听觉记忆识别与预测编码的大脑时空层次结构 背景介绍 本研究旨在探索人类脑在识别之前记忆的音乐序列及其系统性变化时的层次性脑机制。虽然有关视空模式的神经处理已经进行了广泛研究，但对意识识别听觉序列及其关联的预测误差的理解依然不足。听觉系统从随时间发展形成的模式和序列中提取信息，为理解大脑的时间层次提供了独特的机会。相关研究推测大脑通过预测编码理论（Predictive Coding Theory，PCT）不断更新内部模型来预测外界信息和刺激。 研究来源 本文作者包括L. Bonetti, G. Fernández-Rubio, F. Carlomagno, M. Dietz, D. Pantazis, P. Vuust和M. L. Kringelbach，分别来自奥胡斯大学、牛津大学、波洛尼亚...

近年来，难治性癫痫（refractory epilepsy）越来越受到医学界的关注。这种癫痫被定义为尽管经过两次适当的抗癫痫药物治疗，仍持续发生严重的癫痫发作。对于药物治疗无效的患者来说，如果能够准确定位癫痫发作起源区（seizure onset zone, SOZ），通过切除或消融该区域的治疗方法可能会具有治愈作用。然而，在美国，通过立体定向脑电图（stereoelectroencephalography, SEEG）电极监测不同脑区的癫痫活动是药物难治性癫痫患者常见的手术评估方法，但这种方法依赖于检测到足够数量的癫痫发作，患者需住院监测数日甚至数周。此外，即使完成SEEG监测，SOZ的精准定位也无法得到保证。因此，研究如何提高SOZ的定位准确性具有重要意义。 这篇论文的主要作者包括Ale...

深度学习放射组学模型结合临床放射学特征预测胰腺导管腺癌患者隐性腹膜转移的开发与验证 背景介绍 胰腺导管腺癌（Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC），一种极为致命的恶性肿瘤，其5年生存率约为11%。其糟糕的预后部分是由于80-85%的患者在出现症状时，已经被诊断出为晚期疾病，不可切除或已经发生转移，包括隐性腹膜转移（Occult Peritoneal Metastases, OPM）。腹膜是PDAC转移的第二常见途径，约10-20%的患者在首次诊断时即表现为腹膜转移，对于这一部分患者来说，早期识别腹膜转移将极大地影响治疗选择以避免不必要的手术。 传统的腹膜转移诊断依赖于计算机断层扫描（CT），但是由于缺乏明显的标志，早期腹膜转移往往难以被发现。诊断性分期...

将手术室变成混合现实环境：前瞻性临床研究用于脑动脉瘤夹闭手术 对脑动脉瘤的手术处理是神经外科中一个高度复杂且精细的过程。为了改善手术效果，研究人员不断探索新的技术和方法。近年来，混合现实（Mixed Reality, MR）技术的发展为手术室（Operating Room, OR）带来了新的突破。尤其是在使用头戴显示器（Head-Mounted Display, HMD）的情况下，外科医生可以在患者的实际解剖结构上叠加虚拟的三维（3D）图像，从而提高空间定位和操作的直觉性。 研究背景和目标 本研究旨在评估一种新型的混合现实头戴显示器（MR-HMD）在脑动脉瘤夹闭手术中的应用潜力，特别是对外科医生空间定位的帮助。传统的手术导航系统通常依赖于二维（2D）显示器，而外科医生需要将其手部操作在3D现...

注意引导的图结构学习网络在基于EEG的听觉注意检测中的应用 学术背景 “鸡尾酒会效应”描述了人类大脑在多说话者环境中选择性集中注意力于一个说话者而忽略其他人的能力。然而，对于听力受损者来说，这种情况构成了一个重大挑战。尽管现代听觉假体如助听器和人工耳蜗在减噪方面有效，但它们往往无法区分听者所要关注的信号。听觉注意检测（Auditory Attention Detection，AAD）任务解决此问题的潜力在于，它直接从大脑中提取与注意力相关的信息。神经科学研究表明，非侵入性的神经记录技术，如脑电图（Electroencephalography，EEG），在解码听觉注意方面具有巨大潜力。为了解决EEG信号的解码问题，研究人员开发了各种方法来解释EEG信号，并由此确定注意力，调整助听器性能。 论文...

系统评估欧几里德对齐与深度学习在EEG解码中的应用 背景介绍 脑电图（EEG）信号由于其无创性、便携性和低采集成本，广泛用于脑机接口（BCI）任务。然而，EEG信号存在低信噪比、易受电极位置影响及空间分辨率差等缺点。随着深度学习（DL）技术的进展，该技术在BCI领域表现出色，甚至在某些情况下超过了传统的机器学习方法。然而，DL模型对数据需求量大是其主要障碍。多受试者数据的迁移学习（Transfer Learning， TL）通过共享数据能够更高效地训练DL模型。欧几里得对齐（Euclidean Alignment，EA）因其易用性、低计算复杂度和与DL模型兼容性，逐渐受到关注。但现有研究对EA结合DL的全局和个体模型训练效果评估较少。这篇论文旨在系统性评估EA和DL结合对BCI信号解码训练性...