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基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
社论：神经门诊学的进步和观点
胎盘对于维持妊娠和胎儿发育至关重要。它通过控制母体和胎儿循环之间的氧气，营养和废物产物的运输来调节胎儿生长。它也可以用作保护性和选择性的屏障，从而通过对胎儿有害的激素，有毒药物和病原体的通过。最近的研究表明，胎盘在保护和塑造发育中的大脑中的作用更为特殊。胎盘会产生大量的神经活性激素，生长因子和免疫分子，这些激素可以以区域和性别依赖性方式影响大脑发育轨迹。因此，胎盘功能障碍或破坏可能会为长期神经和精神病性病的发育中的大脑编写。越来越多的证据与胎盘生理学和大脑发育联系起来，导致了新的领域创造的“神经门诊学”的出现。当前的研究主题探讨了神经门诊学方面最新研究的不同方面，并为连接胎盘生理学和大脑发育的一系列关联提供了新的见解。早产是指妊娠37周之前的任何活产。过早输送以过早的胎盘损失为特征，使未成熟的脑组织暴露于可能损害其发育的不良条件下，导致损伤，并可能使新生儿对神经发育障碍产生偏爱，包括各种运动，认知，行为，行为和情绪疾病（1）。早产之前的胎盘状况，例如宫内生长限制，感染早产是一个主要的公共卫生问题，影响了全世界尚存的新生儿约10％（2）。最近几十年中，美国的早产率并未大大降低，但是早产儿的存活率有所提高。重达500-1000 g的婴儿中有80％可以生存，但终生残疾的风险显着。尽管近年来，新生儿护理和疗法有了显着改善（3），但早产劳动仍然造成70％的围产期死亡率，占长期神经行为的50％。这些不良后果的相对风险对于那些过早出生的人甚至更高（妊娠28周）（4）。
肠道微生物与中枢神经系统发育及相关疾病
近年来，肠道菌群与中枢神经系统 (CNS) 发育之间的关联引起了广泛的研究关注。有证据表明，CNS 和肠道菌群通过脑肠轴进行双向交流。作为一个长期而复杂的过程，CNS 发育极易受到内源性和外源性因素的影响。肠道菌群通过调节神经发生、髓鞘形成、神经胶质细胞功能、突触修剪和血脑屏障通透性来影响 CNS，并与各种 CNS 疾病有关。本综述概述了肠道菌群与 CNS 发育阶段（产前和产后）之间的关系，强调了肠道微生物的不可或缺的作用。此外，本综述还探讨了肠道菌群在神经发育障碍（如自闭症谱系障碍、雷特综合征和安格曼综合征）中的影响，为早期发现、及时干预和创新治疗提供了见解。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
对神经炎症和认知下降的影响
神经退行性疾病的特征是进行性神经元丧失和认知能力下降，这是对老龄化人群的重要关注点。Neuroin浮肿与它们的发病机理有关。本文Brie brie brie概述了镁的作用，镁的作用是众多酶促反应，对神经元的生物活性至关重要，在神经蛋白的流经和认知能力下降的背景下。还描述了镁的潜在神经保护作用，包括镁通过维持神经元离子稳态，减少炎症和预防兴奋性毒性的神经保护作用。此外，我们讨论了镁不足对神经蛋白膨胀的影响及其作为减弱认知下降以改善神经退行性疾病的治疗剂的潜力。
重度抑郁症中负面认知偏差的神经机制理论
由 Aaron Beck 提出的抑郁症认知理论得到广泛认可，该理论关注的是信息处理的偏见，强调情感和概念信息的消极方面。当前，人们试图发现这种认知和情感偏见的神经机制，并成功地确定了与情绪、注意力、沉思和抑制控制等几种偏见功能相关的各个大脑区域。然而，抑郁症患者如何发展出这种选择性消极处理的神经生物学机制仍存在疑问。本文介绍了一个以额叶边缘回路为中心的神经学框架，具体分析和综合了杏仁核、海马和内侧前额叶皮质内的活动和功能连接。首先，建立了正反馈回路如何在自动水平上导致抑郁症患者杏仁核持续过度活跃的可能解释。在此基础上，提出了两个假设：假设 1 围绕双向杏仁核海马投射，促进负面情绪和记忆的放大，同时阻碍海马吸引子网络中对立信息的检索。假设 2 强调腹内侧前额叶皮层通过与杏仁核和海马一起概括概念和情感信息，参与建立负面认知框架。本研究的主要目的是改进和补充现有的抑郁症病理模型，推动情感障碍神经科学当前理解的前沿，并最终有助于成功康复令人衰弱的情感障碍。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
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在我们的诊所中，我们培训和教育由才华横溢的医疗保健专业人员组成的跨职能团队，为世界各地的人们提供神经塑性疗法。在过去的十年中，我们高技能，多学科团队已经开发了国际研究合作，着重于研究和定义新的神经功能优化治疗方法。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
胃混合神经内分泌非...
不常见的肿瘤称为胃混合神经内分泌 - 非神经内分泌肿瘤（G-Minens）由神经内分泌癌和腺癌的一部分组成。生物学和临床特征与胃腺癌的特征不同。他们的病理生理学，诊断标准和临床行为都是漫长的辩论的主题，其命名法已经发生了多次变化。它的出现在胃肿瘤的分类和诊断中引起了新的挑战。本综述将更新有关该主题的信息，涵盖分子方面，诊断标准，治疗和预后因素发现。它还将提供历史背景，以帮助理解混合胃肿瘤的思想和命名法的演变。此外，它将为读者提供对适用于现实情况的癌症难题的透彻理解。