第二种非常流行的范式被称为终词范式，它基于一种具有不同性质和复杂程度的语义或句法语境，然后呈现一个给定的结尾词或关键词(该词的电位反应是锁时的)，来研究该词的大脑电位如何与语境或特定语言的词汇串联规则一致。P300反映了与情境更新过程有关的神经机制指标，即个体的知识更新是将持续的刺激输入与长期记忆中保留的信息进行比较的结果，而N400的增加则代表了将新输入信息与先前知识整合时的难易程度，包括语用性

摘要以往的研究表明，纸质阅读和屏幕阅读对语言和大脑发育具有不同的影响。然而，很少有研究明确探讨儿童在这两种活动中的大脑功能是否有所不同。本研究使用功能性近红外光谱技术(fNIRS)测量了28名正常发育的学龄前儿童(36-72个月)在两种条件下的大脑反应——纸质阅读条件，即儿童听实验者现场朗读故事并观看书中的文字和图片；屏幕阅读条件，即儿童听录音播放的故事并观看屏幕上的文字和图片。分析结果显示，仅在

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读时间分辨多元模式分析(MVPA)是分析脑磁图和脑电图(M/EEG)神经成像数据的常用技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间进程。随着EEG在婴儿神经成像研究中的广泛应用，婴儿EEG数据的时间分辨MVPA是一种特别有前景的婴儿认知神经科学工具。近年来，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如EEG和fNIRS。在本教程中

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。近几十年来，功能性近红外光谱（fNIRS）等非侵入性、便携式神经成像技术的出现，使研究人员得以深入研究人脑功能性认知发展的机制，从而进一步发挥发展认知神经科学（DCN）的潜力。然而，用于分析婴儿fNIRS数据的传统范式仍然是有限的。因此，本文研究者介绍了一种fNIRS数据的多元模式分析（xMVPA），并通过可解释的人工智能模型（XAI）进

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。本文将以人脑腹侧颞叶皮层的多体素模式分析(MVPA)来探讨人脑功能连接与相似性分析。MVPA被认为是一个监督分类问题，分类器试图捕捉fMRI活动的空间模式和实验条件之间的关系，从而推断大脑区域和网络的功能作用。从机器学习的角度来看，这里输入(input)的通常是来自神经科学实验的fMRI数据，输出(output)是有关类别的概率分布。在本

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。Nilearn简介Nilearn使许多先进的机器学习、模式识别和多元统计技术在神经成像数据上的应用变得很容易，如MVPA(Mutli-Voxel pattern Analysis)、解码、预测建模、功能连接、大脑分割、连接体。Nilearn可以很容易地用于任务态和静息态fMRI，或者VBM数据。Nilearn的价值可以被看作是特定领域的特

摘要自闭症的核心特征主要体现在社会认知层面，现有证据表明患者在动作感知和运动功能方面存在障碍。然而，目前缺乏能够系统研究自闭症患者这些功能间神经与行为关联机制的公开数据集。Move4AS数据集旨在填补这一空白，其设计初衷是为了促进对自闭症谱系运动功能潜在机制的研究。该数据集整合了多模态数据，包括在运动模仿任务(舞蹈和行走)中采集的EEG和3D运动数据，这些任务设计用于激活情感和社会情境下的运动功能

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。近几十年来，功能性近红外光谱（fNIRS）等非侵入性、便携式神经成像技术的出现，使研究人员得以深入研究人脑功能性认知发展的机制，从而进一步发挥发展认知神经科学（DCN）的潜力。然而，用于分析婴儿fNIRS数据的传统范式仍然是有限的。因此，本文研究者介绍了一种fNIRS数据的多元模式分析（xMVPA），并通过可解释的人工智能模型（XAI）进

摘要目标：由于病因和病理生理学的异质性，以及由此导致的脑电图(EEG)高度可变性，意识障碍(DOCs)患者的预后评估仍然具有挑战性。在这里，本研究利用易于表征的EEG模式构建了一个潜在映射，将新的EEG数据定位在一个连续谱上。本研究通过以心脏骤停后预后作为首个应用案例，评估该映射作为一种通用工具从长程EEG中提取具有预后价值信息的能力。方法：在健康-疾病连续体中可分类的EEG(包括清醒[W]、睡眠

摘要共情是一种能设身处地体验他人处境的能力，并且与利他主义有关。既往采用血氧水平依赖(BOLD)功能磁共振成像(fMRI)的研究发现，共情与支持心智化(颞顶联合区)、显著性(前扣带皮层；脑岛)和自我参照(内侧前额叶皮层；楔前叶)的脑机制激活增强相关。然而，BOLD fMRI技术存在一定的局限性，可能无法有效地捕捉持续的共情体验。因此，本研究采用了基于灌注的动脉自旋标记(ASL)fMRI技术，该技术