科学家发现防止我们迷路的大脑活动模式

科学家发现防止我们迷路的大脑活动模式 这项研究确定了大脑中精细调整的头部方向信号。这些结果与在啮齿类动物身上发现的神经密码相当，对理解帕金森症和阿尔茨海默氏症等疾病具有重要意义。测量人在运动时的神经活动具有挑战性，因为现有的大多数技术都要求参与者尽可能保持静止。在这项研究中，研究人员利用移动脑电图设备和动作捕捉克服了这一难题。第一作者本杰明-J-格里菲斯博士说："掌握前进方向非常重要。在估计自己的位置和方向时，即使是很小的错误也会带来灾难性的后果。我们知道，鸟类、大鼠和蝙蝠等动物的神经回路可以让它们保持方向，但我们对人类大脑在现实世界中如何管理这一点却知之甚少，令人惊讶。"一组 52 名健康参与者参加了一系列运动跟踪实验，同时通过头皮脑电图记录了他们的大脑活动。通过这些实验，研究人员可以监测参与者在根据不同电脑显示器上的提示移动头部以确定方向时发出的大脑信号。在另一项研究中，研究人员监测了 10 名参与者的信号，这些人已经因癫痫等疾病接受了颅内电极监测。所有任务都会促使参与者移动头部，有时甚至只移动眼睛，脑电图帽和颅内脑电图（iEEG）记录了这些动作产生的大脑信号，前者用于测量来自头皮的信号，后者用于记录来自海马体和邻近区域的数据。在考虑了肌肉运动或参与者在环境中的位置等因素对脑电图记录造成的"混淆"后，研究人员能够显示出一种微调的方向信号，这种信号可以在参与者头部方向发生物理变化之前被检测到。格里菲斯博士补充说："分离这些信号使我们能够真正关注大脑如何处理导航信息，以及这些信号如何与视觉地标等其他线索一起发挥作用。我们的方法为探索这些特征开辟了新的途径，对神经退行性疾病的研究，甚至对改进机器人和人工智能中的导航技术都有意义"。在今后的工作中，研究人员计划将他们的学习成果应用于研究大脑如何在时间中导航，以找出类似的神经元活动是否对记忆起作用。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

AI根据人类大脑活动重建视觉图像

AI根据人类大脑活动重建视觉图像 这项研究利用了开源的 Stable Diffusion 模型，由日本大阪大学的科学家完成。该AI模型能够有效地生成高质量图像，并且能够捕捉到图像中不同层次的特征，从低级的边缘和纹理到高级的语义和场景。 他们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 记录了人类大脑在观看不同类型的图片时产生的神经活动。然后设计了一个AI神经网络，学习大脑活动与 Stable Diffusion 的潜在表示 (图片的多维特征) 之间的映射关系。通过这个网络，他们能够从大脑活动中重建出与原始图片非常相似的图像。

我们的大脑如何工作？连接实验室培育的脑细胞产生新见解

我们的大脑如何工作？连接实验室培育的脑细胞产生新见解 东京大学工业科学研究所的研究人员发现，为实验室培育的"大脑器官"提供与真实大脑类似的连接，可以促进其发育和活动。资料来源：东京大学工业科学研究所神经研究的进展研究大脑发育和功能的确切机制具有挑战性。动物研究受到物种间大脑结构和功能差异的限制，而实验室培育的脑细胞往往缺乏人脑细胞特有的连接。更重要的是，研究人员越来越意识到，这些区域间的连接及其形成的回路，对于我们人类的许多大脑功能非常重要。以前的研究曾试图在实验室条件下创建大脑回路，这推动了这一领域的发展。东京大学的研究人员最近找到了一种方法，可以在实验室培育的"神经器官"（一种实验模型组织，将人类干细胞培育成模仿大脑发育的三维结构）之间建立更多生理连接。研究小组通过轴突束将有机体连接起来，这与活体人脑中各区域的连接方式类似。通过创新增进理解该研究的共同第一作者杜恩基（Tomoya Duenki）说："在实验室条件下生长的单神经器官中，细胞开始显示出相对简单的电活动。当我们用轴索束连接两个神经器官组织时，我们能够看到这些双向连接是如何促进器官组织之间活动模式的产生和同步的，这与大脑内两个区域之间的连接有一定的相似性。"与轴索束相连的大脑器官组织比单个器官组织或使用以前的技术相连的器官组织显示出更复杂的活动。此外，当研究小组使用一种被称为光遗传学的技术刺激轴索束时，类器官的活动也会发生相应的变化，类器官会在一段时间内受到这些变化的影响，这一过程被称为可塑性。研究的资深作者 Yoshiho Ikeuchi 解释说："这些发现表明，轴索束连接对于复杂网络的发展非常重要。"值得注意的是，复杂的大脑网络负责许多深层次的功能，如语言、注意力和情感。"鉴于大脑网络的改变与各种神经和精神疾病有关，因此更好地了解大脑网络非常重要。对实验室培养的人类神经回路进行研究，将有助于我们更好地了解这些网络在不同情况下是如何形成并随时间发生变化的，从而改进治疗这些疾病的方法。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

超快网络流算法问世瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种超快算法，即网络流算法。该算法成功解决了在网络中实现最大流量的同时最

超快网络流算法问世 瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种超快算法，即网络流算法。该算法成功解决了在网络中实现最大流量的同时最大限度降低传输成本的问题。新算法能为任何类型的网络计算出最佳且最低成本的交通流量方案，其执行计算的速度极快。这种超快计算能力是研究高度复杂、数据丰富、动态且快速变化的网络（例如生物学中的分子网络或大脑网络）的重要环节。

中大医学院研究发现书法等认知活动对协调大脑神经网络有正面影响

中大医学院研究发现书法等认知活动对协调大脑神经网络有正面影响 中大医学院研究发现，增加参与写书法等的认知活动，对协调大脑神经网络有正面影响。学者指出，书法涉及视觉、空间协调、注意力和非语言记忆等，可刺激脑部功能，鼓励长者多练习书法，预防认知障碍症。 2024-05-23 12:31:44

网络成瘾改变了年轻人的大脑

网络成瘾改变了年轻人的大脑 根据发表在《PLOS Mental Health》期刊上的一项研究，网络成瘾改变了年轻人大脑中的化学反应，可能导致了更多成瘾行为。研究发现，年轻人大脑多个神经网络受到了明显影响，增加了休息时部分大脑区域的活动。参与主动思考（active thinking）的大脑部分功能连通性出现总体下降，“主动思考”是大脑负责记忆和决策的执行控制网络。研究发现，这些变化导致了青少年的成瘾行为和成瘾倾向，以及与心理健康、发育、智力和身体协调性相关的行为变化。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat