神经元形态重建进展及趋势

神经元形态重建是指从图像中挖掘表征神经纤维特征的量化数据.该技术在神经元类型识别、神经回路绘制、脑图谱构建等众多脑科学基础研究中发挥重要应用,也会为人工智能领域的多项研究提供有益借鉴.近年来,分子标记和成像技术的系列进展将全脑尺度神经元网络研究推向前所未有的尺度,但也对现有神经元形态重建方法提出若干挑战.在此背景下,本文简述国内外神经元形态重建研究现状和经典方法,论述单神经元重建到神经群落重建是领域发展的必然趋势,并对神经元形态重建的未来发展方向做出展望.上述内容有助于我国研究者迅速了解神经元形态重建领域的最新动向,发展与现有数据特点相匹配的神经元形态重建方法.     

脑机接口——脑信息读取与脑活动调控技术

脑机接口(brain-computer interface, BCI)技术通过建立大脑与外部设备之间直接的信息交流和信号控制通道,实现脑思维活动与外界通信和交互作用,从而进行脑信息读取、外部执行设备的控制,以及脑活动的调整和控制.脑机接口是一种多学科融合的交叉技术,涉及神经科学、计算机科学、通信与信息处理技术、人工智能技术等,展现了广阔的发展和应用前景,包括医疗与康复、科学与教育、自动驾驶、工业控制等.同时,脑机接口技术的发展和应用面临重要的技术以及法律和伦理方面的挑战.本文简要介绍脑机接口技术的基本原理和组成,从信号获取、神经解码和认知脑机接口等关键技术角度阐述了国内外研究现状:从技术角度,讨论了脑机接口技术面临生物兼容性、通信速率、信号获取和处理、神经解码、安全等方面的挑战;从伦理和法制角度,指出该技术面临隐私、自由意志、身份认同和社会公平等方面的挑战.最后,展望了脑机接口技术未来的研究方向和应用前景.     

自身运动中眼动补偿的神经机制

自身运动特指观察主体在外界环境中的运动状态,而判断自身运动方向的主要依据来自于视觉系统的光流信息输入.对这种信息的处理是由位于背侧通路的一系列脑区来完成的.由于自身运动过程中常常伴随着眼动和其他躯体运动,它们会严重扭曲来自于视网膜的图像,为自身运动认知造成困难.心理物理研究表明,眼动追踪等因素并未显著改变观察者的自身运动认知精度,预示神经系统必然存在一种补偿机制来矫正眼动和其他躯体运动带来的影响,这种补偿作用的具体神经机制尚未明晰.目前普遍认为,与自身运动认知行为关系最紧密的脑区是内上颞区和顶内沟腹侧.本文通过综述对这两个脑区的最新研究进展,对自身运动中眼动补偿的可能神经机制进行探讨,期望对进一步的实验研究有所助益.     

脑功能理论的当代发展和前沿研究计划

21世纪以来,研究人员逐渐揭示出人脑前额叶特别是内侧前额叶的认知功能,脑内的社会镜像神经元系统以及默认网络.这些发现,扩展了20世纪关于经典特异神经通路和网状非特异系统的概念,认识到人脑含有4类机能解剖系统.除了并行协同工作的特异系统和网状系统外,人脑还有以180°相位差交替转换式活动的默认网络和社会认知网络.在所概括的4条神经信息处理机制中,由于自然脑进化的遗传保守性,人脑和动物脑共性大,而与电脑间存在本质差异.人脑功能的独特性体现为社会属性和生物属性高度融合的巨复杂性、四层次性及其包容性.本文简要介绍了脑连接组计划、脑活动图计划和中国脑计划,希望能引起人们关注人脑、动物脑和电脑的共性和本质差异,以便更正确地对待脑科学和人工智能领域的研究成果.     

人脑形态网络及其在脑发育研究中的应用

人脑是一个极其复杂的系统,数以万亿的神经元通过突触构成了庞大的连接网络,如何系统而全面地刻画大脑内部的组织模式一直是神经科学家致力解决的热点问题.随着非侵入神经成像技术的兴起,基于磁共振成像的脑网络研究为揭示人脑的复杂结构提供了新的契机.其中,脑形态网络因其图像易获得、质量稳定和分析方法简单等优势引发了研究者的广泛关注.传统的脑形态网络是利用一组受试者的某种形态学指标构建的被试间协方差网络,只能反映大脑形态的群组特征.个体水平脑形态网络则针对个体大脑刻画脑区间的形态相似性,保留了个体的形态信息.多指标甚至多模态数据的应用,进一步整合多种互补的结构信息,能够综合表征皮层形态的拓扑连接模式.近年来,脑形态网络在探究人类大脑发育进程方面体现了重要价值.研究发现,胎儿时期形态网络从高度模块化的原始状态开始逐渐整合,至出生时已形成小世界拓扑,出生后至童年早期网络变得分离,童年晚期至青春期又逐渐整合,初级网络率先达到成熟而高级网络长期持续发育.这些结论为理解大脑认知功能的形成和发育障碍的起源提供了重要的理论支撑.本文介绍了两种脑形态网络的构建方法和图论模型的基本概念,回顾了脑形态网络在胎儿、婴儿、...     

面向具身智能的网格细胞群表征空间认知方法

与基于结构化场景建模的传统导航算法不同,哺乳动物通过内嗅皮层和海马体中多种神经细胞的分工协作构建认知地图,实现了适用于非结构化场景且具有强鲁棒性、泛化性的导航.随着认知神经科学、人工智能等领域的发展,类脑导航在近年来受到了广泛的关注,成为实现“具身智能”中机器人环境认知与导航功能的可行方案.本文结合大脑空间认知机理以及同时定位与地图构建算法,提出了一种基于网格细胞群表征模型的移动机器人认知地图构建系统.在该系统中,网格细胞模型与位置细胞模型协同配合完成了位置表征、路径积分的功能.基于公开真实数据集的实验,验证了该系统在认知地图构建任务中的有效性与网格细胞群表征模型的度量特性.此外,这种脑启发式的认知地图构建系统为进一步揭示人脑的空间认知机理提供了有效的实验环境.     

共情与反共情的整合机制

反共情一般指对他人的不幸感到快乐,而对他人的正性情绪产生负性体验,是一种个体与观察对象情绪效价相反的情绪反应.相比探讨共情研究,对反共情的现象、影响因素、心理机制和理论建构等相对较少.本文从情绪的效价维度出发,提出了基于观察者和他人情绪效价理解共情与反共情的整合理论框架,简要总结了对二者认知加工及其脑电指标与脑网络激活的研究.基于整合机制的框架,预期正负效价相关的脑电成分与脑网络激活在共情和反共情情境下发生反转.今后研究需要深入探析二者间的认知反转调节机制,并扩展对正性情绪的共情研究.     

大脑皮层神经元放射状迁移的导向机制新发现

神经系统由规则的细胞群落和精细的神经回路组成,这些精巧的构造对于脑的各项高级功能是至关重要的.作为神经系统高级中枢的大脑皮层长期以来都是研究脑结构发育机理的重要模式系统.大脑皮层的神经元排列成典型的板层结构,这种板层结构是通过发育过程中神经元的放射状迁移实现的,即新生神经元在脑室壁产生之后,沿着     

侵入式脑神经信号监测与调控技术研究进展

脑科学研究是当今自然科学面临的一项重要挑战.大脑是人体的神经枢纽,控制着人体的各项生理活动.脑神经信号监测与调控技术能够建立大脑与外部设备之间的信息连接通路,从而实现对大脑中信息的读取以及对脑活动的控制,因此在疾病诊疗、军事、教育、娱乐等领域具有广阔的发展和应用前景.尽管目前脑神经信号监测与调控技术已经取得一定成果,但对于侵入式脑信号监测与调控技术的研究仍处于起步阶段.本文简要介绍脑神经信号监测与调控技术的基本原理,从信号获取、调控手段和电极制备等关键技术角度阐述侵入式脑信号监测与调控技术的国内外研究现状,讨论其面临的信号质量、调控准确性和生物安全等方面的挑战.最后,展望该技术在脑机接口等前沿领域中的应用前景.     

动物机器人:研究基础、关键技术及发展预测

动物机器人利用动物固有的感知、运动、能量供应和神经系统,通过神经信息干预,实现对生物运动行为的控制.这类特殊的机器人在运动稳定性、灵活性、环境适应性和自身运动能量供应等方面保持了天然的优势,具有重要的应用价值;同时,该研究涉及动物运动神经网络及外部调控信息与固有运动神经信息的交互作用机制等重大理论问题,是神经科学和机器人交互领域的重要研究方向.该研究高度融合了动物智能和机器智能,涉及动物行为学、神经科学、微机电技术、力学和通信技术等,是多学科交叉融合的前沿领域.本文回顾动物运动神经系统与运动行为调控之间的关系,系统梳理不同动物机器人的运动调控方法及系统构成,总结活动在水、陆、空不同空间中典型动物运动行为调控的研究进展,归纳分析动物机器人研究在运动调控方法、微电极植入、微刺激系统、通信导航和能量供应等研究中面临的关键问题,并预测未来的发展趋势.     

行为振荡:揭示心理过程动态变化的新现象

行为振荡是心理加工过程中行为反应表现出的周期性动态变化现象,其研究方法主要包含以下3个构成因素:重置相位事件、重置事件和目标刺激时间间隔的周期性变化、目标刺激.在注意与知觉领域,研究发现其加工过程出现alpha节律和theta节律的行为振荡现象,为注意和知觉过程的动态变化理论提供了有效的证据补充与支持.同时,注意过程中的行为振荡与神经振荡同源于神经元抑制作用以及知觉过程中后者相位信息对行为反应结果的预测作用,揭示了心理加工过程中内在机制与外在表现相互影响、同步变化的现象.本文首先介绍了行为振荡现象研究方法的构成因素,随后梳理了近年来注意与知觉领域中的相关研究,讨论了其与神经振荡的关系.最后基于行为振荡能够揭示心理加工过程的动态变化这一特性,提出未来一些可能的研究方向.     

知觉和语义表征关系的ERP研究

利用ERP技术, 采用图-词延迟匹配的工作记忆任务范式, 探讨知觉和语义表征在名字匹配、类别匹配和不匹配3种条件下大脑加工过程的ERPs差异. 研究发现, 知觉和语义表征3种匹配条件出现了N1, P2, 类似N400以及P300成分. 3种条件在不同时程和头皮分布上的差异主要表现在类似N400和P300上. 对类似N400, 知觉和语义表征不匹配最负, 其次是类别匹配, 名字匹配振幅最小, 三者平均振幅差异显著. 知觉和语义表征名字匹配条件出现了早期P300成分; 对晚期P300, 在前额区类别匹配更正, 而在后部脑区, 不匹配条件更正. 250~450 ms的差异波比较发现, 名字匹配和不匹配的差异波显著正于类别匹配与不匹配的差异波, 前者主要表现在中央区, 后者主要表现在右侧额区. 研究结果从图和词跨形式加工角度说明概念一致和类别相关具有不同机制. 知觉和语义表征名字匹配条件中早期P300的出现为模板匹配和重复抑制的易化理论提供了支持.     

脑科学:任重而道远

对脑的结构与功能的研究是当今科坛的一大热点,故而本世纪的最后10年已被人们称为“脑的10年”。但这也反映了这样一个事实:迄今为止,我们所掌握的关于脑的知识,还远不足以形成一门关于脑的理论。据最近在美国加利福尼亚州召开的“脑的大规模神经元理论”会议所传出的信息,当今在对脑的探索工作中,脑皮层功能占据中心地     

P300与创造性组块分解

创造性在人类发展中扮演重要角色,而顿悟问题解决则是创造性的关键方面.组块分解是通达创造性顿悟的一种机制.其假设认为组块分解的难度取决于被分解组块的紧密性:紧组块涉及移除无意义的知觉元素,而松组块涉及移除有意义的知觉元素,紧组块分解比松组块分解更难.考虑到组块分解也受其他因素如空间关系的影响,基于元素类型假设的相关研究并没有排除这些因素.本研究在控制了混淆因素后检验组块分解的认知神经机制,特别是在控制了空间关系这一混淆因素后,基于元素类型的组块分解是否能引发P300效应.被试在两种条件下从一个源汉字中移除笔画(紧组块条件)或者汉字(松组块条件)从而得到另外一个汉字.保持两组条件下源汉字中的被移除部件和剩余部件都是上下关系,同时记录这个过程产生的事件相关电位.行为结果显示,紧组块分解比松组块分解耗时更长.脑电结果显示,基于元素类型的组块分解引发了P300效应:紧组块条件比松组块条件引发了更大波幅的P300.研究提示,元素类型是组块分解的困难源之一并且组块分解可能涉及知觉转换过程中的表征更新.     

蚱蝉听觉中间神经元对声信号时间参数的编码

动物鸣声的时域信息,通常是种属专一的,表达一定的“语意”,对进行种内或种间声通信的动物来说具有十分重要的意义.在探讨声模式识别的机理时,有人假设动物听觉通路中有专门的时间速率识别器(rate recognizer),或时间调谐神经元(temporally tuned neurons),但至今没有实验证据;有的认为听中枢内存在某种速率带通(rate band-pass)细胞,在蛙脑中已经找到.     

非键体系中计算红外光谱学的发展与应用:量子与经典体系

红外光谱是解析分子体系运动性质的重要方式.随着科学计算技术的不断发展以及实验探测领域的扩大,理论计算成为理解红外光谱不可或缺的手段,计算红外光谱学应运而生.在以非键相互作用为连接纽带的体系中,由于分子的运动情况复杂,所对应的红外光谱难以用经验指认,理论计算显得格外重要,并逐渐成为了目前理论计算化学的研究热点之一.本文回顾了可以用于非键体系光谱精度计算的一系列方法,从第一性原理出发,通过合理的近似,能够较好地复现实验结果,并且可以获得从光谱学不能直接得到的信息.回顾从小体系到大体系红外光谱的发展思路,本文亦对该领域的未来发展方向做了展望.     

中华宽体金线蛭AP神经元的标记电突触连接

水蛭属环节动物,其中枢神经系统为链式,各神经节的内部结构基本相同,神经元可被标定.用胞内注射辣根过氧化物酶(HRP)方法曾对欧洲医蛭(Hirudo medicinalis)的标定机械感觉神经元和运动神经元形态及其化学突触进行研究.然而,对水蛭电突触超微结构的系统研究较罕见.迄今,未见有对标定神经元标记电突触参数测定的报道.水蛭AP(Ante-rior pagoda)神经元是有待确定功能的细胞.在幼体医蛭20个体神经节中,每节的一对前宝塔细胞的轴突分枝到对侧,并通过前.后神经根进入外周,相邻神经节之间的AP细胞相互相连.本实验室证实成体中华宽体金线蛭(Whitmania pigra)在第1至第20体神经节中两侧AP细胞的轴突都分枝到对侧,并且对称;在相邻神经节之间的神经索中无AP神经轴突连接.AP细胞接受来自机械感觉神经元的输入.其间电突触具有分辨机械感受神经元感受野部位的知觉性功能.因此,显示AP知觉性神经元的标记突触形态,并测定其超微结构参数非     

一种三维个体晶粒长大理论模型

晶粒的拓扑学特征及其演变规律对于晶粒长大的理论、实验及计算机模拟研究具有重要意义.50年代初,von Neumann最早揭示了单个二维晶粒长大速率与二维晶粒拓扑学之间的精确定量关系,获得广泛认可和实验验证,但至今仍缺乏单个三维晶粒长大速率与晶粒拓扑学之间的定量关系.1 基本原理及假设二维系统晶粒长大的研究常采用如下3个基本假设:(1)线性假设.即假设晶界的局部运动速率υ与迁移率m(定义为单位驱动力作用下的晶界运动速率)及作用在该局部的晶界迁移驱动力p之间存在下述线性关系:υ=mp(1)而驱动力p与晶界能γ及晶界局部曲率半径ρ关系如下:P=γ/ρ(2)(2)均一性假设.认为晶界迁移率m及晶界能γ为常数.(3)局域平衡假设.即在晶界迁移过程中,晶界相交处保持动态平衡.根据均一性及局域平衡假设,一个二维晶粒网络中,2个、3个晶粒相交分别形成一条棱和一个交点.在交点处,任两条棱之间的夹角为120°.基于上述3个基本假设,von Neumann采用沿晶界周线积分的方法导出了单个二维晶粒的长大速率方程:     

贝叶斯框架下的自闭症感知觉异常

自闭症谱系障碍(autism spectrum disorders, ASD)是一种复杂的神经发育疾病,其典型特征是社交障碍、限制和重复的行为和兴趣.此外, ASD个体往往表现出感知功能的非典型性(如感觉超敏感或低敏感).先前的知觉理论只能部分解释ASD个体与典型发育个体(typically developing, TD)之间的差异. Pellicano和Burr提出了贝叶斯预测模型,通过贝叶斯计算建模和预测编码理论将感知过程概念化,从新的角度去理解这种差异.该模型描述了感觉自下而上和认知自上而下的过程如何共同作用,并以不同的方式塑造了ASD的感知.本文对贝叶斯模型进行了全面的回顾,其中最突出的两个理论是“弱先验假设”和“ASD预测误差高且不灵活精度的假设”(HIPPEA).我们从高级的社会认知功能上和不同的感觉通道角度上检验了这些理论.结果显示,目前支持贝叶斯预测理论的证据是混合的,有的研究支持ASD个体的先验不足或在不断变化的环境中调整这些预测的灵活性较差,也有的研究指出ASD个体能够学习预测,拥有完整的预测能力,贝叶斯先验的整合上没有差异,还有一些研究在行为与神经影像学发现不一致...     

人脑连接组研究:脑结构网络和脑功能网络

人脑是自然界中最复杂的系统之一,在这个系统中,多个神经元、神经元集群或者多个脑区相互连接成庞杂的结构网络,并通过相互作用完成脑的各种功能.近年来,结合基于图论的复杂网络理论,研究者们发现利用结构和扩散磁共振成像数据构建的脑结构网络以及利用脑电图/脑磁图数据和功能磁共振成像数据构建的脑功能网络具有很多重要的拓扑性质,如"小世界"属性、模块化的组织结构以及主要分布在联合皮层上的核心脑区(如楔前叶、额上回、额中回).另一方面,研究者发现许多神经精神疾病(如阿尔兹海默病和精神分裂症等)与脑结构和脑功能网络的异常的拓扑变化有关,这些研究不仅为理解神经精神疾病的病理机制提供了新视角,也可能为疾病的早期诊断和治疗评价提供脑网络影像学标记.本文以人脑结构和功能连接网络的研究为重点,介绍了人脑连接组和复杂网络理论的基本概念,并且回顾了近年来人脑结构和功能连接组的研究成果,并指出了该领域中存在的问题及未来的研究方向.