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[检测]364抗DNA抗体定性检测（混合性结缔组织病）...
混合性结缔组织病 (MCTD) 是一种胶原病，具有多种临床表现，包括系统性红斑狼疮、系统性硬化症和多发性肌炎等混合症状，是一种以抗 RNP 抗体参与为特征的免疫疾病。因此，当观察到本病的临床表现之一系统性红斑狼疮样症状时，作为相应的主要筛查试验的定性抗DNA抗体检测对于做出正确的诊断（包括确诊后的修改诊断）是有用的。
Cenobamate 作为 SCN8A 发育和癫痫性脑病的辅助治疗
表 1：基线特征（n = 12）年龄，中位数（范围）5.5 岁（2-25 岁）女性，n（%）8（67%）发育迟缓（%）11（92%）智力障碍（%）轻度中度重度极重度
脑pH降低与阿尔茨海默氏病的进展1
此预印版的版权持有人本版本发布于2024年5月2日。 https://doi.org/10.1101/2024.04.04.30.24306603 doi：medrxiv Preprint
阿尔茨海默病功能性脑网络拓扑结构破坏趋势
阿尔茨海默病 (AD) 是一种与认知功能障碍相关的进行性疾病，会改变大脑的功能连接。评估这些改变已成为一个日益受关注的话题。然而，一些研究从复杂网络的角度研究了 AD 的不同阶段，涵盖了不同的拓扑尺度。本研究分析了从认知正常 (CN) 状态到早期和晚期轻度认知障碍 (EMCI 和 LMCI) 以及阿尔茨海默病的功能连接改变趋势。分析是在局部（枢纽和激活的链接和区域）、中观（聚类、分类和富人俱乐部）和全局（小世界、小世界性和效率）拓扑尺度上进行的。结果表明，功能性大脑网络拓扑结构的变化趋势并不完全与 AD 进展成正比，并且这些趋势在疾病的最早阶段即 EMCI 表现不同。此外，研究表明，与 CN 组相比，患病组参与了躯体运动、额顶叶和默认模式模块。患病组还将功能网络转向更随机的架构。最后，本文介绍的方法使我们能够广泛了解 AD 过程的病理变化。
针对阿尔茨海默病的阶段感知脑图学习
摘要 — 当前基于机器学习的阿尔茨海默病 (AD) 诊断方法无法探索不同 AD 阶段之间的独特大脑模式，缺乏追踪 AD 进展轨迹的能力。这种限制可能导致对 AD 病理机制的忽视和 AD 诊断的欠佳表现。为了克服这一挑战，本文提出了一种新颖的阶段感知脑图学习模型。具体而言，我们根据特定阶段的脑图分析每个 AD 阶段的不同脑图模式。我们设计了一种阶段特征增强图对比学习方法，称为 SF-GCL，利用每个 AD 阶段内的特定特征进行图增强，从而有效捕捉阶段之间的差异。值得注意的是，这项研究揭示了与每个 AD 阶段相对应的特定脑图，在追踪脑退化轨迹方面显示出巨大的潜力。在真实世界数据集上的实验结果证明了我们模型的优越性。索引词——阿尔茨海默病、图形对比学习、脑图、特征提取、脑疾病检测
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
低血糖性脑病？缺氧缺血性脑损伤或新生儿部分性、延长性丘脑 L 征：低血糖性脑病的潜在生物标志物
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。
阿尔茨海默氏症脑病肿瘤检测建筑模型
背景：阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病。虽然最初症状是良性的，但随着时间的推移会变得更加严重。目标：这种疾病具有挑战性，因为没有治疗方法。这种疾病可以诊断，但也是后期。方法：这种疾病具有挑战性，因为没有治疗方法。这种疾病可以诊断，但也是后期。统计分析：由于大脑被限制在坚硬的颅骨内，任何过度扩张都可能导致严重的并发症，因此早期准确检测对于有效治疗至关重要。结果：检测涉及专家对医学图像的检查，主要是磁共振成像 (MRI) 扫描。应用和改进：卷积神经网络 (CNN) 彻底改变了各个领域的图像分类和分割。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。