首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

选秀倒牛奶事件背后:资本疯狂 黑产横行

今年又到了男团选秀年。看着几十个年轻帅气的小哥哥在舞台上又唱又跳又比心,满屏大长腿,满脸胶原蛋白,激动的泪水从小海伦同学的眼角划过。眼看着就要成团了,一条视频突然在全网走红。 作为一名不打投的伪追星女孩,小海伦同学不淡定了。视频中,十几个大妈围坐在一起,将一瓶瓶拆掉包装的牛奶倒在铁桶里,然后又倾倒进水沟中。肆无忌惮的浪费食物,是袁隆平爷爷让你们吃的太饱了吗? 虽然全网将舆论矛头指向了追星不理智的饭圈女孩们,但是仔细盘一盘,追星女孩不过是被幕后利益链一次又一次收割的“韭菜”,而真正分食蛋糕、坐享利益

03

PNAS:从儿童到老年大脑自发皮层动态变化轨迹

在迄今为止规模最大、范围最广的寿命脑磁图(MEG)研究中(n = 434,6至84岁),我们提供了静息状态自发活动的规范轨迹及其时间动态的关键数据。我们进行了尖端的分析,研究了年龄和性别对全脑、空间分辨的相对和绝对功率图的影响,并在两种类型的图的所有谱波段发现了显著的年龄影响。具体而言,较低的频率与年龄呈负相关,而较高的频率与年龄呈正相关。通过层次回归进一步探讨了这些相关性,揭示了关键大脑区域的显著非线性轨迹。性别影响出现在绝对功率图中,而不是相对功率图中,突出了通常可互换使用的结果指标之间的关键差异。我们严谨和创新的方法提供了多谱图,显示了整个生命周期中自发神经活动的独特轨迹,并通过广泛使用的自发皮质动力学的相对/绝对功率图阐明了关键的方法论考虑。

01

利用非线性解码模型从人类听觉皮层的活动中重构音乐

音乐是人类体验的核心,但音乐感知背后的精确神经动力学仍然未知。本研究分析了29名患者的独特颅内脑电图(iEEG)数据集,这些患者听了Pink Floyd的歌曲,并应用了先前在语音领域使用的刺激重建方法。本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲,并量化了不同因素对解码精度的影响。结合编码和解码分析,本研究发现大脑右半部分主导音乐感知,颞上回(STG)起主要作用,证明了一个新的颞上回亚区适应音乐节奏,并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后侧STG组织。本研究结果表明,在单个患者获得的短数据集上应用预测建模是可行的,为在脑机接口(BCI)应用程序中添加音乐元素铺平了道路。

03

fNIRS经系统伪影矫正后对初级运动皮层的腿部活动敏感

功能性近红外光谱(fNIRS)是一种越来越流行的研究运动和步态过程中皮层活动的工具,需要进一步验证。本研究旨在评估(1)fNIRS是否可以检测初级运动皮层(M1)难以测量的腿部区域,并将其与手部区域区分开来;以及(2)fNIRS是否可以区分自动(即不需要注意)和非自动运动过程。特别关注的是系统性伪影(即血压、心率、呼吸的变化),这些伪影通过短通道(即主要对头皮浅表血流动力学敏感的fNIRS通道)进行评估和校正。结果表明,fNIRS对M1的腿部活动敏感,尽管其灵敏度低于手指活动,并且需要对系统波动进行严格校正。我们进一步强调,当短通道显示出与预期血液动力学反应相似的信号时,系统伪影可能导致不可靠的GLM分析。

03

睡眠有助于巩固复杂问题解决技能的记忆痕迹

睡眠巩固了程序性运动技能的记忆,海马-纹状体-皮质网络的睡眠依赖变化反映了这一点。其他形式的程序性技能需要获得一种新的策略来解决问题,这需要使用重叠的大脑区域和包括尾状核和前额叶皮层在内的特殊区域。睡眠优先有利于策略和解决问题的能力,而不是伴随的运动执行动作。然而,目前还不清楚如何从睡眠中获得新的策略。在这里,参与者需要执行一系列动作来学习新的认知策略。参与者在完成这项任务的同时,在整晚睡眠、白天小睡或清醒的间隔时间前后接受功能磁共振成像(fMRI)。参与者还执行了一项运动控制任务,这排除了学习策略的机会。通过这种方式,我们从特定策略的激活中减去了与运动执行相关的大脑激活。在基于策略的任务中,睡眠和小睡组的行为表现比清醒组有更大的改善。在睡眠之后,我们观察到,与清醒时相比,大脑尾状核以及海马体-纹状体-皮质网络的其他区域的激活增强。这项研究表明,睡眠是一段特殊的时间,可以增强解决问题所需的新获得的认知策略。

03

斯坦福Shenoy团队:由循环神经网络实现的大脑控制摘要

到目前为止,脑机接口主要集中于控制单个载体,例如单个计算机光标或机械臂。恢复多肌运动可以为瘫痪患者解锁更大的功能(例如,双手运动)。然而,解码多个病媒的同时运动可能具有挑战性,因为我们最近发现一个组合神经解码连接了所有肢体的运动,并且在双病媒运动中发生非线性变化。在这里,我们演示了通过神经网络(NN)解码器对两个游标进行高质量的双手控制的可行性。通过模拟,我们发现神经网络利用神经“侧向性”维度来区分左右的运动,因为神经对双手的调整变得越来越相关。在训练循环神经网络(RNNs)时,我们开发了一种方法,通过在时间上扩张/压缩并重新排序来改变训练数据的时间结构,我们证明这有助于RNN成功地推广到在线设置。通过这种方法,我们证明了一个瘫痪患者可以同时控制两个计算机光标。我们的研究结果表明,神经网络解码器可能有利于多载体解码,只要它们被设计为转移到在线设置。

01

eLIFE:脑电结合眼动研究:自闭症儿童社交脑网络的早期改变

社交障碍是自闭症谱系障碍(ASD,Autism Spectrum Disorders)的标志,但是在ASD研究中缺乏针对社交性刺激引起早期社交脑网络改变的证据。我们记录了ASD学步儿童及其正常发育(TD, typically developing)的同伴在探索动态社交场景时的注视方式和大脑活动。基于电信号溯源的定向功能连接分析,揭示了theta和alpha频率的特定频率非典型脑网络。结果发现,与自闭症相关的社交网络的关键节点信息在传输和连接方式均发生了变化。对ASD脑与行为关系的分析表明,来自背顶额叶,颞下叶和岛状皮层区域的补偿机制与较少的非典型注视模式和较低的临床障碍有关。本结果提供了有力的证据表明:社交脑网络的定向功能连接改变是ASD大脑早期非典型发育的核心组成部分。

02

头皮和硬膜下EEG对脑深部活动的定位

对于皮层脑电图(ECoG)和头皮脑电图(sEEG)在定位大脑深层活动来源的能力上的不同尚不明显。与sEEG相比,ECoG的空间分辨率和信噪比更高,但其空间覆盖范围受到更多限制,有效测量组织活动的体积也是如此。本研究记录了4名顽固性癫痫患者在安静清醒状态下的多模式数据集,这些数据包括同步的头皮、硬膜下和深部EEG电极记录。本研究应用独立成分分析(ICA)来分离θ、α和β频段活动中的独立源。在所有患者中都观察到了硬膜下和头皮EEG成分,这与深部电极的一个或多个触点有显着的零滞后相关性。随后对相关成分的偶极建模显示,其偶极位置明显比非相关成分的偶极位置更接近深部电极。这些发现支持这样一种观点,即在两种记录方式中发现的成分都来自深部电极附近的神经活动。从本研究看,出于临床目的的将ECoG电极植入在靠近深部电极的位置,这并不能使源定位精度显著提高。此外,由于嵌入了ECoG电极的电隔离硅胶片,ECoG栅格衰减了sEEG。偶极子模型实验结果表明,sEEG的深源定位精度与ECoG相当。 1、背景 研究证明,与大脑深层结构的距离越大,记录的电极活动就越弱。在定位近端活动方面,ECoG较EEG有相当大的优势,具有优越的空间分辨率、频谱带宽和信噪比(SNR),因为记录不会被空间过滤或被头盖骨阻挡。然而,与EEG的整个头皮覆盖相比,ECoG网格或条带只覆盖皮质表面的有限区域,可能会影响更远端来源的局部化准确性。因此,到目前为止,还不清楚ECoG在定位深部和皮层下区域的源信号方面是否比EEG有优势。 要评估EEG和ECoG在深部源定位方面的实际比较,需要同时记录有/无创性的皮层和深层活动,如图1。

03
领券