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World File Search System结构连接
动态结构-功能相关性提供了人类意识的稳健且可推广的特征
静息态功能性磁共振成像是通过一系列功能连接模式发展而来的，这些模式可能反映正在进行的认知以及意识的内容。我们研究了对这些状态的动态探索是否可以为人类参与者的意识状态提供稳健且可推广的标记，涵盖全身麻醉或慢波睡眠引起的意识丧失。通过对功能连接的瞬时状态进行聚类，我们证明了无意识期间的大脑活动主要由结构连接介导的循环模式主导，并且转换到其他模式的能力降低。我们的研究结果提供了证据，支持了意识和无意识大脑状态在全脑动态方面的显著差异；特别是，维持以熵为衡量标准的丰富大脑动态是意识的一个关键方面。总的来说，我们的研究结果可能对我们理解意识和人类意识的神经基础具有重要意义，也有助于发现可推广到不同大脑状况的稳健意识特征。
评论文章结构脑连接研究......
这篇简短的综述回顾了最近关于大脑结构与其功能动态之间关系的文献。扩散张量成像 (DTI) 等成像技术可以重建轴突纤维轨道并描述大脑区域之间的结构连接 (SC)。通过测量神经元活动的波动，功能性磁共振成像 (fMRI) 可以深入了解该结构网络内的动态。更好地理解大脑机制的关键之一是研究这些快速动态如何在相对稳定的结构主干上出现。到目前为止，计算模拟和图论方法主要用于建模这种关系。机器学习技术已经在神经成像中得到应用，用于识别功能独立的大脑网络和对病理性大脑状态进行分类。这篇综述重点介绍机器学习方法，这些方法有助于我们理解大脑区域之间的功能相互作用及其与底层解剖基础的关系。
SOA 发布第 2023 章
由于运载火箭的运载能力通常超过主要航天器的要求，因此通常有足够的质量、体积和其他性能裕度来容纳次级小型航天器。小型卫星可以利用这种剩余容量，以经济高效的方式将多个小型航天器运送到太空。适配器和分配器市场规模庞大，可以紧凑地将多个小型航天器安置在现有的发射器上。这些技术为发射器和部署机制提供了结构连接。这种方法被称为“拼车”，仍然是将小型航天器送入轨道的主要方式。术语“拼车”和“托管有效载荷”有时可以互换使用，但它们之间存在明显而微妙的差异；托管有效载荷服务为共享平台上的有效载荷提供进入预定轨道的空间，而拼车服务为集成到运载火箭或分离系统上的专用航天器提供空间。有关托管有效载荷的更多信息，建议读者阅读本报告的完整航天器平台章节。
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
简历 Martijn van den Heuvel 研究员 唯一 ID
受大脑功能源自大脑区域间相互作用这一概念的启发，我早期的工作重点是开发从 MRI 数据重建和研究高分辨率功能和结构连接组图谱的方法（Neuroimage，2008 年，Human Brain Mapping 2008 年）。我的研究是首批将连接组学与大脑功能联系起来的研究之一（J Neuroscience，2009 年），作为一名博士后，我假设存在一个“人类连接组的富人俱乐部组织”，描述了一个密集连接的枢纽集合，它们充当人类（和动物）大脑中的中央通信和整合支柱。在一系列研究中，我表明富人俱乐部在全球大脑通信和功能整合中发挥着重要作用（J Neuroscience 2011、2013、2013、2014、JAMA Psychiatry 2013、PNAS 2012、Neuroimage 2014）。我建议富人俱乐部包含跨物种神经系统组织的基本结构（“布线规则”），并在各种大脑功能障碍中发挥重要作用（TiCS 2013，Nature Reviews Neurosciences 2020）。
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在
人类脑结构连接的母语差异
语言结构连接组的神经解剖学是通过讲特定语言的终身经历调节的吗？当前的研究比较了语言和语音生产网络的大脑白质连接，其中包括两种非常不同的语言的94个母语人群：一种印欧语 - 欧洲文字句法复杂的语言（德语）和一种基于闪族根的语言（阿拉伯语）。使用高分辨率分歧加权MRI和基于拖拉的语言网络统计数据，我们证明，德国母语者在静脉内/颞叶语言网络中表现出更强的连通性，已知与复杂的语法处理相关联。相比，阿拉伯语的母语者在语义语言区域之间的连接中表现出更强的连通性，包括左颞顶网络，以及通过后callososum callosus calloctoctoctosum callosum callosecun callosum callosect callosecun callosum calls calls calls call calls calloctoction callosum callosem callosem calloctoction callose。当前的研究表明，结构性语言连接组发展并受环境因素（例如母语的特征处理需求）的调节。
接头 - DNV
Splice 求解采用非线性桩基础建模的线性弹性上部结构的桩结构界面点位移。“Splice”包括 Gensod、Pilgen 和 Splice 程序。Splice 这个名称用于单独的程序 Splice 以及桩程序套件 Gensod、Pilgen 和 Splice。Gensod 生成土壤曲线。Pilgen 创建桩数据；几何形状、横截面数据、重量、桩头载荷等。Gensod 和 Pilgen 都生成数据文件，然后由 Splice 读取。Splice 求解由土壤、桩和（如果需要）Sestra 生成的上部结构连接刚度组成的非线性方程组。图 1.2 显示了 Sesam 系统中 Splice 的概览。Sestra 将分析线性护套并生成减小的刚度矩阵和施加在耦合节点处的载荷矢量，即所谓的减小步骤。通过此输入，Splice 将解决非线性桩-土-上部结构系统并计算桩中的位移和力。这将输入到 Sestra，Sestra 将通过重追踪过程找到套管中的力和位移。该过程如图 1.1 所示。
Neurolib：全脑神经质量建模的模拟框架
Neurolib是用Python编写的全脑建模的计算框架。它提供了一组神经质量模型，这些模型代表介质量表上大脑区域的平均活性。在整个脑网络模型中，大脑区域是根据生物学知情的结构连接（即大脑的连接组。Neurolib可以加载结构和功能数据集，建立一个全脑模型，管理其参数，模拟它并组织其输出以供以后分析。每个大脑区域的活性都可以转换为模拟的粗体信号，以根据功能磁共振成像（fMRI）的经验数据校准模型。使用参数探索模块可以进行广泛的模型分析，该模块可以在给定一组更改参数的情况下表征模型的行为。优化模块可以使用进化算法将模型拟合到多模式经验数据。neurolib设计为可扩展，以便可以轻松实现自定义的神经质量模型，为原型模型的计算神经科学家提供了多功能平台，管理大型数值实验，研究大脑网络的结构 - 功能关系，以及对全元模型的核中表现出色。
一种新型运动图像分类的模型
摘要：运动图像分类对具有移动性障碍的人具有很大的意义，以及如何提取和利用运动图像脑图像（EEG）渠道的有效特征一直是注意力的焦点。有许多不同的方法用于运动临时分类，但是对人脑的有限理解需要更多有效的方法来提取脑电图数据的特征。图形神经网络（GNN）已证明其在分类图结构中的效果。 GNN的使用为大脑结构连接特征提取提供了新的可能性。在本文中，我们提出了一个新的图形神经网络，基于称为MutualGraphnet的原始EEG通道的相互信息。我们使用相互信息作为与空间时间图卷积网络（ST-GCN）相结合的ADJACENCY矩阵可以提取运动成像电脑图（EEG）的过渡规则，更有效地通道数据。实验是在运动图像脑电图数据集上进行的，我们将模型与当前的最新方法进行了比较，结果表明，互助网络足够强大，足以学习可解释的特征并优于当前最新方法。关键字：图形卷积，深度学习，脑电图（EEG），脑部计算机间（BCI）