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文章/答案/技术大牛

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思影科技

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连通性可预测深部脑刺激（DBS）对帕金森的疗效

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深部脑刺激（DBS）对帕金森病（PD）的疗效可能取决于刺激部位与其他脑区之间的连通性，但是刺激哪些脑区，以及脑区间连通性是否能够预测患者的预后，仍然未知。在这里，我们确定了有效的DBS刺激丘脑底核（STN）所涉及的结构和功能连通性，并在独立队列中测试了其预测疗效的能力。

2022-11-14

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Biological Psychiatry：自闭症的神经亚型研究进展

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一般认为，自闭症谱系障碍(ASD)的神经生物学基础是异质性。因此，研究分子、细胞和脑网络的变化是识别其生物标志物的先决条件。本文总结了基于数据驱动的在大脑结构和功能水平上识别更多ASD神经亚型的研究结果，。方法论步骤为：诊断样本的选择、神经成像特征、算法和验证方法。虽然研究方法各不相同，但普遍认为至少可能存在2-4种不同的ASD亚型。他们的识别提高了症状预测和诊断标签的准确性，超过了组平均比较。本文也指出了相关研究存在的挑战和差距：

2020-08-11

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BRAIN：用于阿尔茨海默病分类的可解释深度学习框架的开发和验证

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阿尔茨海默症是全世界痴呆症的主要病因，随着人口老龄化，患病负担不断增加，在未来可能会超出社会的诊断和管理能力。目前的诊断方法结合患者病史、神经心理学检测和MRI来识别可能的病例，然而有效的做法仍然应用不一，缺乏敏感性和特异性。在这里，本文报告了一种可解释的深度学习策略，该策略从MRI、年龄、性别和简易智力状况检查量表(mini-mental state examination ,MMSE) 得分等多模式输入中描绘出独特的阿尔茨海默病特征（signatures）。该框架连接了一个完全卷积网络，该网络从局部大脑结构到多层感知器构建了疾病概率的高分辨率图，并对个体阿尔茨海默病风险进行了精确、直观的可视化，以达到准确诊断的目的。该模型使用临床诊断的阿尔茨海默病患者和认知正常的受试者进行训练，这些受试者来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集（n = 417），并在三个独立的数据集上进行验证：澳大利亚老龄化影像、生物标志物和生活方式研究（AIBL）（n = 382）、弗雷明汉心脏研究（FHS）（n = 102）和国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）（n = 582）。使用多模态输入的模型的性能在各数据集中是一致的，ADNI研究、AIBL、FHS研究和NACC数据集的平均曲线下面积值分别为0.996、0.974、0.876和0.954。此外，本文的方法超过了多机构执业神经科医生团队（n = 11）的诊断性能，通过密切跟踪死后组织病理学的损伤脑组织验证了模型和医生团队的预测结果。该框架提供了一种可适应临床的策略，用于使用常规可用的成像技术（如MRI）来生成用于阿尔茨海默病诊断的细微神经成像特征；以及将深度学习与人类疾病的病理生理过程联系起来的通用方法。本研究发表在BRAIN杂志。

2020-07-15

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文献管理软件Endnote使用教程及常见问题解答

科技论文写作的最后一部分就是参考文献，引用的文献正确与否，一方面，从一定程度上反映了作者的学术态度，而另一方面，编辑和审稿人也喜欢从这部分挑刺儿。目前参考文献管理软件有多种，EndNote是Thomson Reuters 公司开发的SCI 数据库采用的官方软件，也是最受科研工作者青睐的参考文献管理软件。EndNote的功能十分强大，支持近4000种国际期刊的参考文献格式，拥有几百种写作模板，可在word中快速插入参考文献。除此之外，EndNote 还可以轻松管理成千上万条参考文献，对所有文献进行快速分类保存、查看和引用。因此，今天小编重点介绍下Endnote的主要功能以及在科技论文写作过程中可能出现的问题，希望能帮助到同在科研一线奋斗的小伙伴们。

2020-03-19

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Nature neuroscience：功能核磁共振成像(fMRI)分析的计算方法

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认知神经科学的分析方法并不总是与丰富的功能磁共振成像数据相匹配。早期的方法侧重于估计单个体素或区域内的神经活动，在trials或blocks上取平均值并在每个被试中分别建模。这种方法大多忽略了神经表征在体素上的分布特性、任务期间神经活动的连续动态、在多个被试上进行联合推断的统计学方面的优势以及使用预测模型约束分析的价值。最近一些探索性的和理论驱动的方法已经开始寻找具备这些特性的方法。这些方法强调了计算技术在功能磁共振影像（fMRI）分析中的重要性，特别是机器学习、算法优化和并行计算等计算技术。采用这些技术将使新一代的实验和分析成为可能，这些实验和分析将改变大家对大脑中一些最复杂、最清晰的人类信号的理解，如：思考、意识和记忆等认知行为。本文发表在Nature neuroscience杂志。

2020-03-19

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journal of neuroscience：面孔的神经表征与眼动模式相协调

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眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据；其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段，注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现，且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明，眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用，可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息，并且面孔身份的有效处理涉及特质，而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，发表在杂志the journal of neuroscience上。

2020-02-13

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