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背外侧前额皮质经颅磁刺激可增加后 θ 波节律并减少运动想象的延迟
摘要：实验表明，在运动想象 (MI) 任务中，左背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 被激活，但其功能作用需要进一步研究。在这里，我们通过对左侧 DLPFC 施加重复经颅磁刺激 (rTMS) 并评估其对大脑活动和 MI 反应潜伏期的影响来解决这个问题。这是一项随机、假对照的 EEG 研究。参与者被随机分配接受假刺激 (15 名受试者) 或真实高频 rTMS (15 名受试者)。我们进行了 EEG 传感器级、源级和连接分析，以评估 rTMS 的影响。我们发现，对左侧 DLPFC 的兴奋性刺激通过它们之间的功能连接增加了右侧楔前叶 (PrecuneusR) 的 θ 波段功率。楔前叶 θ 波段功率与 MI 反应的潜伏期呈负相关，因此 rTMS 加快了 50% 参与者的反应。我们假设后部 θ 波段功率反映了感觉处理的注意力调节；因此，高功率可能表示注意力处理并导致更快的反应。
比我们想象的要富裕：神经生理学方法揭示了富裕俱乐部网络的发展是频率和性别依赖性的
摘要一组称为“ Rich-Club”的高度连接的大脑区域对于整个功能连接组的整体信息至关重要。尽管文献已经确定了随着年龄的增长，但对潜在的性别特异性发育轨迹的了解鲜为人知，并且尚未建立神经生理学的频率依赖性变化。在这里，我们在较大的年龄跨度（4-39岁）中使用磁脑摄影（n = 383）中使用磁脑摄影（4-39岁）中使用磁插术的频率和性别依赖性发展。我们报告了在alpha，beta和伽马频率之间的男性和女性之间的强烈差异。雄性随着年龄的增长而表现出富裕组织的增加或没有变化，但女性显示出一种无线性的非线性轨迹，该轨迹在童年时期增加，在青春期早期改变方向。使用神经生理方式来捕获振荡动力学，年龄和性别之间的复杂关系，我们建立了大脑核心功能组织的不同性，特定性的发育轨迹，对我们对大脑健康和疾病的理解至关重要。
通过新颖的增强现实范式解决基于运动想象的 BCI 文盲问题
*电子邮件：elena.fenoglio@iit.it 简介：运动想象 (MI) - 无需运动输出即可在脑海中演练运动 - 被广泛用作脑机接口 (BCI) 的控制策略，因为它能引发与真实运动类似的神经反应，同时成本低、非侵入性且安全 [1]。然而，15-30% 的基于 MI 的 BCI 用户是“BCI 文盲”：他们无法控制系统 [2]。为了解决这个问题，我们提出了一种将 MI 与动作观察 (AO)（深思熟虑和结构化的运动观察）相结合的范例，并辅以增强现实 (AR)，以探索其对运动相关大脑反应的影响，从而可能增强基于 MI 的 BCI 范例。材料、方法和结果：25 名健康参与者使用触摸面板用右臂执行伸手任务 - 想象的（运动想象-MI）或真实的（运动执行-ME）（图 1A）。以随机顺序重复使用 AR（真实条件）和不使用 AR（增强条件）的任务，前者显示虚拟右臂以提供 AO 提示。我们通过计算运动执行/想象期间 alpha 和 beta 波段的事件相关去同步 (ERD) 来分析电生理 (EEG) 信号，基线为运动开始前 500 毫秒。
调查用户对脑电图运动想象的熟练程度——...
摘要：基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究广泛应用于轮椅控制。用户的能力是 BCI 效率的一个因素。因此，我们专注于 BCI 任务和协议，以从个人用户的稳健 EEG 特征中获得高效率。本研究提出了一种基于任务的大脑活动来获得 alpha 波段的力量，其中包括闭眼以获得枕叶区域的 alpha 反应、注意向上箭头以获得额叶区域的 alpha 反应以及想象的左/右运动以获得左/右运动皮层与 alpha 事件相关的去同步。EPOC X 神经耳机用于获取 EEG 信号。我们还通过推荐运动想象任务来提出用户在肢体运动范式的运动意象会话中的熟练程度。使用所提出的系统，我们验证了特征提取算法和命令翻译。 12 名志愿者参加了实验，并使用传统的运动想象范式来比较效率。利用用户的运动想象能力，左右命令的平均准确率达到 83.7%。通过用户熟练程度推荐的 MI 范式比传统 MI 范式的准确率高出约 4%。此外，模拟轮椅的实时控制结果显示，基于时间条件的效率很高。与基于操纵杆的控制相比，执行相同任务的时间结果仍然大约长三倍。我们建议使用用户熟练程度为初学者推荐个性化的 MI 范式。此外，所提出的 BCI 系统可用于严重残疾人士的电动轮椅控制。
真正的不确定性和道德 AI：监管沙盒作为道德想象的政策工具
人工智能 (AI) 技术在我们知识的极限或超出范围的情况下挑战道德选择。技术的发展不仅比我们的监管速度更快，而且比我们的想象更快。在越来越多的关于人工智能和伦理的文献中，为负责任的人工智能创建框架的斗争得到了深入讨论。在欧盟人工智能法案的等待中，实际上与欧盟人工智能法案平行，保护基本权利以及以人为本、合乎道德和负责任地使用人工智能技术是一项核心目标 [ 1 , 2 ]，自下而上解决人工智能和伦理问题的举措正在蓬勃发展。有人呼吁将道德作为人工智能教育的核心 [ 3 ]；为人工智能开发者引入誓言，与医学中的希波克拉底誓言一致 [ 4 ]；并建立约束公司行善的行为准则 [ 5 , 6 ]。此外，有人呼吁通过政策制定者引入的监管沙盒等机制，实现多方利益相关者的协调
流感比你想象的更严重 - 公共卫生局
• 6 个月至 2 岁的儿童和患有以下任何一种疾病的成人： - 哮喘等慢性胸部疾病或因胸部感染入院的儿童（6 个月至 2 岁）； - 慢性心脏病； - 慢性肝病； - 慢性肾病； - 糖尿病； - 因疾病或治疗（如类固醇或癌症治疗）导致免疫力降低（与免疫力降低者生活在同一屋檐下的人可能也需要接种疫苗）； - 慢性神经系统疾病，如中风、多发性硬化症或影响神经系统的疾病，如脑瘫； - 严重超重（BMI>40）； - 任何其他严重疾病 – 如不确定，请咨询医生。
被动所有权份额是你想象的两倍*
我们估计，被动投资者在 2020 年持有至少 37.8% 的美国股市股份。这一估计是基于重组日指数增减的收盘量。37.8% 是之前被广泛接受的 15% 的两倍多，后者代表了所有指数基金的总持股量。此外，37.8% 是一个下限。美国股市真正的被动持股比例必须更高。这一结果表明，在为投资者的投资组合选择建模时，指数成员资格是最重要的考虑因素。此外，研究被动投资兴起的现有模型并没有暗示之前对被动持股比例的估计值太小了 50%。这种疏忽的规模限制了这些模型对政策制定者的用处。
执行和想象的抓握动作可以从分布式非运动脑区的低维表示中解码
中尺度区域，不能捕捉到运动系统的全部信息内容。在这项工作中，我们记录了 8 名癫痫患者的颅内脑电图，包括除中央沟内或相邻电极接触外的所有电极接触。我们表明，执行运动和想象运动可以从非运动区域解码；将所有非运动接触组合成一个低维表示形式，为黎曼解码器提供了足够的信息，使其达到 0.83 ± 0.11 的曲线下面积。此外，通过在执行运动上训练我们的解码器并在想象运动上进行测试，我们证明这两种情况之间存在在 beta 频率范围内共享的分布信息。通过将来自所有区域的相关信息组合成一个低维表示形式，解码器能够在没有初级运动皮层信息的情况下实现较高的解码结果。这种表示形式使解码器对扰动、信号非平稳性和神经组织退化更具鲁棒性。我们的结果表明，超越运动皮层可以为更强大、更多功能的脑机接口开辟道路。