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World File Search System颞上
内侧颞叶（边缘系统）
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分，医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来，他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切，他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话，但如果你离开房间片刻，当你回来时，他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
颞下颌疾病的病因
本文首先回顾了颞下颌疾病（TMD）的病因学历史。我从这篇评论中得出结论，不仅旧的机械性病因概念不正确，而且还严重缺陷了当前最流行的两个概念（生物心理社会和多因素）。因此，我们在单个TMD患者水平上真正拥有的几乎总是一种特发性情况 - 我们根本不知道或不能衡量足够的量，或者不能精确确定每个患者为什么患有TMD。此外，我们不了解最终决定一个人生病而另一个人没有的宿主阻力因素。“为什么”（病因）的问题必须与“如何”（病理生理学）的问题区分开来，无论是在语义上还是在智力上，都可以正确地讨论所有这些问题。但是，我们目前无法精确地识别TMD患者的病因并不能阻止我们对大多数患者的明智（并且经常成功）治疗。当前的许多健康状况受到医生和牙医的治疗，对他们的病因不完整或有缺陷，但是有关治疗结果的经验数据的可用性允许给予一定程度的适当护理。幸运的是，在TMD疗法领域已经进行了大量比较研究，为我们提供了选择初始疗法以及处理治疗失败的基础。本文结束了TMD和口面疼痛领域的当前基础科学研究活动。即使没有对病因的完美理解，我们仍然可以提供良好的保守护理，我们应该避免具有侵略性和不可逆转的治疗方法，尤其是当它们基于病因有缺陷的概念时。i提出，这些正在进行的对关节疾病，肌肉疼痛和慢性疼痛的分子和细胞机制的研究是该领域未来进步的最有可能的途径，因为开发了特定的对策成为更精确靶向疗法的基础。
性能优化的深度神经网络正在发展为较差的颞下颞叶状性皮层
过去十年来计算神经科学中最有影响力的发现之一是，深神经网络（DNN）的对象识别准确性（DNNS）与他们预测依次（IT）皮质中自然图像的神经反应的能力相关[1,2]。这一发现支持了长期以来的理论，即对象识别是视觉皮层的核心目标，并建议更准确的DNN将作为IT神经元对图像的更好模型的响应[3-5]。从那时起，深度学习就进行了一场规模的革命：经过数十亿图像训练的十亿个参数规模的DNN在包括对象识别的视觉任务上竞争或超越人类。今天的DNN在对象识别方面变得更加准确，可以预测其对图像的神经元的响应变得更加准确？在三个独立的实验中，我们发现情况并非如此：DNN逐渐变得更糟，因为其精度在Imagenet上提高了。要了解为什么DNN经历这种权衡并评估它们是否仍然是建模视觉系统的适当范式，我们转向其录音，以捕获自然图像引起的神经元活动的空间分辨图[6]。这些神经元活动图表明，接受Imagenet训练的DNN学会依靠与由其编码的DNN相比，并且随着其准确性的提高，该问题恶化。我们成功解决了这个问题，这是DNNS的插件训练程序，它使他们学到的表现与人类保持一致[7]。我们的结果表明，统一的DNN破坏了ImageNet精度和神经预测准确性之间的权衡，从而攻击了当前的DNN，并为更准确的生物学视觉模型提供了途径。我们的工作表明，使用任务优化的DNNS需要进行修订的标准方法，以及其他生物学约束（包括人体心理物理学数据）需要准确地逆转视觉皮层。
探索颞下颌疾病的复杂性
外周神经损伤，例如上臀神经的轴突损伤，是罕见的，但髋关节置换术后可能发生的并发症。本病例报告描述了使用脂肪衍生的间充质干细胞（MSC）来治疗71岁患者上臀神经的轴突损伤。常规康复失败后，选择MSC浸润并使用超声（美国）指导进行。两个月后，患者显示出肌电图（EMG）的归一化，表明完全恢复神经，并显着改善了神经性疼痛。患者还表明，在等速评估中，右髋关节扩展期间的最大扭矩增加了55％，功率增加了9％，从而提高了肌肉强度和功能。此病例强调了MSC在促进神经再生中的潜力，表明这种方法可以加速神经恢复并改善短期临床结局。尽管结果是有希望的，但仍需要进一步的研究来确认这种治疗的疗效和安全性。这种细胞疗法和身体康复的综合模型代表了从复杂的神经损伤中恢复的重大进步。
关于额颞叶痴呆的全面回顾：
摘要。额颞叶痴呆 (FTD) 是一种渐进性神经退行性疾病，其特征是大脑额叶和颞叶选择性退化。本综述探讨了 FTD 对语言、言语和行为的影响。早期症状包括找词困难、言语输出减少和理解障碍，常常导致失语症。该研究讨论了 FTD 患者观察到的深刻行为变化，包括冷漠、脱抑制、强迫行为和同理心丧失，以及准确和早期诊断的重要性及其挑战。我们甚至回顾了针对性治疗的潜力以及多学科护理在管理 FTD 的语言、言语和行为方面所发挥的重要作用。通过研究客观数据和关于该主题的全面研究，本研究提供了有关 FTD 对语言、言语和行为的深刻影响的宝贵见解，有助于改善这种毁灭性疾病的临床管理和潜在治疗策略。
在颞平面喷气机中的空间演变
从湍流场的替代分解开始，这是一种多维统计形式主义，用于描述和理解自由剪切流中湍流，并应用于平面暂时射流的对称性。理论框架是基于两点速度增量的二阶时刻的精确方程，使我们能够在第一次以湍流混合和夹带的基础上追踪空间演变的级联反应过程。引人入胜的反向能量级联机制是造成界面区域中长结构的产生的原因。类似于二维的湍流，这些空间上升的反向级联反向提供的能量最终通过大尺度的粘度通过摩擦剪切过程在涉及这些大型结构的薄横流层的大尺度上消散。最后，从能量的角度来看，射流的外部非扰动区域也具有活性。发现，压力介导的几乎静态流体的位移的非本地现象会产生非扰动的泛滥，而及时通过过渡机制将有助于湍流射流的生长。总体而言，总体/尺度空间中比例能量弹药所采取的意外途径，对于已知的湍流混合和夹带描述的描述，这是一种新颖的新颖性，可能会对我们的理论理解和建模产生重大的影响，正如在此所预期的那样，通过简单地依赖于尺度依赖尺度依赖于丰富动力学的动力学的简单方程式所预期。
分布式额颞网络是伽马射线的基础......
小白蛋白阳性 γ -氨基丁酸 (GABA) 能中间神经元与锥体神经元之间的突触相互作用会引起皮质伽马振荡，而这种振荡在精神分裂症中是异常的。这些皮质伽马振荡可以通过伽马波段听觉稳态反应 (ASSR) 来指示，ASSR 是一种强大的脑电图 (EEG) 生物标记，越来越多地用于推动精神分裂症和其他相关脑部疾病的新疗法的开发。尽管 ASSR 很有前景，但 ASSR 的神经基础尚未被确定。本研究调查了健康受试者和精神分裂症患者 ASSR 的潜在来源。在本研究中，开发了一种非侵入性地表征源位置的新方法，并将其应用于从接受 ASSR 测试的 293 名健康受试者和 427 名精神分裂症患者获得的 EEG 记录。结果显示，在健康受试者和精神分裂症患者中，颞叶和额叶源均存在分布式网络。在这两组中，主要的 ASSR 源均位于右侧颞上皮层和眶额皮层。除了这些区域的正常活动外，精神分裂症患者的左侧颞上皮层、眶额皮层和左侧额上皮层的伽马波段 ASSR 源偶极子密度 (ITC > 0.25) 显著降低。总之，颞叶和额叶大脑区域的分布式网络支持伽马相位同步。我们证明，无法对简单的 40 Hz 刺激产生一致的生理反应反映了精神分裂症患者网络功能的混乱。未来需要进行转化研究，以更全面地了解精神分裂症患者伽马波段 ASSR 网络异常的神经机制。
验尸成像揭示了阿尔茨海默氏病中内侧颞叶病理学的内侧颞叶脆弱性
我们目前对阿尔茨海默氏病（AD）早期颞叶（MTL）内tau神经薄缠结（NFT）的传播和神经退行性作用的理解受到限制，这受到混淆的非AD病理学和二维（2-D）的常规历史学性质的存在。Here, we combine ex vivo MRI and serial his- tological imaging from 25 human MTL specimens to present a detailed, 3-D characterization of quantitative NFT burden measures in the space of a high- resolution, ex vivo atlas with cytoarchitecturally-de fi ned subregion labels, that can be used to inform future in vivo neuroimaging studies.平均地图在NFT分布中显示出海报梯度的明显前方，并且具有最高水平的NFT的精确的空间模式，不仅在跨肾上腺域内发现，而且还发现了Cornu氨（CA1）子场。此外，我们确定了颗粒状MTL区域，其中神经退行性的测量可能与NFT相关，因此作为早期AD生物标志物可能更敏感。