引言 跌倒事件在多个临床人群中普遍存在，通常的风险评估包括对个体步态进行视觉观察。然而，对步态的观察评估通常局限在实验室内对个体进行规范的步行协议测试，以识别可能增加跌倒风险的缺陷，但微妙的缺陷可能不易被观察到。为此，客观方法（例如惯性测量单元，IMUs）对于定量分析高分辨率的步态特征是有用的，这有助于通过捕捉细微差别来提高跌倒风险评估的信息量。然而，仅依赖IMU的步态仪器化分析存在局限性，它没有考虑到参与者的行为以及环境中的细节（例如障碍物）。视频眼动仪可能提供了评估跌倒风险的额外见解，通过记录头部和眼睛的运动，可以了解人们基于头部和眼睛的动作来遍历环境的方式。但是，手动评估视频数据以评估头部和眼睛的动作既耗时又具有主观性。因此，迫切需要自动化的方法，但目前尚不存在。本文提出了一种基于深度...

科研报告 背景介绍 随着人口老龄化以及中风等神经系统和肌肉系统疾病的增加，步态障碍导致的绊倒和跌倒风险成为一个严重问题。研究表明，踝关节背屈在步态的摆动阶段对确保足部离地高度至关重要。然而，目前对于摆动阶段踝关节动力学和机械能量交换的研究较少。现有的研究主要关注正常行走时的踝关节背屈，而随着多种提供背屈辅助的设备的开发，有必要了解在这些设备中能量需求的最小要求。 近年来，踝关节背屈辅助技术的发展迅速，特别是运用了先进的致动器和能量回收装置以提高步态安全性和防止跌倒。然而，这些设备需要提供足够的机械功率，以确保踝关节在摆动阶段的背屈辅助。了解踝关节背屈的动力学需求，对设计轻便、低功率的助力设备尤为重要。 论文来源 这篇文章由Victoria University的Soheil Bajelan、...

在中风患者双足任务中，运动相关皮层电位和顶枕-中央前区连通性的时间同步性 背景介绍 在中风后康复研究中，功能连通性（FC）、运动相关皮层电位（MRCP）和步态活动是与康复结果相关的常见衡量指标。尽管这些都已被单独研究，但它们之间的相互关系，特别是与双足辨别性的相互关系，尚未得到深入探讨。中风患者的康复效果差异显著，这些指标之间的关系可能揭示新的康复策略和疗法。 论文来源 这篇文章由 Chun-Ren Phang, Kai-Hsiang Su, Yuan-Yang Cheng, Chia-Hsin Chen 和 Li-Wei Ko 等学者撰写，分别来自 National Yang Ming Chiao Tung University, Kaohsiung Medical University ...

研究背景 重症肌无力（Myasthenia Gravis, MG）是一种慢性抗体介导的自身免疫性疾病，主要影响神经肌肉接头处的突触传导。大约85%的MG患者由针对乙酰胆碱受体（AChR）的抗体介导。这种疾病的临床特点是肌肉无力，尤其是疲劳性肌肉无力。虽然目前已有一些抗AChR抗体水平作为诊断指标，但其预测疾病活动性的价值仍存在争议。这使得MG领域存在一个知识空白，即缺乏指示疾病活动性和识别高风险患者的生物标志物。鉴于MG的新治疗策略不断涌现，识别有效的生物标志物以分层患者并加强监测成为迫切需求。 论文来源 本研究由Christina B. Schroeter、Christopher Nelke、Frauke Stascheit、Niklas Huntemann、Corinna Preusse...

神经元分类的创新融合：基于人类和小鼠电生理数据的共同信息 科学界长期以来对神经元分类面临巨大挑战。准确分类神经元对于理解大脑在健康和疾病状态下的功能至关重要。这篇由Bar-Ilan University的Ofek Ophir、Orit Shefi与Ofir Lindenbaum引领的研究在《Neuroinformatics》期刊上发表，提出了一种全新的机器学习框架，通过联合使用来自人类和小鼠的电生理数据来对神经元进行分类。 研究背景 神经元是神经系统的基本单元，其分类自Ramon y Cajal在1995年发表《人和脊椎动物神经系统的组织学》以来，一直是神经科学的核心问题。分类神经元有助于在不同实验室和实验条件下的一致识别，这对于理解大脑功能及其在健康和病态状态下的变化至关重要。 研究来源 ...

神经信息学领域的一项新突破：Cadence工具用于钙事件检测的研究报告 背景介绍 钙成像技术在神经元集合体研究中引发了一场革命，为研究人员提供了一种同时可视化和监控多个神经元活动的强大工具。钙成像利用荧光钙指示剂，这些指示剂在细胞内钙水平变化时发光，而钙水平与神经元活动密切相关。通过成像这些荧光变化，研究人员可以实时获取神经元集合体的动态，从而研究复杂的神经回路和网络。 尽管钙成像可以生成相对荧光变化δf/f曲线，但研究神经元集合体的科学家通常需要从这些连续的δf/f曲线中推断出钙事件，以创建钙事件的栅格图（raster representation）。为此，科学家们需要一种能够从这些曲线中推断钙事件的工具。在本文中，研究团队介绍了一种名为Cadence的开源工具，它能够通过半自动检测从钙成...

学术背景 高等级胶质瘤患者的认知功能受到肿瘤位置和体积的影响，这一事实已得到广泛认可。然而，关于如何准确预测个体患者的认知功能，以便在手术前后进行个性化治疗决策的研究仍然有限。现阶段，大多数研究集中在解释不同肿瘤位置对认知功能的影响，但并未详细探讨这些位置表示是否能用于实际预测。此外，目前使用的大多数方法都是基于群体平均的大脑图谱，这种方法可能无法精准反映个体差异。本研究旨在探讨不同的肿瘤位置表示方法，包括流行的人群平均大脑图谱、随机产生的图谱和基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的表示，是否能够有效预测未见患者的认知功能。 研究来源 论文题目为《Predicting cognitive functioning for patients wit...

基于贝叶斯张量建模的阿尔茨海默病影像分类 引言 神经影像学研究是当代神经科学的重要组成部分，极大地丰富了我们对大脑结构和功能的认识。通过这些非侵入性的视觉化技术，研究人员可以更精确地预测某些神经和精神疾病的风险，进而在早期阶段进行干预和治疗，从而改善患者的健康和生活质量。特别是在阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，以下简称AD）的研究中，神经影像学提供了宝贵的病理机制见解，能跟踪病情进展，识别早期症状并区分其他导致痴呆的原因。 然而，在处理神经影像数据时会面临多个重大挑战，例如数据空间依赖性、高维度及噪声，并且往往难以在异构条件下识别合适的神经生物标志物。为了应对这些复杂的影像数据问题，研究者提出了多种统计和机器学习方法，其中包括基于影像特征的分类模型。 尽管现有的方法有着...

通过PED算法识别自闭症谱系障碍的诊断生物标志物 在神经信息学领域，自闭症谱系障碍（ASD）的研究多集中于脑部区域之间的双向连接关系，而较少涉及脑部区域的高阶相互作用异常。为了探讨脑区的复杂关系，作者团队采用了部分熵分解（Partial Entropy Decomposition, PED）算法，通过计算三脑区（triads）的高阶相互依赖性来捕捉高阶相互作用。本文提出了一种基于PED和替代检验方法的方法，检验单个脑区对三重脑区的影响，发现了关键的三脑区。进一步采用超图模块优化算法揭示了高阶脑结构，在ASD中，右丘脑与左丘脑的连接相比于典型对照（TC）更松散。关键的冗余三脑区（左小脑、左楔前叶和右下枕回）的相互作用表现出显著的衰减，而协同的关键三脑区（右小脑、左中央后回和左舌回）的相互作用明...

大脑组织分割的增强空间模糊C均值算法研究报告 学术背景 磁共振成像（MRI）在神经病学中发挥着重要作用，尤其是在大脑组织的精确分割方面。准确的组织分割对于诊断脑损伤和神经退行性疾病至关重要。MRI数据的分割涉及到将图像分成具有相似强度、纹理和均匀性的不同区域，这是医学图像分析中的一项关键任务。特别是在脑白质（White Matter, WM）、灰质（Gray Matter, GM）和脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）等大脑组织的区分中，精确的组织分割和病灶分离能够显著提高医疗专业人员诊断脑损伤及神经退行性疾病的能力。 然而，MRI图像的固有变化，包括不同的成像模式、信号强度和设备配置，增加了分割问题的复杂性。如何在存在噪声和伪影的情况下实现高精度分割成为了一大挑战。因...