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人类听觉皮层连接
为了了解听觉皮层处理过程，我们在 171 名人类连接组计划参与者中测量了 15 个听觉皮层区域和 360 个皮层区域之间的有效连接，并辅以功能连接和扩散纤维束成像。1. 确定了听觉皮层处理的层次结构，从核心区域（包括 A1）到带区 LBelt、MBelt 和 52；然后到 PBelt；然后到 HCP A4。2. A4 与前颞叶 TA2 和 HCP A5 相连，后者连接到背侧颞上沟 (STS) 区域 STGa、STSda 和 STSdp。这些 STS 区域还接收有关移动面部和物体的视觉输入，这些信息与听觉信息相结合，有助于实现多模态物体识别，例如谁在说话以及说了什么。与此“什么”腹侧听觉流一致，这些 STS 区域随后与 TPOJ1、STV、PSL、TGv、TGd 和 PGi 具有有效连接，这些区域是与布罗卡区（尤其是 BA45）连接的语言相关语义区域。3. A4 和 A5 还与 MT 和 MST 具有有效连接，后者连接到顶叶上部区域，形成与空间动作有关的背侧听觉“哪里”流。PBelt、A4 和 A5 与 BA44 的连接可能形成与语言相关的背侧流。
小脑对基底神经节的贡献影响运动协调、奖赏处理和运动活力
小脑和基底神经节都因其在运动控制和动机行为中的作用而闻名。这两个系统传统上被认为是独立的结构，通过单独的皮质-丘脑环路协调它们对行为的贡献。然而，最近的证据表明这两个区域之间存在丰富的直接连接。尽管有强有力的证据表明两个方向都有连接，但为了简洁起见，我们将讨论限制在从小脑到基底神经节的更明确的连接上。我们回顾了两组这样的连接：通过丘脑的双突触投射和到中脑多巴胺能核、VTA 和 SNc 的直接单突触投射。在每种情况下，我们都从解剖追踪和生理记录中回顾了这些通路的证据，并讨论了它们的潜在功能作用。我们提出证据表明，丘脑的突触外通路参与运动协调，其功能障碍会导致运动障碍，如肌张力障碍。然后，我们讨论小脑向腹侧被盖区和黑质内核的投射如何影响这些核的各自目标：腹侧被盖区和背侧纹状体中的多巴胺释放。我们认为，小脑向腹侧被盖区投射可能在基于奖励的学习中发挥作用，因此会导致上瘾行为，而向黑质内核投射可能有助于运动活力。最后，我们推测这些投射如何解释许多表明小脑在精神分裂症等精神障碍中发挥作用的观察结果。
腹侧注意网络连通性与儿童期的皮质成熟和认知能力有关
。cc-by-nc 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年7月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.04.12.4888101 doi：Biorxiv Preprint
注意力采样顶叶脑电图 θ 节律的强度与成人多动症的抑制受损有关
ADHD 的特点是无法完成认知任务，而这些任务需要患者在较长时间内自我调节注意力。因此，研究持续注意力和抑制之间的相互作用十分重要，尤其是通过潜在的神经过程，如注意力（背侧或腹侧）网络对感知处理的调节（ 8 ）。高时间分辨率、脑磁图和脑电图 (M/EEG) 研究对于通过引出注意力机制来理解 ADHD 的神经生理学至关重要。例如，长期以来人们一直认为皮质振荡（即神经活动的节律模式）在大脑不同区域之间的交流中发挥作用（ 9 ），而通过测量事件相关同步性，已证明 ADHD 患者的皮质振荡会发生改变（ 10 ）。
背衬压电微机械超声换能器（B-PMUT）二维阵列的开发
[1] MILLER DL, SMITH NB, BAILEY MR 等。治疗性超声应用和安全注意事项概述[J]。超声医学杂志，2012，31 (4): 623-634。[2] WANG J, ZHENG Z, CHAN J 等。用于血管内超声成像的电容式微机械超声换能器[J]。微系统纳米工程，2020，6 (1): 73。[3] JIANG X, TANG HY, LU Y 等。基于与 CMOS 电路键合的 PMUT 阵列的发射波束成形超声指纹传感器[J]。IEEE 超声铁电频率控制学报，2017，PP (9): 1-1。[4] CHEN X, XU J, CHEN H 等。利用多频连续波的 pMUT 阵列实现高精度超声测距仪[J]。微机电系统，2019 年。[5] CABRERA-MUNOZ NE、ELIAHOO P、WODNICKI R 等人。微型 15 MHz 侧视相控阵换能器导管的制造和特性[J]。IEEE 超声铁电和频率控制学报，2019 年：1-1。[6] LU Y、HEIDARI A、SHELTON S 等人。用于血管内超声成像的高频压电微机械超声换能器阵列[S]。IEEE 微机电系统国际会议；2014 年。[7] ZAMORA I、LEDESMA E、URANGA A 等人。用于成像应用的具有 +17 dB SNR 的单片 PMUT-on-CMOS 超声系统[J]。 IEEE Access，2020，页（99）：1-1。[8] JUNG J，LEE W，KANG W 等。压电微机械超声换能器及其应用综述[J]。微机械与微工程杂志，2017，27 (11)：113001。[9] BERG S，RONNEKLEIV A。5F-5通过引入有损顶层降低CMUT阵列中膜之间的流体耦合串扰[S]。超声波研讨会；2012年。[10] LARSON J D。相控阵换能器中的非理想辐射器[S]。IEEE；1981年。[11] NISTORICA C、LATEV D、SANO T 等。宽带宽、高灵敏度的高频压电微机械换能器[S]。 2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019: 1088-1091。[12] 何丽梅，徐文江，刘文江等。基于三维有限元仿真的二维阵列压电微机械超声换能器性能和串扰评估[S]。2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019。[13] PIROUZ A、MAGRUDER R、HARVEY G 等。基于 FEA 和云 HPC 的大型 PMUT 阵列串扰研究[S]。2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019。[14] DZIEWIERZ J、RAMADAS SN、GACHAGAN A 等。一种用于NDE应用的包含六边形元件和三角形切割压电复合材料子结构的2D超声波阵列设计[S]。超声波研讨会；2009年。[15]徐婷，赵玲，姜哲，等。低串扰、高阻抗的压电微机械超声换能器阵列设计
EUDIS、HEDI、DIANA：三个国防创新缩写背后有什么含义？
冷战期间，欧洲北约盟国的国防支出平均占国内生产总值的 3% 以上，且随时间变化。冷战结束后，西方国家不仅大幅削减国防开支，还将军事研发削减 25% 或更多。从 2005 年到 2017 年，欧洲研发支出占国防总支出的比例从 5% 降至 3.5%。根据欧洲防务局的数据，2022 年，欧盟 (EU) 国防总支出为 2400 亿欧元，其中研发支出增加到 3.9%，即 95 亿欧元。然而，尽管最近国防总支出和国防研发支出都有所增加，但国防研发投资并未获得应有的收益。 2022 年，欧盟成员国在国防研发上花费了 35 亿欧元，占其国防总开支的 1.5%，高于 2011 年的 1.1%，但比 2021 年下降了 0.2%。这远低于 2017 年启动的欧盟安全与防务领域永久性结构性合作 (PESCo) 框架中设定的目标，即至少将国防总开支的 2% 投资于研究和技术。目前只有两个欧盟成员国实现了 2% 的目标，该目标于 2007 年 11 月在 EDA 部长级指导委员会上首次达成。以法国为首，这两个国家占欧盟国防研发总开支的 80% 以上。
成功应对高强度脑力负荷和压力 - oatao
图 3 与心理工作量相关的大脑激活和停用。（a）统计参数图说明了 TNT 中心理工作量的主要影响。彩色条表示激活高度的 t 值（+ 10 至 � 10）。展示了在 2-back 与 0-back 期间激活增加（红色）和减少（蓝色）的皮质区域。为了便于说明，地图的阈值为 p < .001 FWE 校正。激活叠加在受试者的解剖 T1 扫描上，并标准化为标准 MNI 空间。ACC，前扣带皮层；PCC，后扣带皮层；DLPFC，背外侧前额叶皮层；DMPFC，背内侧前额叶皮层；PC，顶叶皮层（顶上回和顶下小叶）；SMA，辅助运动区； VMPFC，腹内侧前额皮质。（b）条形图显示相对于静止条件，0-back 和 2-back 条件下峰值体素处 BOLD 信号增加/减少的百分比。标明了 MNI 坐标。该百分比是针对每个任务难度级别的所有区块（即安全和威胁）计算的。误差线为 SEM。浅灰色 = 0-back，中灰色 = 2-back
成功应对高强度的脑力劳动和压力
图 3 与心理工作量相关的大脑激活和停用。（a）统计参数图说明了 TNT 中心理工作量的主要影响。彩色条表示激活高度的 t 值（+ 10 至 � 10）。展示了在 2-back 与 0-back 期间激活增加（红色）和减少（蓝色）的皮质区域。为了便于说明，地图的阈值为 p < .001 FWE 校正。激活叠加在受试者的解剖 T1 扫描上，并标准化为标准 MNI 空间。ACC，前扣带皮层；PCC，后扣带皮层；DLPFC，背外侧前额叶皮层；DMPFC，背内侧前额叶皮层；PC，顶叶皮层（顶上回和顶下小叶）；SMA，辅助运动区； VMPFC，腹内侧前额皮质。（b）条形图显示相对于静止条件，0-back 和 2-back 条件下峰值体素处 BOLD 信号增加/减少的百分比。标明了 MNI 坐标。该百分比是针对每个任务难度级别的所有区块（即安全和威胁）计算的。误差线为 SEM。浅灰色 = 0-back，中灰色 = 2-back
可推广的功能连通性签名表征可卡因使用障碍中RTMS治疗反应的脑功能障碍和链接
0.18和0.85±0.10。（b）通过计算模型所有树中出现的特征的频率，可视化40个最具歧视性FC特征。节点大小表示从链接的FC重要性之和计算出的节点强度。（c）通过基于YEO的7个网络对FC重要性进行分组而获得的网络级别歧视模式。（d）在网络和网络内FC强度之间平均。通过平均每个网络和所有其他网络之间的判别连接的重要性来计算网络之间的强度。Vis，Visual Network; SMN，体积运动网络；丹，背注意网络； Van，腹注意网络； Lim，边缘网络； FPC，额叶控制网络； DMN，默认模式网络。