恶性胶质瘤（Malignant Glioma, MG）是最常见的原发性恶性脑肿瘤类型。手术切除MG依然是治疗的基石，且切除范围与患者生存期高度相关。然而，在手术中很难区分肿瘤组织与正常组织，这极大地限制了手术切除的效果。荧光成像是一项新兴技术，可以在术中实时可视化MG及其边界。然而，现有的临床级荧光成像神经外科显微镜由于成本高、便携性差、操作灵活性有限以及缺乏熟练的专业技术人员，导致应用率较低。为了克服这些限制，研究人员创新性地将微型光源、可翻转滤光片和记录摄像机集成到手术放大镜中，生成了一种可穿戴的荧光眼镜设备，用于术中的荧光成像。 来源 本文由Mehrana Mohtasebi、Chong Huang、Mingjun Zhao、Siavash Mazdeyasna、Xuhui Liu、S...

在现代医学诊断和临床研究中，动态对比增强磁共振成像（Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI）技术提供了有关组织病理学的重要信息。通过拟合轨迹动力学（Tracer-Kinetic, TK）模型，可以从时间序列MRI信号中提取药代动力学（Pharmacokinetic, PK）参数。然而，这些估计的PK参数受到多种不可避免的变异来源，如信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、本底T1时间、起始时间、动脉输入功能（Arterial Input Function, AIF）和拟合算法等的影响。这些因素导致了PK参数估计的不确定性。因此，估计这些PK参数的后验分布将有助于同时量化PK参数的值及其...

肌骨模型已经广泛用于生物力学分析，因为它们能够估计难以通过活体直接测量的运动变量（如肌肉力量和关节力矩）。传统的物理驱动计算肌骨模型可以解释神经驱动到肌肉、肌肉动力学、以及身体和关节运动学和动力学之间的动态交互。然而，这些模型由于其复杂性，运行速度较慢，难以实现实时应用。近年来，数据驱动方法以其实现速度快和操作简单的优点成为一种有前途的替代方案，但它们不能反映基础的神经机械过程。 本文提出了一种融合物理知识的深度学习框架，用以实现肌骨建模。在该框架中，将物理领域的知识引入数据驱动模型，作为软约束对其进行罚则/正则化处理。本文采用表面肌电图（SEMG）同步预测肌肉力量和关节运动学作为示例，使用卷积神经网络（CNN）实现该框架，并在两个数据集上进行了实验验证，展示了该框架的有效性和鲁棒性。 论文...

在如今的教育环境中，理解学生的学习风格对提高他们的学习效率至关重要。特别是视觉学习风格（visual learning style）的识别，有助于教师和学生在教学和学习过程中采取更有效的策略。目前，自动识别视觉学习风格主要依靠脑电图（Electroencephalogram, EEG）和机器学习技术。然而，这些技术通常需要离线处理来消除伪影和提取特征，从而限制了其在实时应用中的适用性。 这项由Soyiba Jawed、Ibrahima Faye和Aamir Saeed Malik在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》上发表于2024年的研究，提出了一种基于深度学习技术的实时视觉学习者识别模型，...

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是将神经系统与外部环境连接的一种通讯手段。运动想象（Motor Imagery, MI）是BCI研究的基石，它指在运动执行前的内在演练（Internal Rehearsal）。非侵入性技术如脑电图（Electroencephalography, EEG）因其成本效益高与便利性，可以高时间分辨率记录神经活动。当受试者想象移动身体特定部位时，大脑特定区域会发生能量变化（ERD/ERS），这些变化可以通过EEG记录并用于辨别运动意图。MI基础的BCI系统已经取得显著进展，能够控制外骨骼和光标，特别是与虚拟现实技术结合，用于中风康复的潜力更为显著。 目前，MI解码方法的高性能是这种系统成功的关键。然而，相比于依赖外部刺激的其它BC...