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定向深脑刺激引线植入后旋转角度的纵向评估
抽象目的：深脑刺激（DB）的风险/益处比率取决于将电场聚焦到焦油的体积上，不包括副作用引起结构。指导导线限制径向电流扩散可以靶向刺激，但增加了空间自由度，需要控制多模式成像数据集和解剖刺激的解释。已经报道了不可预测的术后铅旋转。从外科手术预期的比对的旋转程度和时机仍然不确定，可以安全地启动方向刺激的时间点，而不会冒着刺激体积意外变化的风险。我们对有方向性DBS系统的患者进行了临床指示的，重复的神经成像对照的回顾性分析，这允许估计术后铅旋转的量和时间。方法：来自67例指导铅和多个颅内计算机断层扫描（CCT）的患者和/或旋转荧光镜的数据
朝基于生物标志物的帕金森氏病患者中深脑刺激的优化
丘脑下核（STN）深脑刺激（DBS）是一种已建立的晚期帕金森氏病（PD）的神经外科治疗，涉及植入导致精确地向大脑提供电刺激（Benabid等人。，1991; Limousin等。，1998; Coenen等。，2008年； Kalia等。，2013年）。最佳DBS设置的识别对于最大化治疗结果至关重要。 但是，即使在准确的铅定位时，此仍然耗时，并且高度依赖于程序员专业知识（Volkmann等人。 ，2002年； Picillo等。 ，2016年； Lange等。 ，2021）。 传统上，DBS设置是通过单极审查评估选择的，其中通过系统地评估每个触点刺激时引起的临床响应来识别最佳DBS触觉。 随着新技术的出现，例如定向线索和多个独立的电流控制（MICC）刺激器，编程参数空间已成倍扩展。 该技术允许提高刺激精度，从而优化了DBS治疗，但以大大增加编程的复杂性和时间为代价（Wagle Shukla等人。 ，2017年； Santaniello等。 ，2018年； Koeglsperger等。 ，2019年）。 最后，并非所有症状都会立即对DBS做出反应，这意味着临床医生可能无法在一次临床访问期间确定最佳环境（Wagle Shukla等人。 ，2017年）。 因此，并非所有DBS患者都接受最佳治疗。 ，2015年； Lange等。最佳DBS设置的识别对于最大化治疗结果至关重要。但是，即使在准确的铅定位时，此仍然耗时，并且高度依赖于程序员专业知识（Volkmann等人。，2002年； Picillo等。，2016年； Lange等。，2021）。传统上，DBS设置是通过单极审查评估选择的，其中通过系统地评估每个触点刺激时引起的临床响应来识别最佳DBS触觉。随着新技术的出现，例如定向线索和多个独立的电流控制（MICC）刺激器，编程参数空间已成倍扩展。该技术允许提高刺激精度，从而优化了DBS治疗，但以大大增加编程的复杂性和时间为代价（Wagle Shukla等人。，2017年； Santaniello等。，2018年； Koeglsperger等。，2019年）。最后，并非所有症状都会立即对DBS做出反应，这意味着临床医生可能无法在一次临床访问期间确定最佳环境（Wagle Shukla等人。，2017年）。因此，并非所有DBS患者都接受最佳治疗。，2015年； Lange等。成像为指导编程的潜在解决方案。这种方法涉及与相关核有关的铅和不同接触的可视化。研究表明，与传统编程相比，2021; Malekmohammadi等。，2022）。最近，图像引导的方法还可以看到DBS诱导的电刺激传播，从而使程序员更清楚地表明刺激区域的理论指示，例如
超声系统，用于精确的人类深脑电路的神经调节
经颅超声刺激（TUS）已成为一种无创神经调节的有前途的技术，但是当前系统缺乏有效靶向深脑结构的精确性。在这里，我们引入了一个先进的TUS系统，该系统在深脑神经调节中实现了前所未有的精度。该系统具有256个元素，头盔形的换能器阵列在555 kHz下运行，并与立体定位系统，个性化的治疗计划以及使用功能性MRI进行实时监控。在一系列实验中，我们证明了系统在视觉皮层中选择性调节侧向元素核（LGN）及其功能连接区域的活性的能力。参与者在同时进行的TU和视觉刺激期间表现出显着增加的视觉皮层活性，并且在各个个体之间具有很高的可重复性。此外，theta-burst Tus方案诱导了鲁棒的神经调节作用，刺激后至少40分钟观察到视觉皮层活性降低。通过对照实验证实，这些神经调节作用是针对靶向LGN的特异性的。我们的发现突出了这种先进的TUS系统对以高精度和特异性调节深脑回路的潜力，为研究脑功能和开发针对神经系统和精神疾病的靶向疗法提供了新的途径。前所未有的空间分辨率和延长的神经调节作用证明了该技术在研究和临床应用中的变革潜力，为非侵入性深层大脑神经调节的新时代铺平了道路。
三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
非人类灵长类动物的深脑区域中远程控制的药物释放
GPT系列的成功证明，GPT可以从序列中提取一般信息，从而使所有下游任务受益。这促使我们使用预训练的模型来探索DNA序列中的隐藏信息。但是，DNA序列分析中的数据和任务需求是复杂性和多样性，因为DNA相关数据包括不同类型的信息，例如序列，表达水平等，而目前尚无专门为这些特征设计的模型。在此，我们提出了DNAGPT，这是一种从9种的超过100亿个碱基对进行预训练的广义基础模型，可以对任何DNA序列分析任务进行微调。我们的模型可以同时处理或输出DNA序列和数字。此外，我们独特的令牌设计使用户可以根据自己的任务要求设计提示，从而适用于任何类型的任务。我们已经评估了我们的分类，回归和生成任务的模型。我们证明了DNAGPT受益于预训练，因此可以为任何下游任务带来绩效提高。我们的模型不仅是基因组分析领域的新尝试，而且为在生物学中应用基础模型提供了新的方向。
在方向性深脑刺激中两个转向范式的计算机准确性和能效
研究深脑刺激（DBS）的临床研究提供了其在帕金森氏病（PD）（PD）和肌张力障碍（1）等运动障碍中运动症状治疗中的有效性的证据。深脑刺激涉及通过定义振幅，宽度和频率的电脉冲来刺激特定的大脑结构。脉冲是由通过植入的电线连接到靶向位于特定脑结构邻近的电极阵列的植入脉冲发生器（IPG）生成的。阵列中的电极可以具有环形或分段（即定向），后者的径向跨度较小，可以传递更大的局灶性刺激，从而导致临床良好的效果（2-6）。然而，DBS中的方向潜在线在植入程序中涉及新的挑战，因为方向引线的最终方向通常会随着预期的方向而偏离（7）。因此，取决于IPG的电子架构的引导刺激场的准确性在方向性DBS中起重要作用。市售的DBS系统使用电压控制或电流控制的电子体系结构。电压控制的系统在刺激的电极处设置了固定电压，而电流受控系统设置了固定的电流（8）。这两个架构可以合并单个源或多个来源来生成脉冲。单源体系结构可以通过同时激活一个电极或多个电极来传递刺激。在后一种情况下，称为共激活（9），由单个源控制的脉冲振幅将根据激活电极的阻抗的比率按比例分配。因此，为了共同激活，更多的电流会流过较低阻抗的电极。多个源体系结构可以明确指定由每个同时激活的电极独立传递的脉冲振幅。这种体系结构与电流受控体系结构相结合，可确保将传递给每个电极的总电流保持恒定，而不管总电极阻抗中的变化如何或活性电极之间的阻抗比。此功能可以控制DBS中的刺激场的控制转向（10）。多个独立电流控制技术（MICC）是多源和当前控制体系结构组合的一个示例。具有单一源或多个源体系结构的商业刺激器，还可以通过通过铅或电极传递多个脉冲序列来控制刺激时间。从历史上看，DBS中的这种能力被称为交织（11），最近被称为多刺激集（MSS）刺激（9）。交织/MSS涉及替代方案，因此不同时激活具有定义的脉冲振幅（电压或电流）的单电极，从而导致多个刺激率局部的交替（打击）产生。相互交织/MSS被建议作为刺激场转向选项，因为在这些刺激场的交点中，神经组织的频率将比在交叉点外（12）刺激。
基于深CNN方法的MR脑图像中的有效肿瘤检测：i-Yolov5
摘要随着计算机技术的出现，人工智能（AI）有助于放射科医生诊断脑肿瘤（BT）。可以在医疗保健中提高疾病的早期发现导致进一步的治疗，其中典型的AI系统应用在时间和节省的方面发挥了至关重要的作用。磁共振（MR）图像通过图像增强技术增强，以改善对比度和颜色的效果。此外，对于BT的几种类型的MR成像问题，传统方法是无偿的。深度学习技术可以扩展，以帮助克服常规肿瘤检测中遇到的常见问题。因此，在这项工作中，已经提出了基于MR图像的BT检测的即兴Yolov5技术。最终，使用混合网格搜索优化器算法（HGSOA）应用高参数优化（HPO）的想法，以增强拟议深神经网络中超级参数的肿瘤检测性能。为了评估提出的模型的有效性，麦卡洛克的算法rithm用于定位肿瘤区域分割的图像，并且还使用真实注释的图像检查了分割结果。使用MW脑测试图像进行了各种实验，以测量提出的微调模型的准确性。最后，将分类指标与现有的最新技术进行比较，包括MSE，PSNR，SSIM，FSIM和CPU时间，以证明所提出的模型的有效性。在MRI-BT的分类学中，CNN实现了更大的精确性。
神经网络中的辍学模拟了深脑刺激对记忆的矛盾影响
神经调节技术，例如深脑刺激（DBS）是对记忆有关的疾病的有前途的治疗方法，包括焦虑，成瘾和痴呆。但是，这种治疗的结果似乎有些自相矛盾，因为这些技术即使应用于同一大脑靶标也会破坏和增强记忆。在本文中，我们假设通过神经调节来解释记忆的破坏和增强可以通过ngram节点的辍学来解释。我们使用卷积神经网络（CNN）对手写数字和字母进行分类，并在不同阶段施加了辍学，以模拟DBS对ENGRAM的影响。我们表明，在训练期间应用的辍学提高了预测的准确性，而在测试期间应用的辍学大大降低了预测的准确性，这些预测的准确性分别模拟了记忆的增强和破坏。我们进一步表明，辍学的神经网络的转移学习提高了学习的准确性和速率。训练期间的辍学提供了一个更强大的“骨骼”网络，并与转移学习一起模仿了慢性DBS对记忆的影响。总体而言，我们证明了Engram节点的辍学是一种可能的机制，诸如DBS之类的神经调节技术既可以破坏和增强记忆力，从而为此悖论提供了独特的观点。