XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System神经系统
将转移性脑癌重新思考为中枢神经系统疾病
作者呼吁研究重点的范式转移，敦促增加资金，生物标志物驱动的研究以及CNS特异性治疗策略的发展。通过将脑转移视为主要重点而不是次要问题，医学界可以推动对面临这种毁灭性疾病的患者的生存和生活质量的创新。
为什么，何时以及如何评估新生儿护理部门的自主神经系统成熟：一个实用的概述
tagedp摘要通过心率变异性（HRV）分析对新生儿的自主反应性评估是一种简单而重要的辅助，以识别dysautonomia的病理情况。多亏了这种相对简单且可重复的分析工具，儿科医生可以识别和针对具有威胁生命的事件风险的儿童，即患有心脏呼吸自我调节的内在能力的人，他们应该从密切心脏验证效率监测中受益。不同的数学算法在RR间隔的长度上整合了延迟或实时变化，以更好地了解新生的自主性成熟状态。HRV分析是评估自主平衡的非侵入性工具，对于评估自主神经系统的功能至关重要，并且更具体地，更具体地，副交感神经/可怜的平衡。尽管有许多公认的诊断和治疗意义，但其对新生儿医学的应用尚不清楚。©2023 Elsevier Masson Sas。保留所有权利。
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
大脑——控制心跳的神经系统
“我们现在将继续研究心脏大脑如何与大脑相互作用，在运动、压力或疾病等不同条件下调节心脏功能，”Ampatzis 说道。“我们的目标是通过研究心脏神经网络的破坏如何导致不同的心脏疾病来确定新的治疗目标。”
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。
脑边界的农药：对血脑屏障，神经炎症和神经系统风险轨迹的影响
摘要 - 本文介绍了通信材料的设计及其在传感建筑行业传感混凝土中的应用。在构建和结构健康监测的背景下介绍了交流材料及其问题的概念之后，本文描述了迄今为止在物理开发中所做的主要贡献，这些贡献预计将超过三十年。为了获得它，使用具有传感和通信节点的两级无线传感器网络提出了特定的网络物理结构。为了最大程度地提高交流混凝土的寿命，通过两个建议来改善节能问题：使用无线功率传递的原始能源收集系统，用于嵌入式感应节点和分析估计模型，以预测通信节点网络的能量消耗。
第 4 章第 2 部分：中枢神经系统
大脑区域 1：大脑 - 大脑叶皮质及其功能（额叶、顶叶、颞叶、枕叶和岛叶） - 大脑对身体运动和感觉知觉的划分（中央前回和中央后回）。 - 大脑与语言（布罗卡区和韦尼克区以及失语症 - 大脑与睡眠 - 大脑与记忆 - 大脑核与运动功能 - 大脑核与情绪（边缘系统）
小窝神经系统中小窝蛋白的生理和病理作用
小窝蛋白是位于小窝的跨膜蛋白家族，是质膜的小脂质筏的小脂肪。富含小窝蛋白的脂质筏的作用是多种多样的，包括机械保护，脂质稳态，代谢，转运和细胞信号传导。小窝蛋白-1（CAV-1）和其他小窝蛋白。这种小窝蛋白的胰腺存在的存在需要更好地了解它们在每种细胞类型中的功能作用。在这篇综述中，我们描述了正常和病理大脑细胞中Cav-1的各种功能。几个新兴的临床前发现表明，CAV-1可以代表脑疾病中潜在的治疗靶点。
神经系统pyratova的结构和功能... div>
摘要。 div>作为人体的中央政府系统，神经系统非常重要。 div>2024医学研究扩展了对神经系统的全面，功能和疾病的理解。 div>当前，新方法，尤其是Theretics和Microbios，广泛用于治疗神经系统疾病。 div>在这一领域的重新享受可能会导致未来神经系统疾病治疗的革命性变化。 div>
使神经系统能够修复
前瞻性陈述：本文档中有关公司当前和未来计划，期望和意图，活动水平，活动水平，绩效，目标或成就的水平，或任何其他未来事件，或任何其他事件或发展构成了前瞻性陈述，包括无限制的陈述，包括NVG-291在临床范围内的进步和临床范围的进步，人类试验的进步，人类试验的责任，该陈述的范围，该陈述的范围，该陈述是人类试验的，该陈述是人类试验的，该陈述的范围，该陈述的范围，该陈述的范围，该陈述是人类的企业，该陈述的范围，该陈述是在人体试验的时机，该陈述的范围是，该陈述是在临床范围内的责任。识别，评估和开发其他候选药物。单词“可能”，“愿意”，“将”，“应该”，“可能”，“期望”，“计划”，“打算”，“趋势”，“指示”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“预测”，“可能”，“可能”，“可能”，“可能”，“可能”，或“潜在”或“潜在”，或这些单词的负面或其他类似的单词或其他可比性或其他可比性或其他陈述或其他陈述的陈述。前瞻性陈述是基于公司根据管理层对历史趋势，当前状况和预期未来发展的经验和看法以及公司认为在这种情况下合适和合理的其他因素而做出的估计和假设。许多因素可能会导致公司的实际结果，活动水平，绩效或未来事件或事件或发展与前瞻性陈述所表达或暗示的陈述，包括公司最近提交的招股说明书补充的“风险因素”部分中所述的陈述，简短的基础招股说明书招股说明书，年度信息表格，财务状况和管理讨论和SEDW上的分析。所有临床开发计划都需要额外的资金。读者不应过分依赖本文档中的前瞻性陈述。此外，除非另有说明，否则本文档中包含的前瞻性陈述是在本文档之日起发表的，并且公司无意，没有义务更新或修改任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他情况，除非适用法律要求除外。本文档中包含的前瞻性语句由本警告声明明确符合。