2022。此外,高级图像技术(例如层析成像,磁共振成像(RM)和PetSCAN)以及组织病理学评估的重要性对于MDC的识别和理解对于选择最合适的治疗方法,包括在顽固性情况下的癫痫病神经外科手术,至关重要。此外,讨论了MTOR信号通路在MDC中的作用,这表明皮质结构的变化与耐药性癫痫之间存在联系。强调了对Ilae Clyer分类进行修订的必要性,尤其是面对新的临床和组织病理学证据,这表明纳入了新的病理实体。此更新过程旨在提高受这些状况影响的儿童的诊断准确性和临床管理。包括DCF在内的MDC相关癫痫的治疗面临重大挑战。手术作为难治病例的有前途的选择,尽管该程序的成功可能会根据畸形的类型和位置而有所不同。多学科和综合方法,涉及遗传研究的进步,切割 - 边缘神经影像和创新的手术技术,这对于促进我们对这些复杂的神经系统状况的理解和治疗至关重要。关键字:皮质发育畸形,难治性癫痫,儿童,手术治疗。CDM的起源在于在怀孕期间对遗传控制和/或暴露于不良环境因素的管制,影响皮层发育的各个方面。el origen de摘要皮质发育畸形(CDM),尤其是儿童的局灶性皮质发育不良(FCD)是与严重和难治性癫痫发作有关的疾病,这些疾病很难控制,并且通常会导致手术治疗。在这种情况下,国际反癫痫联盟(ILAE)在2011年将FCD分为亚组,该联盟已用于指导诊断和治疗,并于2022年进行了修订和更新。此外,高级成像技术(例如CT扫描,MRI和PET扫描)以及组织病理学评估的重要性对于识别和理解CDM以选择最合适的治疗方法,包括在顽固性病例中可被认为可操作的方法至关重要。此外,讨论了MTOR信号通路在CDM中的作用,这表明皮质结构变化与耐药性癫痫之间存在联系。强调了对FCD分类进行修订的必要性,特别是鉴于新的临床和组织病理学证据表明包括新的病理实体。此更新过程旨在提高受这些疾病影响的儿童的诊断准确性和临床管理。治疗与CDM有关的癫痫(包括FCD)提出了重大挑战。手术作为难治病例的有前途的选择,尽管该程序的成功可能取决于畸形的类型和位置。关键词:皮质发育的畸形,难治性癫痫,儿童,手术治疗。多学科和综合方法,涉及遗传学研究,尖端神经影像和创新的手术技术的进步,对于进一步的理解和治疗这些复杂的神经系统避难所至关重要。 div>摘要皮质发育畸形(MDC),尤其是儿童的局灶性皮质发育不良(DCF),是与严重和难治性癫痫危机有关的疾病,这些疾病通常构成了繁殖的原因。 div>
类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
3 另外,道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现,因此如果随机呈现,每个项目出现的次数可能会有所不同。因此,可以使用平衡的不完全区组设计(Louviere 和 Flynn,2010)来确保项目出现的频率相等。然而,由于本章的样本量非常大,达到 150,010(使用下面描述的计数方法),我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
• 儿童障碍性疾病( Childhood Disorder ) :了解自 闭 症( Autism )、注意缺陷多 动 障碍 ( Attention Deficit Hyperactivity Disorder )、唐氏 综 合症( Down Syndrome )、 阅读 障碍 ( Dyslexia )等疾病的症状、成因、治 疗 • 上 瘾 ( Addiction ) : 了解上 瘾 的生理机制; * 导 致上 瘾 的常 见药 品及其引 发 的症状和治 疗 方式, 包括酒精( Alcohol )、尼古丁( Nicotine )、大麻( Marijuana )、 鸦 片( Opiates )、 兴奋剂 ( Psychostimulants )等 • 退行性疾病( Degenerative Disease) :了解阿 兹 海默症( Alzheimer's Disease )、肌萎 缩侧 索硬化 症( Amyotrophic Lateral Sclerosis, ALS )、亨廷 顿综合症( Huntington's Disease )、帕金森症 ( Parkinson's Disease )的症状、成因和治 疗 • 精神疾病( Psychiatry ):了解焦 虑 症( Anxiety Disorders )、妥瑞氏 综 合症( Tourette Syndrome )、抑郁症( Depression )、躁郁症 ( Bipolar Disease )、精神分裂症 ( Schizophrenia )的症状、成因和治 疗 • 脑损伤( Illness and Injury ): 了解 疼痛 ( Pain )、 癫痫 ( Epilepsy )、中 风 ( Stroke )、 * 脑 瘤 ( Brain Tumors )、 * 多 发 性硬化( Multiple Sclerosis )、 * 神 经创伤 ( Neurological Trauma )的 症状、成因和治 疗 方式 四、 脑研究
缩写:HGI = 低血糖损伤;HIBI = 缺氧缺血性脑损伤 低血糖损伤 (HGI) 和缺氧缺血性脑损伤 (HIBI) 的 MRI 成像特征已得到充分证实。对于无 HIBI 的纯 HGI,一些作者已证明脑损伤以后部为主,且好发于枕叶和顶叶。1 - 4 其他研究指出,HGI 的模式可能更为广泛,并不总是局限于顶枕区。5 在部分、长期 HIBI 中,皮质破坏通常涉及动脉间前部、后部和周围 Sylvian 分水岭区以及相邻的白质。 6 - 10 与 HIBI 相关的丘脑损伤描述较少,在本研究中,我们尝试调查有记录的部分、长期 HIBI、新生儿低血糖症或联合缺氧缺血和低血糖损伤的儿童的丘脑受累情况。
摘要:性染色体上的性激素和基因不仅是调节性分子分化和繁殖的关键因素,而且它们也深深地参与了大脑稳态。他们的作用对于大脑的发展至关重要,大脑的发展具有不同的特征,具体取决于个人的性别。这些参与者在大脑中的作用在成年期间的脑功能维持方面至关重要,因此在与年龄相关的神经退行性疾病方面也很重要。在这篇综述中,我们探讨了生物学在大脑发展中的作用,并分析了其对神经退行性疾病的倾向和进展的影响。特别是我们专注于帕金森氏病,帕金森氏病是一种神经退行性疾病,在男性人群中发病率更高。我们报告性染色体编码的性激素和基因如何免受疾病的侵害或倾向于其发育。我们最终强调了在研究细胞和动物模型中研究脑生理学和病理学时考虑性的重要性,以便更好地理解疾病的病因并制定新颖的量身定制的治疗策略。
从大脑活动中解码语音是医疗保健和神经科学中期待已久的目标。侵入性设备最近导致了这方面的主要里程碑:对颅内记录训练的深度学习算法现在开始解码基本语言特征(例如字母,单词,频谱图)。但是,这种对自然语音和非侵入性脑记录的方法仍然是一个主要挑战。为了解决这些问题,我们引入了一种对比学习模型,该模型训练有素,可以从大量个体的无创录音中解释自然语音的自我监督表达。为了评估这种方法,我们策划并整合了四个公共数据集,其中包括169名志愿者,并在听自然语音的同时,记录了磁性或电脑摄影(M/EEG)(M/EEG)。结果表明,我们的模型可以从3秒钟的MEG信号中识别出相应的语音段,在1,594个不同的可能性中,具有高达44%精度的相应语音段 - 这种性能允许在训练集中不使用短语解码。模型比较和消融分析表明,这些结果直接受益于(i)对比目标,(ii)语音的预估计表示和(iii)(iii)经过多个参与者培训的常见卷积体系结构。总的来说,这些结果描述了帮助沟通障碍患者的有前途的途径,而不会使他们处于脑部手术的风险。
背景。认知通常在脑部疾病中受到影响。非侵入性脑刺激(NIB)可能具有高耐受性的认知作用。这项荟萃分析评估是经颅磁刺激(TMS)和经颅直流电流刺激(TDC)在改善认知,精神分裂症,痴呆,痴呆,帕金森病,帕金森病,中风,创伤性脑损伤和多发性sclerisosis中的疗效。方法。进行了Prisma系统的搜索,以进行随机对照试验。Hedges的G用于量化TMS/TDCS诉Sham后认知变化的效果大小(ES)。由于不同的认知功能可能对TMS/TDC具有不平等的敏感性,因此我们分别评估了对:注意/警惕,工作记忆,执行功能,处理速度,言语流利性,口头学习和社交认知的影响。结果。我们包括82项研究(n = 2784)。对于工作记忆,TMS(ES = 0.17,P = 0.015)和TDC(ES = 0.17,P = 0.021)均表现出很小但显着的影响。年龄正阳性地调节了TMS的效果。tdcs优于假注意/警惕性(ES = 0.20,p = 0.020)。这些重大影响在脑部疾病的类型中没有差异。对于其他五个认知领域而言并不重要。结论。我们的结果表明,TMS和TDC都会引起对工作记忆的较小的反诊断作用,TDC还提高了诊断范围内的注意力/警惕性。对其他领域的影响并不重要。观察到的ES很小,但即使是轻微的认知改善也可能有助于日常运作。虽然Nibs可以是一种耐受性良好的治疗方法,但其效果似乎是特定的,仅适用于现实的指示(即引起工作记忆或注意力的较小改善)。
脑计算接口 (BCI) 用于大量安全/隐私关键型应用,从医疗保健到智能通信和控制。可穿戴 BCI 设置通常涉及连接到移动设备的头戴式传感器,并结合基于 ML 的数据处理。因此,它们容易受到跨硬件、软件和网络堆栈的多种攻击,这些攻击可能会泄露用户的脑电波数据,或者在最坏的情况下将 BCI 辅助设备的控制权交给远程攻击者。在本文中,我们:(i) 从操作系统和对抗性机器学习的角度分析现有可穿戴 BCI 产品面临的全系统安全和隐私威胁;(ii) 介绍 Argus,这是第一个可减轻这些攻击的可穿戴 BCI 应用信息流控制系统。Argus 的领域特定设计导致在 Linux ARM 平台上实现轻量级实现,适用于现有的 BCI 用例。我们对现实世界的 BCI 设备(Muse、NeuroSky 和 OpenBCI)进行的概念验证攻击使我们在六种主要攻击载体堆栈中发现了 300 多个漏洞。我们的评估表明,Argus 在跟踪敏感数据流和限制这些攻击方面非常有效,并且内存和性能开销可接受(< 15%)。