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许多研究线表明，我们的社交大脑涉及一个负责传感和控制身体运动的皮质和皮层脑区域网络。但是，尚不清楚运动障碍是否对社会认知有系统的影响。为了解决这个问题，我们进行了一项系统的综述，研究了超动运动障碍（包括亨廷顿疾病，图雷特综合症，肌张力障碍和本质震颤）对社会认知的影响。遵循PRISMA指南并在Prospero数据库中注册该协议（CRD42022327459），我们分析了50项发表的研究，重点是思想理论（TOM），社会感知和同情心。这些研究的结果提供了汤姆（Tom）和社会感知障碍的障碍的证据，尤其是在识别负面情绪的过程中。此外，患有亨廷顿氏病和图雷特综合症的人表现出同理心障碍。这些发现支持皮层结构（例如基底神经节和小脑）的功能作用，这些结构主要负责运动障碍，在与社会认知有关的缺陷中。
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
人类眼球追踪及相关问题：综述
1 电子与通信工程系，DAV 工程技术学院，贾朗达尔（印度） 2 电子与通信工程系，Beant 工程技术学院，古尔达斯普尔（印度） 摘要 - 眼动追踪是指追踪眼球运动并确定用户注视点的过程。本文旨在介绍用于眼动追踪的各种技术。测量眼球运动有许多原理，包括测量电信号和光电信号、跟踪眼球图像中的许多视觉特征、测量红外 (IR) 光的相对反射以及使用机械或光学杠杆或磁场。本文还介绍了选择特定眼动追踪方法所涉及的因素。最后，本文介绍了眼动追踪技术的一些应用。索引词 - 眼动追踪、眼电图 (EOG)、视频眼动图 (VOG)、红外眼动图 (IROG)、巩膜搜索线圈。
通过脑电图和眉毛运动检测清醒梦
摘要 目的 当快速眼动（REM）睡眠期间出现元认知时，人们会经历清醒梦（LD）。对这种现象的研究面临着不同的障碍。例如，其标准验证协议至少需要三种类型的传感器。我们假设，作为清醒的标志，预先商定的额肌运动（PAFM）可以在 REM 睡眠期间的脑电图（EEG）上看到。在这种情况下，只需要一个 EEG 传感器即可验证 LD。方法在实验室观察下，指示五名志愿者诱导 LD，在此期间他们需要使用标准验证协议和预先商定的眼球运动（PAEM），然后立即抬起眉毛三次作为 PAFM。结果所有参与者都能够使用一种或两种方法从总共八个 LD 发送信号。预先商定的额肌运动和 PAEM 在大多数 EEG 上同样独特，但 PAFM 质量在很大程度上取决于方法的准确性。预先约定的额肌运动表现出两种类型的脑电图模式，当 LD 不稳定时会导致立即觉醒。讨论虽然结果表明 PAFM 可用于验证 LD，但这种方法不如 PAEM 一致且明显。此外，在使用 PAFM 之前需要准确的指导。当无法进行多导睡眠图时，可以应用 PAFM，因为它只需要一个脑电图传感器即可同时检测 REM 睡眠和意识。
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
额肌 - NSF-PAR - 国家科学基金会
242 图 5：组蛋白 H2B 的 NLS 序列将厌氧荧光报告基因定位到真菌细胞的细胞核 243。A) 厌氧真菌在组蛋白 H2B 上具有独特的 5' 前导序列，与模型真菌谱系的前导序列不同。B) 保守厌氧真菌组蛋白 245 2B 前导序列或假定 NLS 的一致序列。C) 用含有潮霉素抗性和 iRFP 的构建体转化的真菌细胞的共聚焦显微镜检查能够选择和可视化 iRFP 表达。有关这些构建体的完整描述，请参阅表 2。248 249
肌磁成像（MMG）研讨会
演讲者 1：Simon Hanslmayr 教授，格拉斯哥大学心理学和神经科学学院教授，Braingrade GmbH 的科学顾问。标题：欢迎致辞摘要：我们关注的想法、感觉或面部表情都是由分布式大脑网络中协调的神经放电模式产生的。需要精确地安排这种神经活动的时间来表示大脑网络中的信息并形成持久的记忆。神经振荡建立了这种精确的时间，这就是我选择研究振荡以了解大脑如何实现认知的原因。为此，我的研究主要集中在健康人群的注意力和记忆过程，但我也对这些过程如何影响临床人群感兴趣，例如患有精神分裂症或创伤后应激障碍 (PTSD) 的患者。为了研究人类的神经振荡，我的实验室使用了广泛的电生理学和成像方法，从整体尺度（如 EEG/MEG、fMRI、EEG-fMRI 组合）到局部尺度（如人类颅内 EEG 和单个单元记录）。除了将振荡与认知关联起来之外，我们还通过有节奏的感官刺激（即闪烁或调幅声音）、有节奏的经颅磁刺激 (rTMS) 和经颅电刺激 (TES) 从外部扰动大脑来研究振荡的因果作用，并研究此类振荡扰动对认知的影响。最后，我们通过计算模型整合两种数据流（即相关和因果）的结果。这些模型会做出特定的预测，我们会在相关和因果实验中对其进行测试。我采用这种多学科、多模式和多尺度方法的目的是详细描绘人类大脑如何感知、存储和检索信息。
针对杜氏肌营养不良症
约翰·基里安：如果说得通的话，感觉就像昨天和很久以前一样。约翰·基里安这样描述他儿子得到改变人生的诊断结果的那一天。约翰·基里安：我还记得当时的具体情况，听到的那些话，这是你一生中永远不会忘记的事情之一。那是 17 年前的事了。约翰·基里安：萨姆在三岁时被诊断出患有癌症。对于约翰和他的妻子斯蒂芬妮来说，17 年来他们不知道儿子的未来会怎样。十七个生日……他们每个人都希望萨姆能活到下一个生日。迹象是存在的。但它们很微妙。萨姆在蹒跚学步时，发育情况与其他孩子不同：约翰·基里安：他只会坐，不会在正确的时间站起来。他是我们四个孩子中的第四个。所以我们非常了解孩子在什么年龄的表现。而且，我们也知道。嗯，孩子们发育的速度不同。所以我们并不太担心。甚至连萨姆的儿科医生一开始都没有发现任何问题。后来有一天，他们一家在家附近的公园玩耍时，萨姆摔断了腿。约翰·基利安：这就是我们最终得到的诊断结果。他的腿上打了六个星期的石膏，恢复起来很困难。我们去找了一位理疗师，试图为他寻求帮助。最后，她告诉我的妻子，“嘿，我觉得萨姆可能患有肌肉萎缩症。”大家好，我是乔丹·加斯-普雷，南加州大学健康新闻中心的成员。这是彭博媒体工作室和 Vertex Pharmaceuticals 的播客《针对最棘手的疾病》。