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非侵入式脑刺激调控认知的神经节律
节律性非侵入性脑刺激（rh-NIBS）可用于调节神经振荡，并研究这些脑节律对认知的功能性作用。本文旨在关注该领域常被忽视的方面，这些方面限制了研究结果的解释和转化潜力。 同时，我们提供了这两种rh-NIBS协议的精确机制解释，以说明刺激结果的个体差异。最后，我们填补了“夹带”（通过rh-NIBS在线操纵神经振荡）与“可塑性”（TMS离线协议的后续效应）之间的理论空白。 目前普遍认为神经振荡是人类认知能力的基本组成部分。 这种振荡活动的实验性调制称为神经夹带，可通过节律性非侵入性脑刺激技术实现。最成熟的技术是节律性经颅磁刺激（rh-TMS）和经颅交流电刺激（tACS），如图1所示。 未来需通过脑刺激、神经影像、严谨实验设计和计算建模的结合，严格研究此处讨论的机制原理，最终通过大规模随机临床试验确定哪些协议对特定人群具有临床意义效果。6.
45410编辑于 2025-09-26- 来自专栏脑电信号科研科普
Brain Stimulation：神经振荡预测帕金森病脑深部电刺激效果
摘要背景: 神经振荡与帕金森病的症状有关。可以利用这种关系来优化深部脑刺激 (DBS)，例如通过通知设备或人关于刺激的最佳位置、时间和强度。到目前为止，振荡是否能预测单个DBS的结果还不清楚。 这些结果突出了基底神经节-皮质环的区域间同步的临床相关性，并可能有助于将来进一步改善DBS。介绍帕金森氏病是一种常见的神经退行性疾病，影响全球约6.1万人 。 除了左旋多巴等药理学药物外，深部脑刺激 (DBS) 也用于帕金森氏病的对症治疗。DBS的常见目标结构是丘脑底核 (STN) 它通过基底神经节皮质环与苍白球、丘脑和几个皮质区域相连。 4.2 DBS结果与神经元振荡从神经元振荡预测临床收益之间的联系可能由于以下原因而起作用。首先，夸大的同步本身已被建议导致帕金森病。 刺激是否可以达到相关的解剖学联系可能与DBS的临床效果有关，但与患者的运动状态关闭刺激无关。根据定义，STN-皮质相干性携带有关功能连通性的信息。
92040编辑于 2023-01-04 Neuron:优化超声神经调控以实现行为和生理的无创控制
我们进一步研究了这些方案对生理的影响，发现局部脑温度和血容量发生了变化，这表明了强大的神经调节作用和持久的血管效应。 正如预期的那样，我们发现 CAMKII+ CMT 神经元活动的快速增加与血容量的快速上升相关（图 5F、5G），这与其他成像方式观察到的神经血管耦合一致。 然而，在血容量最初的峰值之后，我们观察到在 3 分钟的刺激间隔期间血容量持续下降（图 5G）。环氧化酶 1 和 2（COX1/2）双向地将大脑活动与血管动力学联系起来。 图5 FUS 诱导环氧化酶依赖性血管收缩和深部脑冷却为了研究这种现象是否与不同脑区观察到的神经活动差异有关，我们在对 DMH、LC 和 BNST 进行优化刺激后测量了血容量。 为了研究这些效应的空间范围，我们将超快功率多普勒成像与 FUS 刺激相结合，以测量麻醉小鼠焦平面上的脑血容量变化（图 6D 和6E）。
81710编辑于 2025-04-03- 来自专栏脑电信号科研科普
重磅综述：阿尔茨海默病的神经振荡和脑刺激
最近对啮齿动物的研究，在静息脑振荡中与年龄和AD相关的变化，和通过gamma波段刺激的大脑刺激技术的神经保护效应同样存在于人类中。 DBS是一种侵入性神经调节外科技术，包括植入式脉冲发生器对特定脑区进行慢性电刺激。研究表明，DBS通过增强突触可塑性调节局部神经元活动和刺激神经元回路的重组。 经颅电流刺激（tCS）是一种亚阈值神经调节技术，包括直流电刺激（tDCS）和交流电刺激（tACS）。 研究表明，通过对AD大脑进行gamma刺激和神经元活动节律重组可以打破神经回路中的兴奋和抑制间的不平衡。 最近对啮齿动物LFP研究也与人类脑电图的发现一致，确定了gamma波段刺激在改善AD相关记忆障碍和神经病理学方面的神经保护作用。 DBS gamma刺激对AD患者的治疗结果是不确定的。
2K10编辑于 2022-01-13 - 来自专栏思影科技
FNIRS研究：陌生气味竟可以引发新生儿的疼痛感受
总之，早产新生儿和足月新生儿在暴露于能引起疼痛的陌生气味中后三叉神经会表现出一定的敏感性，从而影响新生儿大脑神经环路系统。 【注解：将早产儿暴露于由保健品释放的气味中时，会引发交叉神经系统和嗅觉系统的反应。众所周知，刺激成人的鼻粘膜会使之感觉到疼痛。】 所有的新生儿都来自卡洛斯林卡医学院的新生儿重症监护室（NICU，neonatalintensive care unit，这里的婴儿会得到充足感觉刺激），出生于2013年2月到2013年11月之间。 兴趣区的选择主要集中在三叉神经通路（疼痛感受）和嗅觉传导通路上。嗅觉信息加工和初级嗅觉皮层和次级嗅觉皮层有关。研究者选择初级嗅觉皮层（OC）部分区域、以及额叶尤其是额中回作为兴趣区。 光极与光极之间的距离（IOD）因头围大小（头围大小范围在26-36cm）的变化而变化: 26cm (2.5 cm IOD)——2名婴儿,29 和30.5cm (3 cm IOD)——11 名婴儿,32
1.5K80发布于 2018-03-26 - 来自专栏脑机接口
首例植入配备 BCI 的神经刺激器的患者恢复手臂功能
该神经刺激系统正在与瑞士生物医学研究中心Clinatec开发的无线脑机接口配对使用，有可能让病人通过自己的意念来控制脊髓刺激器的输出。 当瘫痪病人想要移动上肢时，脑机接口会收集大脑信号。 然后，它的人工智能算法会将这些信息传递给ARC-IM脊髓刺激器，从而刺激神经，使手臂、手掌或手指产生所需的运动。 (Onward Medical） 周三，Onward宣布，首例植入配备 BCI 的神经刺激器的患者恢复手臂功能。这是组合系统的一个版本，专门用于恢复手臂、手指的运动。 ARC-IM系统包括一个导联和一个神经刺激器。导线沿着脊髓放置，在神经刺激器的作用下，电极阵列会发出轻微的电脉冲，刺激背根，背根负责在外周神经系统和中枢神经系统之间传递感觉信息。 然后借助人工智能算法解析出这些信号背后的意图后，它将信息传递给ARC-IM设备，ARC-IM设备应该会刺激神经到足以引起手臂、手或手指的预期运动。
70130编辑于 2023-09-29 - 来自专栏MyBlog
通过人工大脑刺激来检测神经网络中的后门
他们观察到，触发器加到输入上，会使得模型的某些神经元表现异常，利用简单的异常检测方法，就可以找出这些过度激活的神经元并且裁剪掉。 新的方法 首先给出两个观测： 成功的后门攻击会产生“被危害的”神经元 这些有害神经元表征了一个子空间，该空间割裂了整个空间 第一个观测和NC的基本一致，即触发器会引起一些神经元表现异常。 找到这些候选的有害的神经元之后，便需要确定是否的确是有害的神经元，于是，作者通过反向构造触发器，通过验证该构造的触发器的有效性，来判别是否是有害的神经元。 该工作使用的是梯度下降的策略 损失函数为 其中所有的权重 ， 是该候选神经元的激活值， 是候选神经元激活值和其他神经元激活值的差异, 是触发器的区域， 刻画原图和加触发之后的相似程度。 故，优化目标为，最大化该候选神经元激活值， 但最小化和其他神经元的激活值差异，最小化触发器的面积，同时最大化和原图的相似程度。
1.2K20发布于 2021-04-27 仿真驱动迷走神经刺激器：设计、优化与安全验证全流程
在神经调控领域，迷走神经刺激（VNS）被广泛应用于多种疾病的治疗。然而，如何在复杂的颈部解剖结构中精准靶向迷走神经，同时保证植入物的长期安全性，是器械设计中极具挑战的难题。 本文将详细拆解一个完整的迷走神经刺激器仿真工作流，看看如何借助Sim4Life平台，通过多物理场仿真完成从多尺度建模、电磁优化到安全验证的全过程。 通过计算募集曲线，团队确定了刺激电流与定义的募集和传导阻滞水平之间的对应关系。结果显示，施加电流与光纤激活之间呈现非线性关系，这直接反映了神经内部场梯度的空间异质性。 热仿真结果表明，最高温度上升发生在电极周围区域，并逐步扩散到神经及周围组织（如肌肉），温度分布随距离刺激部位的增加呈径向下降。 团队基于替代建模技术，同时权衡了11项安全与有效性指标。优化的目标是识别出更优越的电极设计——在最大化刺激效果的同时，降低组织加热和香农（Shannon）电化学损伤标准等风险指标。
10300编辑于 2026-09-01- 来自专栏SuperFeng
机器学习系列11：神经网络
什么是神经网络（Neural Networks）呢？最开始科学家想用算法去模拟大脑达到人工智能。通过一系列的实验发现，大脑是通过神经元进行工作的，神经元之间通过电信号传递信息。 于是他们就开始模拟神经元的工作过程，用算法去模拟神经元，这就形成了神经网络。神经网络可以用来学习复杂的非线性假设模型。 那么现在一个神经元模拟好了，但是大脑肯定不是靠一个神经元工作的，现在开始模拟多个神经元的工作过程，如下图： ? 其中 Layer 1 层模拟输入信号，连线代表信号传递的方向。 每一个神经元也就是假设函数 h_θ(x) 的构造如下： ? ? 表示第 j 层第 i 个神经元。 ? 表示第 j 层神经元的参数矩阵。 类似地，神经网络的代价函数如下： ? 其中： L = 神经网络的层数； S_l= l 层有多少个单元； K = 输出单元的数目。 乍一眼看上去挺复杂，其实类比逻辑回归的代价函数来看，思想都是一样的。
68030发布于 2019-09-26 - 来自专栏云深之无迹
Stimjim，一个开源、低成本、双通道、隔离式神经电刺激器
一篇开源硬件的论文 在医疗里面，一方面是测量到各种弱信号，另外一方面是要干预治疗，那这个放电大法（不是雷电法王）主导下的各种神经调控也是搞得红红火火，但采样这个事情天生就比较简单（或是资料比较多吧）；但是输出这个事情就比较有难度了 （这是最简短的性能参数，有人问，这个电流会不会太小了，emmmm，我们在做神经调控不是在杀人！） 开始逼逼～～～ Stimjim，一个开源、低成本、双通道、隔离式神经电刺激器；把 函数发生器 + 电压输出 + 电流输出 + 隔离 + 输出监测 做进一个开源硬件平台里；因为神经电刺激实验需要精确的电压或电流刺激 50 MHz 带宽示波器上测 100 ms 段得到的，如果把电流模式下的输出电压噪声换算为电流噪声： 峰峰值约： 所以对于几十微安到几百微安的神经刺激脉冲，这个噪声水平通常还能接受；但是对于你之前研究的低噪声精密信号链 隔离层 Stimjim 每个通道都有独立隔离电源和数字隔离，这个非常值得借鉴；刺激输出不能让 PC、USB、示波器地线直接参与刺激回路，可以设计成： 地刺激通道地 多通道之间也可以隔离： 电流输出层 如果目标是神经刺激
51110编辑于 2026-06-04 - 来自专栏脑电信号科研科普
Nature子刊：生命的最初几个小时内可快速学习音位辨别—基于fNIRS研究
在记录期间哭超过2 min的新生儿被排除在分析之外，剩下22（11个男孩）、23（12个男孩）和21（10个男孩）数据集分别被纳入实验组、主动对照组和被动对照组。 不同条件下氧血红蛋白浓度的变化－由于婴儿特定脑区的血氧函数是随时间变化的，所以本研究并没有采用经典的血氧函数GLM模型，而是使用血红蛋白和脱氧血红蛋白波形（即平均幅值和潜伏期）来做简单测量。 连续的Δ[HbO]和Δ[Hb]数据在刺激开始前2秒开始到结束前20秒后被epoch并基线校正。本研究关注的重点是Δ[HbO]，因为它最好地反映了神经激活。 在336对通道中，有32对在校正的阈值下是显著的，涉及左侧IF附近的通道（通道2有9个配对，通道6有6个配对），左ST （通道7有11对，通道10有4对。 研究结果表明，区分前元音和后元音需要神经有效性的变化，从而伴随潜伏期的变化，这与成人功能磁共振成像中观察到的血氧水平依赖信号的时间过程的变化是一样的原理。
1K20编辑于 2022-12-20 - 来自专栏思影科技
Magnetic Resonance Imaging:白质fMRI及静息态功能连接
它们也随着基线的神经活动的变化而变化，如不同程度麻醉水平所引起的，以及对刺激的反应而变化。在之前的工作中，作者报告了静息态下WM信号与相邻体素呈现出各向异性的时间相关性。 可作为脑功能状态首要指标，对于脑组织基础水平功能状态的理解至关重要，是fMRI基于血氧动力学成像的关键）具有可比性。 图11显示了一项初步研究的结果，该研究使用（20s 一个block)一个闪烁棋盘格的简单视觉刺激获取图像。棋盘的闪烁频率从2Hz增加到14Hz不等。 图11的结果显示了通过进行傅里叶变换，得到GM和WM的fmri信号在block上的平均幅度变化，以及在GM和WM区信号随闪烁频率的变化。 在静息态下，WM信号的波动与GM信号的波动类似，随着麻醉剂量的增加和基线神经元活动的减少而减少。与GM区相比，WM区对刺激的血流动力学反应更小、更慢。
1.4K11发布于 2020-03-21 - 来自专栏脑电信号科研科普
治疗性经颅磁刺激后大规模脑电图神经网络的变化
两个乳突通道不包含神经数据移除，分析留下的61个通道。 神经成分通过两个标准进行识别：由ICLabel（v1.2.3）标记为“大脑”的成分，以及定位于大脑内的残差<为15%的成分，去除非神经的人工成分。 这些神经调节诱导的微观状态变化可能暗示了一种共同的目的性抗抑郁机制。 本研究没有一个非抑郁的对照组样本进行横断面比较，但其他[11]在比较抑郁个体和对照组时发现了显著的微观状态组差异，抑郁的严重程度和某些微观状态特征之间存在显著的线性关系。 由于记录的数量和微观状态分析的性质，我们使用了大量自动化的清洗方法，具有严格的伪影抑制，但代价可能是消除真正的神经信号。
96930编辑于 2022-10-23 - 来自专栏思影科技
前庭电刺激（GVS）的数据分析及在神经康复中的应用
我们以信号处理为重点，概述了目前神经康复中的GVS使用现状，包括一般的刺激设计，与神经影像学数据的并行分析，以及对未来方向的建议。 GVS-神经影像分析 并行GVS-神经成像技术是描述刺激效应的重要工具，尽管它们不像其他NIBS方法那样普遍。 并行GVS-神经成像产生大量数据，需要开发合适的信号处理方法来消除刺激伪影，从持续的自发大脑活动中区分特定的GVS诱导效应，促进刺激参数的选择，最大限度地提高疗效，促进神经康复的实际应用。 功能磁共振成像分析 fMRI的血氧水平依赖反应(BOLD)可测量由脑活动引起的相对血流动力学变化，具有无创、安全、高空间分辨率和全脑覆盖等优点。 GVS的深度学习 机器学习的最新进展，特别是深度学习(DL)，极大地帮助了神经科学研究，这可能有助于神经康复刺激的个体化。
3K20编辑于 2022-02-28 脑机接口与神经调控：高通量信号解码、闭环自适应刺激与神经伦理合规验证实战
Neuralink N2芯片于2026年4月完成第10例人体植入，实现1024通道同步采集与无线传输，瘫痪患者光标控制速率突破60字符/分钟；美敦力发布新一代Percept PC+闭环DBS系统，首次集成fNIRS血氧反馈 传统“离线训练+开环刺激”研发模式被“在线自适应解码-生理反馈闭环调控-长期生物界面稳定性”新范式取代——不再依赖每日重新校准，而是由迁移学习算法在神经可塑性变化中持续追踪用户意图；不再满足于固定参数刺激 四、硬核实战2：闭环安全神经调控与长期生物界面验证平台让刺激“调得准、守得住、用得久”，让植入体“融得进、衰得慢、证得清”。 关键设计要点 ：安全包络必须是动态的 ：同一刺激参数在不同神经状态下安全性迥异。安全包络必须由实时生物标志物动态生成，而非静态查表。个体化是疗效的分水岭 ：群体平均剂量对个体可能是无效或有害的。 当硅基电路直接对话碳基意识，这场神经革命的胜负手不在于谁的通道更多，而在于：谁能让解码器在大脑的可塑洪流中始终锚定意图 ——状态感知与自监督学习赋予算法穿越神经变迁的确定性；谁能让刺激在脆弱的神经网络中始终守护安全
29010编辑于 2026-09-04- 来自专栏思影科技
大话脑影像之二十四：任务态分析方法总汇——你还停留在单变量的激活时代吗？
他在给予受试者视觉刺激的前后各了做一次脑血容量（CBV）的造影，然后将两次所得的脑血体积影像进行相减，就清楚地观察到了有视觉刺激时局部脑血体积在视皮层的增加。 其对研究问题的探索依赖于认知加减法的严格计算或者因素分析的变量控制，其推断过程发生在组水平，对个体被试的大脑加工模式利用能力低下；另一方面，该类方法依靠于Univariate Analysis Mean的分析路径，其对单个体素内的血氧信号变化均值的关注从神经生理学角度看 第一，我们必须清楚，fMRI的信号变化是由于血液动力学和代谢调节相关的神经活动引起的，Bold的反应主要反映的是驱动神经元活动的突触输入，而不是它们的信息输出，因此，通过对输入刺激的观察可以模拟大脑神经元的突触输入活动 A、B两种刺激的区别敏感的区域（即能够通过如图1的多个体素的不同编码方式对这两种刺激类型进行区分的脑区）。 因为MVPA方法只能够帮助我们解读大脑是如何对这些刺激做出反应的，但我们仍旧不清楚系统神经科学的三个主要研究分支:脑活动测量、行为测量和计算建模之间的定量关系。
4.3K11发布于 2020-02-24 - 来自专栏信数据得永生
灵界的科学丨五、心灵与意识的科学奥祕
，而是发生在神经元内担任骨架功能之微管束（microtubule）的物质进入有序的量子状态。 脑神经细胞壁是由许多可形成量子穿隧效应[1]的微管束组成，当感官受到刺激输入时，便会产生有序的量子状态，而且是不同量子状态的叠加态（superposition state）[2]。 我认为意识在大脑里是一个量子现象，就像神经微管束耦合[1]进入宏观的量子状态，可以用复数函数来描述。 荣格的第二人格以佛教唯识论来说，就是第六识是学习得来的，大脑的神经网路连结随着时间从文化、教育、环境学习到的经验刺激逐渐增加或修改网路而变得越来越复杂，大量的记忆、逻辑、知识经验均埋藏在网路之中。 每当外界对五官的刺激送入大脑，大脑开始理解思考与经验对比做出判断、付诸行动，这时大脑神经放电所形成的网路形成一个三度空间的几何架构。
3.4K21编辑于 2022-11-24 Brain Stimulation| 电刺激背外侧前额叶皮层可抑制人类前庭信号：一项基于BOLD功能磁共振成像的研究
这种刺激方式不仅能影响前庭交感反射，即在直立应激状态下，前庭系统通过调节肌肉交感神经活动（MSNA）来调控交感输出，还可激发前庭系统对头部在重力场中的空间位置信息的感知功能。 在此背景下，本研究旨在通过经颅交流电刺激（tACS）干预和调控sGVS所诱发的前庭错觉及自主神经反应，以进一步探讨背外侧前额叶皮层（dlPFC）对前庭系统的调控作用机制。 方法本研究招募了 20 名无痛受试者（11 名女性和 9 名男性；年龄：19-39 岁，平均值±标准差（SD），26.6±5.4 岁；身高：152-190 cm，169.2±10.5 cm；体重：45- 在该扫描过程中，以随机顺序依次施加三个5分钟的刺激序列，每段刺激后均设有5分钟的恢复期，扫描前还设有一个5分钟的基线期。整个实验用于观察不同刺激条件下的血氧水平依赖性信号变化（BOLD响应）。 值得注意的是，联合刺激在包括ION、RVLM、SN、NTS 和 Raphe在内的多个关键脑干区域，表现出不同于任何单一刺激条件的信号模式，呈现出一种双向调节效应：一方面增强了交感神经调控相关区域的激活，
64510编辑于 2025-07-10- 来自专栏脑电信号科研科普
Nature Communications：通过经颅电刺激研究神经震荡的因果作用的综合方法
摘要：利用不同的经颅电刺激（tES）技术来阐明神经振荡的作用，但并不清楚是否真的发生神经夹带以及是否与最终的行为有因果关系。 最近研究的基于多电极tES方法（如TI刺激）有可能诱导皮层下结构中神经活动的振荡夹带，而不刺激皮层表面的神经元。 对一系列关于现有和新兴的tES方法是否真的会对目标大脑结构产生神经夹带展开讨论。首先，有实验表明，可能通过间接刺激传入神经（包括视网膜刺激）产生夹带作用，而不一定是tES对目标脑区的直接作用。 光栅图显示了清醒猴大脑皮层一个代表性神经元在0.5、1和1.5mA峰-基线tACS刺激前、中和后的尖峰记录。刺激期间（橙色）尖峰聚集在刺激峰周围，而刺激前和刺激后（黑色）尖峰均匀分布。 11.用于个体性干预的其他方法 tES研究的最终目标之一是为神经病理治疗找到有效和可靠的干预措施。但是，在这种情况下，大脑解剖结构通常与健康个体的不同。
92900发布于 2021-10-05 NeuroImage|在视觉感知过程中对枕叶皮层的经颅电刺激改变了BOLD活动的幅度：一种tES-fMRI方法
背 景 本研究的目的是探讨视觉皮层中的血氧水平依赖（BOLD）信号变化，是否可以作为反映经颅电刺激（tES）在线和离线效应的生物标志物。 研究采用阳极经颅直流电刺激（tDCS）和10 Hz经颅交流电刺激（tACS），刺激时间为10分钟，刺激部位为健康成年人枕叶皮层，在呈现不同视觉刺激时进行。研究设计为交叉、双盲实验。 图2 结果经颅直流电刺激（tDCS）与伪刺激的结果 在线效应：与经颅直流电刺激（tDCS）不同，tACS 没有在刺激期间（即“在线”效应）对皮层产生显著影响。 关于BOLD fMRI的基本机制，与直觉预期相反，BOLD信号的增加或减少主要对应于神经微回路中的兴奋-抑制平衡的变化，而不是局部神经放电率的改变（Logothetis, 2008）。 进而通过相位偏移调节短程和长程的连接性，而不是像tDCS那样通过“机械性”调节神经兴奋性。
68110编辑于 2025-01-10
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