728x90 반응형 SMALL Brain Engineering114 Quantitative methods for brain connectivity network estimation and inference in functional magnetic resonance imaging 기능적 자기공명영상에서 뇌 연결망 추정 및 추론을 위한 정량적 방법 뇌 기능 연결 맵은 연결 패턴을 기반으로 클러스터링 복셀을 통해 질병 그룹 간의 뇌 활성화 패턴의 차이에 대해 학습하는 데 활용되었다. 이 프로젝트는 개선된 매개변수 추정을 위해 공분산 결과의 특수 구조를 사용할 수 있는 통계적 모델링 접근 방식을 사용하여 교란 요인을 제어한 후 관심 있는 예측 변수와 뇌 연결성 지도의 연관성을 추정하기 위한 일반 프레임워크를 개발한다. 이 작업의 중요한 기여는 fMRI를 기반으로 하는 연결 맵이 종종 크기 때문에 모델을 고차원 설정으로 확장하는 것이다. 제안된 프레임워크는 작업 중 시각-운동 연결성 변화에 초점을 맞춘 기능적 MRI 연구에서 적응 학습 작업 동안 뇌의 기능적 조직에 대해 배우는 데 사용.. 2022. 3. 13. PARRM : Period-based Artifact Reconstruction and Removal Method PARRM : 기간 기반 유물 재구성 및 제거 방법 신경 기술의 발전으로 중추 신경계의 인접한 위치에서 전기 신경 조절과 신경 신호 기록이 동시에 가능해졌습니다. 그러나 자극 인공물은 감지된 기본 신경 활동을 가린다. 정확한 자극 기간을 활용하여 인공물의 고충실도 템플릿을 구성하고 빼서 신경 녹음에서 자극 인공물을 제거하는 PARRM (기간 기반 인공물 재구성 및 제거 방법)이라는 새로운 방법을 개발했다. 벤치탑 식염수 실험, 컴퓨터 시뮬레이션, 5가지 고유 한 생체 내동물 및 인간 연구 전반에 걸친 패러다임과 모호한 움직임 바이오마커가 검증에 사용되었다. 성능은 오염을 도입하지 않고 복잡한 신호를 복구하는 데 있어 최첨단 필터의 성능을 능가하는 것으로 밝혀졌다. PARRM은 여러 가지 장점이 있다. 신.. 2022. 3. 13. NeuroDAC : An open-source arbitrary biosignal generator NeuroDAC : 오픈 소스 임의 생체 신호 생성기 폐쇄 루프 알고리즘이 내장된 생의학 장치를 개발되고 있다. 이러한 장치의 기능이 향상되고 알고리즘이 더 복잡해짐에 따라 다중 채널, 다중 모드 전기 생리학적 신호를 통합하고 해석해야 하므로 유연한 벤치탑 테스트 및 프로토타이핑이 필요하다. NeuroDAC은 기성 오디오 장비를 사용하여 호스트 컴퓨터에서 미리 녹음된 생체 신호를 스트리밍할 수 있는 생체 신호 파형 생성기를 구성한다. 잘 알려져 있지만 생리학적으로 관련이 있는 실제 생체 신호를 테스트 중인 장치로 재생함으로써 연구원들은 고가 의 생체 내 장치 없이도 시스템을 평가할 수 있다. 또한 사용자가 조정할 수 있는 임피던스 시뮬레이터를 통해 임피던스 불일치 또는 비이상적인 전극 조직 연결 특성에 .. 2022. 3. 13. Movement disorders : Rational design of deep brain stimulation with human electrophysiology and computational neural modeling 운동 장애 : 인간 전기 생리학 및 컴퓨터 신경 모델링을 통한 심부 뇌 자극의 합리적 설계 심부 뇌 자극 (DBS)은 파킨슨병, 본태성 떨림, 근긴장 이상과 같은 운동 장애의 증상을 완화하는 데 도움이 될 수 있는 전기 요법입니다. 임상적 성공에도 불구하고 DBS가 작동하는 방식은 완전히 이해되지 않았다. DBS 수술 중에 수집된 인간의 뇌 기록과 DBS의 영향을 받는 회로의 생물물리학적 원리 모델링을 통합하여 DBS 효능을 개선하고 있다. 실험은 인간 두뇌의 정상 및 병리학적 움직임의 신경 생리학적 기질에 대한 기본적인 이해를 높이고 이 정보를 사용하여 개선된 치료를 안내하도록 설계되었다. https://www.brown.edu/carney/research-project/movement-disorder.. 2022. 3. 13. Mechanisms of cognitive interference from value-based choice conflict 가치 기반 선택 갈등의 인지 간섭 메커니즘 사람들이 비용 편익 의사 결정에 참여하는 과정과 그러한 결정이 인지적으로 요구되는 이유를 조사한다. 의사 결정 과정이 전개되는 동안 구성 요소를 검사하고 의사 결정이 진행 중인 다른 인지 과정과 어떻게 상호 작용하는지 조사할 수 있도록 해주는 계산 모델과 행동 및 신경 활동 측정 (EEG 및 fMRI)을 사용하여 이러한 질문을 연구한다. 옵션을 평가하고, 옵션 중에서 선택하고, 선택에 대한 불확실성을 모니터링하는 것과 관련된 피질늑막 회로를 연구함으로써 인지 자원을 할당하는 방법에 대한 상위 수준의 결정에서 이러한 회로가 수행하는 역할에 대한 더 나은 이해를 제공하는 것을 목표로 한다. https://www.brown.edu/carney/centers-initi.. 2022. 3. 13. LANs : Likelihood approximation networks for fast and flexible inference in cognitive neuroscience LAN : 인지 신경 과학에서 빠르고 유연한 추론을 위한 가능성 근사 네트워크 인지 신경 과학에서 계산 모델링은 공식적으로 이론 사이를 판정할 수 있으며 행동 / 뇌 데이터에 대한 양적 적합성을 제공한다. 후보 모델은 종종 데이터를 시뮬레이션할 수 있는 생성 모델로 정의된다. 그러나 일반적으로 인지 신경과학 연구는 데이터에서 모델 및 해당 매개변수를 추론하는 것과는 반대로 진행해야 한다. 이 추론을 수행하기 위한 일반적인 소프트웨어 도구는 일반적으로 가능성 함수 에 대한 액세스 권한에 따라 다르다. 모델 매개변수화에 대한 데이터 관찰 가능성을 반환한다. 실제로, 고려되는 그럴듯한 생성 모델의 공간은 알려진 가능성 함수가 있는 모델 세트로 극적으로 제한된다. 그렇지 않으면 추론을 수행하는 데 비용이 너무 .. 2022. 3. 13. BrainGate 브레인게이트 BrainGate 연구 프로그램은 신경계 질환, 부상 또는 사지 상실이 있는 사람들의 의사 소통, 이동성 및 독립성을 회복하기 위한 BCI (뇌-컴퓨터 인터페이스) 기술 개발에 중점을 둔다. 이 선구적인 연구는 뇌에 이식된 미세 전극 어레이를 사용하여 움직이려는 의도와 관련된 신경 신호를 "해독"하고 외부 장치를 작동하는 데 사용할 수 있음을 보여주었다. BrainGate 시스템을 사용하면 척수 손상, 뇌간 뇌졸중 및 ALS가 있는 사람들이 자신의 마비된 손과 팔을 움직이는 것에 대해 생각하는 것만으로 컴퓨터 커서를 제어할 수 있다. 초기 임상 연구에서 마비 환자는 고급 의수, 보조 운동, 통신 장치 및 자신의 마비된 사지를 제어했다. 연구원들은 신경 질환의 진단 및 관리를 돕기 위해 신경 .. 2022. 3. 13. Brain networks : Inferring cortical microcircuitry with electrophysiology 뇌 네트워크 : 전기 생리학으로 피질 미세 회로 추론 기존 기술은 깨어 있고 행동하는 포유류의 개별 뇌 세포 간의 시냅스 연결을 직접 측정할 수 없다. 그럼에도 불구하고, 뇌 세포 앙상블의 급증하는 전기 활동은 이러한 연결의 특성을 측정하기 위한 간접적인 신호를 제공한다. 전기 생리학적 데이터에서 시냅스 연결을 추론하기 위한 새로운 통계 도구를 탐색하고 있다. https://www.brown.edu/carney/research-project/brain-networks-inferring-cortical-microcircuitry-electrophysiology Brain networks: Inferring cortical microcircuitry with electrophysiology | Carney .. 2022. 3. 13. The causal role of neocortical beta events in human sensory perception 인간의 감각 지각에서 신피질 베타 사건의 인과적 역할 베타 리듬 (15-29Hz)은 마젠토 및 전자 뇌파검사 (MEG / EEG)를 사용하여 인간에서 비침습적으로 측정된 가장 지배적인 뇌 신호 중 하나이다. 그것들은 지각과 운동 능력에 대한 강력한 예측 변수이며 파킨슨병과 같은 질병 상태에서 방해를 받습니다. 그러나 기능에서 베타의 인과적 역할은 아직 알려져 있지 않다. 베타와 지각 사이의 직접적인 인과 관계를 조사하고 지각에 최적으로 영향을 미치는 새로운 TMS 패러다임을 정의하기 위해 인간 EEG, 경두개 자기 자극 (TMS) 및 생물물리학적으로 원리가 적용된 신경 모델링을 결합한다. https://www.brown.edu/carney/centers-initiatives/cobre-center-cen.. 2022. 3. 13. Precision TMS : Using EEG and machine learning to predict TMS response 정밀 TMS : EEG 및 기계 학습을 사용하여 TMS 응답 예측 주요 우울 장애 (MDD)는 흔하고 쇠약해지는 질병이다. 한 가지 새로운 개입은 약물 내성 MDD에 대해 식품 의약청에서 승인한 경두개 자기 자극 (TMS)이다. TMS는 빠르게 변동하는 자기장을 사용하여 MDD에서 전기적 활동을 유도하고 병리학적 신경망을 수정한다. 그럼에도 불구하고 TMS는 환자의 약 60%에서 효과적이며 최대 6주 동안 매일 치료가 필요한다. 이를 위해 TMS의 신경생물학적 효과에 대한 데이터 기반 통찰력과 치료 예측 및 진행을 위한 객관적인 마커는 큰 가치가 있다. 이 프로젝트는 뇌파검사 (EEG)와 기계 학습을 사용하여 TMS 치료에 대한 치료 반응을 예측하는 것을 목표로 한다. Potential Impact 연구.. 2022. 3. 13. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 다음 728x90 반응형 LIST
