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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。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
最近，人们开发了不同的全脑计算模型来研究与大脑机制相关的假设。其中，动态平均场 (DMF) 模型尤其引人注目，它结合了通过平均场方法扩展的生物物理现实模型和多模态成像数据。然而，DMF 模型广泛使用的一个重要障碍是，当前的实现在计算上成本高昂，仅支持对考虑不到 100 个大脑区域的大脑分区进行模拟。在这里，我们介绍了一种高效且易于理解的 DMF 模型实现：FastDMF。通过利用分析和数值方面的进步（包括对反馈抑制控制参数的新型估计和贝叶斯优化算法），FastDMF 绕过了以前实现的各种计算瓶颈，提高了可解释性、性能和内存使用率。此外，这些进步使 FastDMF 能够将模拟区域的数量增加一个数量级，这一点已通过与 90 和 1,000 个区域划分的 fMRI 数据的良好拟合得到证实。这些进展为广泛使用基于生物物理的全脑模型开辟了道路
虚拟大脑：智能中可靠的脑电图传感和驱动的基于模型的框架
圣约瑟夫技术研究所，钦奈摘要：虚拟脑模型是有趣的研究作品之一。在本文中，我们开发了一个模型，以确保使用物联网的电子遗嘱安全性，并使用汗水传感器监测患者的健康。使用EEG电极监测患者的大脑活动，并在IoT模块的帮助下将收集的数据存储在云平台中。在公证人的存在下，电子意愿将在云平台上上传。因此，将准确监测患者的大脑活动，一旦电极感觉到没有大脑活动，就会等待某个时间延迟，并确认没有大脑活动。因此，确认后，电子意志将通过邮件或消息发送给授权人员。在汗水传感器的帮助下监测患者的健康。当卧床不起的患者有任何与心脏有关的异常时，该人最初开始出汗时，如果发现任何异常发现信息是通过GSM模块立即将信息发送给医生的，则可以监测此温度和脉搏率的指示。这可以确保可以在不延迟的情况下保存患者的生命，并可以保存患者的寿命。关键字：大脑计算机接口；大脑活动；物联网，电子遗嘱，汗水传感器，GSM模块。
3-2 向苍蝇学习，创建超越人类智能的微脑系统
自从罗伯特·施奈德（诺贝尔生理学或医学奖获得者）将其作为遗传研究材料引入生物学界以来，约120年来，它一直作为一种模式生物占据主导地位，并继续作为一个允许自由操纵基因的系统发挥作用。毫不夸张地说，果蝇是世界上唯一一种能够对大脑中的每个神经元进行颜色编码和染色、单独激活和灭活它们，甚至每次都能使用不同的果蝇准确识别和操纵同一个神经元的生物（每个个体拥有的 250,000 个神经元中只有一个是相同的）。这是因为人们已经为这种特殊的苍蝇开发了极其复杂的基因工程技术，而且利用这些技术已经生产出了大量“活蝇资产”（转基因苍蝇株）[1]。作为这一研究对象优势的象征，旨在描述和绘制脑内所有神经连接的果蝇连接组项目，已经远远领先于其他有脑模型生物，并且首批涵盖脑主要部位的数据已于今年公开[2]（尽管尚未发表正式论文）。 连接组的完成意味着，抛开操作原理不谈，接线图已经完成，至少在神经网络结构方面，苍蝇大脑不再是一个黑匣子。这一壮举堪比分子生物学中解码整个基因组的壮举，也是了解大脑运作原理历程中的突破性事件。
基于位置的动力学模拟器的大脑变形器，用于钥匙孔神经外科手术和术中控制的动力学模拟器
摘要 - 机器人辅助手术中的许多任务需要计划和控制操纵器与高度变形对象相互作用的动作。这项研究提出了一种基于位置动力学（PBD）模拟的现实，时界的模拟器，该模拟器模拟了由于导管插入术前术前计划计划和钥匙孔外科手术程序内的术中指导而导致的大脑变形。它通过考虑变形模型，嘈杂的感应和不可预测的驱动中的不确定性来最大化成功的可能性。PBD变形参数是在平行p的模拟幻影上初始化的，以获得对脑白质的合理起始猜测。通过比较所获得的位移与复合水凝胶幻像中导管插入的变形数据进行校准。知道灰质大脑结构的不同行为，对参数进行了细小的调整以获得广义的人脑模型。将大脑结构的平均位移与文献中的值进行了比较。模拟器的数值模型对文献采用了一种新颖的方法，并且通过使用记录的Vivo动物试验的记录变形数据，平均不匹配为4.73±2.15％，它已被证明与实际脑变形密切相匹配。稳定性，准确性和实时性能使该模型适合为KN路径计划，术前路径计划和术中指导创建动态环境。
迈向动态全脑的有效验证......
朝着动态全脑模型的有效验证迈进 Kevin J. Wischnewski 1,2、Simon B. Eickhoff 1,2、Viktor K. Jirsa 3 和 Oleksandr V. Popovych 1,2,* 1 德国于利希研究中心神经科学和医学研究所 - 大脑和行为（INM-7），德国于利希 2 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学系统神经科学研究所，德国杜塞尔多夫 3 法国艾克斯-马赛大学 INSERM 系统神经科学研究所（INS，UMR1106）* 通讯作者 摘要 通过数学全脑模型模拟静息状态的大脑动态需要对参数进行最佳选择，这决定了模型复制经验数据的能力。由于通过网格搜索（GS）进行参数优化对于高维模型来说是不可行，我们评估了几种替代方法来最大化模拟和经验功能连接之间的对应性。密集 GS 作为评估四种优化方案性能的基准：Nelder-Mead 算法（NMA）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）和贝叶斯优化（BO）。为了对它们进行比较，我们采用了一组耦合相位振荡器，该振荡器基于 105 名健康受试者的个体经验结构连接而构建。我们从二维和三维参数空间中确定最佳模型参数，并表明测试方法的整体拟合质量可以与 GS 相媲美。然而，所需的计算资源和稳定性特性存在明显差异，在提出 CMAES 和 BO 作为高维 GS 的有效替代方案之前，我们还对这些差异进行了研究。对于三维情况，这些方法产生的结果与 GS 相似，但计算时间不到 6%。我们的结果有助于有效验证用于个性化大脑动力学模拟的模型。简介继 Biswal 等人的开创性工作之后。1 ，神经影像学研究的注意力转向了静息状态的大脑活动 2,3 。在任务诱发的功能网络和从静息时的人脑活动中观察到的相应连接模式之间发现的相似性强烈地激发了对后者的研究 1,4,5 。人们开发了大量的静息状态动力学研究方法和应用。一方面，它们旨在了解大脑的结构和功能，另一方面，旨在区分健康和患病的个体 6-12 。通过动态全脑模型对复杂的时空大脑活动模式进行数值模拟，为实现这两个目标提供了一条有希望的途径 13-19 。数据驱动的动态模型允许将有关人类大脑的解剖信息纳入其动态特性的模拟中。换句话说，它们使研究人员能够研究大脑结构和功能之间的关系，特别关注后者是否以及如何从前者中产生，以及它们如何相互关联 13-19 。此外，模型提供了一种快速的计算机实验方法来研究和比较不同的大脑分区、网络配置和数据预处理参数，这又有助于更深入地了解大脑结构和动态之间的相互作用 20-22 。所讨论的建模方法的另一个优点是
在大量运动加速度下，用于实时测量头运动学的仪器守卫
摘要：背景：运动的头部影响会导致脑损伤。通过仪器的胸罩（IMG）准确量化头运动学可以帮助识别有害影响期间的潜在脑运动。当前研究的目的是评估IMG在各种线性和旋转加速度上的有效性，以允许进行局部影响监测。方法：仪器头盔测试装置（ATD）的滴测试在一系列撞击幅度和位置进行，并同时收集了IMG测量。ATD和IMG运动学也被向前馈送到高度有限脑模型，以预测最大的主应变。结果：影响产生了广泛的头部运动学（16-171 g，1330–10,164 rad/s 2和11.3–41.5 rad/s）和持续时间（6-18毫秒），代表了橄榄球和拳击的影响。对ATD和IMG的峰值的比较表明一致性很高，峰值影响运动学的总和相关系数为0.97，预测的脑应变为0.97。我们还发现IMG和ATD测量的时间序列运动数据之间有良好的一致性，旋转速度（5.47±2.61％）的归一化均方根误差最高，旋转加速度最低（1.24±0.86％）。我们的结果证实，IMG可以在大量加速度下可靠地测量基于实验室的头运动学，并且适合将来的现场有效性评估。
有效识别用于建模高维大脑动力学
摘要 - 系统识别为表征和控制复杂系统的表征带来了重要的瓶颈。当系统状态和参数都无法直接访问时，这是最大的，导致双重估计问题。当前解决此类问题的方法在Net Works中经常发生的多参数系统的扩展能力受到限制。在当前工作中，我们提出了一种新的计算有效方法来处理大型双重估计问题。在这项工作中，我们得出了预测错误方法的分析后传播梯度，该方法可以有效，准确地识别大型系统。PEM方法包括将状态估计直接整合到双重优化目标中，仅在未知系统参数方面留下可区分的成本/错误函数，我们使用数值梯度/HESSIAN方法求解。直觉，此方法包括求解生成最精确状态估计器（扩展/cubature Kalman滤波器）的参数。我们证明，尽管复杂性较低，但在状态和参数估计中至少与关节Kalman过滤器（Excent/Unnesped/Cubature）和期望最大化一样准确。我们通过从人类磁脑摄影（MEG）数据中反转解剖学的个性化脑模型来证明我们的实用性。
基于 3D 颅骨重建的机器人立体定位系统可提高手术准确性和速度
我们开发了下一代机器人立体定位平台，用于小动物，结合了三维 (3D) 颅骨轮廓仪子系统和完整的六自由度 (6DOF) 机器人平台，以提高空间精度和手术速度。3D 颅骨轮廓仪基于结构照明，其中视频投影仪将一系列水平和垂直线图案投射到动物颅骨上，并由两个二维 (2D) 常规 CCD 相机捕捉，以基于几何三角测量重建精确的 3D 颅骨表面。使用重建的 3D 颅骨轮廓，可以使用基于 Stewart 设计的 6DOF 机器人平台引导和重新定位颅骨，以精确对准手术工具，以达到特定的大脑目标。使用机械测量技术对系统进行了评估，并使用琼脂脑模型演示了平台的精确瞄准。麻醉的单角沙鼠也用于该系统，通过使用玻璃移液器注射染料来瞄准梯形体 (MNTB) 的内侧核。切除的脑切片荧光成像证实了瞄准脑核的准确性。结果表明，这种新的立体定位系统可以提高神经科学研究中小规模脑部手术的准确性和速度，从而加速神经科学发现并降低实验动物的流失率。
基于模拟的疾病虚拟脑模型的推断
基于摘要连接组的模型，也称为虚拟脑模型（VBM），已在网络神经科学中得到很好的确定，以研究各种大脑疾病的病理生理原因。在VBM中，个人的大脑成像数据的整合具有提高患者特异性的预测性，尽管即使在最新的蒙特卡洛采样中，贝叶斯对空间分布的参数的估计也仍然具有挑战性。VBM表示由噪声和网络输入驱动的潜在非线性状态空间模型，需要对广泛适用的贝叶斯估计的高级概率机器学习技术。在这里，我们提出了基于仿真的VBM（SBI-VBM）推断，并证明对时空和功能特征的训练深神网络可以准确估算脑疾病中的生成参数。系统使用大脑刺激为估计降解限量限制为较小连接子集的降解提供了有效的补救措施。通过将模型结构优先于数据，我们表明SBI-VBMS中的分层结构使推理更有效，精确和生物学上可行。这种方法可以通过快速，可靠地预测患者特异性脑疾病来广泛提高精度医学。