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#临床/人体研究

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10月22日周四
  1. Nature72

    Nature 刊发斯坦福 Josef Parvizi 团队岛叶映射研究,87名受试者电刺激揭示躯体感觉分区

    AI 摘要斯坦福大学 Josef Parvizi 团队对87名因医疗原因已植入颅内电极的受试者进行长达十余年的岛叶电刺激实验,绘制出岛叶的详细功能分区图,结果发表在 Nature。刺激岛叶后部会在手臂、腿等特定身体部位引发疼痛、灼热、刺痛和麻木感,刺激中部则产生恶心、压迫感和胸腔饱胀等内脏感觉。研究还发现岛叶前部与参与认知和情感的其他脑区存在交流,提示它不仅接收躯体信号,也参与塑造对躯体感觉的解读。

    AI 推荐理由:原文给出87名已植入电极受试者的岛叶分区刺激结果,可作为理解躯体感觉皮层映射的对照材料。

10月17日周六
  1. medRxiv(Neurology)62

    EISHI ASANO 团队:术中极高频率活动可辅助定位致痫区

    AI 摘要EISHI ASANO 团队开展回顾性双中心队列研究,纳入2016年1月至2025年5月间接受ECoG及后续切除的56名药物难治性局灶性癫痫患者,共识别132,359个棘波,其中1,925个为vHFA阳性。

    AI 推荐理由:研究在56名药物难治性局灶性癫痫患者中比较了vHFA阳性棘波与全部棘波定位致痫区的表现,可供关注术中ECoG生物标志物的人参考。

10月10日周六
  1. Brain Stimulation(In Press)62

    Brain Stimulation:刺激人类丘脑枕可产生视觉感知

    AI 摘要Brain Stimulation 刊出的研究显示,对人类丘脑枕进行电刺激可产生视觉感知(光幻视)。作者指出,视觉假体开发此前主要针对视网膜、视神经、外侧膝状体(LGN)和视觉皮层等视觉通路早期结构,而对高阶视觉加工区域的刺激研究较少,后者可能更有利于编码复杂视觉特征。

    AI 推荐理由:视觉假体研究多集中在视网膜与视觉皮层,这篇把刺激靶点放到丘脑枕,为高阶视觉通路的编码能力提供人体证据。

10月9日周五
  1. bioRxiv(Neuroscience)70

    颅内电生理记录显示人脑痛觉与显著性表征相互独立

    AI 摘要一项预印本研究对 13 名神经外科受试者的 2018 个颅内电极记录进行分析,发现痛觉与显著性刺激的神经表征在解剖和功能上相互独立。在编码痛觉刺激的 107 个电极中,77% 不编码低概率声音,23% 同时编码两者。

    AI 推荐理由:13 名神经外科受试者、2018 个颅内电极的数据,把痛觉与显著性表征在解剖、时序和功能上区分开,可与既有影像学重叠结论对照。

10月5日周一
  1. Brain Stimulation(In Press)62

    Brain Stimulation:刺激人类丘脑枕可产生视觉感知

    AI 摘要Brain Stimulation 刊出的研究显示,对人类丘脑枕进行电刺激可产生视觉感知(光幻视)。作者指出,视觉假体开发此前主要针对视网膜、视神经、外侧膝状体(LGN)和视觉皮层等视觉通路早期结构,而对高阶视觉加工区域的刺激研究较少,后者可能更有利于编码复杂视觉特征。

    AI 推荐理由:视觉假体研究多集中在视网膜与视觉皮层,这篇把刺激靶点放到丘脑枕,为高阶视觉通路的编码能力提供人体证据。

9月14日周一
  1. Europe PMC(brain-computer interface · Preprints)62

    Montoya-Gálvez 等发布连续长期 sEEG 癫痫预测数据集与在线进化框架

    AI 摘要Montoya-Gálvez 等团队发布首个公开的连续长期立体定向脑电图(sEEG)癫痫预测数据集,覆盖 16 名患者、664.9 小时数据和 121 次癫痫发作。

    AI 推荐理由:该研究用16名患者的连续sEEG数据对比离线与在线评估,量化了离线指标对神经漂移的掩盖程度。

7月16日周四
  1. Nature Portfolio(Brain–machine interface)66

    Duke G. B. Cogan 团队用 μECoG 对齐跨患者潜在动态提升语音解码

    AI 摘要Duke University 的 G. B. Cogan 团队在八名接受清醒神经外科手术的患者上,用高密度 μECoG 阵列记录感觉运动皮层,通过 PCA 提取潜在动态并用 CCA 跨患者对齐,训练出跨患者语音解码模型。

    AI 推荐理由:八名受试者的术中 μECoG 数据显示,跨患者对齐潜在动态后语音解码可超过个体模型,读者可据此比较跨患者与个体化训练路线。

6月17日周三
  1. Nature Portfolio(Brain–machine interface)80

    Stanford Francis R. Willett 团队在 8 名瘫痪受试者中绘制单神经元尺度的人类中央前回全身运动图谱

    AI 摘要Stanford 大学 Francis R. Willett 团队利用 8 名瘫痪受试者植入的 20 个皮层内微电极阵列,在单神经元尺度上绘制了人类中央前回(PCG)的全身运动表征图谱,发现每个采样点都存在可区分的全身运动表征。

6月9日周二
  1. Google News:brain-computer interface53

    耶鲁团队在Nature Neuroscience发表研究:按大脑自然几何设计BCI映射可加快学习

    AI 摘要耶鲁大学研究团队在Nature Neuroscience发表研究,用实时fMRI构建闭环BCI,让健康年轻受试者仅凭思维操控游戏角色。研究先记录受试者用摇杆操控时的脑活动,再用T-PHATE算法学习每个人的神经流形,并据此设计三种映射方式。

5月24日周日