47、探究大脑神经连接:从突触接触到TMS/EEG技术

探究大脑神经连接:从突触接触到TMS/EEG技术

大脑作为人体最为复杂的器官,其神经元之间的连接和活动一直是科学界研究的重点。了解神经元的连接方式以及大脑皮层的兴奋性和有效连接性,对于揭示大脑的工作机制、理解神经系统疾病的发病原理具有至关重要的意义。本文将深入探讨突触接触的识别方法,以及TMS/EEG技术在研究人类大脑皮层兴奋性和有效连接性方面的应用。

突触接触的识别与验证

在研究神经元之间的连接时,预测的神经支配域与实际突触接触区域之间的对应关系并非显而易见。对于表现出单突触传递的神经元对,在光学显微镜水平上,通过寻找突触前轴突和突触后树突的紧密并置来搜索突触接触。然而,光学显微镜的分辨率不足以区分紧密并置和真正的突触接触。

为了验证突触接触的存在,需要进一步处理选定的切片进行电子显微镜检查,并对这些假定的突触位置拍摄高倍图像,依据突触的常见超微结构标准来确定。研究表明,在光学显微镜下识别的接触中,有80% - 90%在超微结构水平上确实是接触。

将预测的神经支配域与识别出的突触接触进行叠加后发现,绝大多数突触接触都位于80%的神经支配域内。但并非所有连接都遵循这一规则,例如特定的突触连接,即第4层星状锥体神经元与第6A层锥体神经元的连接,突触接触仅在基树突上被发现,而神经支配域的轮廓本应预测在顶树突上有接触。因此,独立识别突触接触(使用光学显微镜检查,并优先使用电子显微镜进行超微结构验证)是至关重要的。

TMS/EEG技术的原理与优势

TMS/EEG技术,即经颅磁刺激(TMS)与脑电图(EEG)相结合的技术,为研究人类大脑皮层的兴奋性和有效连接性提供了一种非侵入性的方法。以下是其主要优势:
1.

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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