视觉皮层神经元对刺激-反应映射的稳健编码 学术背景 在神经科学领域，视觉皮层（visual cortex）被认为是处理视觉信息的核心区域。传统观点认为，视觉皮层的神经元主要编码与感知相关的信息，例如刺激的位置、形状和颜色等。然而，越来越多的研究表明，视觉皮层的活动还受到行为因素的调制，例如注意力、奖励预期和工作记忆等。这些调制通常被认为与选择特定的感官信息以实现行为目标有关。然而，关于视觉皮层是否参与编码更抽象的行为变量，如刺激-反应映射规则（stimulus-response mapping），仍然存在争议。 刺激-反应映射规则是指将特定的视觉刺激与相应的行为反应关联起来的规则。例如，在空间工作记忆任务中，被试需要记住一个视觉线索的位置，并根据任务规则做出相应的眼动反应。传统观点认为，这种...
随着全球老龄化问题的加剧，神经退行性疾病（如阿尔茨海默病，Alzheimer’s Disease, AD）的发病率逐年上升。大脑老化（Brain Aging, BA）是神经退行性疾病的重要风险因素之一，但其与生理年龄（Chronological Age, CA）并不完全一致。传统的大脑老化评估方法主要依赖于DNA甲基化时钟，然而，这种方法无法直接反映大脑组织的老化情况，因为血脑屏障（Blood-Brain Barrier）将血液中的细胞与脑细胞分隔开来。因此，如何通过非侵入性手段准确评估大脑老化速度（Pace of Brain Aging, P）成为了一个重要的研究课题。 本研究旨在通过深度学习技术，利用纵向磁共振成像（Longitudinal MRI）数据，开发一种能够量化大脑老化速度的模...
缺血性卒中后巨噬细胞中精氨酸酶-1的有害作用 学术背景 缺血性卒中（ischemic stroke）是全球范围内导致长期残疾的主要原因之一。尽管精氨酸酶-1（arginase-1, Arg1）通常与抗炎反应和组织修复相关，但其在卒中后恢复中的具体作用尚不明确。Arg1主要表达于巨噬细胞中，尤其是在炎症环境下，Arg1被认为通过调节L-精氨酸代谢来影响炎症微环境。然而，Arg1在卒中后的功能影响尚未被充分研究。本研究旨在揭示Arg1在卒中后恢复中的作用，特别是其在浸润巨噬细胞中的表达如何影响炎症微环境和功能恢复。 论文来源 该研究由来自Ajou University School of Medicine的Hyung Soon Kim、Seung Ah Jee等研究者共同完成，研究团队还包括Ko...
Notch、ERK和SHH信号通路在皮质胶质细胞和嗅球中间神经元命运决定中的作用 学术背景 皮质发育过程中，神经发生（neurogenesis）和胶质发生（gliogenesis）是紧密相连的两个阶段。神经发生主要产生神经元，而胶质发生则产生胶质细胞，包括星形胶质细胞（astrocytes）和少突胶质细胞（oligodendrocytes）。在人类大脑皮质中，胶质细胞的数量是神经元的三倍，表明胶质细胞在脑功能中扮演着重要角色。然而，皮质神经发生向胶质发生转变的分子机制，以及胶质细胞命运决定的调控机制，尚不完全清楚。此前的研究表明，Notch、ERK（细胞外信号调节激酶）和SHH（Sonic Hedgehog）信号通路在神经发育中起关键作用，但它们如何具体调控胶质细胞命运决定仍需进一步探索。 ...
PTDP-43水平与C9orf72 ALS/FTD患者前额叶皮层细胞特异性分子变化的相关性 背景介绍 肌萎缩侧索硬化症（Amyotrophic Lateral Sclerosis, ALS）和额颞叶痴呆（Frontotemporal Dementia, FTD）是两种进行性神经退行性疾病，它们的共同特征是中枢神经系统（CNS）中特定神经元群体的丧失。尽管这两种疾病在症状上有所不同，但它们有着共同的遗传和神经病理学特征，尤其是C9orf72基因中的G4C2六核苷酸重复扩展突变，被认为是ALS和FTD最常见的遗传原因。 ALS主要表现为运动神经元的退化，导致肌肉无力和呼吸衰竭，而FTD则表现为额叶和颞叶皮层的退化，导致认知功能逐渐下降。在这两种疾病中，TAR DNA结合蛋白43（TDP-43）的...
智能手机视频捕捉技术分析脑卒中患者骨盆与下肢协调性研究 学术背景 脑卒中（stroke）是全球范围内发病率、致残率和死亡率最高的疾病之一，每年新增病例高达1500万。其中，20%-30%的脑卒中患者会发展为偏瘫步态（hemiplegic gait），这是脑卒中后最严重的功能障碍之一。偏瘫步态不仅影响患者的行走能力，还增加了跌倒风险，严重损害患者的生活质量。传统的步态分析通常关注下肢的时空参数（spatiotemporal parameters）和关节运动学（joint kinematics），但这些离散参数往往无法全面揭示脑卒中患者步态异常的机制。骨盆与下肢的协调性（intersegment coordination）在维持步态稳定性、平衡性和推进力方面起着关键作用，然而，相关研究仍然较少。...
在线表面肌电信号分解的两源验证研究 学术背景 表面肌电信号（Surface Electromyogram, SEMG）是肌肉活动的重要表征，广泛应用于运动康复、机器人控制和人机交互等领域。然而，SEMG信号由于其低信噪比、高相似性和严重叠加的波形特征，分解难度较大。近年来，随着电子和传感技术的发展，高密度表面肌电信号（High-Density SEMG, HD SEMG）的采集成为可能，盲源分离技术（Blind Source Separation, BSS）如卷积核补偿（Convolution Kernel Compensation, CKC）和渐进式快速独立成分分析剥离（Progressive FastICA Peel-Off, PFP）等方法在SEMG分解中取得了显著进展。然而，现有的在...
虚拟现实中的存在感：神经生理学标记的探索与验证 背景介绍 近年来，虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术在医学、训练和康复等领域得到了广泛应用。VR的核心在于用户的“存在感”（Sense of Presence），即用户在虚拟环境中感受到的“身临其境”的体验。然而，目前对于存在感的评估主要依赖于主观问卷，如ITC-SOPI（ITC-Sense of Presence Inventory）和SUS（Slater-Usoh-Steed）问卷。这些方法存在主观偏差，且难以捕捉用户的无意识反应。因此，开发一种基于神经生理信号的客观评估方法成为研究的迫切需求。 本研究的目的是通过多模态生理信号（如脑电图EEG、心电图ECG和皮肤电活动EDA）来识别与VR环境中存在感相关的神经生理标记，...
基于选择性听觉注意解码的脑机接口无监督准确性估计研究 学术背景 在复杂的听觉环境中，人类能够选择性地关注某一个声音源，而忽略其他干扰声音，这一现象被称为“鸡尾酒会效应”（cocktail party effect）。选择性听觉注意解码（Selective Auditory Attention Decoding, AAD）技术通过分析脑电图（Electroencephalography, EEG）等脑信号，解码出用户正在关注的声音源。这一技术在神经导向助听器（neuro-steered hearing aids）和脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）等领域具有重要应用。然而，当前的AAD算法通常依赖于监督学习，即需要用户明确告知其关注的声音源，以提供“地面真值...
学术背景 帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是第二常见的慢性神经退行性疾病，主要影响65岁及以上人群。随着全球人口老龄化的加剧，帕金森病的患病率预计将从2015年的700万增加到2040年的1300万。目前，帕金森病的诊断主要依赖于临床问卷和运动日记，这些方法耗时且存在较大的主观偏差。近年来，随着可穿戴技术和机器学习方法的结合，研究人员开始探索通过量化运动症状来辅助帕金森病的诊断。然而，这些技术的有效性受到环境设置的影响，难以在现实世界中广泛应用。因此，本研究旨在提出一种有效的特征评估框架，通过短期运动任务自动评估帕金森病运动症状的严重程度，并在现实世界中进行分类。 论文来源 该研究由来自University of Sheffield和Yunnan Universit...