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认知神经科学的进步：桥接思想和大脑。
人的大脑通常被描述为最复杂的器官，是我们的思想，情感和行为的基础。认知神经科学试图通过将认知过程映射到神经底物来揭示这种复杂性。在过去的十年中，技术进步彻底改变了该领域，从而实现了对脑功能的前所未有的见解。本文总结了理解记忆，注意力和决策的最新进展，强调了对基础科学和临床实践的影响。
通过研究焦虑、抑郁和精神分裂症中的大脑复杂性和神经回路功能障碍，架起神经科学与精神病学之间的桥梁
焦虑、抑郁和精神分裂症是复杂的精神疾病，其特征是神经回路、神经递质系统和大脑连接中断，导致情绪调节和认知功能受损。本综述研究了影响这些疾病的遗传、环境和神经生物学因素，强调了神经递质（如血清素、多巴胺和去甲肾上腺素）在情绪调节、应激反应和神经可塑性中的重要作用。这些发现强调了个性化治疗方法的必要性。本综述还探讨了将药物干预与非药物治疗方式相结合的综合策略，包括针灸、草药和正念，这些策略有望实现个性化治疗。神经成像和神经刺激技术的进步，如特征向量中心性映射和机器学习驱动的分析，提供了对大脑连接的更深入了解，并能够实施更有针对性的干预措施。这对于精神分裂症尤其重要，因为多巴胺介导的纹状体前额叶连接中断会导致认知缺陷和临床症状。然而，目前的局限性，例如对这些疾病背后的神经回路的理解不足以及传统治疗对某些亚群的有效性有限，凸显了现有研究和治疗方法中的关键差距。此外，本文还讨论了如何将计算模型与传统医学相结合以增强我们对神经递质相互作用和神经通路的理解。这种整合促进了创新疗法，既能解决短期症状，又能解决长期恢复能力。这种跨学科方法将基础神经科学与临床实践联系起来，为有效的个性化治疗铺平了道路，并为精神疾病患者带来了新的希望。
临床神经科学CNS研究日 - 摘要...
描述研究的基本设计，并包括特定的研究类型（例如随机临床试验，队列，横断面等）和干预措施。陈述患者（或其他研究参与者）的临床疾病，重要资格标准和关键的社会人口统计学特征。应提供合格参与者的数量以及如何提供选择，包括接近但被排除在外的人数。对于选择程序，应使用这些术语，如果适当的话：随机样本（随机样本是指所有合格的个人都有固定且通常相等的选择机会的正式随机选择）；基于人群的样本；引用样本；连续样本；志愿者样本；便利样本。如果将匹配用于比较组，则应指定匹配的特征。在后续研究中，必须指出完成研究的参与者的比例。
神经科学
吸引我的神经外科是它的挑战性。漫长的工作时间，复杂的案件和做别人甚至无法想象的事情。作为爱荷华大学医院和诊所（UIHC）的居民，我对头骨基地的兴趣增长。这导致我在居住的第七年在UIHC获得了6个月的横向颅底研究金。为了获得多样化的经验，我去了英国伦敦，在国王学院医院（King's College Hospital）在欧洲最大的颅骨基础计划之一的国王学院医院（King's College Hospital）进行了6个月的奖学金。最终，我在匹兹堡大学医学中心的世界领先的骷髅基础计划上完成了一个高级内窥镜内多骨头骨基础的研究生奖学金。使用内窥镜的使用可能是神经外科手术中最大的进步之一，使用显微镜和血管内技术。
将神经科学转化为幼儿教育
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人际关系的神经科学PDF
在“人际关系的神经科学”中，路易斯·科佐利诺（Louis Cozolino）精心桥接了神经科学，心理学和社会学的常常不同世界，以揭示人类联系的复杂挂毯。通过对尖端研究和凄美的现实生活实例的令人信服的综合，科佐利诺揭示了我们的大脑从根本上讲是如何用于社会互动和情感共鸣的。对人际关系神经基础的这种开创性探索阐明了我们的联系（或缺乏联系）的深刻方式，即我们的心理健康，个人成长和整体幸福感。无论您是心理健康的学生，心理健康专家，还是对人类纽带的科学感到好奇，这本书都邀请您深入研究同情，依恋和爱的生物学根源，不仅提供洞察力，而且还提供了对成为人类意味着什么的丰富理解。
神经教育中的人工智能：符合神经科学原理的人工智能应用系统评价，用于优化学习策略
MA 3. 芝加哥德保尔大学计算机科学系硕士生 *通讯作者：shasan1@student.fitchburgstate.edu 摘要 本研究考察了人工智能 (AI) 与神经科学原理在教育中的融合，重点关注机遇、挑战和对提高学习成果的影响。神经教育将神经可塑性、认知负荷理论和记忆形成等神经科学原理与 AI 工具相结合，以实现个性化、参与和认知优化。按照 PRISMA 指南，对 518 项研究进行了系统回顾，范围缩小到过去十年发表的 35 篇同行评审论文。这些论文分析了 AI 在神经教育中的应用，包括自适应平台、神经反馈工具和道德考虑。发现自适应学习系统、神经反馈界面和游戏化环境等 AI 工具可以增强基于大脑的学习策略。VR 和 AR 等未来技术显示出沉浸式学习的巨大潜力。关键挑战包括高成本、数据隐私问题和算法偏差。跨学科合作和经济实惠、可扩展的解决方案对于解决道德和技术障碍至关重要，从而实现人工智能在神经教育中的公平和变革性应用。
系统神经科学博士后职位我们正在寻找......
世界模型是生物体解释原始感官输入的基础，可实现导航、决策和对象操纵等结构化和有目的的行为。尽管它们起着至关重要的作用，但这些模型在分布式神经网络中学习、表示和维护的过程在很大程度上仍然难以捉摸。本研究旨在通过研究与环境的积极互动如何动态地塑造神经回路以支持目标导向行为来解决这些问题，从而为感官系统和运动系统之间的相互作用提供深刻见解。
任务相关的自动编码增强了人类神经科学的机器学习。
在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的低维神经表征。然而，最先进的模型通常需要大量数据集进行训练，因此很容易在人类神经成像数据上过度拟合，而这些数据通常只包含少量样本但输入维度很多。在这里，我们利用了这样一个事实：我们在人类神经科学中寻找的特征正是与受试者行为相关的特征，而不是噪音或其他不相关的因素。因此，我们开发了一种通过分类器增强的任务相关自动编码器 (TRACE)，旨在识别与行为相关的目标神经模式。我们针对两个严重截断的机器学习数据集（以匹配单个受试者的功能性磁共振成像 [fMRI] 数据中通常可用的数据）对 TRACE 与标准自动编码器和其他模型进行了基准测试，然后根据 59 名观察动物和物体的受试者的 fMRI 数据评估了所有模型。 TRACE 的表现几乎完全优于其他模型，分类准确率提高了 12%，在发现“更清晰”、与任务相关的表示方面提高了 56%。这些结果展示了 TRACE 在处理与人类行为相关的各种数据方面的潜力。