巴黎,阿拉米斯项目团队,F-75013,法国巴黎,法国B. Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ere, ICM, Inserm U 1127, CNRS UMR 7225, Sorbonne Universit e, Ecole Normale Sup erieure, ENS, Centre MEG-EEG, F-75013, Paris, France e Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院,美国弗莱尔曼大学神经病学系,19104年,美国G物理与天文学系,艺术与科学学院,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚大学,19104年,美国电气和系统工程学系,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州,宾夕法尼亚州pr。 19104年,美国I精神病学系,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院,宾夕法尼亚州费城,19104年,美国J Santa Fe Institute,NM,NM,87501,美国,
阿尔茨海默氏病(AD)是一种慢性神经退行性疾病,其特征是灰色和白质损害以及认知/行为表现的特定模式。小脑也与AD的病理生理有关。由于已知小脑具有强大的功能连通性(FC),因此可以假设将其纳入与AD的认知表现相关的内在FC网络中。在本研究中,选择小脑齿状核,最大的小脑核和大脑皮层的主要输出通道作为感兴趣的区域,以测试潜在的小脑脑FC的改变,并与AD患者组中患者的患者的记忆障碍相关。与对照组相比,AD患者在齿状核和侧向颞叶区域之间的FC增加。这项研究表明,AD中的记忆力较低可能与特定小脑皮质功能模块中的FC改变有关,因此表明小脑对AD病理生理学和典型记忆功能障碍的贡献。
本研究的目的是使用高频重复的经颅网络网络刺激或经颅的直流电流刺激和经皮脊柱直流电流刺激在复杂的重新疼痛综合征患者中比较运动皮层刺激的镇痛作用。三十三名患有复杂区域疼痛综合征的患者被随机分为三个治疗组之一(重复的经颅磁刺激,n = 11;经颅直流电流刺激,n = 10;经脑脊柱直流电流刺激,n = 12),n = 12),并接受了3周的刺激阶段(诱导阶段)的12个月(诱导阶段)(4个月)(4个月)(4个月)(4个月)(4个月(4个月)(4个月)(4个月(4个月)(4个月)(4个月)(4个月)(主要终点是在治疗前的一个月(基线),5个月的刺激期和治疗后1个月内用视觉数值评估的平均疼痛强度。与经皮的脊柱直流电流刺激组相比,每周的视觉数值量表疼痛评分在所有时间点都显着引起,在重复的经颅磁刺激组的最后两个时间点(5个月的刺激期的结束和1个月后的结束),但在Tran Scranial Direct Direct Direct刺激组中。与重复的经颅磁刺激(P = 0.008)和转颅直流电流刺激相比,使用经皮脊柱直流刺激在感应期结束时观察到明显的疼痛缓解(P = 0.003)。在感应阶段发现了这种功效,此后得到了维持。在这项试验中,与运动皮层刺激技术(重复的经颅磁刺激,经颅直接电流刺激)相比,经皮脊柱直流电流刺激更有效地缓解了复杂区域疼痛综合征患者的疼痛。这项研究需要进一步研究,以确认经皮脊柱直流刺激作为复杂区域疼痛综合征的治疗选择的潜力。
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卷积神经网络(CNN)受到灵长类动物视觉系统的组织的启发,进而成为视觉皮层的有效模型,从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提,但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里,我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络(CNN)的性能,并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较,以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1,采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合,显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关,这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是,对于与物体识别(例如IT)相关的较高视觉区域,编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异,我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致,模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切,而不是对象识别。我们的发现表明,具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN,而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
目的:本研究的目的是评估执行功能和前额叶氧合是否取决于老年人的健身水平和年龄。方法:招募了55至69岁的二十四名健康男性。他们按年龄进行了分层,导致了两组的创建:55-60岁和61-69岁。基于CRF的中位数拆分会创建更高和较低拟合的参与者类别。在计算机化的Stroop任务中,使用功能近红外光谱(FNIRS)评估脑充氧。 准确性(正确响应的百分比)和反应时间(MS)用作认知表现的行为指标。 测量氧化(∆ HBO2)和脱氧(∆ HHB)血红蛋白的变化以捕获神经变化。 进行了重复测量方差分析(CRF X Age X Stroop条件),以测试CRF,年龄和执行绩效之间没有相互作用的零假设。 结果:我们还发现了CRF与年龄在反应时间上的相互作用(P = .001),其中较高的适应度水平与61-69岁的年龄在55-60岁的孩子中与更快的反应时间有关。 关于δHHB,ANOVA在右PFC中揭示了CRF的主要影响(P = .04),其中较高拟合的参与者的δHHB大于低拟合(d = 1.5)。 我们还发现右PFC中δHHB的年龄相互作用(p = .04)。 结论:我们的结果支持CRF在健康老年男性中脑充氧和StrOP性能的正相关。脑充氧。准确性(正确响应的百分比)和反应时间(MS)用作认知表现的行为指标。测量氧化(∆ HBO2)和脱氧(∆ HHB)血红蛋白的变化以捕获神经变化。进行了重复测量方差分析(CRF X Age X Stroop条件),以测试CRF,年龄和执行绩效之间没有相互作用的零假设。结果:我们还发现了CRF与年龄在反应时间上的相互作用(P = .001),其中较高的适应度水平与61-69岁的年龄在55-60岁的孩子中与更快的反应时间有关。关于δHHB,ANOVA在右PFC中揭示了CRF的主要影响(P = .04),其中较高拟合的参与者的δHHB大于低拟合(d = 1.5)。我们还发现右PFC中δHHB的年龄相互作用(p = .04)。结论:我们的结果支持CRF在健康老年男性中脑充氧和StrOP性能的正相关。他们表示,高适合个人在61-69岁的小组中表现更好,但在55-60岁的小组中却没有。我们还观察到高拟合个体中的PFC氧合变化较大(通过ΔHHB测量)。
摘要 - 近年来,使用运动图像的大脑计算机界面(BCI)显示出一些局限性在控制质量方面。为了改善这项有前途的技术,一些研究旨在与其他技术(例如眼睛跟踪)开发混合BCI,这些技术显示出更可靠的可靠性。但是,在机器人控制中使用眼动仪可能会自身影响机构感(SOA)(SOA)和用于运动图像(MI)区域的大脑活动。在这里,我们探讨了代理意识与运动皮层活动之间的联系。为此,我们使用了投影在表面上的虚拟臂,该虚拟手臂由运动捕获控制或使用眼迹器凝视控制。我们发现,在凝视控制任务期间,电动机皮层有一项活动,并且对预计的机器人臂的控制会带来显着差异,这与观察机器人移动的情况有很大的差异。
在过去的二十年中,对全身麻醉(GA)的安全担忧是由于在各种药理条件和动物模型中记录脑细胞死亡的研究引起的。如今,在整个新生小鼠大脑中对Sevoflurane诱导的细胞凋亡的彻底表征将有助于识别并进一步关注潜在的机制。使用组织清除和免疫组织化学,我们在产后日(P)7小鼠中对七氟氨酸诱导的凋亡进行了全脑作图。我们发现切割叶片3染色的解剖学上异体增加。新型P7脑图集的使用表明,新皮层是受影响最大的区域,其次是纹状体和脑脑。皮质切片中的组织学表征确定有丝质神经元是受影响最大的细胞类型,并遵循后骨皮质浅层层中最大凋亡的心脏内和心脏内梯度。这里使用的无偏解剖学映射使我们能够在围产期,新皮层受累,并指示纹状体和脑遗传损伤的同时,同时表明中度的海马一方面。新皮质梯度的鉴定与成熟依赖性机制一致。然后,进一步的研究可以集中于七氟醚对发育过程中神经元迁移和生存的干扰。
摘要 - 超声(US)图像中胎儿大脑皮层下区域的生长可以帮助鉴定出异常发育的存在。手动分割这些区域是一项艰巨的任务,但是最近的工作表明,它可以使用深度学习自动化。然而,应用验证的模型来表现出徒手的美国量通常会导致由于获取和对齐的巨大差异而导致性能下降。在这项工作中,我们首先证明测试时间适应(TTA)可用于在存在真实和模拟域移动的情况下改善模型性能。我们通过将规范地图集作为解剖学的先验提出了一种新型的TTA方法。在存在各种域移位的情况下,我们基准了不同TTA方法的绩效,并证明了我们提出的方法带来的改进,这可能会进一步促进对胎儿脑发育的自动监测。我们的代码可从https://github.com/joshuaomolegan/ tta-for-3d-fetal-subcortical-sementation获得。关键字 - 测试时间适应,超声,分段
7 8 Andrea Serino* 1,2, , Marcie Bockbrader* 3 , Tommaso Bertoni 1 , Sam Colachis 3p,4c , Marco 9 Solca 2 , Collin Dunlap 3,4 , Kaitie Eipel 3p , Patrick Ganzer 4 , Nick Annetta 4 , Gaurav 10 Sharma 4p,9c , Pavo Orepic 2 , David Friedenberg 4 , Per Sederberg 5 , Nathan Faivre 2,6 , Ali 11 Rezai** 7 , Olaf Blanke** 2,8 12 13 1 MySpace 实验室,临床神经科学系,洛桑大学医院 14 (CHUV),洛桑,瑞士; 2 瑞士日内瓦联邦理工学院 (EPFL) 大脑思维神经修复研究所和中心认知神经科学实验室,生物技术校区;3 美国俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州立大学物理医学与康复系;4 美国俄亥俄州哥伦布市巴特尔纪念研究所医疗器械与神经调节系;5 美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔市弗吉尼亚大学心理学系;6 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、萨瓦大学勃朗峰分校,CNRS,LPNC,38000 格勒诺布尔,法国;7 美国西弗吉尼亚州摩根敦市西弗吉尼亚大学洛克菲勒神经科学研究所;8 瑞士日内瓦大学医院神经病学系;9 美国俄亥俄州代顿市空军研究实验室。 24 25 * 这些作者的贡献相同;** 这些作者共同指导了这项工作。 26 p 工作时的先前隶属关系;c 当前隶属关系 27 28 29 * 这些作者的贡献相同;** 这些作者共同指导了这项工作。 30