从而解码了预测预期的手臂和手动运动，并从植入的微电极阵列记录的神经信号中移动。但是，电缆用于从大脑束缚参与者传达神经信号到放大器和解码计算机，并需要专家监督，在何时何地可以使用IBCIS可供使用。在这里，我们证明了人类对无线宽带IBCI的首次使用。
基于多分支深度学习融合模型的计算机辅助颅内脑电信号识别方法及临床验证
1 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室，北京市海淀区西土城路10号，100876，中国；ypwang@bupt.edu.cn（YW）；liuzimo@bupt.edu.cn（ZL）；guojinjie2@bupt.edu.cn（JG）；gpcao@bupt.edu.cn（GC）；baytest@bupt.edu.cn（MO）2 首都医科大学宣武医院神经外科，北京市西城区长椿街45号，100053，中国；yangdai@mail.ccmu.edu.cn（YD）；shanyongzhi@xwhosp.org（YS）3 北京航空航天大学机电工程与自动化学院机器人研究所，北京市海淀区学院路37号，100191，中国； drliuda@buaa.edu.cn 4 无锡北邮传感技术与工业研究所有限公司，无锡 214001，中国 * 通讯作者：gxkang@bupt.edu.cn (GK); ggzhao@xwhosp.org (GZ) † 这些作者对这项工作的贡献相同。
o r i g i n a l r e s e a r c h使用血管紧张素转换酶抑制剂或血管紧张素II受体阻滞剂在高血压体内脑中下摆
背景：炎症在脑内出血（ICH）后在继发性脑损伤中起着至关重要的作用。血管紧张素转化酶抑制剂（ACEIS）和血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）已建议在动物模型中中枢神经系统（CNS）损伤后抑制神经炎症。但是，在诊所中，ACEI和ARB在高血压患者ICH患者中的作用仍未解决。本研究的目的是使用回顾性的单中心数据分析评估ACEI/ARB对高血压患者的影响。方法：由西南医院诊断的ICH患者从2015年1月至2019年12月诊断为第三军事医科大学。根据使用降压药的病史，将患者分配为ACEIS/ARBS组或非ACEIS/ARBS组。人口统计学，临床基线，放射学文档和治疗已收集，并在两组之间统计分析了这些数据。结果：根据使用降压药的使用，总共包括635例高血压患者，并分配给2组：ACEIS/ARBS组为281，在非ACEIS/ARBS组中分配了354例。结果表明，ACEI/ARBS组的3个月死亡率和ICH相关肺炎的患病率低于非ACEIS/ARBS组（5.0％vs 11.9％，P = 0.002; 58.4％vs; 58.4％vs 66.7％，P = 0.031）。虽然两组之间的有利结果没有显着差异（40.2％vs 33.9％，p = 0.101）。此外，ACEIS/ARBS组的患者在第3天（23.5±14.4 vs 23.5±14.4 vs 28.7±20.1 ml，P = 0.045）和7（21.0±13.7对21.0±13.7对25.7±17.6 ml，P = 0.044）的表现明显较小。结论：ACEI/ARB的使用有助于降低死亡率，近日并非血肿的水肿体积以及ICH相关性肺炎在ICH患有高血压患者中的患病率。关键字：血管紧张素转换酶抑制剂，血管紧张素II受体阻滞剂，炎症，脑内出血，ICH相关性肺炎
干扰对机械臂皮层内脑机接口控制的影响 1
无干扰 主要任务在没有任何次要干扰的情况下完成。 背景噪音 受试者收听带有餐厅背景噪音的音轨，音量恒定。 计数音调 以可变的时间间隔随机向受试者呈现低、中、高频音调的哔哔声。指示受试者在整个试验过程中增加高哔哔声的次数，减去低哔哔声的次数，并大声计数值。 以三为单位倒数 研究人员生成一个随机的三位数，指示受试者从生成的数字开始大声以三为单位倒数。 随意交谈 向受试者提问（从不重复）以模仿正常对话。示例问题包括： 你的周末过得怎么样？ 你昨天看了电影吗？ 运动任务受试者 P1，轮椅操作：受试者的电动轮椅在试验期间关闭。受试者每 10 秒收到一次听觉提示，以改变她施加在下巴操纵杆上的力的方向。她在整个试验过程中都施加了力。方向从随机的起始方向（上、下、左、右）顺时针移动。
机器人引导的冥想对脑内脑电图的影响......
在本研究中，我们研究了人机交互 (HRI) 促进的正念冥想对大脑活动的影响。我们从两组参与者那里收集了脑电图信号：冥想组与社交机器人一起进行正念冥想，对照组只听机器人讲课。我们通过计算 HRI 会话期间的脑电图相位同步来比较两组之间的大脑功能连接。结果显示，冥想组的 beta 频带整体相位同步明显较低，这之前曾被报道为有经验的冥想者的认知处理减少和达到正念状态的迹象。我们的研究结果证明了社交辅助机器人 (SAR) 在心理健康护理和优化干预效果方面的潜力。此外，我们的研究提出了客观监测 HRI 对用户神经生理反应影响的新方法。
基于强化学习的皮层内脑机接口快速自校准解码器
摘要：背景：由于皮层内脑机接口中神经记录的非平稳性，需要每天以监督的方式进行再训练以保持解码器的性能。使用基于强化学习（RL）的自校准解码器可以改善此问题。然而，在保持良好性能的同时快速探索新知识仍然是基于RL的解码器的挑战。方法：为了解决这个问题，我们提出了一种基于注意力门控RL的算法，该算法结合了迁移学习、小批量和权重更新方案来加速权重更新并避免过度拟合。所提出的算法在两只猴子的皮层内神经数据上进行了测试，以解码它们的伸手位置和抓握姿势。结果：解码结果表明，与未再训练的分类器相比，我们提出的算法的分类准确率提高了约20％，甚至比每日再训练的分类器取得了更好的分类准确率。此外，与传统的RL方法相比，我们的算法将准确率提高了约10%，在线权重更新速度提高了约70倍。结论：本文提出了一种自校准解码器，该解码器具有良好且稳健的解码性能，权重更新速度快，可能有助于其在可穿戴设备和临床实践中的应用。