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摘要在成年人中，视听语音的整合与对单性刺激的响应相比，具有特定的更高（超源）或较低（次级）皮质反应。有证据表明，在婴儿期的视听语音感知期间，额快的净工作是活跃的，但对音频视觉整合的额叶响应的发展仍然未知。在当前的研究中，5个月大的孩子和10个月大的人观看了双峰（视听）和交替的单峰（听觉 +视觉）音节。在这种情况下，我们使用交替的单形式表示成人视为单独的音节的交替听觉和视觉音节。使用FNIRS，我们测量了在大型皮质区域的反应，包括下额叶和上等颞区。我们鉴定出与单峰条件和使用多变量模式分析（MVPA）的交替响应不同的通道，以解释对双峰（视听）（视听）的皮质反应的PAT terns和交替的单峰（听觉 +视觉）语音。结果表明，在两个年龄组中，整合都会引起与额颞皮质中超级和亚添加反应一致的皮质反应。单变量分析表明，这些响应的空间分布在5到10个月之间变得越来越多。MVPA在5个月时正确分类的响应，其键输入位于右半球的下额叶和上等颞通道中。然而，MVPA分类在10个月时并未成功，这表明在这个时代，可能对视听语音感知进行了皮质重新组织。这些结果表明，在婴儿期一致性视听语音整合的皮质反应的复杂和非毕业生发展。
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
自然音乐聆听期间大脑反应的主体间同步
音乐是人类体验的文化普遍性，也是丰富的部分。然而，关于支持扩展的自然主义“现实世界”音乐刺激的处理和整合的常见大脑系统知之甚少。我们通过展示交响音乐的扩展摘录以及两种假刺激来检查这个问题，其中自然音乐条件的时间和频谱结构被破坏了，这些刺激被破坏了，向接受功能性的脑成像的非音乐参与者分析了同步的空间时代活动模式。我们发现，音乐可以同步双边听觉中脑和丘脑的听众的大脑反应，主要听觉和听觉协会皮层，额叶和顶壁皮层的右侧结构以及大脑的运动规划区域。与伪音乐控制条件相比，自然音乐的这些影响更大。非常明显的是，自然音乐条件下的下丘和内侧基因核中的受试者间同步也更大，这表明在听觉过程的这些早期阶段，同步不简单地由刺激的光谱特征驱动。在音乐聆听过程中的同步性增加也很明显，这在右半球额叶 - 顶部 - 顶部注意力网络和涉及运动计划的双边皮质区域也很明显。尽管这些大脑结构以前已经与音乐处理的各个方面有关，但我们的结果是第一个表明这些区域在持续时间持续的时间段内跟踪音乐刺激的结构元素。我们的结果表明，在处理扩展音乐序列期间，个体之间同步的层次分布式网络，并为复杂和生物学上显着的听觉序列的时间整合提供了新的见解。
多模态和半球图论脑网络预测额叶 α 不对称神经反馈学习效果
摘要 利用额叶 alpha 不对称 (FAA) 的脑电图神经反馈被广泛应用于情绪调节，但其有效性存在争议。研究表明，神经反馈训练的个体差异可以追溯到神经解剖和神经功能特征。然而，他们只关注大脑区域结构或功能，而忽略了大脑网络的可能神经相关性。此外，目前还没有关于 FAA 神经反馈方案的神经影像学预测因子的报道。我们设计了一个单盲伪控制 FAA 神经反馈实验，并在训练前收集了健康参与者的多模态神经影像数据。我们评估了训练期间 (L1) 和静息时 (L2) 诱发脑电图调制的学习表现，并基于多模态脑网络和图论特征的综合分析研究了与表现相关的预测因子。本研究的主要发现如下。首先，真实组和虚假组都可以在训练期间增加 FAA，但只有真实组在静息时 FAA 显著增加。其次，训练阶段和休息阶段的预测因子不同：L1 与右半球灰质和功能网络的图论指标（聚类系数和局部效率）相关，而 L2 与整个大脑和左半球功能网络的图论指标（局部和全局效率）相关。因此，FAA 神经反馈学习中的个体差异可以通过结构/功能架构的个体差异来解释，而学习表现指数的相关图论指标显示了半球网络的不同侧性。这些结果为神经反馈学习中个体间差异的神经相关性提供了见解。
心房颤动患者脑血管病变的性别差异
摘要 目的 研究房颤 (AF) 患者 MRI 上血管性脑病变的患病率、体积和分布的性别差异。方法 在这项横断面分析中，我们纳入了瑞士多中心房颤研究 (SWISS-AF) 中的 1743 名 AF 患者（27% 为女性），这些患者均有基线脑 MRI。我们用多变量逻辑回归比较了男性和女性之间大面积非皮质或皮质梗塞 (LNCCI)、小面积非皮质梗塞、微出血 (MB) 和白质高信号 (WMH，Fazekas 评分≥2 为中度或重度) 的存在和总体积。我们生成了基于体素的概率图来评估病变的解剖分布。结果 我们没有发现强有力的证据表明女性与所有缺血性梗塞（LNCCI 和 SNCI 合并；调整后的 OR 0.86，95% CI 0.67 至 1.09，p=0.22）、MB（调整后的 OR 0.91，95% CI 0.68 至 1.21，p=0.52）和中度或重度 WMH（调整后的 OR 1.15，95% CI 0.90 至 1.48，p=0.27）的患病率存在关联。然而，女性的总 WMH 体积比男性大 17%（多变量调整后的乘积效应 1.17，95% CI 1.01 至 1.35；p=0.04）。病变概率图显示，男性和女性的缺血性梗塞均以右半球为主，而 WMH 分布对称。结论 女性白质病负担高于男性，而其他病变的体积和患病率并无差异。我们的研究结果强调了控制 AF 患者脑小血管病风险因素的重要性，尤其是对女性患者而言。
发展对婴儿的视听语音整合的皮质反应
摘要在成年人中，视听语音的整合与对单性刺激的响应相比，具有特定的更高（超源）或较低（次级）皮质反应。有证据表明，在婴儿期的视听语音感知期间，额快的净工作是活跃的，但对音频视觉整合的额叶响应的发展仍然未知。在当前的研究中，5个月大的孩子和10个月大的人观看了双峰（视听）和交替的单峰（听觉 +视觉）音节。在这种情况下，我们使用交替的单形式表示成人视为单独的音节的交替听觉和视觉音节。使用FNIRS，我们测量了在大型皮质区域的反应，包括下额叶和上等颞区。我们鉴定出与单峰条件和使用多变量模式分析（MVPA）的交替响应不同的通道，以解释对双峰（视听）（视听）的皮质反应的PAT terns和交替的单峰（听觉 +视觉）语音。结果表明，在两个年龄组中，整合都会引起与额颞皮质中超级和亚添加反应一致的皮质反应。单变量分析表明，这些响应的空间分布在5到10个月之间变得越来越多。MVPA在5个月时正确分类的响应，其键输入位于右半球的下额叶和上等颞通道中。然而，MVPA分类在10个月时并未成功，这表明在这个时代，可能对视听语音感知进行了皮质重新组织。这些结果表明，在婴儿期一致性视听语音整合的皮质反应的复杂和非毕业生发展。
自然主义手臂运动的行为和神经变异性
图1：数据处理，分析和建模框架的示意图。（a） - （b）基于对每个受试者的连续视频监测，左右手腕的轨迹（腕部和腕部r（b）中的腕部）使用神经网络估算（Mathis等人。，2018年），并自动分为移动（灰色）和静止（白色）状态，如（b）中所示。（c） - （d）对原始的多电极电视学（ECOG）进行了过滤并重新引用；从进一步的分析中除去了不良电极（例如，具有伪影的电极）。（e）从视频中检测到的运动开始事件，如（b）所示，使用时间戳对齐ECOG数据。（f）对于每个电极处的每个移动事件，计算光谱功率并将其视为对数尺度频谱图。（g）总结了跨事件和电极，我们根据解剖学注册将光谱从电极投射到8个皮层区域，并在运动事件中计算了中位功率。（h）我们的数据包括12个主题；它们的电极位置显示在MNI坐标中（见图1-1，用于特定的细节）。五个受试者的电极植入了右半球（用星号表示）。为了进行以后分析的一致性，我们反映了这些电极位置，如图所示。（i）为了部分解释低频（LFB：8-32 Hz）和高频（HFB：76-100 Hz）光谱功率的事件神经变异性，我们使用从视频中提取的行为特征在每个电极上填充多个线性回归模型。
休息后α功率和青少年重大抑郁症
数十年来，静静脑电图（EEG）α振荡已被用来表征与重度抑郁症有关的神经生理学改变。事先的研究通常集中在额叶α功率和不对称性上，尽管静止在后电极位点上是最大的。在抑郁的成年人中的研究表明，半球不对称性的后α功率不对称，但是，青少年之间静止的后α-抑郁症连接尚不清楚。为了阐明后α在抑郁症的青少年中的作用，当前的研究获得了13至18岁抑郁症（n = 31）和健康（n = 35）女性青少年的眼睛闭合的128通道静息脑电图数据。结果表明，由于半球的抑郁症患者在右半球相对于左半球表现出明显更大的后α（即较低的大脑活动），而健康的青少年没有显示半球差异，因此表明了一个重要的组。 右侧与左半球相对较大的α与抑郁症状，抗痛苦症状，反省和自我批评相关。 此外，与健康的青年相比，沮丧的青少年降低了整体α的整体α。但是，没有出现与症状和相关特征的关联。 静止后α可能是青春期抑郁症的有希望的神经生理指数，并且更广泛地可能与以增强持久性为特征的危险因素有关。表明了一个重要的组。右侧与左半球相对较大的α与抑郁症状，抗痛苦症状，反省和自我批评相关。此外，与健康的青年相比，沮丧的青少年降低了整体α的整体α。但是，没有出现与症状和相关特征的关联。静止后α可能是青春期抑郁症的有希望的神经生理指数，并且更广泛地可能与以增强持久性为特征的危险因素有关。
恐惧和悲伤的面部表情对大脑扩展面部处理系统中有效连接的差异调节
情绪面部表情的处理依赖于大脑区域分布式网络信息的整合。尽管人们已经研究过不同的情绪表情如何改变这个网络内的功能关系，但是关于哪些区域驱动这些相互作用的研究仍然有限。这项研究调查了在处理悲伤和恐惧面部表情时的有效连接，以更好地理解这些刺激如何差异性地调节情绪面部处理回路。98 名年龄在 15 至 25 岁之间的健康人类青少年和年轻人接受了内隐情绪面部处理 fMRI 任务。使用动态因果模型 (DCM)，我们检查了与面部处理有关的五个大脑区域。这些区域仅限于右半球，包括枕叶和梭状回面部区域、杏仁核、背外侧前额叶皮质 (dlPFC) 和腹内侧前额叶皮质 (vmPFC)。处理悲伤和恐惧的面部表情与杏仁核与 dlPFC 之间的正向连接增强相关。只有处理恐惧的面部表情与 vmPFC 与杏仁核之间的负向连接增强相关。与处理悲伤的面孔相比，处理恐惧的面孔与杏仁核与 dlPFC 之间的连接显著增强相关。处理这些表情与 vmPFC 与杏仁核之间的连接之间没有发现差异。总体而言，我们的研究结果表明，杏仁核和 dlPFC 之间的连接似乎对这些表情之间的不同维度特征做出了反应，这些特征可能与唤醒有关。需要进一步研究来检验这种关系是否也适用于正价情绪。
老年人在工作记忆过程中受益于更广泛的大脑网络整合
神经影像学证据表明，衰老的大脑比年轻人更依赖一组分布更分散的皮质区域，以便在执行要求高的认知任务时保持成功的表现水平。然而，任务需求如何导致皮质网络与年龄相关的扩张仍不清楚。为了研究这个问题，功能性磁共振成像被用来测量年轻人和老年人在工作记忆 (WM) 任务中的单变量活动、网络连接和认知表现。在这里，个体执行一项 WM 任务，其中他们将字母保持在线状态，同时按字母顺序重新排序。对 WM 负荷进行滴定以获得具有不同集合大小的四个个性化难度级别。网络整合（定义为网络内与网络间连接的比例）与 WM 容量的个体差异有关。这项研究得出了三个主要发现。首先，随着任务难度的增加，年轻人的网络整合度降低，而老年人的网络整合度增加。其次，与年龄相关的网络整合度增加是由右半球与左、右皮质区域的连接度增加所驱动的，这一发现有助于调和现有的衰老补偿性募集理论。最后，WM 容量较高的老年人在最困难的任务条件下表现出更高的网络整合水平。这些结果揭示了与年龄相关的网络重组机制，表明网络连接的变化可能是一种自适应补偿形式，随着任务需求的增加，老年人会募集更分散的皮质网络。