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执行技能和阅读理解
h uey早在1908年就开始了。熟练的阅读非常复杂，要求读者在文本中积极多种信息来源，将这些信息与他们已经知道的信息集成在一起，并有意识地监视他们自己的理解，以产生对文本内容的细微解释。简而言之，阅读是在思考，非常活跃且令人难以置信的复杂思维。但是，我们经常发现我们的学生似乎缺乏思维能力，例如记忆，计划的能力以及必要时转移注意力的能力，这对我们来说似乎是熟练的理解者。考虑您自己对文本的阅读：您必须迅速回忆起字母的连接，相对毫不费力地将页面上的字母转换为语音（音素），您牢记并将其融合为单词，将这些单词链接到它们的适当含义，并将这些含义链接在一起，以使句子的句子，段落，段落，段落，整个文本。阅读小说时，您会从有关其行为的信息中推断出角色的情绪，并且您还可以根据推断他们的思想，感觉和意图的推论来预测角色的未来行动。阅读虚构和说明性文本时，您会使用有关各种文本结构的知识来构建对文本的解释，并在自己的知识和阅读时遇到的信息之间建立联系。不仅如此，您以某种方式牢记所有这些信息，同时继续工作
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
使用去噪自动编码器进行脑电图连接分析以检测阅读障碍
时间采样框架 (TSF) 认为，诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验，让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声，旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在，以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此，估计了时间和频谱通道间EEG连接，并训练了去噪自动编码器（DAE）来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示，结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者，平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关（p<0.005），例如语音意识和快速符号命名，以及阅读效率和阅读理解。最后，对邻接矩阵的更深入分析显示，DD受试者颞叶（大致是初级听觉皮层）电极之间的双侧连接减少，以及F7电极（大致位于布罗卡区）的连接增加。这些结果为使用更客观的方法（例如 EEG）对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
言语流畅性是一种快速而简单的工具，可帮助决定何时转诊可能患有脑肿瘤的患者
摘要背景：脑肿瘤患者通常表现出非特异性症状。正确确定哪些人需要优先进行紧急脑部成像是一项挑战。脑肿瘤是被诊断为紧急症状的最常见的癌症之一。言语流畅性任务 (VFT) 是一种受执行功能、语言和处理速度障碍影响的快速分类测试。我们测试了 VFT 是否可以支持识别脑肿瘤患者。方法：这项概念验证研究检查了 VFT 是否有助于区分脑肿瘤患者和没有脑肿瘤但有类似症状（即头痛）的患者。招募了两组患者，(a) 已知脑肿瘤患者，(b) 因头痛而从初级保健机构转诊接受直接访问计算机断层扫描 (DACT) 且怀疑患有脑肿瘤的患者。前瞻性地收集了语义和音素言语流畅性数据。结果：招募了 180 名脑肿瘤患者和 90 名 DACT 患者。无论是头痛患者还是无头痛患者，脑瘤患者的语义语言流畅性评分都明显低于无脑瘤患者（P < 0.001）。语音流畅性显示出类似但较弱的差异。计算了原始和发生率加权的阳性和阴性预测值。结论：我们已经证明了将语义 VFT 评分表现添加到临床决策中以支持对紧急脑成像患者进行分类的潜在作用。转诊接受 DACT 的患者的真实阳性率相对较小的改善有可能提高诊断的及时性和效率并改善患者的预后。
慢性轻度创伤性脑损伤
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 是一种常见疾病，大约 90% 的 TBI 病例被归类为轻度 (mTBI)。然而，传统 MRI 的诊断和预后价值有限，因此需要使用其他成像方式和分析程序。使用静息态功能 MRI (rs-fMRI) 的功能性连接组学方法已在包括 mTBI 在内的多种临床场景中显示出巨大的潜力和有希望的诊断能力。此外，人们越来越认识到大脑动力学在健康和病理认知中的基本作用。在这里，我们对 mTBI 相关的连接组学障碍及其情绪和认知相关性进行了深入研究。我们利用机器学习和图论将静态和动态功能连接 (FC) 与区域熵值相结合，实现高达 75% 的分类准确率（精确度、灵敏度和特异性分别为 77%、74% 和 76%）。与健康对照组相比，mTBI 组颞极连接性降低，与语义（r = 0.43，p < 0.008）和音素言语流畅性（r = 0.46，p < 0.004）呈正相关，而右侧背后扣带回连接性降低与抑郁症状严重程度呈正相关（r = 0.54，p < 0.0006）。这些结果强调了这些区域残留 FC 对于保留 mTBI 中的认知和情绪功能的重要性。相反，在右侧中央前回和缘上回观察到过度连接，与语义言语流畅性呈负相关（r = -0.47，p < 0.003），表明可能存在无效的补偿机制。这些新颖的结果有助于理解 mTBI 的病理生理学并解释其一些最持久的情绪和认知症状。
从颅内脑电图解码言语产生过程中的发音轨迹
简介：语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术，旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段，如音素或单词。然而，目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为，该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成（即下颌、软腭和嘴唇）。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能，使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法：通过这项工作，我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹，从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集，其中 10 位参与者读出单个单词，同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果：我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率，其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置，以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型，直接从神经数据预测发音轨迹，并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。
经颅直接电流刺激，以促进自闭症儿童疾病儿童的神经功能康复：一种随机，假手术，双盲临床试验的方案
阅读是一项必不可少的技能，不仅需要在学校成功，而且要维持越来越有识字社会的高质量生活。技术的变化改变了阅读格式，并提高了扫盲环境的范围和复杂性，从而给基础阅读技能带来了更大的压力。这些技能的发展发生在与学习书面语言的形式和功能相关的相应神经发展及其与口语的关系。学习阅读的困难与成功学习的神经模式有关。因此，对阅读神经基础的研究为扫盲和阅读障碍的发展提供了信息。最近的进步是基于行为和大脑研究的40多年研究所提供的显着基础（Perfetti和Helder，2022年是对这项研究的评论）。该基础建立了有关阅读和学习阅读的认知过程的基本事实，包括对构成印刷单词的身份的正交，语音和语义信息的获取，并由口语和概念知识支持。一个强大的发现是语音知识，例如，对毫无意义的语音段的意识会影响阅读习得和发育阅读障碍。对语音学水平（音素）的意识对于阅读字母写作系统和未能达到这种意识的失败尤其重要。在全球范围内，大多数孩子都学会阅读非字母语言。因此，为了了解阅读发展的普遍性及其使用特定语言和写作系统的变化，跨语言研究很重要。中文阅读引起了最多的研究关注，可以作为字母阅读的比较。例如，语音知识与中国阅读发展有关，就像字母阅读的发展一样。然而，视觉正面知识，视觉知识，形态意识，词汇量，工作记忆和其他一些因素可能与中国儿童识字的语音知识一样重要。
阅读习得和阅读障碍的神经基础
阅读是一项必不可少的技能，不仅需要在学校成功，而且要维持越来越有识字社会的高质量生活。技术的变化改变了阅读格式，并提高了扫盲环境的范围和复杂性，从而给基础阅读技能带来了更大的压力。这些技能的发展发生在与学习书面语言的形式和功能相关的相应神经发展及其与口语的关系。学习阅读的困难与成功学习的神经模式有关。因此，对阅读神经基础的研究为扫盲和阅读障碍的发展提供了信息。最近的进步是基于行为和大脑研究的40多年研究所提供的显着基础（Perfetti和Helder，2022年是对这项研究的评论）。该基础建立了有关阅读和学习阅读的认知过程的基本事实，包括对构成印刷单词的身份的正交，语音和语义信息的获取，并由口语和概念知识支持。一个强大的发现是语音知识，例如，对毫无意义的语音段的意识会影响阅读习得和发育阅读障碍。对语音学水平（音素）的意识对于阅读字母写作系统和未能达到这种意识的失败尤其重要。在全球范围内，大多数孩子都学会阅读非字母语言。因此，为了了解阅读发展的普遍性及其使用特定语言和写作系统的变化，跨语言研究很重要。中文阅读引起了最多的研究关注，可以作为字母阅读的比较。例如，语音知识与中国阅读发展有关，就像字母阅读的发展一样。然而，视觉正面知识，视觉知识，形态意识，词汇量，工作记忆和其他一些因素可能与中国儿童识字的语音知识一样重要。
神经元的组件学会分类分布
组件是大量的神经元，其同步射击被假设以代表记忆，概念，单词和其他认知类别。组件被认为可以在高级认知现象和低级神经活动之间提供桥梁。最近，已显示出一种称为组合微积分（AC）的组合系统，其曲目具有生物学上合理的组合操作，可以显示能够模拟任意空间结合的计算，还可以模拟复杂的认知现象，例如语言，推理和计划。但是，组件可以调解学习的机制尚不清楚。在这里我们提出了这样的机制，并严格证明，对于标记组件的分布定义的简单分类问题，可以可靠地形成代表每个类别的新组装，以响应类中的一些刺激。因此，该组件是对同一类的新刺激的响应可靠地召回的。此外，只要相应的类是相似的组件的群集，或者通常可以通过线性阈值函数与边缘分开，则这些类组件将可以区分区分。为了证明这些结果，我们利用具有动态边缘权重的随机图理论来估计激活的顶点的序列，从而在过去五年中对该领域的先前计算和定理产生了强烈的概括。被视为一种学习算法，这种机制完全在线，从很少的样本中概括，并且只需要温和的监督 - 在大脑模型中学习的所有关键属性。这些定理是通过实验来支持的，这些实验证明了组件的成功形成，这些组件代表了从此类分布中绘制的合成数据以及MNIST上的概念类别，这也可以通过一个AS-emerbly每位数字来分类。我们认为，从现实世界数据中提取属性（例如边缘或音素）的单独感觉预处理机制支持的这种学习机制可以是皮质中生物学学习的基础。关键字：关键字列表