XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System枕枕
人类皮质场景处理的发展
在过去的三十年中，研究大大提高了我们对成人人类场景的理解，发现了三个“场景选择”大脑区域的网络：Parahippocampal Place区域（PPA； Epstein＆Kanwisher，1998），枕形区域（OPA; Dilks等，2013）和reverosplenial（refosplenial; ragu complect; ragu; ragu; ragu; ragu; ragu; rague; ragu; rag rsc; rag rsc; rsc; rag rsc; rcy; rsc; rag rsc; rsc; rsc；这些区域是所谓的场景选择性的，因为它们每个区域对场景图像的响应大约是对象，面部和其他类别的响应，但有趣的是，每个在场景处理中播放的特定功能上有所不同。具体来说，我们最近提出，PPA支持我们将场景识别为特定位置（场景分类）的能力，OPA支持我们在立即可见的位置（视觉引导导航）导航的能力，RSC支持我们在更广泛的环境中导航的能力（基于MAP基于MAP的NavigaTion; Dilks et eilks et; Dilks等。1）。但是皮质场景如何发展？要在此问题上获得最初的牵引力，最早的
当前吸烟严重程度对阿片类药物使用障碍中脑灰质体积的影响 - 体素-BAS
摘要背景：吸烟（CS）和阿片类药物使用障碍（OUD）显着改变了脑裁缝。尽管OUD和吸烟是高度合并的，但大多数先前在OUD的神经影像学研究都无法控制吸烟严重程度。具体来说，吸烟和OUD对脑灰质体积（GMV）的综合作用尚不清楚。目的：我们使用结构磁共振成像（SMRI）检查：（1）OUD和非淘汰的人之间的GMV差异具有可比的吸烟严重程度； （2）吸烟严重程度对具有和没有OUD的个体之间的大脑GMV的差异作用。方法：我们对每天抽烟的116个人的现有SMRI数据集进行了二次分析，其中60个患有Oud（CS-OUD； 37名男性，23名女性）和56个没有（CS； CS； 31名男性，25名女性）。通过基于体素的形态计算分析估计脑GMV。 结果：与CS组相比，CS-OUD组在枕皮层中具有较高的GMV，在前额叶和颞皮层，纹状体和胸膜前/后中心回旋（全脑校正）中的GMV较高（全脑校正 - P <.05）。 在内侧轨道额皮层中GMV的组与吸烟严重程度之间存在显着相互作用（全脑校正-p <.05），因此吸烟较重与CS-OUD中较低的内侧眶额GMV相关，但CS-OUD中的CS-OUD，但不是CS参与者（R = –0.32 vs. 0.12 vs. 0.12）。 结论：我们的发现表明，吸烟和Oud对脑灰质的独立和互动效果的结合。通过基于体素的形态计算分析估计脑GMV。结果：与CS组相比，CS-OUD组在枕皮层中具有较高的GMV，在前额叶和颞皮层，纹状体和胸膜前/后中心回旋（全脑校正）中的GMV较高（全脑校正 - P <.05）。在内侧轨道额皮层中GMV的组与吸烟严重程度之间存在显着相互作用（全脑校正-p <.05），因此吸烟较重与CS-OUD中较低的内侧眶额GMV相关，但CS-OUD中的CS-OUD，但不是CS参与者（R = –0.32 vs. 0.12 vs. 0.12）。结论：我们的发现表明，吸烟和Oud对脑灰质的独立和互动效果的结合。阐明经竞标阿片类药物和烟草使用的神经解剖学相关性可能会使受影响个体的新干预措施开发出来。
一种基于EEG信号的空间分布来增强SSVEP特征的方法
摘要：在本文中，我们提出了基于规范相关分析（CCA）的EEG信号的分类算法，并与自适应过滤整合。它可以增强大脑 - 计算机接口（BCI）拼写中的稳态视觉诱发电势（SSVEP）的检测。通过删除背景脑电图（EEG）活动，在CCA算法前采用了一种自适应过滤器来提高SSVEP信号的信噪比（SNR）。开发了整体方法是为了整合与多个刺激频率相对应的递归最小二乘（RLS）自适应过滤器。该方法由实际实验从六个目标记录的SSVEP信号和Tsinghua University的40个目标的公共SSVEP数据集中记录下来的SSVEP信号。比较了CCA方法的精度和基于CCA的集成RLS滤波器算法（RLS-CCA方法）。实验结果表明，与纯CCA方法相比，提出的基于RLS-CCA的方法显着提高了分类精度。尤其是当脑电图的数量较低时（三个枕发电极和五个非枕骨电极）时，其优势更为明显，精度达到91.23％，这更适合于高密度EEG不容易收集的可穿戴环境。
社会感知驱动与眼球运动相关的大脑活动
与其他物体相比，诸如面部等社交刺激更能吸引和留住注意力。我们使用 fMRI 研究了当参与者看向或远离属于不同类别（面部和汽车）的视觉刺激时，眼球运动和视觉大脑区域的活动如何受到调节。我们发现，上额沟内的一个区域对面部的反扫视和正扫视之间的差异比对汽车的反扫视更大，从而支持社交环境中的抑制控制。相比之下，与面部感知相关的腹侧枕颞区和杏仁核对面部的正扫视表现出比反扫视更高的活动，但对汽车则相反，这表明情境自上而下的机制调节了参与感知的区域的功能专业化。此外，在有面部存在的扫视过程中，我们发现额叶眼区与其他皮质和皮质下眼动结构（即下额叶眼区、后顶叶皮质和基底神经节）之间的功能连接增加，这可能反映了眼动系统对抑制社会显著刺激反应的要求更高。这些数据首次突出了与其他物体相比，朝向或远离面部的不同定向反应的神经基础。
以及反扫视面部
与其他物体相比，诸如面部等社交刺激更能吸引和留住注意力。我们使用 fMRI 研究了当参与者看向或远离属于不同类别（面部和汽车）的视觉刺激时，眼球运动和视觉大脑区域的活动如何受到调节。我们发现，上额沟内的一个区域对面部的反扫视和正扫视之间的差异比对汽车的反扫视更大，从而支持社交环境中的抑制控制。相比之下，与面部感知相关的腹侧枕颞区和杏仁核对面部的正扫视表现出比反扫视更高的活动，但对汽车则相反，这表明情境自上而下的机制调节了参与感知的区域的功能专业化。此外，在有面部存在的扫视过程中，我们发现额叶眼区与其他皮质和皮质下眼动结构（即下额叶眼区、后顶叶皮质和基底神经节）之间的功能连接增加，这可能反映了眼动系统对抑制社会显著刺激反应的要求更高。这些数据首次突出了与其他物体相比，朝向或远离面部的不同定向反应的神经基础。
Medicine®
结果：在TMT A部分期间，右额叶，左中央，左枕，左下，左侧，右中间，右后颞和中侧骨区域（p <.05），三角波的脑电图功率水平明显高于在休息状态期间的右侧，左下，右中间和右后侧和中部区域（p <.05）；左后颞区域的α波显着降低（p = .006）；左顶叶（p = .05）和左枕骨（p = .002）区域的高γ波的高度较低。在TMT B部分期间，右额叶区域的脑电脑术功率水平明显高于静止状态（p = .041），而在静止状态下，低γ波的左侧额叶在左侧额极，右额叶和右下角（p <.05）中的脑脑电图水平明显更高（p <.05）。在集中注意力的任务中，增量波的功率水平增加，α波的功率水平减少，在交替注意任务期间，beta和伽马波的功率水平都在增加。三角波与整个大脑，左后叶的α和高伽马波有关，两个额叶叶与beta和低伽马波有关。
一种具有无线低能超声波功率和通信功能的新型闭环脑电刺激装置
神经调节装置，例如外周神经刺激器和迷走神经刺激器，被批准用于治疗枕神经痛、偏头痛、癫痫和抑郁症。6 神经调节已被用于治疗肥胖症、7 抑郁症、8 阿尔茨海默病、9 创伤后应激障碍、10 药物成瘾、11 神经性厌食症、12 中风康复 13 和许多其他疾病。随着我们逐渐了解越来越多神经系统疾病的回路过程，我们可以扩大这些创新疗法的适应症。对网络疾病机制的这种日益深入的理解提出了更精细的神经调节方法，可能需要跨多个目标协调神经感知和刺激。在过去十年中，闭环刺激范式已成为神经调节领域的一个重要范式转变。14 该技术现在已在用于治疗癫痫的 RNS 设备中商业化使用。 3 最新一代迷走神经刺激器系统还结合了心率检测作为癫痫发作活动的闭环指标和刺激触发。15 最后，一些最新的 DBS 系统记录选定的局部场电位，并有能力（目前锁定在商业版本中）根据这些信号调整刺激。16
威廉姆斯综合征个体的神经认知功能
Williams综合征（WS）是一种罕见的复杂神经发育障碍，是由染色体长臂上大约（28）基因的遗传微缺失引起的（7），特别是7q11.23 [1-4]。综合征患病率在7500个活产中的1范围内，达到20,000中的1个[5-7]。该疾病同样影响男性和女性[8]。最近，由于其独特的方面，WS引起了更多的关注，WS具有特定的身体，认知，医学和行为特征[8-10]。他们有一些医学问题，例如上腔主动脉瓣狭窄，结缔组织异常，包括疝气或膀胱或结肠的憩室，也具有独特的面部形态[10]。他们的大脑大小降低了顶叶和枕灰质。这些结果通过结构磁共振成像（MRI）表示[11]。尽管智力功能的差异很大，但大多数被诊断出患有轻度至中度认知障碍的WS个体[12]也表明，婴儿和幼儿表现出发育迟缓，在大多数情况下，年龄较大的孩子表现出学习或智力障碍。尽管智力障碍是智力障碍，但WS个人的口头技能相对保存[13,14]。，但它们具有更严重的视觉空间障碍[15,16]，已收集了主要的威廉姆斯综合征特征：
神经语言任务学：哪些 NLP 任务最能预测 fMRI 大脑活动？
已经发现几种流行的基于 Transformer 的语言模型可成功用于文本驱动的大脑编码。然而，现有文献仅利用预训练的文本 Transformer 模型，尚未探索针对特定任务学习到的 Transformer 表示的有效性。在这项工作中，我们探索从十种流行的自然语言处理任务（两种句法和八个语义）学习到的表示中进行迁移学习，以预测来自两个不同数据集的大脑反应：Pereira（阅读段落中句子的受试者）和 Narratives（听口述故事的受试者）。基于任务特征的编码模型用于预测整个大脑不同区域的活动。共指消解、NER 和浅层语法分析的特征可以解释阅读活动的更大差异。另一方面，对于听力活动，诸如释义生成、总结和自然语言推理等任务表现出更好的编码性能。针对所有 10 个任务表征的实验提供了以下认知见解：（i）语言左半球比语言右半球具有更高的预测大脑活动，（ii）后内侧皮质、颞顶枕交界处、背额叶比早期听觉和听觉联想皮质具有更高的相关性，（iii）句法和语义任务在阅读和听力刺激方面分别显示出跨大脑区域的良好预测性能。
脑形态计量学的纵向改变介导了欺凌受害者对前培养老者认知发展的影响。
欺凌受害与在成年期间自杀的风险增加了一倍。两项纵向脑形态计量学研究确定了梭形的回和壳骨很容易受到欺凌。尚无研究确定神经改变如何介导欺凌对认知的影响。我们从青春期脑认知发展研究数据集中评估了护理人员报告的欺凌（n = 323）的参与者（n = 323），并匹配的非爆炸对照（n = 322），以识别与正在进行的欺凌受害者相关的脑形态变化的变化，并确定这种变化是否介导了对认知的影响。Bullied children (38.7% girls, 47.7% racial minorities, 9.88 ± 0.62 years at baseline) had poorer cognitive performance (P < 0.05), larger right hippocampus (P = 0.036), left entorhinal cortex, left superior parietal cortex, and right fusiform gyrus volumes (all P < 0.05), as well as larger surface areas in multiple other额叶，顶叶和枕皮层。较薄的皮质。重要的是，梭形皮质中的较大表面积部分受到部分抑制（12-16％），并且部分抑制了前心皮质，（7％）欺凌对认知的影响（p <0.05）。这些发现突出了长时间欺凌受害对脑形态计量和认知的负面影响。