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ADHD患者的灵活奖励学习受损与腹侧纹状体和顶叶皮质中的钝化敏感性和神经信号有关
基于奖励的学习和决策是了解注意力缺陷多动障碍（ADHD）的症状的主要候选人。但是，只有有限的证据可用于多动症中所见变化的神经计算基础。这涉及动态变化的环境中的灵活行为适应，这对于患有多动症的人来说是具有挑战性的。先前的一项研究表明，青少年多动症的选择转换升高，伴随着内侧前额叶皮层中的学习信号。在这里，我们使用概率逆转学习实验（fMRI）研究了与年龄和性别匹配的对照（n = 17）相比，我们研究了ADHD（n = 17）的年轻人（n = 17）。任务需要持续学习，以指导灵活的行为适应变化的奖励意外事件。为了解开行为数据的神经计算基础，我们使用了加固学习（RL）模型，该模型为fMRI数据的分析提供了信息。ADHD患者的表现比对照组较差，尤其是在逆转之前的试验中，即奖励调解稳定时。这种模式是由“嘈杂”选择切换产生的，无论先前的反馈如何。RL建模显示，ADHD患者的负反馈降低了增强敏感性和增强的学习率。在神经水平上，这反映在ADHD中左后顶叶皮层中选择概率的降低表示。由于样本量相对较小，这些神经计算发现仍然是初步的。建模显示了对未选择选项的学习的边缘降低，这与学习信号的边缘减少相似，该学习信号纳入了左侧腹侧纹状体中的未选择选项。在一起，我们表明，多动症中的灵活行为受损是由于选择过度切换（“超灵活性”），这取决于学习环境，这可能是有害的或有益的。在计算上，这是由于对加强的敏感性而引起的，我们检测到了注意力控制网络中的神经相关性，特别是在顶叶皮层中。
根据特定个体脑电图时空特征预测工作记忆表现
a 厄瓜多尔基多萨利安理工大学 b 计算机工程系生物神经计算组。高等理工学校。马德里自治大学，28049 马德里，西班牙 c 内布里哈大学，马德里，西班牙 d 马德里康普顿斯大学，马德里，西班牙 e 马德里自治大学基础心理学系，马德里，西班牙
模块化建模
综合模型中的行为是研究人员之间的争论点[6]。这场辩论强调了计算模型中的多种方法，通常以“自下而上”和“自上而下”的方式来表征。自下而上的建模强调了大脑中发生的详细生物学过程的模拟[4，5]。模型参数主要由现有的生物学数据告知，其目的是为功能能力提供明显的约束，这些功能能力被假定自发出现[4，6]。自上而下的建模从功能能力明确开始。传统上是从识别大脑结构的功能，然后开发出实现这些功能的神经计算算法。近年来，这种假设驱动的方法已补充了目标驱动的深度学习[7]。这种启用的动力智能方法旨在生成通过参数优化实现大脑功能的神经计算算法，以便模型可以解决生态有效的任务[8]。自上而下的模型旨在通过模拟大脑的总体原理来实现脑样功能，而无需模拟其生物学细节。为了对这些方法进行深入评论，我们将有兴趣的读者推荐给[5-9]。
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。
Gongbo“ Tony” Liang，PhD
– IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems (Impact Factor: 5.1) [2023 – Present] – IEEE Transactions on Artificial Intelligence (Impact Factor: 7.3) [2023 – Present] – IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Impact Factor: 14.3) [2022 – Present] – IEEE Transactions on Medical Imaging (Impact Factor: 11.1) [2022 – Present] – IEEE生物医学和健康信息学杂志（影响因素：7.7）[2022-呈现] - 生物医学中的计算机方法和程序（影响因子：7.2）[2021 - 2023] - IEEE/ACM Trans。计算生物学和生物信息学（影响因素：4.5）[2017 - 2022] - 神经计算（影响因素：6.0）[2016，2018]
巴基斯坦脑损伤和痴呆症：当前观点
1 美国加利福尼亚州帕洛阿尔托斯坦福大学医学院神经外科系，2 美国加利福尼亚州帕洛阿尔托 VA 帕洛阿尔托康复系，3 巴基斯坦伊斯兰堡空间技术研究所电气工程系，4 澳大利亚维多利亚州克莱顿莫纳什大学特纳大脑与心理健康研究所和莫纳什生物医学成像研究所，5 巴基斯坦卡拉奇 NED 工程技术大学生物医学工程系，6 巴基斯坦卡拉奇 NED 工程技术大学国家人工智能中心神经计算实验室，7 巴基斯坦卡拉奇 NED 工程技术大学计算机与信息系统工程系，8 巴基斯坦卡拉奇阿迦汗大学放射学系，
相干理论在吸引子量子神经网络中的作用
量子神经网络 (QNN) 源于在经典神经网络 (NN) 的并行处理特性中添加了关联、纠缠和叠加等量子特性，这种方法有望提高神经网络的性能 [1-3]。尝试用量子计算机实现神经计算（深度学习）通常会导致不兼容，因为前者的动态是非线性和耗散的，而后者的动态是线性和幺正的（耗散只能通过测量引入）。尽管如此，最近还是提出了一组显示联想记忆的 QNN 的理想特性 [4]：i）QNN 应产生在某些距离测量方面最接近输入状态的输出状态；ii）QNN 应包含神经计算机制，如训练规则或吸引子动态；iii）QNN 的演化应基于量子效应。吸引子神经网络 (aNN) 是一类特殊的 NN。它们由 n 个相互作用的节点（人工神经元）集合实现，这些节点动态地向系统能量最小的状态之一演化 [5]。这种亚稳态被称为吸引子或模式。吸引子神经网络用于模拟联想记忆，即从一组存储的模式中检索出根据汉明距离最接近噪声输入的状态的能力。显然，吸引子的数量越多，联想记忆就越大，即 aNN 的存储容量就越大。aNN 的一个典型例子是 Hopfield 模型 [6]，它由一层 n 个人工神经元组成，用一组二进制变量 {xi}ni=1,xi∈{±1} 表示，它们根据自旋玻璃哈密顿量成对相互作用。理想情况下，aNN 的量子类似物（我们将其称为 aQNN）应该满足上述要求。因此，经典比特在这里被在完全正向和迹保持 (CPTP) 映射作用下演化的量子比特所取代。aQNN 的存储容量对应于