دکتر امیر محمد شهسوارانی
104 subscribers
1.55K photos
6 videos
174 files
1.86K links
☎️هماهنگی وقت مشاوره/برگزاری کارگاه: +989057962633
🌐 https://www.ipbses.com/
http://bit.ly/IPBSES-Institue
باهم در اوج 🦅
Download Telegram
♻️#رقصیدن #پیری #بدن و #مغز را کند می نماید

#Dancing or #Fitness #Sport? The Effects of Two #Training Programs on #Hippocampal #Plasticity and #Balance Abilities in #Healthy #Seniors

پژوهشگران نوروساینس دانشگاه ماگدِبورگ 🇩🇪 در پژوهشی که گزارش آن به تازگی منتشر شده است دریافتند که در میان فعالیت های بدنی، رقصیدن بیش از همه در #کندسازی روند پیری در بدن و مغز موثر است.

🔬در این پژوهش که دو برنامه روزانه متفاوت تناسب اندام ارائه شد که هر دو توانستند در مغز و بدن سالمندان تاثیر #ضدپیری را نشان دهند. در گروه رقص 14 نفر و در گروه #تناسب #اندام #ایروبیکس 12 نفر سالمند داوطلب حضور داشتند. برنامه تمرینی دو جلسه 90 دقیقه ای در هفته به مدت 6 ماه ادامه یافت.
📚تحلیل های مغزی بر اساس #MRI صورت گرفت. تغییرات در هر دو گروه در اندازه #هیپوکامپ چپ به شکل معناداری صورت گرفت. اما در بررسی های گسترده تر مشخص شد تنها رقصیدن توانست #شکنج #دندانه دار چپ و راست منجر به افزایش اندازه و حجم شود. این امر منجر به بروز تغییرات در سطح #رفتاری برای کاهش روند پیری می شود. بنابراین تنها رقص می تواند هم تغییرات مغزی و هم تغییرات رفتاری برای کاهش روند پیری ایجاد نماید.

Abstract
#Age-related #degenerations in #brain #structure are associated with balance disturbances and #cognitive impairment. However, #neuroplasticity is known to be preserved throughout #lifespan and #physical #training studies with seniors could reveal volume increases in the #hippocampus (#HC), a #region #crucial for #memory #consolidation, #learning and #navigation in #space, which were related to improvements in #aerobic #fitness. Moreover, a #positive #correlation between left #HC #volume and balance #performance was observed. Dancing seems a promising intervention for both improving balance and brain structure in the elderly. It combines aerobic fitness, #sensorimotor #skills and #cognitive demands while at the same time the risk of #injuries is low. Hence, the present investigation compared the effects of an 18-month dancing #intervention and #traditional #health #fitness #training on volumes of #hippocampal #subfields and balance abilities. Before and after intervention, balance was evaluated using the #Sensory #Organization #Test and HC volumes were derived from #magnetic #resonance #images (#3T, #MP-RAGE). Fourteen members of the dance (67.21 ± 3.78 years, seven females), and 12 members of the fitness group (68.67 ± 2.57 years, five females) completed the whole study. Both groups revealed hippocampal volume increases mainly in the left HC (CA1, CA2, subiculum). The dancers showed additional increases in the left dentate #gyrus and the right subiculum. Moreover, only the dancers achieved a significant increase in the balance composite score. Hence, dancing constitutes a promising candidate in counteracting the age-related decline in physical and mental abilities.

لینک منبع 👇🏻(further reading)👇🏻
http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2017.00305/full

(در صورت جذابیت و علاقمندی به موضوع، مطلب را برای دیگران نیز بازنشر فرمایید).


📢کانال #دکترامیرمحمدشهسوارانی
🍃🌹🌸💐🌸🌹🍃
@DrAmirMohammadShahsavarani
♻️#مدلسازی و #پیش_بینی #توجه #مستمر

#Connectome-based #predictive #modeling of #attention: Comparing different #functional #connectivity features and #prediction methods across #datasets

در گزارشی که به تازگی منتشر شده است، پژوهشگران نوروساینس دانشگاه ییل 🇺🇸 روشی جدید برای #مدلسازی، #طبقه بندی و #پیش بینی #الگوهای توجه در افراد یافته اند.
🔬در این پژوهش 294 داوطلب تکالیف توجهی مختلفی را در وضعیت های مختلف و حین #fMRI انجام دادند.
📚بر اساس یافته های پژوهش حاضر، می توان در حوزه #توجه #پایدار در افراد، بر اساس #تفاوتهای #فردی 12 الگوی مختلف وجود دارد که بر اساس آن #کنشوری و #عملکرد کارکردهای اجرایی افراد با دقت بالایی قابل پیش بینی است.

Abstract
#Connectome-based predictive #modeling was recently developed to predict #individual #differences in #traits and #behaviors, including #fluid #intelligence and #sustained #attention, from #functional #brain #connectivity (#FC) measured with #fMRI. Here, using the #CPM framework, we compared the #predictive power of three different measures of FC (#Pearson's #correlation, #accordance, and #discordance) and two different #prediction #algorithms (#linear and #partial #least #square [#PLS] #regression) for attention #function. Accordance and discordance are recently proposed FC measures that respectively track #in-phase #synchronization and #out-of-phase #anti-correlation. We defined connectome-based models using task-based or #resting-state FC data, and tested the effects of (1) functional connectivity measure and (2) feature-selection/prediction algorithm on individualized attention predictions. Models were #internally #validated in a training dataset using leave-one-subject-out cross-validation, and externally validated with three independent datasets. The training dataset included fMRI data collected while participants performed a sustained attention task and rested. The validation datasets included: 1) data collected during performance of a #stop-signal task and at rest (N = 83, including 19 participants who were administered #methylphenidate prior to scanning;) data collected during #Attention #Network #Task performance and rest (N = 41), and 3) resting-state data and #ADHD symptom severity from the #ADHD-200 Consortium (N = 113). Models defined using all combinations of functional connectivity measure (Pearson's correlation, accordance, and discordance) and prediction algorithm (linear and PLS regression) predicted attentional abilities, with correlations between predicted and observed measures of attention as high as 0.9 for internal validation, and 0.6 for external validation (all p's < 0.05). Models trained on task data outperformed models trained on rest data. Pearson's correlation and accordance features generally showed a small numerical advantage over discordance features, while PLS regression models were usually better than linear regression models. Overall, in addition to correlation features combined with linear models, it is useful to consider accordance features and PLS regression for CPM.

لینک منبع 👇🏻(further reading)👇🏻
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.11.010

(در صورت جذابیت و علاقمندی به موضوع، مطلب را برای دیگران نیز بازنشر فرمایید).


📢کانال #دکترامیرمحمدشهسوارانی
🍃🌹🌸💐🌸🌹🍃
@DrAmirMohammadShahsavarani
♻️تغییرات #مغزی در #کودکان #خردسال در حال #رشد

#Age-related #functional #brain changes in young #children

پژوهشگران دانشگاه کلگری 🇨🇦، در گزارشی که به تازگی منتشر شده است به بررسی تغییرات کارکردی مغز در خردسالان پرداخته اند که یافته های موجود در حوزه رشد مغزی را به چالش می کشد.

🔬در این پژوهش آزمایشی، 77 مجموعه داده #fMRI حالت استراحت از 44 کودک بین 2 تا 6 سال گردآوری و تحلیل شد. تحلیل های آماری #همبستگی #محدوده ای و #کلی مغز برای فعالیت و ارتباطات برای مشخص ساختن تغییرات کارکردی در گروه های سنی مختلف صورت گرفت.

📚نتایج نشان دادند:
1️⃣مدارهای مغزی درون #شبکه #حالت #پایه و شبکه #پیشانی-آهیانه ای (شامل #شکنج میانی پیشانی، قطعه #آهیانه ای پایینی و #کرتکس #سینگولیت پسین) همراه با سن، در کارکردهای محلی و سراسری افزایش دارند.

2️⃣قطعه بالایی آهیانه، شکنج #گیجگاهی بالایی با افزایش سن از نظر کارکرد محلی و کلی دچار افت می شوند.

3️⃣بنظر می رسد این تغییرات هماهنگ رشدی منجر به پیشرفت کودک در توانایی های #شناختی (#زبان و #نظریه #ذهن) بشوند.

Highlights

🔑77 #fMRI datasets from 44 children aged 2–6 years were collected and analyzed.

🔑#Robust #correlation analysis was used to test #age-related changes in #functional #metrics.

🔑#Nodes in the #default #mode and #frontoparietal #networks had increasing #connectivity.

🔑The #superior #temporal #lobe had a shift from #local-to-global connectivity.

(در صورت جذابیت و علاقمندی به موضوع، مطلب را برای دیگران نیز بازنشر فرمایید).

📢کانال #دکترامیرمحمدشهسوارانی
🍃🌹🌸💐🌸🌹🍃
https://t.me/DrAmirMohammadShahsavarani