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自传中的神经科学的历史12
史蒂夫·利斯伯格（Steve Lisberger）一直是理解使用眼动运动作为醒着的模型系统的运动控制和运动学习的神经回路基础的先驱，表现非人类灵长类动物。接受了数学和计算机科学培训，他作为研究生转向神经科学。在整个50年的职业生涯中，他一直用作工具单单元电生理学，巧妙的目标运动范例，对眼动行为的定量分析和计算建模。他对小脑皮层的输出如何控制运动以及其与前庭反射（VOR）的相互作用进行了重要发现。他对VOR中运动学习的神经回路基础的分析显示，前庭输入中存在于小脑皮层和前庭核中“小脑核”神经元的三个平行VOR途径。他的研究生涯的后半部分扩展到了平稳追捕眼动的视觉指导分析。他评估了如何从外部视觉皮层中解码视觉运动的种群响应，并将解码器的神经回路基础表征为一种途径，它估计了物理目标运动的速度和方向，并且可以评估运动可靠性并利用它来设置信号传播的强度，从而将信号传递从视觉系统到电机系统。最近，他将运动学习用于追捕眼运动，以阐明小脑皮层中学习神经回路的工作原理。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
多提取器耗竭的神经网络中的噪声激活屏障交叉
抑制性神经元在生物节奏的起源中起重要作用。他们夹带大脑中的远程电活动[1]，并产生控制运动动作的时空信号[2，3]。抑制网络的显着特性是它们支持共同振荡共存模式的能力[4-8]，这引起了感觉刺激[9-11]。然而，理论上预测的振荡数量与实验观察到的相对缺乏[13-15]之间存在很大差异。这种差异可能来自吸引子之间对噪音的不同公差[16]。对中央模式发生的实验表明，所有极限周期吸引子在轻度噪声水平和异质性中都能生存[11]；但是，它们在大噪声水平上的稳定性尚不清楚。对甲壳类中央模式发生器的实验表明，生物节奏仅存在于有限的温度范围内[17]和pH水平[18]。在此范围之外的振荡之外，振荡变成了心律不振。因此，需要一个客观的度量来预测生物节奏的稳定性范围。在保守的系统中（Hop Field Networks [19]，Boltzmann机器[20]），吸引子的鲁棒性是通过代表位配置的潜在景观中的激活能来定义的。我们在这里关注的耗散系统（中央模式发生器，大脑）没有等效的潜在景观，因为该州是时间的定位。Graham和Tél[21，22]引入了伪电势； Stankovski等。已经进行了理论尝试来描述与时间无关的功能的相互作用。但是，统一的理论描述尚未出现。[23，24]多变量耦合函数；而其他
小脑研究中的光遗传学革命
摘要：小脑以其在感觉运动控制和协调中的作用而闻名，但越来越多的解剖学和生理学研究表明小脑与认知和情感功能密切相关。最近，光遗传学技术的发展和改进促进了小脑领域的研究，令人印象深刻的是，它彻底改变了方法论，赋予了研究全新的能力。这转化为感觉运动测试数据获取的显著改善，使人们能够将单细胞活动与运动行为关联起来，从而确定单个神经元类型和单个连接通路在控制运动运动学的精确方面的作用。在过去，当电刺激和药理刺激是唯一可用的实验工具时，将神经元活动与行为关联起来的这种特异性水平是无法实现的。光遗传学在研究小脑在高级和认知功能中的作用方面具有更重要的意义，因为小脑与多个大脑区域之间存在高度连接。光遗传学可能已经改变了这一领域的游戏规则，使用光遗传学研究小脑在清醒动物的非感觉运动功能中的作用的研究数量正在增加。这些研究主要涉及小脑在癫痫中的作用（通过与海马和颞叶的连接）、精神分裂症和认知、决策工作记忆和社会行为。同样值得注意的是，光遗传学为患者的小脑神经刺激开辟了新视角（例如，用于癫痫治疗和中风康复），有望在可激活或抑制的目标通路方面实现前所未有的特异性。
通过分布式光遗传皮层反馈在闭环脑机接口中进行学习
摘要 目的 在通过脑机接口操纵假肢的过程中，皮质表面的分布式微刺激可以有效地向受试者提供反馈。这种反馈可以向假肢使用者传达大量信息，可能是获得假肢的精确控制和实施的关键。然而，到目前为止，人们对解码此类模式的生理限制知之甚少。在这里，我们旨在测试一种旋转光遗传反馈，该反馈旨在有效地编码假肢中使用的机器人执行器的 360° 运动。我们试图评估通过闭环脑机接口控制假肢关节的小鼠对其的使用情况。 方法 我们测试了小鼠优化虚拟假肢关节轨迹的能力，以解决奖励性伸手任务。它们可以通过调节初级运动皮层中单个神经元的活动来控制关节的速度。在任务期间，投射到初级体感皮层上的模式化光遗传刺激不断向小鼠传递有关关节位置的信息。主要结果 我们表明，小鼠能够在任务的主动行为环境中利用连续、旋转的皮质反馈。小鼠通过更频繁地检测奖励机会，以及通过将关节更快地移向奖励角区，并在奖励区停留更长时间，实现了比没有反馈时更好的控制。控制关节加速度而不是速度的小鼠无法改善运动控制。 意义 这些发现表明，在闭环脑机接口的背景下，可以利用具有优化形状和拓扑的分布式皮质反馈来控制运动。我们的研究直接应用于机器人假肢中经常遇到的旋转关节的闭环控制。 1. 简介
脑刺激
背景：随着近年来复杂导线设计的发展，对深部脑刺激 (DBS) 参数进行成像引导优化的需求日益增加，这些设计可提供高度个性化，但耗时且复杂的编程。目的：本研究的目的是比较使用 GUIDE XT™ 进行 DBS 编程所实现的帕金森病 (PD) 运动症状和相应静电场 (VEsF) 体积的变化，GUIDE XT™ 是一种商用软件，用于可视化患者特定解剖结构中的 DBS 导线，该软件结合了术前磁共振成像 (MRI) 和术后计算机断层扫描 (CT) 扫描，并与标准临床编程进行比较。方法：对 29 名 PD 患者和丘脑底核 (STN) DBS 的双侧定向导线进行临床评估，以根据临床效果确定最佳参数集。根据位于背外侧 STN 内的 VEsF，在 GUIDE XT™ 中生成第二个 DBS 程序。比较了运动症状的减轻（运动障碍协会统一帕金森病评定量表，MDS-UPDRS）以及两个程序相应 VEsF 的重叠。结果：与关闭状态相比，临床和影像引导编程导致 MDS-UPDRS 评分显著降低。使用 GUIDE XT™ 衍生的 DBS 程序控制运动症状并不劣于标准临床编程。两个 VEsF 的重叠与程序在运动症状减轻方面的差异无关。结论：使用 GUIDE XT™ 对定向 DBS 导线进行影像引导编程无需计算背景即可实现，并且与临床编程相比，其运动症状控制效果并不劣于临床编程。因此，基于特定于患者的图像数据的 DBS 程序可以作为临床测试的起点，并可以促进更有效的 DBS 编程。 © 2021 由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://
DIPS（肌张力障碍基于图像的刺激编程
摘要简介：深部脑刺激内部苍白球是治疗肌张力障碍的有效方法。然而，临床结果差异很大，即使是经过严格挑选的原发性肌张力障碍患者，也有高达 25% 的患者对治疗无反应。我们最近在一大批患者中证明，苍白球 DBS 治疗肌张力障碍的临床结果差异很大，很大程度上取决于苍白球区域内的确切位置和刺激量。在这里，我们基于这些见解测试了一种新颖的编程方法：我们首先通过汇总多中心收集的 80 多名患者的各个电极位置和激活组织体积来定义抗肌张力障碍效应的概率图。随后，我们修改了算法，使其能够根据预期的临床结果在计算机上测试从头患者的所有可能的刺激设置，从而可能预测出适合个别患者的最佳刺激参数。方法：在 BMBF 资助的研究框架内，将在随机对照交叉研究中测试基于计算机预测肌张力障碍患者最佳刺激参数的概念。临床疗效和主要终点的主要参数基于 4 周连续刺激后医生对两种干预措施（最佳临床设置和模型预测设置）的临床肌张力障碍评定量表所反映的肌张力障碍严重程度的盲法评分。主要终点定义为“使用模型预测设置成功治疗”（是或否）。如果使用模型预测设置时的运动症状等于或优于临床设置（容忍百分比绝对差异的 5%），则值为“是”。次要终点将包括生活质量指标、神经刺激系统的计算能耗和医生的编程时间。观点：我们设想，计算机引导的深部脑刺激编程可能会为肌张力障碍患者提供最佳刺激设置，而无需数月的编程负担。研究方案旨在评估哪种编程方法更有效地控制运动症状的严重程度并改善肌张力障碍患者的生活质量（最佳临床环境和模型预测环境）。试验注册于 2021 年 10 月 27 日在 ClinicalTrials.gov 上注册（NCT05097001）。关键词：深部脑刺激、肌张力障碍、影像引导的 DBS 编程
飞行模拟在 NTSB 事故调查中的作用
John O’Callaghan，NTSB 摘要 模拟是 NTSB 用于了解事故期间控制飞机运动的物理原理的工具之一。如今，NTSB 的工程桌面模拟程序基于 MATLAB，并包括一个“数学飞行员”，可以计算一组飞行控制和油门输入，以匹配给定的飞行轨迹（例如，由记录的雷达或 GNSS 数据确定）。描述飞机的数学模型必须从制造商处获得或以其他方式估算。此工具已用于重现和分析最近几起通用航空事故的记录飞行路径。但是，NTSB 也会在适当的情况下使用其他类型的模拟。本文将讨论美国国家运输安全委员会使用的三个不同级别的模拟：1) 全飞行飞行员训练模拟器，2) 没有飞行员界面的桌面工程模拟，以及 3) 用作事故数据“媒体播放器”的模拟器视觉效果和驾驶舱。这些不同层次将通过以下案例研究进一步说明：2009 年“哈德逊奇迹”在哈德逊河上迫降事件（US1549）、2001 年美国航空 587 号航班在纽约发生的事故（AA587）、2017 年皮拉图斯 PC-12 空间定向障碍事故以及 2015 年 F-16 战斗机与赛斯纳 150 空中相撞。在这些事件的调查中使用了以下模拟器：● 使用空客 A320 全飞行工程模拟器评估 US1549 飞行员可用的着陆选项，该航班在两台发动机因鸟击而失去推力后在哈德逊河迫降。此外，模拟器还用于评估实现规定的迫降着陆标准的操作可行性。● 将空客 A300 全飞行模拟器所基于的数学空气动力学和推进模型整合到桌面工程模拟器（无飞行员界面）中，以分析 AAL587 飞行数据记录器上记录的飞机运动。这项分析用于确定飞行员飞行控制输入和外部大气扰动（由尾流穿透引起）对飞机运动和载荷的相对重要性。此外，NASA Ames“垂直运动模拟器”（VMS）用于重现 AA587 场景，复制事件期间的视觉场景、驾驶舱控制运动、仪表显示、载荷系数（在限制范围内）和声音（包括驾驶舱语音记录器音频）。VMS 的这种“反向驱动”使调查人员能够评估飞机加速度可能如何影响副驾驶对方向舵踏板和其他飞行控制装置的反应。● 在桌面工程模拟器中使用 Pilatus PC-12 的仿真模型来计算一组飞行控制和油门输入，从而匹配记录的雷达数据。● 最后，对于空中相撞的情况，使用 Microsoft Flight Simulator X 描绘每架飞机驾驶舱的视觉场景，包括从每位飞行员的角度看到的冲突飞机的外观。该动画使调查人员能够确定每架飞机在碰撞前几分钟的可见性，并有助于说明“看见并避免”碰撞避免概念的局限性，以及驾驶舱显示交通信息的好处。