本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据，运用 Python 语言进行数据处理，并通过图表直观反映预处理带来的变化。（数据集：后台回复 [ NIR soil ] 获取 ）
核磁共振是一种重要的化学分析技术，广泛应用于有机化学、药学、材料科学等领域。然而，核磁共振实验所产生的原始数据需要经过复杂的数据处理和分析才能得到有价值的结果。MestReNova是一款功能强大的化学数据处理软件，在核磁共振实验数据处理中具有不可替代的作用。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍MestReNova在核磁共振实验中的应用。
核磁共振技术已成为现代化学和生物学研究中不可或缺的工具之一。而有效处理和解析核磁共振数据对于获得正确的化学和结构信息至关重要。因此，核磁共振数据处理软件已成为实验室不可或缺的工具之一。MestReNova作为一个强大的核磁共振数据处理软件，能够帮助处理数据，并得到更精确、准确的结果。本文将介绍MestReNova软件的特色功能和使用方法。
MestReNova是一款由Mestrelab Research公司开发的化学数据处理软件，主要用于NMR、MS等领域的数据处理和分析。该软件具有直观的操作界面、丰富的工具和可视化图表等特点，可以帮助用户更加有效地进行数据分析和解释。同时，MestReNova还提供了多种数据格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
从视觉科学、心理语言学到市场营销和人机交互，眼球追踪在科学界广泛应用。但令人惊讶的是，到目前为止，在眼动数据的预处理步骤中几乎没有持久性和透明性，这使得许多研究的重复和再现性变得困难。为了增加可重复性性和透明性，本文的作者团队创建了一个基于R语言的被称为gazeR的眼动分析工具包，用于读取和预处理两种类型的数据：注视位置数据和瞳孔大小数据。
一般分为深度图/视差图、点云、网格。它们都是表达3D信息的一种方式，会根据实际应用场景不同来选取不同的方式来表示。比如说做一些背景序化、人脸特效就可以只使用深度图就可以了；而如果我们要重建一个大型场景，如博物馆什么的，需要将其显示出来供大家浏览，可以使用网格来表示；而做定位的时候，我们只需要用点云就可以了。但是如果我们要制作点云或者网格，都必须要使用深度图，这一步是必须要经历的。有了深度图才可能得到点云或者是三维的网格。
二、转换参考（New Reference）：现在的电极帽大都以FCz作为参考电极，而实际分析ERP波形时，会根据实验要求进行更换参考电极。
时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
核磁共振技术是现代化学研究中不可或缺的工具之一，它可以帮助科研工作者确定某个样品的化学结构和性质。但是，由于核磁共振数据的复杂性和多变性，需要使用专业的软件对数据进行处理和分析。MestReNova软件是一款在核磁共振领域被广泛应用的软件，可以提供高效、精准的数据处理和分析功能。本文将探讨如何利用MestReNova软件，提高核磁数据的分析和处理效率。
1、研究背景 当涉及到五个以上对象的集合时，我们可以不通过计算而快速得出对象数目的近似值。人类和其他动物物种一样，都有一种对数值数量的直觉。这种近似大量数值的能力背后的认知机制仍然存在诸多争论。研究人员偏向于假设我们拥有一个近似数字系统(ANS)，这是一种特定的系统，它从视觉场景中提取数值并建立离散数值尺度的心理表征。然而，一组对象不仅具有数量特征，而且还具有多个连续的视觉特征，包括单个对象的尺寸和集合的范围。这些连续的尺度维度本质上与数值相关(例如，数值越多的集合自然占据更大的区域)，并且可以用作获取数值的关键视觉提示。这使得一些作者提出，数字处理没有特定的认知机制，数值要么由一般的尺度机制处理，要么来自连续维度的组合。到目前为止，关于连续尺度对数值处理的贡献还没有达成共识，大量的证据表明，它们既可以促进数值判断，也可以干扰数值判断。当前的研究利用了一种频率标记电生理学方法，将数值从连续的尺度维度中分离出来，并测量两者共同驱动的特定大脑反应。 人类根据数值辨别对象集合的能力被认为与其他动物物种一样，早在语言发展之前很久就存在于婴儿身上。有大量的行为和神经成像证据证明了这种数值能力。例如，最近的实验强调了一种自发的偏向，即当参与者必须从三个点集中选择奇数项或将集合归类为“大”或“小”时，自发地倾向于数值而不是连续的尺度：在这两种情况下，数值都被自发地选为决定标准。此外，一些研究确定了人类和猴子顶叶皮质中特定的调节数值的神经元群体。理论模型假设，这种数值能力背后的机制在于将感觉输入转化为对视觉场景中存在的元素数量的抽象估计。然而，现有的这种机制的经验证据仍然是有问题的，因为连续的尺度变化与数值变化之间存在内在的关联。连续的尺度而不是数值本身可以解释观察到的结果。这是一个悬而未决的问题：认知系统是否能够快速提取必要的数字信息，以建立一个独立于连续尺度变化的表征——如果系统具有这种能力，那么随着数字的处理，协同变化的连续尺度信息会发生什么？ANS理论提出，在归一化阶段中会过滤掉所有连续的尺度，但由于连续尺度会严重影响数值判断，因此没有太多关于该过滤阶段的证据。 另一种理论认为，数值与连续的尺度处理有关。其中，尺度理论(ATOM)用一个独特系统来描述连续尺度和数值之间的关系，该系统能够表示任何类型的离散和连续尺度，包括数值、时间(持续时间)和空间(扩展)。一些作者提出了连续量和离散量的一般尺度概念，其中尺寸知觉在发展和进化上都比数值更为原始，而连续尺度在数值尺度处理的发展中起着关键作用。有大量的经验证据支持数值和连续尺度的公共和独立神经区域。在人类顶叶皮质内发现了用于数值和连续尺度提取的部分重叠的地形图，尽管在这些地形图中不同的神经调节和组织方式暗示了不同的处理机制。根据最近的功能性(fMRI)荟萃分析，在这些重叠区域内，右侧顶叶被确定为广义尺度处理系统的一个可能的解剖学位置。此外，一些作者认为，数值只是一种抽象的认知结构，是对视觉刺激中存在的所有连续尺度特征进行加权的结果，并且数值是通过根据特定情境的需要对低层感官信息进行自适应重组来提取的。这种感觉整合(SI)理论假设所有现有的数值提取证据都可以用处理连续尺度整合的认知控制机制来解释。 理清这些假设和理解数值处理机制的主要挑战是将数值从连续尺度中分离出来。已经为行为任务开发了几种控制连续维度的简洁方法，但是它们控制整个刺激集合中的所有尺度变化，尽管每个刺激仍然包含关于数值和连续维度的信息。事实上，任何视觉刺激都携带有关数值和连续尺度的信息。因此，在严格意义上，这些方法都不能将数值从非数值尺度处理中分离出来。重要的是，这一局限性适用于到目前为止提供的几乎所有支持ANS理论的证据。 当前的研究使用了频率标记方法，该方法包括记录稳态视觉诱发电位(SSVEP)，其对应特定于单个给定维度上周期性刺激变化的神经反应。SSVEP已经成功地记录到对数值变化的反应，本研究通过频率标记的实验范式系统地隔离了对数值和连续尺度的区别，该范式不需要明确的任务(因此也不需要决定或判断)：视觉刺激遵循的是oddball范式，即在一系列标准刺激中周期性地引入偏差刺激。关键的是，研究人员严格控制了周期性变化的性质，因此只有考虑中的维度才会周期性波动。该操作允许记录与目标维度中的变化同步的神经响应，因为只有该特定维度会定期更新。目前的设计允许通过将每个维度指定为在单独的实验条件下的周期性偏差，来跟踪在数值中以及每个连续维度中的变化的神经辨别力。如果视觉系统对相对于波动维度的周期性变化很敏感，那么大脑应该产生与偏离频率及其谐波同步的反应。因此，研究人员能够记录与数值和每个连续维度的区别特别相关的大脑活动。
本项研究通过记录左半球视觉区域内2分钟电生理反应的方法，在5岁学龄前儿童群体中发现了稳定且独特的对文本信息敏感的脑电信号。这一脑电信号与学龄前儿童的基本字符认知能力（一项独立采取的行为测量）有显著相关性，说明存在除了视觉熟悉之外的特异化神经回路，这些发现还强调了高度灵敏客观的非行为测量方法对发展中个体字符认知能力（阅读能力的前身）评估的潜力。本研究由比利时鲁汶大学心理科学研究所和神经科学研究所的Aliette Lochya, Marie VanReybroecka, 和Bruno Rossion发表在PNAS上。
经颅直流电刺激（tDCS）是一种无创的非侵入式神经调控技术，其可以通过微弱的直流电调控皮层神经元的兴奋性。大量的动物和人体实验已经表明tDCS可以引起极性特定的效应而且这种效应并不仅仅局限于刺激位点，这种效应的潜在神经机制可能是突触强度和连接的变化从而引起神经元兴奋性的变化，最终导致特定网络功能的变化。但是，目前仍旧不清楚tDCS会如何影响不同脑区之间的功能连接以及脑功能网络的拓扑参数。来自意大利研究团队曾在NeuroImage杂志发表题目为《Assessing cortical synchronization during transcranial direct current stimulation: A graph-theoretical analysis》的研究论文，对上述问题进行了系统研究。本文对该篇文章进行解读，希望对大家有帮助。
在本教程中，我们将介绍传感器协方差计算的基础知识，并构建一个噪声协方差矩阵，该矩阵可用于计算最小范数逆解.
EEG信号特征提取就是以脑电信号作为源信号，确定各种参数并以此为向量组成表征信号特征的特征向量。
核磁共振波谱技术在有机化学研究、药物研发等领域扮演了重要的角色。MestReNova是一款功能强大、易于使用的核磁共振数据处理软件，被广泛运用于核磁共振实验数据的处理、分析和解释。本文旨在介绍MestReNova软件的基本操作、常见功能及使用技巧，使读者能够掌握这一软件的使用方法并更好地处理核磁共振实验数据。
在管理器模块数据列表中选择数据集“sp_filter ica chan_interp butt sel_chan sub093”，在菜单中点击Process->Epochsegmentation-> Segment relative to events (one file per event code)。
事件相关电位（ERP）设计是一种用脑电图（EEG）评估神经认知功能的常用方法。然而，传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程，许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化（特别是在发展或临床人群中）。本文提出并验证了HAPPE+事件相关（HAPPE+ER）软件，标准化和自动化预处理过程，且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告，标准化对数据处理的评估和报告。最后，HAPPE+ER包括后处理脚本，以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法，HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。
经颅磁刺激 (TMS) 与脑电图 (EEG) 相结合，用于研究皮层反应性和连通性。TMS-EEG 在高时空分辨率方面有广泛应用，但存在挑战和未解决问题。不同的设备、数据收集和分析方法缺乏标准化，影响可重复性和结果比较性。此外，听觉和体感输入对TMS-EEG的影响尚存争议。这篇综述为TMS-EEG研究人员提供指导，涵盖了实验的各个方面，包括记录和分析方法。专家小组讨论了记录程序、伪影校正、分析和经颅诱发电位 (TEPs) 的解释等技术挑战。这项工作提供了广泛的TMS-EEG方法概述，有望促进实验标准化和计算程序的一致性。
EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神经生理学学科之间的连接，并能够捕获ERP或基于傅里叶分析未观察到的过程（如连通性）。但是，本文献综述表明，脑电时频分析尚未被发展认知神经科学领域所广泛应用。因此，本文从概念上介绍时频分析，为了让研究人员便于使用时频分析，还提供了一个可访问脚本教程，用于计算时频功率（信号强度）、试次间相位同步（信号一致性）和两种基于相位的连接类型（通道间相位同步和加权相位滞后指数）。
眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据；其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段，注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现，且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明，眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用，可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息，并且面孔身份的有效处理涉及特质，而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，发表在杂志the journal of neuroscience上。
背景：经颅磁刺激（TMS）是一种有效的治疗难治性抑郁症的治疗方法。TMS可能诱发与抑郁症相关的异常回路的功能连接改变。脑电图（EEG）“微观状态”是指假设代表大规模静息网络的地形图。典型的微状态最近被提出作为重度抑郁症（MDD）的标志物，但目前尚不清楚它们在经颅磁刺激后是否会改变或如何改变。方法：对49例MDD患者在基线时和每日经颅磁刺激6周后进行静息脑电图检测。采用极性不敏感的修正k-means聚类方法将脑电图分割为组成的微观状态。微观状态通过sLORETA进行定位。重复测量混合模型检验了被试内随时间的差异，t检验比较了TMS应答组和无应答组之间的微观状态特征。结果：从所有可用的脑电图数据中鉴定出6个微观状态（MS-1 - MS-6）。对TMS的临床反应与MS-2特征的增加以及MS-3指标的降低相关。无反应者在微状态中没有显示出明显的变化。在TMS治疗过程中，MS-2（增加）和MS-3（减少）的发生率和覆盖率的变化与症状的变化幅度相关。结论：本研究确定了与治疗性经颅磁刺激作用相关的脑电图微观状态。结果表明，脑电图可观察到静息网络的特异性改变。
已经证实背侧流（Dorsal Stream）在工作记忆中操作听觉信息的作用。然而，该网络中的振荡动力学及其与行为的因果关系仍未明确。通过同步使用MEG/EEG，我们发现在需要比较两种不同时间顺序模式差异的任务中，背侧流中θ振荡可以预测被试的操作能力。我们利用θ节律性TMS与EEG结合的方法，在两种刺激之间的静息态间隔内，对MEG识别目标(左侧顶内沟)进行脑振荡与行为之间的因果关系研究。节律性TMS引发了θ振荡并提高了被试的准确性。TMS诱发的振荡夹带随着行为增强而增加，而且这两种增强都随着被试的基线水平而产生变化。这些结果在旋律对比控制任务(melody-comparison control task)中没有观察到，在非节律性TMS中也没有观察到。这些数据表明，背侧流中的θ活动与记忆操作有因果关系。本文发表在Neuron杂志。
刺激时间为200ms，时间间隔400ms,随机抖动±100ms, 任务是计算玩奇数球刺激的次数，记录单个参与者进行的6次2分钟的实验。
在这里我们所说的双目标定是狭义的，讲解理论的时候仅指两台相机之间相互位置的标定，在代码实践的时候，我们才说完整的双目标定。
人类新生儿可以区分音素，但这种能力背后的神经机制尚不清楚。新生儿的大脑可以学会区分自然（前）元音和逆向（后）元音（在子宫中学习不到的）。利用功能近红外光谱，我们检测了出生5小时后随机接触前和后元音 (T1时间点） 和在此之后2小时 (T2时间点）再次接触所发生的神经可塑性变化。实验组的新生儿接受了与T1和T2测试相同的刺激训练，与不接受训练的对照组相比，实验组婴儿在T1时前元音与后元音的血流动力学反应潜伏期更短，且在额下回区域差异最大，在T2神经活动差异增加，在颞叶上部和左侧顶叶下部最明显。由此得知，新生儿在出生后的最初几个小时内表现出对自然音素的超快速调整。
双目立体视觉，由两个摄像头组成，像人的眼睛能看到三维的物体，获取物体长度、宽度信息，和深度的信息；单目视觉获取二维的物体信息，即长度、宽度。
来自德国马克斯普朗克研究所（Max Planck Institute，Germany）的Gesa Hartwigsen等人在eLIFE期刊上发表了一片文章，研究了病变后的语言网络是否可以得到相邻网络的补偿：即健康大脑中语义区域的刺激扰动抑制了大脑语义网络的活动，但是促进了相邻语音区域的激活。受刺激区域增强了对另一个语义网络内关键节点的抑制作用，而这种抑制导致了个体响应速度的延迟，从而表明对远程节点的抑制是功能相关的。相反，对语音区域的刺激抑制了网络中的活动，并且在不引起脑区激活强度增加的情况下破坏了行为。这
最近，Meta团队提出一种通过非侵入式脑磁(电)图(magneto- or electro- encephalography, M/EEG)解码语言的方法。具体地，首先使用深度学习方法对语音输入和对应的脑电(磁)图信号进行解码，得到深层次的特征表示；然后，应用对比学习策略匹配两种模态的潜在特征表示；最终，在四个公共数据集上评估了该模型，该模型可以从3s的MEG信号中识别相应的语音段进行识别，TOP-10的准确率高达72.5%（TOP-1的正确率为44%），在EEG信号的TOP-10准确率为19.1% (允许测试集中存在训练集中不存在的短语)。
脑机接口(Brain-Computer Interfaces，BCI)已被证明是一种很前景广阔的神经康复工具。然而，基于传统方法的BCI准确率和可靠性不高，不同的大脑活动模式并不是对所有的BCI用户都是最优的，而且信息传递率低。多项研究表明，结合不同的脑信号采集方法可以提高脑机接口的性能。
生活中，存在最多的就是单目相机，不过现在双摄，三摄手机基本取代了单目手机，我们先来说一下单目相机的缺点。单目相机在使用中存在尺度问题，先来看看下面这种图片。
最近的一项关于脑小血管病（SVD）的纵向研究表明，白质结构脑网络的一个指标——“全局效率”与SVD患者的认知损伤关系密切，并且基线时段的全局效率还可以预测SVD患者的死亡风险。该研究由荷兰奈梅亨大学医学中心的Anil M Tuladhar 等人发表在近期的Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry杂志上。
摘要：大脑皮层中θ波振荡的网络水平同步与日常生活中的许多重要认知功能有关，如执行功能或觉醒和意识的调节。虽然神经影像学已经揭示了认知中θ节律的普遍功能相关性，但仍存在一套有限的技术来外部增强和稳定人脑中的θ节律。本研究开发了一种新型的相位同步低强度电磁刺激技术，在一组健康成人参与者中诱导并稳定了窄带6-Hz的θ波振荡，并证明了该技术如何通过工作记忆增强认知加工。我们的发现表明了脑刺激方法的技术进步，同时也证实了θ波活动与并发认知行为之间的因果关系，这可能最终不仅有助于解释机制，而且为神经精神疾病中观察到的θ波网络活动的恢复提供了前景。
为了帮助大家快速了解代谢组学，小 M 今日特地挑选了代谢组学中应用最为广泛也是最经典的 LC-MS 技术来解锁代谢组学实验篇，研究过程可分为研究设计、样本准备、仪器检测和数据分析 4 个主要步骤 (图 1)[1]。
最近，国内的研究人员提出了一种新颖的情感诱发范式，该范式将VR技术与EEG技术结合。相比于传统音视频刺激等范式，该范式在情感诱发方面具有显著优势。
PTSD（创伤后应激障碍）和MDD（重度抑郁症）均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病，高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍，经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状，并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中，对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时，在数据分析过程中，无论是简单相关（例如皮尔逊相关）发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升，因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。
当一家餐馆或公司在设计推出一种新食品时，消费者的意见对他们来说至关重要。对食品的感官愉悦决定了消费者对食物的选择，而所谓色、香、味俱全的食品往往得到广大消费者的青睐。味觉被归为食物风味的感觉之一，而由于味觉感知中的代谢物和激素控制过程十分丰富，所以它在影响人们对食物整体偏好中也起到最关键的作用，而感官对食品的行为/满意度会以神经信号的形式反应在我们的大脑中。传统的获得消费者满意度反馈的手段往往是以问卷调查和感官面板分析的形式，但实际上，消费者的自我报告和感官表现经过了人体更高级的神经处理过程再输出后，并不能完全真实反映消费者第一时间的味觉感知，而商家和经营者们肯定更倾向于获得消费者对食品味觉的潜意识反应。那该如何获得这种潜意识反应呢？当人们在品尝食物时，对味觉的感知会在体内引起一系列生理变化，这些变化可以作为生物信号被识别，如脑电信号、面部表情、心率等，通过对识别的结果进行分类分析就可以获得消费者的潜在反应。因此，生物计量学方法可以作为一种工具来了解消费者对新食品口味的接受程度。
「Self-Correction」作为一种让模型修正自己回答的技术，在很多类型的任务中都能明显改进模型的输出质量。
虽然已确定利他林（Methylphenidate, MPH）能增强持续性注意，但此效应的神经机制仍不清楚。爱尔兰都柏林三一学院神经科学学院和心理学学院Paul M. Dockree等人在Biological Psychiatry发表文章，探讨MPH 是如何影响不同时间尺度上注意力减退的电生理指标。
孟庆江、田忠毅，中金财富证券股份有限公司信息技术部，本文选自《交易技术前沿》总第四十期文章（2020年9月）。
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早期诊断阿尔茨海默病需要对相关结构和功能变化敏感的生物标志物。虽然在结构生物标记物的开发方面已经取得了相当大的进展，但早期识别变化的功能性生物标记物仍然是需要的。我们提出了快速球(Fastball)，一种新的脑电测量被动和客观的识别记忆的方法，不需要行为记忆反应或对任务的理解。年轻人、老年人和老年痴呆症患者(每组20人)完成了快速球任务，持续时间不到3分钟。参与者被动地观看快速呈现的图像，EEG评估他们根据先前的暴露程度(即旧/新)自动区分图像的能力。参与者没有被要求注意之前看到的图像，也没有做出任何行为反应。在快速球任务之后，参与者完成了一个有两个选项的强制选择(2AFC)任务，以测量他们对先前看到的刺激的显性行为识别。快球EEG检测到，与健康老年人相比，阿尔茨海默病患者的识别记忆明显受损，而行为识别在阿尔茨海默病患者和健康老年人之间没有显著差异。使用快速球识别记忆测量方法，阿尔茨海默病患者与健康老年人对照者的识别准确率较高，而使用行为2AFC准确性的识别性能较差。健康老龄化没有显著影响，老年人和年轻人在快速球任务和行为2AFC任务中的表现相当。阿尔茨海默病的早期诊断提供了早期治疗的可能性。快速球提供了一种检测识别反应的替代方法，有望在行为表现缺陷尚不明显的阶段作为疾病病理的功能标记。它是被动的，无创的，快速和使用廉价的，可扩展的EEG技术。快速球为痴呆的识别评估提供了一种新的强有力的方法，并为早期诊断工具的开发打开了一扇新的大门。本文发表在BRAIN杂志。
阿尔兹海默症的动物模型表明，在淀粉样蛋白病理学的促进下，tau蛋白病理学的传播可能沿着相关的途径发生。为了在人类中研究这些想法，研究者将淀粉样蛋白扫描与纵向数据相结合，包括白质连接、海马体积、tau正电子发射断层扫描以及256名认知健康的老年人的记忆表现。海马体积基线越低，连接海马扣带束（HCB）的平均扩散率越高。HCB扩散率预测了淀粉样蛋白阳性个体后扣带皮层的下游连接区tau蛋白的积累，而非淀粉样蛋白阴性个体。此外，HCB扩散率预测了具有高后扣带皮层tau结合的淀粉样蛋白阳性个体的记忆衰退。研究者的结果提供了更高的淀粉样蛋白病理学的体内证据，强调了后扣带皮层下游HCB扩散率和tau积累之间的联系，并促进记忆衰退。这证实了淀粉样蛋白在增强神经衰弱和记忆衰退方面的关键作用，标志着临床前期的阿尔茨海默病的开始。
脑外伤导致显著脑体积萎缩并持续至慢性期，可被MRI容积分析测量。来自英国帝国理工学院计算，认知和临床神经成像实验室David J Sharp研究组对中重度脑外伤后脑萎缩模式进行探索，该研究分析：
研究重点：尽管功能性磁共振成像发现表明，皮质连通性网络在抑郁症治疗选择中发挥作用，但其临床应用仍然有限。近来，方法学研究进展揭示，类似于使用EEG的连通性网络，是一种更容易在临床实践中实现的工具。
文章：Dive Deeper into Rectifying Homography for Stereo Camera Online Self-Calibration
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