抽象的神经科学可以通过大脑的认知控制网络与伦理和规范问题有关。该网络完成了几个执行流程,例如计划,任务切换,监视和抑制。这些过程使我们能够提高感知的准确性和记忆回忆。他们还可以让我们计划到未来,并且比我们的任何哺乳动物都更加细节。这些能力也使我们适合责任主张。他们的活动或缺乏活动是罪魁祸首的核心。例如,计划杀死某人是法律称之为男人的有力证据 - 有罪的头脑。关于规范或道德“应该”主张的主张,表达两级命题,针对一个层面的行为人,以及该人的思想和认知控制网络在另一个层面上。因此,“人们应该阻止自己伤害他人”,这是关于人们应该如何行为的主张,也是关于其认知控制网络应如何行为的主张 - 即,他们应该抑制有害行为,或者应抑制导致这一行为的意图。计划既是全人的能力,也是该人的思想的能力。神经科学肯定了在法律和民间心理学中看到的普通概念,使我们有罪或犯罪的是我们脑海中存在的某些事件和状态。公开的行为,包括言语,是这些状态和过程的可犯错的。过失案件仍涉及执行程序,但是“负面”,因为当某些类型的执行活动未能进行时,这种过失会导致疏忽。
扩散MRI(DMRI)是一种强大的方法,通常用于研究大脑神经途径的微观结构和几何形状。它测量了活大脑中水扩散的特征1,2。由于使用DMRI检测到的扩散fro纤维沿着大脑的神经途径限制了水的扩散,因此可以重建大脑主要纤维捆的3D几何形状。在退化性疾病中发生的病理过程,例如神经元和髓磷脂的丧失以及炎症,会影响组织扩散特性,以改变组织微结构和途径几何形状。因此,DMRI对标准解剖学MRI无法检测到的病理过程敏感。各向异性和扩散性测量是表征白质(WM)微结构特性的最广泛使用的措施。这些扩散指标已在退化,开发和精神病疾病中进行了研究3。随着许多类型的分子病理学影响DMRI信号,包括大脑中的淀粉样蛋白和Tau蛋白的积累,大量文献集中在绘制WM异常,这些疾病在神经退行性疾病的发展中产生,例如阿尔茨海默氏病(Alzheimer's Panties)等神经退行性疾病(Alzheimer's Diseation(Alzheimer)4-6,4-6,4-6,Parkinson's Parkinson's Parkinson's Parkinson's Disen和其他Dementias。Thomopoulos等。5检查了四个标准DTI指标,以及它们与痴呆症的严重程度如何在730名患者中作为阿尔茨海默氏病神经成像倡议(ADNI)的一部分进行了扫描。一项后续研究6在皮质灰质中检查了DMRI指标。Schilling等。他们发现,使用临床痴呆评级(CDR)等级评估平均扩散率(MD)与年龄和痴呆症的严重程度有关。他们发现皮质DMRI指标介导了AD的脑脊液(CSF)标记与延迟逻辑记忆性能之间的关系,这通常在早期AD中受到损害。较低的CSFAβ142和较高的PTAU181与皮质DMRI测量相关,反映了限制扩散和更大的扩散率。 AD病理学与扩散指标之间的这种明显联系已经增强了对使用DMRI研究AD的兴趣。即使这样,标准分析方法通常会将微结构指数降低到相对较大的感兴趣区域的汇总。这些局限性刺激了以较小的解剖量表为8,9的疾病对疾病对脑微观结构的影响。dTI的指标,例如分数各向异性(FA),径向扩散率(RD)和轴向扩散率(AXD)易受纤维交叉点的敏感性 - 单个voxel 11和任何个人数字中的多填充群体的存在所影响。虽然已经提出了基于体素的基于氧化的12和横向测量法方法来进一步改善受试者间的比对并有助于解决交叉纤维,但仍在体素水平上计算了许多微观结构措施。此外,当前的术语方法通常使用单变量方法分别计算每个捆绑包的组统计信息,而无需考虑大脑中相交纤维的复杂模式。拖拉术数据也可用于研究WM束的宏观结构或“形状”特性。13个计算的捆绑束指标与大脑WM的年龄相关的宏观结构变化的异质模式在大脑WM中的异质模式相比,与更均匀的微结构变化模式相比。最近的一项研究14发现,使用基于氧化的分析指标,AD的早期与TAU相关的WM变化是宏观的。据我们所知,没有任何工作研究WM微结构和宏观结构如何在神经退行性条件下共同改变了使用Tractometry方法等神经退行性条件,我们在当前的研究中解决了这一问题。在这项研究中,我们提出了宏观结构的规范术(MINT),以共同模拟微观结构的测量和纤维束几何形状的同时变化,并使用一种称为变异自动装编码器(VAE)的深度学习方法。当用作规范模型时,VAE可以编码健康对照中扩散指标的正常变异性的解剖模式。这个多元模型集成了多个互补的微观结构特征,并说明了不同DMRI指标之间的统计协方差以及与空间相关性。我们将薄荷衍生的微型与DTI的传统单变量措施进行了比较,并研究了在大型多站点样本中,在轻度认知障碍(MCI)和痴呆症中WM异常的特征模式。我们还研究了WM异常与痴呆症严重程度的临床指标有关。由于有兴趣确定用于检测和跟踪痴呆症的最佳微结构指标,因此我们还通过评估其对痴呆症的敏感性来对DTI指标进行排名。在痴呆症和MCI中可视化WM微结构异常之后,在两个不同的祖先和人口统计组中,我们研究了它们与整体裂纹几何形状的关系,并指出可以通过微观结构和形状的联合统计模型来解决的解释的歧义。
已于 2021 年 7 月 22 日获得部门理事会批准启动课程比较和面试程序,旨在确定 n。承担“电子学基础与微电子学基础课程教材合作编写”活动的11个课题;
脑电图(EEG)提供了对各个生命阶段神经活动的动态变化的基本见解。周期性和周期性脑电图活性的细微差别改变揭示了神经发育和衰老的复杂模式(Donoghue等,2020)。从幼儿到成年时期,上的活动减少了(Hill等,2022)。这些改变可能是由于振荡耦合与当地人口峰值之间平衡的转变(Voytek and Knight,2015年)。同样,老化会改变动态网络通信,这主要由光谱的周期性组件的变化反映。一个很好的描述现象是α范围内中心频率的减速,这与注意力和认知过程不可或缺(Cesnaite等,2023)。
英国利物浦&利物浦大学的clatterbridge癌症中心NHS基金会信托基金会,英国利物浦大学,英国利物浦B利物浦临床试验中心利物浦大学,利物浦,英国C C Cambridge大学医院英国格拉斯哥的苏格兰癌症中心的Beatson West c charit'e大学 - 柏林,柏林,德国柏林,德国G Velindre NHS NHS Trust,Velindre Cancer Center,Cardiff,Cardiff,英国H皇家德文郡和埃克塞特NHS NHS Foundation,Exeter,Exeter,Exeter,Exeter,UK I皇家Marsden NHS Foundation Trust,皇家Marscen Foundation,Southm ofern Marsdon Hosits the Royal Marscen,UK SOUNTEN,UK SONTEN,UK STAMP,UK STAMP K大学医院伯明翰NHS基金会信托基金会,英国伯明翰女王伊丽莎白医院,克里斯蒂NHS基金会信托基金会,克里斯蒂医院,曼彻斯特,英国曼彻斯特市克里斯蒂医院利物浦实验性癌症医学中心,利物浦大学,英国利物浦
我们的研究包括2904个来自两个独立主要同类群体的结构磁共振成像脑扫描:(i)1373年1373年横截面扫描的费城神经发育群体(PNC)样本,来自8至23岁的青年的3台特斯拉机器(表S1A和图S1A和图。s1a)(4)和(ii)一家美国国立卫生研究院(NIH)1531次纵向获得的脑部扫描样本,从792年的1.5特斯拉机器中获得5至25岁的年轻人(表S1B和图。S1B)(1)。To generate a reference map of areal scaling in the cortex, we measured the local surface area associated with each of ~80,000 cortical points per scan (henceforth “vertex area”) using an automated image-processing pipeline (5) and then used semiparametric generalized additive models (6) to estimate vertex-specific scaling as the log-log regression coefficient for total cortical area as a predictor of顶点区域(方法)。在此回归框架(7)中,系数为1表示线性缩放(例如,在皮质面积增加一倍的顶点面积增加一倍),而从1的偏差则表示非线性缩放率:系数> 1表示比较面积随着比较较大的验证区域而增加(阳性尺寸),并<1个阳性范围<1。 (“负缩放”)。在首先排除了这些变量和总皮质区域(方法)之间的统计上具有统计学意义的相互作用之后,用于估计缩放系数的模型为对顶点区域的年龄和性别影响提供了统计控制(方法)。因此,我们的结果支持对所检查的两个发展群体中每个群体的单个缩放图的估计,它们并未随年龄和性别的函数而变化。
从本文准备中使用的数据是从德国国家队列(Nako)获得的(www.nako。de)。NAKO由联邦教育和研究部(BMBF)[项目资金参考编号:01er1301a/b/c,01er1511d,01er1er1er1801a/b/c/c/c/c/d and 01er2301a/b/c],联邦德国和HelmHoltz联合会,该协会和Intistations and Intisitation and Interitation and Interitation and the Institation and the Interitation and Institation and Interations and Interations and Interations and Interations and Interitation and Interations。Nako研究人员在致谢中列出。b在本文制备中使用的数据是从阿尔茨海默氏病新型倡议(ADNI)数据库(adni.loni.usc.edu)获得的。ADNI于2003年作为公私合作伙伴关系成立,由主要研究员Michael W. Weiner,医学博士领导。ADNI的主要目标是测试是否可以合并串行磁共振成像(MRI),正电子发射断层扫描(PET),其他生物学标记物以及临床和神经心理评估,以衡量轻度认知障碍(MCI)和早期阿尔茨海默氏病的进展。c的数据用于准备本文的数据是从额叶洛巴尔变性神经影像学计划(FTLDNI)数据库中获得的。NIFD/FTLDNI的调查人员为FTLDNI和/或提供的数据的设计和实施做出了贡献,但没有参与本报告的分析或撰写(除非另有列出)。FTLDNI研究人员在“确认”部分中进一步列出。AIBL研究人员贡献了数据,但没有参与本报告的分析或撰写。AIBL研究人员在www.aibl.csiro.au上列出。准备本文中使用的数据是从澳大利亚成像生物标志物和衰老的生活方式旗舰研究(AIBL)获得的,该研究由英联邦科学和工业研究组织(CSIRO)资助,该组织在ADNI数据库(www.loni.usc.usc.edu/adni)提供。
摘要 在介绍本专题的贡献时,我们探讨了规范性的社会和法律概念与科学技术之间的联系。我们遵循法律多元主义对国家法律作为规范秩序唯一来源的观念的挑战,并指出技术变革如何创造一个在全球化条件下呈现新形态的多元化法律世界。我们提倡以科学技术研究 (STS) 为灵感重新制定法律多元主义,并建议扩大法律有效的秩序制度的范围,以包括物质性和技术产生的规范性。本专题论文中的案例研究充分证明了这种规范性。我们得出结论,纳入在
1.2语句类型,请注意整个文档中不同部分的不同部分之间非常重要的区别。有两种独特的文本:内容丰富的评论和规范性陈述。由于本规范中的大多数文本都是类似的规范性陈述,因此作者将其非正式地定义为默认情况,因此,已专门提出了有关内容丰富的评论的文本。他们通过标记每个内容丰富的评论的开始和结尾来做到这一点,并以灰色突出显示其文本。这意味着,除非文本被明确标记为诸如信息丰富的评论,否则可以将其视为一种规范性陈述。