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MNESYS中的计算神经科学 - unipv.news
Registration form 8.30-9.00 Reception and registration 9.00-9.20 Institutional welcome - Delegate to Research (Federico Forneris UNIPV) and Director of Center for Health and Technology (Riccardo Bellazzi UNIPV) 9.20-9.50 Introduction - Computational neuroscience in MNESYS and The computational framework for multiscale brain modelling (Egidio D'Angelo and Sergio Martinoia, UNIPV, UNIGE）9.50-10.30全体讲座 - 从数据推断突触可塑性规则的策略
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。
深共熔溶剂用于检测和提取神经递质：生物医学应用的新兴范例
摘要：神经递质 (NT) 是人类大脑正常运作所必需的化学信使，在人体生理系统中具有特定的浓度。其浓度的任何波动都可能导致多种神经元疾病和障碍。因此，对快速有效的诊断以调节和管理人类大脑疾病或状况的需求正在迅速增加。NT 可以从天然产物中提取。研究人员已经开发出新的协议来提高传感器的传感能力和环保性。深共晶溶剂 (DES) 已成为可持续化学中广受欢迎的“绿色溶剂”。DES 提供了更大的电位窗口范围，有助于增强传感器的电催化性能，并且具有更高的惰性，有助于电极的腐蚀保护，最终为系统提供更好的灵敏度和耐用性。此外，DES 可在工作电极上轻松电沉积不同的材料，这是电催化传感器的主要先决条件。本文首次详细描述了 DES 作为绿色溶剂在检测和提取 NT 中的应用。我们涵盖了截至 2022 年 12 月有关 NT 提取和监测的在线文章。最后，我们总结了该主题并展望了该领域的未来。
qEEG 和神经反馈训练的知情同意书
定量脑电图和脑电波定量脑电图，有时也称为脑映射，是通过数字技术测量头皮表面的电模式，主要反映皮质电活动或“脑电波”。脑电波以各种频率出现。有些很快，有些很慢。这些脑电图波段的经典名称是 delta、theta、alpha 和 beta。神经反馈是一种生物反馈训练，它使用脑电图 (EEG) 作为控制视觉、听觉或触觉反馈的主要工具。这种反馈用于在大脑中产生学习。这种学习可以提高大脑的适应性和自我调节能力。然而，重要的是，您要了解并同意这种训练过程。一些研究证明，该疗法可有效治疗多种疾病，如注意力缺陷多动障碍 (ADD/ADHD)、焦虑症、抑郁症、自闭症、轻度脑外伤、强迫症等，但其中许多领域仍在进行进一步研究。如果您需要，我可以提供迄今为止的研究书目，或者您可以查阅 www.isnr.org （国际神经反馈与研究学会的网站）以获取全面的神经反馈书目。神经反馈训练是通过使用一种称为脑电图 (EEG) 的灵敏电子仪器来完成的，该仪器可测量个人脑电活动的频率和强度，并立即将此信息发送到高速计算机。这些脑电波信号几乎立即被计算机处理，并以视觉和听觉反馈的形式呈现给个人。然后，临床医生使用复杂的计算机程序帮助患者学习如何使用这种“神经反馈”来识别和更好地调节他们的脑电波模式。对于儿童，计算机程序有时会以游戏的形式出现。通过持续的反馈、指导和练习，患者学会产生所需的脑电波模式。起初，脑电波活动的变化是短暂而短暂的，然而，在相对较短的时间内，新的模式会在与更好的表现和整体健康相关的频率范围内变得更加牢固。一旦患者练习得足够熟练，能够集中注意力并重新调整他们的脑电波模式，训练就结束了。您对神经反馈训练的个人反应或结果无法预测。根据我们的经验，每个人的旅程和结果各不相同，您对该计划的承诺是最重要的方面。我们对您的承诺是提供最好的培训，并公开、诚实地解决您的问题和疑虑。重要的是，我们会定期监测进度并根据需要重新评估，以确定是否应该继续培训。为此，我们将要求您完成频繁的评估，以衡量我们将要跟踪的目标症状。您能否尽可能始终如一地进行这些评估至关重要，因为它提供了有关培训如何影响您的信息，这对您至关重要
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
采用多尺度集成方法研究神经系统
9 大希腊 卡坦扎罗大学 UNICZ 大学 10 巴里大学 - 阿尔多莫罗 UNIBA 大学 11 帕尔马大学 - 分支 1 UNIPR 大学 12 佛罗伦萨大学 UNIFI 大学 13 IRCCS 圣马蒂诺综合医院 HSM 医院 14 IRCCS 博洛尼亚神经科学研究所 ISNB 医院 15 比萨圣安娜高等研究院 SSSA 医院 16 Bambino Gesù 儿童医院 OPBG 医院 17 欧洲脑研究所 Rita Levi-Montalcini EBRI 基金会 18 IRCCS SYNLAB SDN SYNLAB 医院 19 Telethon 基金会 ETS TIGEM 基金会 20 Don Carlo Gnocchi 基金会 ONLUS-IRCCS FDG 医院 21 IRCCS 圣拉斐尔 SR 医院 22 Dompè Farmaceutici DOMPE' 公司 23 Alfasigma ALFASIGMA 公司 24 ASG 超导体 ASG 公司 25 TAKIS Srl TAKIS 公司 表 A1：合作伙伴名单
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。