"“The patch we’ve developed uses microneedles."

Что-то подобное, возможно, и для ЭЭГ подойдет.

https://news.ncsu.edu/2025/08/microneedle-patch-biomarkers/

Wake up! Your paper has been accepted to the European Journal of Consciousness Quantum Studies and Emergent Discoveries.

3D-Printed Scaffolds Promote Enhanced Spinal Organoid Formation for Use in Spinal Cord Injury

Прорыв в создании 3D-печатных каркасов даёт надежду на восстановление после травм спинного мозга, которые в США ежегодно затрагивают более 300 000 человек. Исследователи из Университета Миннесоты впервые объединили 3D-печать, стволовые клетки и лабораторно выращенные ткани, создав органный каркас с микроканалами, заполненными нейронными клетками-предшественниками. Эти клетки, пересаженные в спинной мозг крыс с полным разрывом, дифференцировались в нейроны, формируя новые связи и способствуя значительному восстановлению функций. Исследование, опубликованное в Advanced Healthcare Materials, открывает перспективы для будущих клинических применений, хотя пока находится на ранней стадии.

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202404817

О, это очень смешно:

С возрастом люди склонны чаще интерпретировать эмоции других как положительные, что может быть признаком когнитивного спада. Исследование, опубликованное в JNeurosci, показало, что у 665 участников эта тенденция связана с ухудшением когнитивных функций и структурными изменениями в мозге, особенно в зонах, отвечающих за обработку эмоций и социальные решения. Это может служить ранним индикатором нейродегенерации и деменции.

https://www.eurekalert.org/news-releases/1094808

Прорыв в использовании фокусированного ультразвука для проникновения сквозь гематоэнцефалический барьер
Исследователи из Университета Мэриленда и других учреждений США впервые описали технику использования фокусированного ультразвука для надежного проникновения сквозь гематоэнцефалический барьер (ГЭБ). Опубликованные в журнале Device результаты показывают, что акустические сигналы от микропузырьков, циркулирующих в кровотоке, позволяют предсказать проникновение сквозь ГЭБ у пациентов с глиобластомой. Метод, протестированный на 34 пациентах, улучшает доставку лекарств в мозг и может применяться для лечения опухолей и неврологических расстройств. Исследование поддерживает дальнейшую стандартизацию и клиническое применение этой технологии.

https://www.cell.com/device/fulltext/S2666-9986(25)00207-8?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2666998625002078%3Fshowall%3Dtrue

https://www.academia.edu/126377568/Rethinking_Free_Will_A_Scientific_Revolution_in_Understanding_Human_Agency?email_work_card=abstract-read-more

Bullshit, конечно, но можно, в принципе, полистать.

“Through the novel distinction between "Free Will in Theory" (FWIT) and "Free Will in Practice" (FWIP), the work demonstrates how deterministic physical laws simultaneously preclude theoretical free will while guaranteeing its practical existence.”

(Oops, нельзя полистать. Хотят деньги.)

Как Вам такое, Татьяна Черниговская?

(И напоминает задачку про лилии.)

⚡️ Нейроцентр Сколтеха открывает набор стажеров

👉 Подать заявку можно здесь: (https://forms.yandex.ru/u/6666f04fc417f30d2c0baf62/)

Мы приглашаем студентов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры следующих направлений:
🟢 Нейробиология и нейрофизиология
🟢 Анализ данных
🟢 Когнитивные науки
🟢 Электронная инженерия
🟢 Компьютерные науки


🔬 Чем вы будете заниматься?

Участники стажировки подключатся к проектам по созданию:
— нейропротезов с функцией обратной связи;
— алгоритмов декодирования намерений;
— систем человеком-машинного взаимодействия.

Возможные задачи:
💚 Разработка и тестирование экспериментального оборудования
💚 Участие в клинических исследованиях с инвазивными нейроимплантами
💚 Создание ПО для биомедицинских проектов
💚 Исследования с испытуемыми после ампутаций (инвазивная и неинвазивная стимуляция)
💚 Алгоритмы анализа нейро- и поведенческих данных
💚 Анализ изображений при помощи методов компьютерного зрения


Какие навыки и умения мы ценим?
— мотивация и самостоятельность,
— умение читать англоязычную литературу,
— навыки в схемотехнике, пайке, прототипировании,
— опыт экспериментов с ЭЭГ, ТМС, айтрекингом,
— использование моделей машинного обучения,
— разработка и оптимизация нейросетевых алгоритмов,
— применение алгоритмов компьютерного зрения,
— программирование приложений.

✨ Почему это отличный шанс:

🟡 доступ к уникальной инфраструктуре Сколтеха
🟡 работа с экспертами в области нейроинженерии
🟡 результаты можно использовать в дипломах и курсовых
🟡 возможность дальнейшего трудоустройства

Dual-Brain EEG Decoding for Target Detection Via Joint Learning in Shared and Private Spaces

Гиперсканирование позволяет одновременно записывать электроэнцефалограмму (ЭЭГ) от нескольких человек, способствуя совместной работе мозга для уменьшения индивидуальных предубеждений и повышения надежности принятия решений. Традиционно декодирование задач в такой совместной парадигме опиралось только на простые методы объединения, основанные на индивидуальной мозговой активности, без учета информации о межмозговой связи. Вдохновленные исследованиями социальных взаимодействий, показывающими повышенную межмозговую синхронность в совместных задачах с использованием гиперсканирования, мы предлагаем совместную обучающую модель для обнаружения целей двумя мозгами, которая объединяет модуль построения общего пространства и модуль управления общими признаками. Модуль построения общего пространства включает анализ межмозговой связи для выявления синхронности между мозгами, а также интегрирует общие и индивидуальные признаки через механизм многоуровневого объединения для совместного обучения представлений в модуле управления общими признаками. Экспериментальные результаты показывают среднее улучшение сбалансированной точности на 10% в 12 группах участников по сравнению с традиционными одномозговыми подходами, при этом некоторые группы достигли улучшения до 5% по сравнению с современными методами (SOTA). Примечательно, что группы с более высокой производительностью демонстрируют более сильную межмозговую связь и более синхронизированные реакции, связанные с целями. Эти результаты способствуют развитию совместных систем интерфейса мозг-компьютер (BCI) для более надежного и эффективного обнаружения целей.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11134569

EEG Signal Classification Reinforced by LDConv and Transformer

Гиперсканирование позволяет записывать электроэнцефалограмму нескольких человек одновременно, способствуя совместной работе мозга для повышения надежности решений. Традиционные методы декодирования опираются на индивидуальную мозговую активность, игнорируя межмозговую связь. Мы предлагаем модель для обнаружения целей двумя мозгами, объединяющую модуль построения общего пространства и модуль управления общими признаками. Первый выявляет синхронность между мозгами, второй интегрирует признаки для совместного обучения. Результаты показывают улучшение точности на 10% в 12 группах по сравнению с одномозговыми подходами, некоторые группы превосходят современные методы на 5%. Группы с высокой производительностью имеют сильную межмозговую связь. Это способствует развитию надежных интерфейсов мозг-компьютер.

Интерфейсы мозг-компьютер на основе электроэнцефалограммы исследуют моторные образы, ментальную арифметику и потенциалы P300. Новая модель, Линейная Деформируемая Конволюционная Трансформерная, объединяет адаптивную свертку и трансформеры для моделирования временных связей. На данных с 29 участниками достигнута точность 92,13% для моторных образов и 91,63% для арифметики, превосходя существующие методы.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11120669

A Classification Model Based on SEB-CNN for P300 Signal Recognition of P300 Speller

P300 спеллер — приложение интерфейса мозг-компьютер для классификации сигналов P300 при ограниченных стимулах. Предложена архитектура SEB-CNN с пространственными свертками для извлечения признаков и временным вниманием для последовательностей. Это улучшает адаптивность и обобщение модели. SEB-CNN превосходит традиционные сети по точности, особенно при малом числе стимулов (p<0.01).

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11120812

Textured Phantom Sensations: Rendering Spatial Textured Signals Between Fingertips Using Vibrotactile Phantom Illusion

Фантомное ощущение — иллюзия, возникающая между несколькими точками стимуляции, — используется для передачи пространственной информации с помощью простых синусоидальных вибраций, но с ограниченной выразительностью. Мы исследовали устойчивость фантомного ощущения к сложным текстурным вибрациям, названным текстурированным фантомным ощущением, на кончиках указательного и среднего пальцев. В первом исследовании изучались статические и динамические фантомные ощущения с тремя постоянными текстурными вибрациями. Во втором — статические и динамические фантомные ощущения с пятью непостоянными текстурными вибрациями от двух движений царапания. Средняя точность распознавания текстур составила 57,6% и 59,7% для постоянных вибраций и 67,5% и 72,4% для непостоянных при статическом и динамическом текстурированном фантомном ощущении соответственно. Наша работа расширяет фантомное ощущение для передачи пространственной информации с помощью сложных вибраций, сохраняя сравнимую с синусоидальной эффективностью, и обсуждает возможности для создания выразительных вибраций в приложениях.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11123243

Sense-of-Agency as Clinically Accessible Features for Schizophrenia Prediction: Interpretable Ensemble Machine Learning Research and Webserver Development

Шизофрения — тяжелое психическое расстройство, требующее точной диагностики для снижения социально-экономических рисков. Традиционная диагностика использует клинические интервью, фокусируясь на позитивных симптомах. Системы с машинным обучением выявляют связи между признаками и шизофренией, улучшая диагностику и лечение. Дефицит чувства агентности — ключевой признак, но его диагностическое применение ограничено. В исследовании с 155 участниками созданы модели машинного обучения для анализа чувства агентности с использованием методов оценки, временных интервалов и связывания намерений. Ансамблевая модель SchNet показала точность 0,90 и F1-оценку 0,91. Веб-сервер SchNet (https://github.com/jourmore/SchNet-webserver) предлагает онлайн-тестирование, прогнозирование риска шизофрении и анализ, поддерживая клиническое применение.

Достижение за достижением

Similar destabilization of neural dynamics under different general anesthetics

Разные классы анестетиков могут вызывать потерю сознания, несмотря на то, что они действуют через различные биологические механизмы. Это наводит на мысль, что они оказывают сходное воздействие на динамику или временное развитие активности нейронных популяций. Чтобы изучить это, авторы проанализировали электрофизиологические записи коры головного мозга во время введения пропофола, кетамина и дексмедетомидина, используя строгий метод оценки динамической стабильности. Они обнаружили, что все три анестетика, несмотря на их молекулярные различия, одинаково влияют на кортикальные состояния, дестабилизируя их динамику. Эта дестабилизация соответствовала более медленному восстановлению после сенсорных возмущений и увеличению времени автокорреляции, вызванной стимулами, во время введения анестетиков. Дестабилизация преимущественно проявлялась в низкочастотных диапазонах, что связано с известным увеличением низкочастотной мощности во время анестезии. Наконец, дестабилизация тесно коррелировала с реальными колебаниями уровня сознания. Эти данные указывают на то, что дестабилизация коры может быть общим нейронным коррелятом бессознательного состояния, вызванного анестетиками, и предлагает механистическое объяснение низкочастотных колебаний, наблюдаемых во время анестезии.

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.21.671540v1

Получен интересный ответ из European Journal of Physiology по поводу нашей статьи:

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.13.670042v1

В письме от редактора — ссылка на письма рецензентов. Но никаких писем я не нашел. Журнал, кстати, довольно мусорный; публикуют в основном всякую хрень типа спортивной физиологогии.

В общем, зря они так. Послал вопрос редактору — посмеемся, если что-то ответит.

Ref.:
Ms. No. EJAP-D-25-00927
Beyond Traditional Poincare Analysis: Second-Order Plots Reveal Respiratory Effects in Heart Rate Variability
European Journal of Applied Physiology

Dear Dr Lebedev,

Comments have now been received from external reviewers with particular expertise in the area of your manuscript. Although we found the topic of your paper interesting, regrettably the various concerns that we identified preclude your manuscript from attaining a sufficiently high priority to warrant publication in EJAP.

For your guidance, we append the reviewers' comments below, which we hope will prove constructive.

We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work, and look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.

Yours sincerely,

David A Low, PhD
Editor
European Journal of Applied Physiology


Reviewers' comments:

Dear Authors

We greatly appreciate your giving us the opportunity to consider your work. However, the paper does not meet the physiological requirements of EJAP.

We look forward to having the privilege of reading future manuscripts from you and your colleagues.

Yours sincerely,

David Low

Карта теорий сознания.

Отсюда:

https://loc.closertotruth.com/interactive

Кирилл полностью прав!

https://www.youtube.com/watch?v=cfv8c0fpE-o

"Об этом «Газете.Ru» рассказал нейрофизиолог ... Михаил Лебедев.

«Феномен фантомной руки известен давно. Люди, потерявшие конечности, продолжают ощущать их присутствие. Возникает логичный вопрос: если конечность ощущается, то где это ощущение «хранится»? Ответ прост: в коре головного мозга существует так называемая «карта» тела, которую иногда называют гомункулом. Это маленький человек с большими руками и крупной головой, а остальное тело довольно миниатюрное. Многие исследования показывают, что кора больше внимания уделяет руке и тонким движениям пальцев, чем ногам, которые контролируются более автоматическими подкорковыми структурами», – объяснил ученый.

Ранее были популярны исследования пластичности коры: если у животного ампутируют палец, соседние пальцы заполняют его зону на карте. Сейчас же ученые пришли к выводу, что кора остается неизменной.

«Это действительно объединяет все старые знания о фантомных конечностях. В рамках исследований мы смогли выяснить, что стимуляция нерва проецируется на фантом. Такая техника полезна для настройки протезов. То, что карта мозга сохраняется и после потери конечности, может помочь нам создать нейротехнологии, которые задействуют этот потенциал для очувствления протезов», – отметил ученый".

https://www.gazeta.ru/science/news/2025/08/27/26583908.shtml

Величайшее достижение! Искусственный интеллект превзошел человека.


Doctor's Handwritten Prescription Recognition