Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a,b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 华盛顿大学医学院放射学系,美国密苏里州圣路易斯 63110 b 华盛顿大学医学院神经病学系,美国密苏里州圣路易斯 63110 *通讯作者:Dmitriy A. Yablonskiy,博士 华盛顿大学 Mallinckrodt 放射学研究所,4525 Scott Ave. 3216 室,密苏里州圣路易斯,63110 电子邮件:yablonskiyd@wustl.edu https:BMRL-DmitriyYablonskiy 电话:+1(314)362-1815;传真:+1(314)362-0526 关键词:功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触 摘要 虽然在研究健康人脑和各种临床条件下的静息状态功能网络方面已经取得了重大进展,但有关它们与脑细胞成分关系的许多问题仍未得到解决。在本文中,我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 对人脑细胞组成进行体内定量映射,并使用来自人类连接组计划的 BOLD(血氧水平依赖性)MRI 静息状态数据来探索脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。我们的结果表明,网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义同步性主要与区域神经元密度有关,而功能单元之间的功能连接强度不仅受神经元的影响,还受脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。数据显示,这些细胞功能关系在脑活动的超慢频率范围 (0.01-0.16 Hz) 中最为明显,已知这与 BOLD 信号的波动有关。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。我们发现,神经元密度最高(但神经胶质细胞和突触密度最低)的视觉网络在单个功能单元中表现出最强的 BOLD 信号一致性,以及最强的网络内连接性。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近,其 BOLD 信号的相干性相对较低,但细胞内容非常平衡,这使得 DMN 在大脑的整体组织以及健康和疾病中的功能网络层次结构中发挥重要作用。
创伤性脑损伤 (TBI) 是如果医疗救治延误,可能带来严重后果的损伤之一。通常,需要分析计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 来确定中度 TBI 患者的严重程度。然而,由于如今 TBI 患者的数量不断增加,对每位潜在患者进行 CT 扫描或 MRI 扫描不仅成本高昂,而且耗时。因此,在本文中,我们研究了使用具有计算智能的脑电图 (EEG) 作为替代方法来检测中度 TBI 患者严重程度的可能性。EEG 程序比 CT 或 MRI 便宜得多。虽然与 CT 和 MRI 相比,EEG 的空间分辨率不高,但它的时间分辨率很高。使用传统的计算智能方法从 EEG 分析和预测中度 TBI 非常繁琐,因为它们通常涉及复杂的信号预处理、特征提取或特征选择。因此,我们提出了一种使用卷积神经网络 (CNN) 自动对健康受试者和中度 TBI 患者进行分类的方法。该计算智能系统的输入是静息状态下的闭眼脑电图,未经预处理和特征选择。使用的脑电图数据集包括 15 名健康志愿者和 15 名中度 TBI 患者,这些数据来自马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学医院。将所提出方法的性能与其他四种现有方法进行了比较。所提出方法的平均分类准确率为 72.46%,优于其他四种方法。结果表明,所提出的方法有可能用作中度 TBI 的初步筛查,以选择患者进行进一步诊断和治疗计划。
本研究的目的是调查脑电图静息状态连接是否与智力相关。165 名参与者参加了这项研究。记录了每位参与者 6 分钟的闭眼脑电图静息状态。分别计算了两个完善的同步测量 [加权相位滞后指数 (wPLI) 和虚相干性 (iMCOH)] 以及传感器和源脑电图空间的图论连接指标。使用瑞文渐进矩阵测量非语言智力。根据神经效率假设,alpha 波段范围内的大脑网络路径长度特征(平均和特征路径长度、直径和接近中心性)与传感器空间的非语言智力显着相关,但与源空间无关。根据我们的结果,非语言智力测量的差异主要可以通过从包含节点之间弱连接和强连接的网络构建的图形指标来解释。
摘要:目的:探讨轮班工作对中国煤矿工人认知功能的影响。背景:轮班工作在煤炭等现代工业中普遍存在,人们越来越关注轮班工作对矿工工作绩效和个人幸福感的影响。方法:共有54名三班矿工(早班17人,下午班18人,夜班19人)参加了这项探索性研究。采用静息态fNIRS功能连接方法评估轮班前后的认知能力。结果:结果显示,三班工人轮班前后的认知能力存在显著差异。大脑功能连接降低的顺序为夜班、下午班和早班。早班和晚班工人在轮班结束时脑功能连接较轮班前有所降低。夜班工人的结果则相反。各组工人前额叶皮层静息态脑功能网络均表现出小世界特性。早班和晚班工人前额叶皮层中介中心性和节点局部效率存在显著差异。结论:本研究结果为从脑科学角度研究轮班工作对中国煤矿工人认知能力的影响提供了新的思路。
材料和方法:在这项横断面研究中,我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估,并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络,使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性:整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。
摘要 人脑由数十亿个神经元和突触连接组成,是一个复杂的网络,协调着大脑区域之间兴奋和抑制活动的复杂平衡。兴奋和抑制之间的动态平衡对于调整皮质网络中的神经输入/输出关系以及调节其对刺激的反应动态范围至关重要。为了使用连接组学推断这种平衡,我们最近引入了一个基于 Ising 模型的计算框架,该模型最初是为解释铁磁体中的相变而开发的,并提出了一种新型的混合静息态结构连接组 (rsSC)。在这里,我们表明,基于 Kuramoto 相位振荡器的生成模型可用于模拟以 rsSC 作为耦合权重系数的静态和动态功能连接组 (FC),这样与使用传统结构连接组模拟的 FC 相比,模拟的 FC 与观察到的 FC 很好地一致。模拟是使用高性能计算基础设施上的开源框架虚拟大脑执行的。
1. Desai RJ、Hernandez-Diaz S、Bateman BT、Huybrechts KF (2014) 参加 Medicaid 的女性在怀孕期间处方阿片类药物的使用增加。Obstet Gynecol 123 (5):997-1002。doi:10.1097/AOG.0000000000000208 2. Patrick SW、Davis MM、Lehmann CU、Cooper WO (2015) 新生儿戒断综合征发病率和地理分布增加:美国 2009 年至 2012 年。J Perinatol 35 (8):650-655。 doi:10.1038/jp.2015.36 3. Patrick SW、Schumacher RE、Benneyworth BD、Krans EE、McAllister JM、Davis MM (2012) 新生儿戒断综合征及相关医疗保健支出:美国,2000-2009 年。JAMA 307 (18):1934-1940。doi:10.1001/jama.2012.3951 4. Ross EJ、Graham DL、Money KM、Stanwood GD (2015) 胎儿接触药物对发育的影响:我们知道什么以及我们仍需了解什么。神经精神药理学 40 (1):61-87。doi:10.1038/npp.2014.147
衡量社会不良行为(如不诚实)的决定因素非常复杂,而且受社会期望偏见的影响。为了避免这些偏见,我们使用基于连接组的预测模型 (CPM) 来测量静息状态的功能连接模式,并结合一项新任务,该任务不引人注意地测量自愿作弊行为,以获得 (不) 诚实的神经认知决定因素。具体来说,我们研究了静息状态下大脑中与任务无关的神经模式是否可用于预测 (不) 诚实行为的倾向。我们的分析表明,功能连接,尤其是与自我参照思维 (vmPFC、颞极和 PCC) 和奖励处理 (尾状核) 相关的大脑网络之间的功能连接,在独立样本中与参与者的作弊倾向可靠相关。作弊最多的参与者在几项自我报告的冲动测量中也得分最高,这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是,当比较神经和自我报告测量时,发现神经测量在预测作弊倾向方面更为重要。
脑震荡是全球关注的健康问题。尽管脑震荡发病率很高,但对这种弥漫性脑损伤的机制的全面了解仍然难以实现。然而,众所周知,脑震荡会导致严重的功能障碍;儿童和青少年受到的影响比成年人更大,恢复时间也更长;正在康复的人更容易遭受更多脑震荡,每次受伤都会增加长期神经和心理健康并发症的风险。目前,脑震荡管理面临两大挑战:没有客观的、临床认可的、基于大脑的方法来确定 (i) 运动员是否遭受了脑震荡,以及 (ii) 运动员何时康复。诊断基于临床测试和症状及其严重程度的自我报告。自我报告非常主观,症状只能间接反映潜在的脑损伤。在这里,我们介绍了一种基于深度学习的长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络,该网络仅使用一段短暂(即 90 秒)的静息状态 EEG 数据样本作为输入,即可区分健康和急性脑震荡后青少年运动员。运动员在数据收集过程中既不需要执行特定任务,也不需要受到刺激,并且获取的 EEG 数据既没有经过过滤、清除伪影,也没有进行显式特征提取。LSTM 网络使用 27 名患有运动相关脑震荡的男性青少年运动员的数据进行训练和测试,以 35 名健康青少年运动员为基准。在严格测试期间,分类器始终以 > 90% 的准确率识别脑震荡,其整体中值曲线下面积 (AUC) 对应于 0.971。这是第一个仅依赖易于获取的静息状态 EEG 数据的高性能分类器实例。它是朝着开发一种易于使用、基于大脑的、在个体层面上自动进行脑震荡分类的方法迈出的关键一步。
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a、b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院放射学系 b 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院神经病学系 *通讯作者:Dmitriy A. Yablonskiy,博士 华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 4525 Scott Ave,3216 室 圣路易斯,密苏里州 63110 电话:314-362-1815 传真:314-362-0526 电子邮件:YablonskiyD@wustl.edu 关键词:功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触、人类连接组计划 摘要 虽然在研究健康人脑和广泛人群的静息态功能网络方面已经取得了重大进展尽管许多临床情况都存在这种情况,但许多有关它们与大脑细胞成分关系的问题仍未得到解决。在此,我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 来映射人脑细胞组成,并使用 BOLD(血氧水平依赖性)MRI 来探索大脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。结果表明,网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义的同步性主要与区域神经元密度有关,而功能单元间的连接强度也受到脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。具有最高神经元密度(但神经胶质细胞和突触密度最低)的视觉网络表现出最强的 BOLD 信号相干性,以及最强的网络内连接。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近,其 BOLD 信号的相干性相对较低,但细胞内容非常平衡,使 DMN 在大脑的整体组织和功能网络层次结构中发挥重要作用。