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NeuroImage:大脑内部回声:更长的时间尺度、更强的循环连接及自我区域更高的神经兴奋性

本研究探究了大脑如何通过静息态活动的内在特征区分“自我”与“非自我”区域。结合人类连接组计划(HCP)的fMRI数据与计算建模,发现自我区域(如皮层中线结构)相比非自我区域表现出更低的髓鞘含量、更长的自相关窗口(ACW,反映神经时间尺度)及更低的全局信号相关性(GSCORR)。分层贝叶斯模型表明,ACW中介了髓鞘对GSCORR的影响。Wilson-Cowan神经质量模型进一步揭示,自我区域通过更强

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Hum Brain Mapp :双语大脑如何分工?脑科学研究揭示语言表征奥秘

本研究探讨了双语者大脑中L1和L2的神经表征差异及其与语言能力的关系。通过fMRI对31名英语(L1)-普通话(L2)双语者进行图片-单词匹配任务,采用表征相似性分析(RSA)发现:群体层面未显示显著语言差异,但个体语言熟练度差异和L2习得年龄能预测多个脑区的表征相似性。具体表现为:L1-L2熟练度差距越小,左侧额下回、双侧颞上回等语言区域表征越相似;早期L2习得者在前额叶等区域表现出更相似的表征

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Nature Communications:衰老与大脑衰退之间的新联系

科学家首次发现一种新型遗传疾病,该疾病兼具早衰症状与严重神经智力缺陷。研究团队通过基因组测序和细胞重编程技术,锁定IVNS1ABP基因突变为致病原因。研究发现该突变会破坏肌动蛋白动力学,导致细胞分裂异常、DNA损伤及细胞衰老。通过患者来源的干细胞模型,团队揭示了突变引发细胞"僵尸化"的分子机制,并发现可通过稳定肌动蛋白结构部分修复缺陷。这项发表于《自然·通讯》的研究为罕见病诊断

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Schizophrenia:健康人与精神分裂症患者形态相似性网络的异质性

本研究首次采用纵向规范性建模方法分析精神分裂症患者的脑形态相似性网络。研究发现:1)横断面分析显示患者默认模式网络形态相似性降低,躯体感觉网络增高;2)纵向分析未发现患者与健康对照间的显著差异;3)仅少数患者存在显著异常偏差。研究建立了成年期脑形态相似性的规范性轨迹,为理解精神分裂症的结构网络异常提供了新视角,但提示其临床应用需结合多模态数据。研究样本主要来自欧洲人群,未来需扩大样本多样性以提高模

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J Headache Pain:三叉神经痛枕叶皮层结构改变:基于体素和皮层的形态学测量MRI研究

本研究采用多模态MRI技术对38例原发性三叉神经痛患者和26名健康对照者进行脑结构分析。研究发现患者组在双侧楔叶和枕上回区域出现灰质体积减少,其中左侧楔叶和右侧枕上回皮层厚度显著变薄。这些结构改变区域与视觉处理、多感觉整合及疼痛情感维度相关,提示三叉神经痛可能引发广泛的神经可塑性变化。研究还观察到患侧三叉神经体积较健侧平均萎缩19.4%,但未发现脑结构改变与临床症状参数的显著相关性。该发现为理解三

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白质的变化预测重复经颅磁刺激在帕金森病中的疗效

本研究探讨了白质功能活动对帕金森病患者重复经颅磁刺激(rTMS)疗效的预测作用。通过分析68例接受14天持续性θ爆发刺激治疗的帕金森病患者数据,发现应答组(改善率≥30%)在左侧皮质脊髓束、右侧下纵束等多个白质纤维束的低频振幅值显著低于非应答组。支持向量机模型显示,基线UPDRS-III评分、强直症状评分及特定白质纤维束的低频振幅值可有效预测rTMS疗效(R²=0.67)。研究证实白质功能活动与r

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静息态功能磁共振成像揭示小鼠大脑中与慢性社会挫败应激的韧性和易感性相关的功能连接改变

本研究通过静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)分析了慢性社会挫败应激(CSDS)小鼠模型中应激易感(SUS)和韧性(RES)个体的脑功能连接差异。结果显示,SUS小鼠腹侧海马齿状回(vDG)与边缘脑区(如伏隔核、杏仁核)呈现过度连接,而RES小鼠则表现为vDG与前额叶皮层(特别是前扣带回区)的功能连接增强。这些发现揭示了应激反应个体差异的神经机制:易感性与边缘系统过度激活相关,而韧性则可能源于前

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往期精彩|自闭症合集 | 以往高分文献分析,揭示自闭症研究热点

自闭症谱系障碍(ASD)神经影像学研究进展综述 近期多项研究通过神经影像学技术揭示了ASD的神经生物学特征。在幼儿阶段,ASD患儿社会认知相关脑区(如PCC、楔前叶)的灰质体积异常及半球间功能连接降低,这些改变与症状严重程度相关,可能成为早期诊断的生物标志物(Bai et al., 2023; Yao et al., 2021)。针对成人ASD的大规模多中心研究发现,基于141个功能连接的分类器具

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26个脑影像工具包合集分享:从预处理到SCI成图

为方便各位脑科学研究者更好地使用优质的开源工具,本期脑海科技实验室汇总了近期整理的脑影像分析软件,希望可以帮助大家。

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JAMA Netw. Open:机器学习解码大脑:精准预测PTSD症状新突破

该研究创新之处在于,研究者首次利用功能性磁共振成像(fMRI)和机器学习技术,构建了一个能够预测创伤后应激障碍(PTSD)患者短期和长期症状严重程度的模型。

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#机器学习#人工智能
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