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基于脑电图检测缺血性中风的可行性
2024 年 6 月 25 日 摘要 目标：使用简化的数学方法定量探索单个皮质神经元细胞体之间的跨膜电位差异如何产生脑电图 (EEG) 的皮肤表面电位，以及如何在院前环境中使用 EEG 检测缺血性中风。方法：从静电学、解剖学和生理学的基本原理出发，可以表征单个皮质神经元细胞体激活过程中产生的表观偶极子的强度。皮质神经元中的瞬时偶极子强度取决于其细胞体的大小和表面积、其电容以及细胞体上出现的跨膜电位差异。EEG 的总电位是许多单个偶极子强度、方向和与电极的距离的函数。皮质神经元活动和放电率降低模拟了急性缺血对一个或两个 EEG 电极下组织的影响。结果：如果在任何时刻，25 个细胞体在最靠近皮肤表面电极的 1 cm 3 体积的灰质中随机活动，则可以模拟临床上真实的 EEG 记录。仅在一个 EEG 电极下完全停止神经活动会导致总体 EEG 信号幅度和频率略有下降。但是，在两个 EEG 电极下，神经活动减少到正常值的 5% 到 50% 之间，会导致 EEG 幅度与正常值相比下降 30% 到 70%。结论：这种电活动变化可用于快速早期检测急性缺血性中风，可能加快溶栓或再灌注治疗，前提是两个电极都位于缺血区域，并将信号与头部另一侧的正常信号进行比较。关键词 : 动作电位、救护车、诊断、偶极子、早期干预、脑电图、缺氧、发病率、神经元、护理人员、即时诊断系统、院前诊断、快速、再灌注、血栓溶解、治疗时间、TPA、远程医疗
快速、自动识别单个活脑细胞
神经细胞的形状像幼苗：大而圆的种子（细胞体）被一簇卷曲的根（树突）包围，而一根长茎（轴突）则向另一个方向延伸。这张图片以椭圆形显示了不同动物之间某些神经元细胞体位置的变化。每个神经元都是随机着色的。神经元在图中从上到下、从左到右排列，因为它们在线虫中的位置是从鼻子到尾巴（前后）和从背部到腹部（背腹）。来源：CC BY-ND 4.0 Toyoshima 等人，2020 年，DOI：10.1186/s12915-020-0745-2
教师指南连接神经元！
•动作电位 - 一种电荷，该电荷从轴突沿细胞体驱逐到轴突末端，在该电荷触发或抑制神经递质的释放•轴突•轴突 - 轴突 - 神经元的一部分，该神经元将信号从细胞体和靶细胞/轴突末端 - 轴突末端 - 与轴突接触的轴突末端，使其与另一个细胞接触。神经递质释放•细胞体的点 - 神经元的一部分决定是否沿轴突•dendrite发送信号 - 神经元的一部分是从其他神经元接收信号的一部分。• excitatory neuron – a neuron whose neurotransmitter stimulates another neuron, increasing the probability that the target neuron will fire an action potential • inhibitory neuron – a neuron whose neurotransmitter inhibits another neuron, decreasing the probability that the target neuron will fire an action potential • neuromuscular junction – the special synapse onto a muscle • neuron – nerve cell专门用于发送信息；其特征是长长的纤维投影称为轴突，较短的分支样突起，称为树突•神经递质 - 神经元在突触时神经元释放的化学物质，以将信号发送给附近的邻近神经元的树突；与树突上的特殊受体分子结合以产生信号•突触后神经元 - 树突接收神经递质
人工神经网络：简要研究
树突：输入（如图 1 所示）。这是神经元的示意图，它基本上展示了生物神经元如何从其他来源接收输入，组合该输入，然后执行一般操作。这类似于人类大脑如何从经验和例子中学习。树突会从其他神经元接收信号，将它们传输到细胞体，细胞体会执行一些功能；这个功能可能是求和或乘法。在执行完一组输入后，它会被传输到下一个。我们的目标是建立一个网络来做到这一点。一个典型的大脑中可以找到一个由 100 亿个神经元组成的网络。轴突：输出，突触：链接，细胞体：处理器，树突：输入（如图 1 所示）。这是神经元的示意图，它基本上展示了生物神经元 [4] 如何从其他来源接收输入，组合该输入，然后执行一般操作。这类似于人类大脑如何从经验和例子中学习。树突状神经元会接收来自其他神经元的信号，将其传输到细胞体，细胞体会执行一些功能；这些功能可能是求和或乘法。在执行完一组输入后，它会被传输到下一个。我们的目标是建立一个网络来做到这一点。我们对开发人工神经网络 (ANN) 感兴趣，主要有两个原因：
神经系统的组织和功能第 3 章
• 前脑 • 中脑 • 后脑 • 3 周：大小均等 • 11 周：前脑成为最大部分 • 下管成为脊髓 • 灰质由无髓鞘细胞体组成。白质是神经元，其轴突有髓鞘。
初步交流 神经网络与机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ
初步交流 神经网络和机器学习在图像识别中的应用 Dario GALIĆ*、Zvezdan STOJANOVIĆ、Elvir ČAJIĆ 摘要：人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括复杂的机器人技术、计算机视觉和分类任务。它们旨在模仿人类大脑高度复杂、非线性和并行的计算能力。就像大脑中的神经元一样，人工神经网络可以组织起来执行快速而具体的计算，例如感知和运动控制。从生物神经网络的行为及其学习和自适应能力中汲取灵感，这些技术对应物已被开发出来以模拟生物系统的特性。本文主要集中在两个领域。首先，它探索了使用人工神经网络对健康个体进行图像识别的近似方法。其次，它研究了与影响全球人口的常见肾脏疾病相关的肾脏疾病的识别。具体来说，本文研究了多囊肾病、肾囊肿和肾癌。最终目标是利用机器学习算法通过分析各种样本来帮助诊断肾脏疾病。 关键词：图像识别；医学诊断；神经网络 1 引言 神经网络的灵感来源于信息处理的生物过程，特别是神经系统中观察到的过程，其中基本单位是神经元或神经细胞（如图 1 所示）。神经元是神经组织（包括大脑）的基本功能组成部分。它由细胞体（也称为胞体）组成，细胞核就藏在细胞体里。从细胞体延伸出来的是无数的纤维，称为树突，在细胞周围形成复杂的网络状结构，还有一条细长的纤维，称为轴突。轴突可以延伸很长的距离，通常可达一厘米，在极端情况下甚至可以达到一米。此外，轴突分支成结构和子结构，与其他神经元的树突和细胞体建立连接。神经元之间的这些互连连接点称为突触 [1]。每个神经元都会与其他神经元形成突触，突触的数量从几十到几十万不等。一般来说，当神经元处于静止状态时，它会接收通过树突从其他神经元传输的电化学脉冲形式的信号。
使用 Python 实现人工智能
生物神经元有三种主要组成部分：树突、胞体（或细胞体）和轴突。树突接收来自其他神经元的信号。胞体汇总传入的信号。当接收到足够的输入时，细胞就会激发；也就是说，它会通过轴突向其他细胞传输信号。
昆虫大脑中恒定的神经纤维比率
揭示缩放规则对于理解生命系统的形态、生理和进化是必不可少的。对动物大脑的研究揭示了一般模式，例如哈勒规则，以及特定动物分类群的特定模式。然而，从未进行过旨在研究昆虫大脑中整个神经网和细胞体皮的比例的大规模研究。在这里，我们对 26 个科和 10 个目中的 37 种昆虫的成年大脑进行了形态测量研究，体积从最小到最大相差超过 4,000,000 倍，结果表明，所有研究的昆虫的神经网与细胞体皮的体积比都相似，为 3:2。所有昆虫的异速生长分析表明，神经网体积与大脑体积的比例严格等距变化。特定分类群、大小组和变态类型的分析也表明神经网的相对体积没有显著差异；在所有情况下都观察到等距。因此，我们建立了一个新的缩放规则，根据该规则，昆虫大脑中整个神经丛的相对体积平均为 60% 并保持不变。