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World File Search System大脑神经
神经模拟：描绘人文学科描绘大脑
神经科学的心理功能可视化描绘了什么？本文认为，从圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔的钢笔和水墨画开始，神经科学成像就属于模仿传统，即处理现实的艺术表现。卡哈尔的锥体神经元和神经胶质细胞的标志性图像令人惊讶地表明了一种描绘大脑和思维的非现实主义方法，从而在人文学科和神经科学之间开辟了新的方法论联系。其中，美学作品提供了神经科学模仿实践的视角，深入了解了使原本不可见的心理现象可观察的表现策略。这种方法引起了人们对隐喻在神经科学研究中的作用的必要关注。它还重新构想了跨学科学术研究如何与艺术作品互动。虽然人们通常从神经科学内容的角度来解读以大脑和/或心灵为特色的人文物品，但像本文探讨的《无头女人》（La mujer sin cabeza，导演：Martel，2008）这样的电影表明，这样做很容易抑制具有更大解释力的解读。卡哈尔的图像和马特尔的电影共同帮助阐述了一种新的方法论范式——不同于神经心理分析——将美学物品定位为一种长期被忽视的大脑研究工具，因为它（而不是尽管）投入了想象力。
订婚的大脑：关于神经信息系统的课程
神经营销，神经经济学以及现在的神经信息系统（Neuro-IS）的领域正在增长，我们的学生希望更多地了解这一切。本文介绍了对Neuro-IS领域的新进入者的学习的检查。由此产生的选修课程的目标是有兴趣了解在组织环境中使用神经生理工具的本科专业。该课程集中于针对残疾人的基于大脑的计算机界面的设计方面，并普遍使用神经生理学工具来更好地理解人类精神状态。学生阅读开创性论文，以获得最新的基于大脑的技术的背景及其在各种组织中的应用。课程材料着重于系统的设计和可用性，用户的心理和认知状态以及对新技术的评估。学生通过设计和进行相关研究，分析现场案例或设计自己的基于大脑的界面来展示他们对关键概念的理解。本课程以面对面的格式教授了41名本科生，并在在线课程中使用了活跃的学习原则，并以高度积极的评价来介绍该课程。在线提供类的版本对学生的表现或课程评估都没有明显影响。关键字：神经 - IS，脑部计算机界面，神经生理学工具，教学教学法，课程发展，入门课程
大脑神经模式与睡眠的记忆功能
睡眠对健康的认知（包括记忆）至关重要。睡眠的两个主要阶段，即 REM 睡眠和非 REM 睡眠，与使用表面和颅内电极记录的特征性电生理模式有关。这些模式包括非 REM 睡眠期间的尖锐波纹、皮质慢振荡、δ 波和纺锤波，以及 REM 睡眠期间的 θ 振荡。它们反映了底层神经回路的精确定时活动。在这里，我们回顾了这些电信号如何指导我们对维持睡眠期间记忆巩固的回路和过程的理解，重点关注海马 θ 振荡和尖锐波纹以及它们如何与皮质模式协调。最后，我们强调了这些大脑模式如何也能维持依赖睡眠的稳态过程，并提出了研究睡眠记忆功能的几个潜在未来方向。
动态神经艺术的大脑康复元素。
1. Deloitte access economics。澳大利亚中风：没有一个邮政编码不受其影响。墨尔本：国家中风基金会；2017 年。2. Vargus-Adams JN、Majnemer A。国际功能、残疾和健康分类 (ICF) 作为变革框架：彻底改变康复。儿童神经病学杂志。2014；29：1030-5。3. 世界卫生组织。国际功能、残疾和健康分类：ICF：世界卫生组织；2017 年。4. Hu, MH、Hsu, SS、Yip, PK、Jeng, JS 和 Wang, YH (2010) 早期和强化康复可预测中风重症监护病房患者良好的功能结果。残疾与康复，32(15)：1251-9。 5. 国家卒中审计 - 康复服务报告 2018。6. Sakzewski L、Ziviani J、Boyd RN。上肢疗法对单侧脑瘫的疗效：荟萃分析。儿科。2013：儿科。2013–0675。7. Jette, DU、Warren, RL 和 Wirtalla, C。（2003）专业护理机构中治疗强度与康复结果之间的关系。物理医学与康复档案，86(3)：373-9。8. Rogers JM、Duckworth J、Middleton S、Steenbergen B、Wilson P（2019）Elements 虚拟康复可改善成人卒中的运动、认知和功能结果：来自随机对照试点研究的证据。神经工程与康复杂志 201916：56。 9. Mumford N、Duckworth J、Thomas PR、Shum D、Williams G、Wilson PH。创伤性脑损伤的上肢虚拟康复：元素系统的初步组内评估。Brain Inj。2012；26：166-76。10. Dido Green 和 Peter H. Wilson (2012) 虚拟现实在偏瘫儿童运动康复中的应用 - 多案例研究评估，残疾与康复，34：7，593-604，DOI：10.3109/09638288.2011.613520。
训练您的大脑：学习行为的神经科学
Bioed SM教师资源来自贝勒医学学院教育外展中心Mark“ Bioed”是贝勒医学院的服务标记。从国家卫生研究院，NIH NIH神经科学研究科学教育奖，国家药物滥用研究所（NIDA）的NIH蓝图（NIDA）的NIH蓝图，由美国国家卫生研究院（NID）（NIDA）的授予编号5R25DA033006支持 。 本书中描述的活动是针对成人直接监督的学龄儿童的。 作者，BCM，NIDA和NIH不对活动，不具体遵循指示或忽略文本中包含的注意事故的任何事故或伤害负责。 本出版物中表达的意见，发现和结论仅是作者的观点，不一定反映了BCM，图像贡献者或赞助机构的观点。 本书的任何一部分都可以由任何机械，摄影或电子过程或以音频记录的形式复制；未经出版商事先书面许可，也不得将其存储在检索系统中，传输或以其他方式复制供公共或私人使用。 复制用于课堂使用的黑线大师是除外。 作者：格雷戈里·沃格特（Gregory Vogt）编辑，芭芭拉·塔普（M.S.），克里斯托弗·伯内特（M.S.编辑：詹姆斯·丹克（James Denk），硕士 设计师：Martha Young，B.F.A。。 本书中描述的活动是针对成人直接监督的学龄儿童的。 作者，BCM，NIDA和NIH不对活动，不具体遵循指示或忽略文本中包含的注意事故的任何事故或伤害负责。 本出版物中表达的意见，发现和结论仅是作者的观点，不一定反映了BCM，图像贡献者或赞助机构的观点。 本书的任何一部分都可以由任何机械，摄影或电子过程或以音频记录的形式复制；未经出版商事先书面许可，也不得将其存储在检索系统中，传输或以其他方式复制供公共或私人使用。 复制用于课堂使用的黑线大师是除外。 作者：格雷戈里·沃格特（Gregory Vogt）编辑，芭芭拉·塔普（M.S.），克里斯托弗·伯内特（M.S.编辑：詹姆斯·丹克（James Denk），硕士 设计师：Martha Young，B.F.A。。 本书中描述的活动是针对成人直接监督的学龄儿童的。 作者，BCM，NIDA和NIH不对活动，不具体遵循指示或忽略文本中包含的注意事故的任何事故或伤害负责。 本出版物中表达的意见，发现和结论仅是作者的观点，不一定反映了BCM，图像贡献者或赞助机构的观点。 本书的任何一部分都可以由任何机械，摄影或电子过程或以音频记录的形式复制；未经出版商事先书面许可，也不得将其存储在检索系统中，传输或以其他方式复制供公共或私人使用。 复制用于课堂使用的黑线大师是除外。 作者：格雷戈里·沃格特（Gregory Vogt）编辑，芭芭拉·塔普（M.S.），克里斯托弗·伯内特（M.S.编辑：詹姆斯·丹克（James Denk），硕士 设计师：Martha Young，B.F.A。。本书中描述的活动是针对成人直接监督的学龄儿童的。作者，BCM，NIDA和NIH不对活动，不具体遵循指示或忽略文本中包含的注意事故的任何事故或伤害负责。本出版物中表达的意见，发现和结论仅是作者的观点，不一定反映了BCM，图像贡献者或赞助机构的观点。本书的任何一部分都可以由任何机械，摄影或电子过程或以音频记录的形式复制；未经出版商事先书面许可，也不得将其存储在检索系统中，传输或以其他方式复制供公共或私人使用。复制用于课堂使用的黑线大师是除外。作者：格雷戈里·沃格特（Gregory Vogt）编辑，芭芭拉·塔普（M.S.），克里斯托弗·伯内特（M.S.编辑：詹姆斯·丹克（James Denk），硕士设计师：Martha Young，B.F.A。承认作者感谢BCM教育外展中心威廉·A·汤姆森博士的支持和指导；和C. Michael Fordis，Jr.，M.D。
研究大脑的方法：神经成像技术
计算机横向断层扫描（CT扫描）。使用传统的X射线，三维体的二维投影出现在X射线膜上，因为重叠的结构很难彼此区分，而计算机化的跨轴层造影或CT，另一方面，CT（CT，CT，SCAN）提供了大脑的三维表示。简要地，该技术如下。X射线的狭窄光束从头部的一侧传递，而间隔组织未吸收的辐射量被辐射探测器吸收。X射线管在患者的头部横向移动，并在160个均等位置记录了检测到的辐射量。这些数据存储在计算机中。然后将X射线梁旋转1度，然后重复该过程。总共将梁旋转至180度。所有预测完成后，将由计算机处理结果X射线总和（160*180）。然后由计算机打印出患者的头部横截面中的患者头部。通常，将八个左右的横截面打印出来，每个截面都与头部的另一个平面相对应。因此，CT扫描可以在大约25分钟内对患者的大脑进行简单的无创检查。
认知和大脑的进化全球神经科学...
大脑发育的进化基础代表出发点。它深入研究了进化史的深处，揭示了塑造人脑的复杂旅程。比较神经解剖学和系统发育提供了我们绘制认知进化肖像的画布。它考虑了雕刻人类大脑建筑的遗传和表观遗传学的约束。这些见解是进化全球神经科学所占据的基础。寻求解锁人脑的神秘复杂性，进化的全球神经科学是超越学科边界的变革性范式。这个广阔的领域探讨了我们的进化遗产与当代挑战在认知，脑健康和神经技术的不断发展的景观之间的深刻相互作用。认知，即人类生存的典型标志，几乎引起了我们的注意。它审问了跨时期认知的依赖价值，从而破译了其在生存和繁荣中的作用。然而，在这个快速的社会转变时代，“进化不匹配”的概念浮出水面。它探讨了这种不匹配是如何构成脑部疾病迅速发展的流行的基础，这突显了对解决认知健康的新范式的迫切需求。本文阐明了现代性脑部疾病的严峻景观。阿尔茨海默氏病和自闭症谱系障碍是吞噬我们的进化难题的典型典范。从遗传倾向到环境影响，它构成了这些疾病的多方面起源，始终注意到进化论
大脑神经影像上下文任务的机器学习
人类神经科学使用磁共振成像（MRI）来了解大脑的结构和功能并表征某些神经系统和精神疾病。最近已经建立了大型成像队列，其中包括一千个（人类连接项目，Abide，Adni，Imagen，Eu-Aims，1000brains，abcd），向十万个人（Enigma Consortium，UK BiobAbank）。这种同类群是研究流行病学研究（UK Biobank）中许多脑部病理（精神病，成瘾，神经退行性疾病）或危险因素的影响所必需的。相应的数据通常可公开可用。除了这些大型研究外，还获得了较小的数据集，并且在认知神经科学的背景下，越来越频繁地公开（https://openneuro.org）。所有这些研究的数据分析需要医学图像处理工具，而且越来越多的统计分析和学习工具。大脑成像社区已经开发了标准，即大脑成像数据结构（BIDS）（1），以组织数据并促进大规模的统计分析。在此框架中，思维对神经影像学中的统计学习产生了许多贡献，对监督学习，基于模拟的推论和协方差模型估计的兴趣非常兴趣。这些贡献的一部分是通过NiLearn库（http://nilearn.github.io）传播的（2）。niLearn是神经科学生态系统中的关键开源库，它依赖于科学的Python stack（Numpy，Scikit-Learn，Matplotlib）。它非常成功（PYPI上下载50 K）。Nilearn由来自几个国家的许多人贡献，请参见https://github.com/nilearn/nilearn/graphs/contributors。它遵循软件开发方面的最佳实践（详尽的自动化测试，CI，完整的API文档以及叙事文档，API同质性，合理的依赖性，有关技术选择的公开讨论等）该开发由Coredev团队管理，有9个每月开会的成员。开发人员社区非常活跃，因为它在神经频道（Neurostars）等公共渠道上提供了反馈，在GitHub界面上打开问题并提取请求。最后，Mind正在将大量资源投资于临床合作。Specifically, Mind is engaged in a collaborative initiative with the Assistance Publique - Hopitaux de Paris (AP-HP), Institut Pasteur, Sainte Anne, Stanford University and Neurospin, to address clinical scenarios such as brain tumor surgeries, analysis of stroke-induced lesions ( 3 ; 4 ), understand the relationship between brain structure and cognition, or the use of ultra-high field MRI.