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2022 年春季：GSEM 141g：脑部疾病：为什么……
简介 人类大脑仍然是科学界最具挑战性的课题之一。它不仅仅是一台用于存储信息的复杂计算机，还利用全面而复杂的神经“线路”（连接组）来解决问题。这些连接可以快速响应环境和体验，表现出所谓的神经可塑性，即改变连接强度、创建新回路的能力，所有这些都会导致新行为的出现和既定行为的维持。直到最近几年，我们才开始扩大对动态人类大脑的理解和认识。不幸的是，人类大脑在生命的各个阶段，从出生、发育、青春期、成年期到老年，都容易受到各种神经系统疾病的影响。这些表现为复杂的行为，通常与可持续生活不相容。神经系统疾病的经济和社会负担巨大，并且还在不断增加。因此，迫切需要更好地了解脑部疾病，并找到新的药物和非药物治疗方法来解决这些问题。
生成对抗网络在脑部 MRI 中的作用
摘要 如果提供足够的数据，人工智能 (AI) 在脑部 MRI 方面的性能可以提高。生成对抗网络 (GAN) 显示出巨大的潜力，可以生成能够捕捉真实 MRI 分布的合成 MRI 数据。此外，GAN 还广泛用于脑部 MRI 图像的分割、噪声消除和超分辨率。本范围界定审查旨在探索文献中报道的 GAN 方法如何用于脑部 MRI 数据。本审查描述了 GAN 在脑部 MRI 中的不同应用，介绍了最常用的 GAN 架构，并总结了公开可用的脑部 MRI 数据集，以推进基于 GAN 的方法的研究和开发。本审查遵循 PRISMA-ScR 的指导方针进行研究搜索和选择。搜索是在五个流行的科学数据库上进行的。两名独立审阅者对研究进行筛选和选择，然后由第三名审阅者进行验证。最后，使用叙述方法合成数据。本综述共纳入了 789 个搜索结果中的 139 项研究。GAN 最常见的用例是合成脑 MRI 图像以进行数据增强。GAN 还用于分割脑肿瘤并将健康图像转换为患病图像或将 CT 转换为 MRI，反之亦然。纳入的研究表明，GAN 可以提高用于脑 MRI 成像数据的 AI 方法的性能。然而，需要付出更多努力才能将基于 GAN 的方法转化为临床应用。关键词：人工智能、数据增强、生成对抗网络、磁共振成像、医学成像
揭开斯里兰卡的脑部排水和劳动力市场压力
这项研究的目的是探讨人均人均收入（GDPPCI），失业，高等教育（HE）和经济增长（EG）对斯里兰卡移民的影响。许多全球和地方研究探讨了宏观经济和社会经济因素对移民的影响。在斯里兰卡的背景下，较少的研究探讨了GDPPCI，失业，HE和EG对移民的影响，尤其是引起脑海和国内劳动力市场压力。采用了一种应用研究方法，利用1986年至2022年的年度数据。统计数据来自斯里兰卡外国就业局（SLBFE），斯里兰卡中央银行（CBSL），人口普查与统计局（LFSDCS）的劳动力调查数据（LFSDCS）和大学赠款佣金（UGC）。这项研究利用了通过Stata进行的矢量误差相关模型（VECM），矢量自动回归（VAR）和Granger因果关系测试。VAR模型的经验发现强调了GDPPCI和EG对迁移产生负面影响，而失业和他对迁移产生了积极影响。该研究的含义表明GDPPCI，失业，HE和EG是影响该国移民决策的主要因素。这些发现将有望为斯里兰卡政府和决策者提供信息，并指导更有效的决策。
脑部改变在脊髓损伤中的重要性
摘要 脊髓损伤破坏了感觉运动通路，阻塞了周围神经与大脑之间的信息流，导致自主神经功能丧失。大量研究探讨了信息流受阻对大脑结构和功能的影响，证明了脊髓损伤后大脑具有广泛的可塑性。通过恢复大脑皮层对肢体的“重新支配”，脊髓损伤的治疗策略也取得了很大进展。尽管尚未进行深入研究，但“重新支配”所导致的大脑结构和功能的变化已有所报道。本文就脊髓损伤后大脑皮层局部结构、功能改变和回路重组的研究进展作一综述，探讨大脑神经元结构与电活动特性的改变、大脑功能重组的特点以及信息流重组对大脑功能的调控。脑功能整合是人体进行复杂精细运动的基础，受到信息流复杂而广泛的调控，因此，脊髓损伤及治疗后脑功能整合的变化值得关注。
阿尔茨海默病的脑部 MR 图像分类
摘要 阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症类型。在发达国家，65 岁以后的 AD 发病率估计约为 5%，85 岁以上的发病率高达 30%。AD 会破坏脑细胞，导致人们失去记忆力、心理功能和继续日常活动的能力。这项研究的结果可能会帮助专家通过患者的磁共振成像 (MRI) 区分 AD 患者和正常对照 (NC) 来做出决策。性能进化被应用于来自阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 收集的 346 张磁共振图像。深度信念网络 (DBN) 分类器用于实现分类功能。权重用于测试所提出方法的识别能力，并使用样本训练集对网络进行训练。因此，这项研究提供了一种利用自动分类识别阿尔茨海默病的新方法。在测试中，它的表现令人钦佩，当将灰度共生矩阵 (GLCM) 特征与 DBN 相结合时，对 AD 和 NC 研究类别的准确率达到 98.46%。关键词：阿尔茨海默病、深度信念网络、灰度共生矩阵、磁共振成像。
情感脑部计算机音乐界面 - 驱动程序和含义
大脑计算机界面（BCIS）允许用户通过大脑活动控制计算机或其他设备。虽然BCI技术已开发和主要用于医学环境，但广泛的非临床应用程序即将到来，包括诸如集中管理，睡眠改善，音乐和绘画之类的领域（Gürkök和Nijholt，2013年； Coates McCall and Wexler，Coates McCall and Wexler，2020; Saha等； Saha等； 20221）。一些BCI应用将大脑活动直接转化为音乐表现，为身体残障人士以及艺术家通过音乐表达情绪的方式（Eaton等，2015; Daly等，2016; Deuel等，2017; Williams and Miranda，2018）。本文的重点放在有效的BCI上，允许识别和影响一个人的效力状态。除了向用户提供自己喜欢的音乐的建议外，一些有效的大脑计算机音乐界面（ABCMI）应用程序旨在调节用户的有效状态（Daly等，2016，2016，2020; Williams and Miranda，2018; Ehrlich et ehrlich et ehrlich et eh。，2019年）：基于对某些类型的音乐的响应，以响应某些音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐，音乐。这些有效的BCIS检测到用户当前的伴有状态的相关性，并试图通过生成或选择音乐来调节它，例如，这些音乐可以增加幸福感或降低压力水平。尽管这类技术的未来开发在很大程度上不清楚，对于未来的非临床ABCMI家庭应用程序来说，这是吸引广泛的潜在用户的感兴趣，但该技术不仅必须证明对广泛的受众群体具有吸引力，而且在道德上也必须是合理的。在直接面向消费者（DTC）设备的最新发展背景下，在接下来的情况下，我将讨论ABCMI技术开发以及该技术的社会和道德方面背后的驱动力，重点关注大脑，情绪增强，情绪增强和与隐私方面的作用。
概述了五十多年的脑部计算机界面 - 评论
1电气工程，自动控制和信息学的学院，奥波尔技术大学，波兰45-758； natalia.browarska@gmail.com（n.b。）; m.pelc@greenwich.ac.uk（M.P.）; j.zygarlicki@po.edu.pl（J.Z.）2巴比伦大学工程学院生物医学工程系，伊拉克巴比伦51001； amir.albakri80@gmail.com 3伦敦格林威治大学的计算与信息系统系，英国伦敦SE10 9LS，4 408 00 008 00 008 00 008 00 00 00 008 00 008 00 008 00 008 00 008 00 0008 00 00 00 008 00 00 00 008 00 008 00 00 00 00 00 00 00 Michaela.sidikova@vsb.cz（M.S.）; radek.martinek@vsb.cz（R.M.）5生物医学科学和医学信息学理论系，尼古拉斯·哥白尼大学，Collegium Medicum，85-067 Bydgoszcz，波兰； medsystem@medsystem.com.pl 6 Kazimierz Wielki大学哲学研究所，85-092 Bydgoszcz，波兰7 Babinski专业精神病医疗中心，门诊成瘾治疗，91-229 Lodz，Poland 8 The Poland 8 The Polarditation for-Polandicity sectrantional sectrantional sectrantional secdrantional secdrantional secdrantional secdrantional secdrantional secded secadected secustrance convertion secunders“ kawala84@gmail.com
11在脑部计算机界面中的安全性：最新的...
SergioLópezBernal，默西亚大学，信息工程与通信系Alberto HuertasCeldrán，沃特福德技术学院，电信软件和系统集团和系统集团和通信系统集团CSG佩雷斯，默西亚大学，信息工程与传播系埃塞克斯大学，计算机科学与电子工程学院和坦佩雷大学，医学和卫生技术的CBIG/BIOMEDITEH技术，电信软件和系统集团以及RCSI医学与健康科学大学，Futureneuro，SFI REESARCH CHONIC和稀有神经设计中心
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。
即将来临的基于运动图像的脑部计算机界面的范式变化
在中枢神经系统病变后，为患有运动障碍的患者开发可靠的辅助设备仍然是非侵入性脑部计算机界面（BCIS）领域的主要挑战。这些方法主要由脑电图造影，并依靠高级信号处理和机器学习方法来提取运动活动的神经相关性。但是，尽管巨大的努力仍在进行，但它们作为有效临床工具的价值仍然有限。我们主张，一个相当被忽视的研究途径在于努力质疑传统上针对非侵入性运动BCIS的神经生理标记。我们提出了一种替代方法，该方法是基于非侵入性神经生理学的最新进展，特定主题的特征特征特征提取了通过（可能是磁脑摄影术 - 优化）的磁磁磁性术记录的感应活动爆发。这条道路有望克服现有限制的显着比例，并可以促进在康复协议中更广泛地采用在线BCI。