关于“域一般性唤醒”的神经科学研究报告 学术背景 唤醒（Arousal）是神经科学中的一个核心概念，指的是大脑和身体状态的波动，通常与动机行为相关联。尽管“唤醒”一词被广泛应用，但其定义却一直含糊不清，不同教科书对此有不同的解释。一种观点认为，唤醒是多种生物过程的抽象反映；另一种观点则认为，唤醒具有共同的神经基础。这种概念上的分歧使得唤醒的分类和定义成为一个亟待解决的问题。此外，科学文献中关于唤醒的研究非常丰富（约50,000篇文章），但从未有系统性的综述或数据驱动的分析来揭示其本质。为了填补这一空白，本研究利用大规模文本挖掘技术和神经影像学元分析方法，揭示了“域一般性唤醒”（domain-general arousal）的存在，即在不同情境（如认知任务、情感背景、从睡眠到觉醒的过渡或性行为...
较大灌注不匹配体积与中型血管闭塞性卒中患者住院时间延长相关 学术背景 卒中（stroke）是全球第二大死亡原因，对患者和医疗系统造成了巨大的负担。住院时间（length of stay, LOS）延长与卒中后的不良临床结果密切相关，包括医院获得性感染、胃肠道出血、出院时神经功能较差、卒中后抑郁以及残疾风险增加等。此外，住院时间延长还会增加卒中护理和康复的成本，给医疗资源和医院容量带来压力。 尽管在大血管闭塞（large vessel occlusion, LVO）中，影响住院时间的因素（如卒中严重程度、卒中体积、血管内治疗类型等）已被广泛研究，但在中型血管闭塞（medium vessel occlusion, MeVO）中，这些因素的作用尚未得到充分探索。MeVO占急性缺血性卒中（acute...
创伤性脑损伤患者的结构与功能网络连接变化研究 背景介绍 创伤性脑损伤（Traumatic Brain Injury, TBI）是一种常见的神经系统疾病，可能导致长期的认知、情感和身体症状。尽管许多患者在受伤后的几个月内症状会有所缓解，但仍有相当一部分患者在受伤后数年甚至数十年内持续出现症状。为了更好地理解TBI对大脑的影响，研究人员开始关注大脑的结构连接（Structural Connectivity, SC）和功能连接（Functional Connectivity, FC）之间的关系。SC通常通过扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）来评估白质的完整性，而FC则通过功能磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imagin...
慢性耳鸣患者脑功能网络拓扑特征的重组研究 学术背景介绍 耳鸣是一种在没有外部声源或内部听觉感知的情况下感知到声音的现象，全球患病率在11.9%到30.3%之间。耳鸣患者不仅会经历听觉症状，如听觉过敏和听力困难，还会出现心理症状，如焦虑、抑郁、失眠和注意力不集中。这些症状与耳鸣的严重程度密切相关。根据2014年发布的美国临床实践指南，耳鸣被分为近期发作的耳鸣（持续时间小于6个月）和持续性耳鸣（持续时间大于等于6个月）。近期发作和持续性耳鸣通常表现出不同的临床特征，如响度、频率和与耳鸣相关的情绪障碍的差异。然而，耳鸣慢性化的确切机制仍不清楚。 耳鸣的病理生理学复杂且多因素，涉及外周和中枢系统。最初认为耳鸣起源于外周听觉系统的异常神经活动，但最近的研究表明，耳鸣与广泛分布的脑网络中的异常神经活动有...
非言语口部运动失用症在神经退行性疾病患者中的临床病理和神经影像学关联 研究背景 非言语口部运动失用症（Nonverbal Oral Apraxia, NVOA）是一种在没有肌无力情况下，无法计划、排列和执行自愿口面运动的表现。NVOA最早在脑卒中患者中发现，其表现为由于程序规划和排序能力受损而无法进行自愿口面运动。然而，在神经退行性疾病背景下，它是否与特定的病理学、临床或神经影像学发现相关，仍不明确。鉴于此，本研究旨在评估NVOA的临床病理学和神经影像学关联。 作者与出版信息 这篇论文由Danna P. Garcia-Guaqueta, MD，Hugo Botha, MB, CHB，Rene L. Utianski, PhD，Joseph R. Duffy, PhD，Heather Clar...
诱发成分分析（ECA）：基于GLM正则化对功能超声信号的分解 背景介绍 功能性神经影像数据分析旨在揭示大脑活动的空间和时间模式。现存的数据分析方法主要分为两类：完全基于数据的分析方法和依赖于先验信息的方法，例如用刺激时间程来分析脑活动。一般来说，使用刺激信号可以帮助识别活跃的大脑区域，但大脑对刺激的反应往往表现出非线性和时间变化的特点。因此，完全依赖刺激信号来描述大脑的时间反应可能导致对大脑功能的理解比较局限。 在此背景下，本文作者提出了一种新技术，称为诱发成分分析（Evoked Component Analysis，简称ECA），其利用了先验信息作为指导因子，通过在低阶分解框架中引入广义线性模型（General Linear Model，GLM）设计矩阵作为正则项，达到了在空间和时间上分解...