1，PNAS | 人类利用立体嗅觉进行导航

来源：中科院心理所

一般认为，视觉和听觉提供了导航的线索，大脑藉由双眼和双耳信息输入间的微小差异构建了我们的立体知觉并指引了空间定位。人的双鼻的采样空间相距3.5cm且并不重叠，鼻间的气味浓度差异能否构成方位线索呢？为了回答这一问题，中国科学院心理研究所周雯研究组和张弢研究组合作，采用视觉光流刺激和纯嗅觉气味（不激活三叉神经）进行实验，共216名受试者先后参与了实验。相关论文近期发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）。

研究结果一致显示，适度的鼻间气味浓度差可有效偏移个体的自身运动方向知觉，使其认为自己在向气味浓度更高的那侧行进。这一效应依赖于鼻间气味浓度的比值，而非鼻两侧气味浓度的数值差异，且发生在主观意识层面之下，受试者并不能报告哪一侧鼻腔闻到的气味更浓。这些发现不仅表明人类拥有“立体嗅觉”，它在意识层面下指引我们的导航，也为人类嗅觉虚拟现实系统的设计和发展提供了思路。

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PNAS | 人类利用立体嗅觉进行导航

2，如何研究肿瘤爱“吃”什么？北京脑中心创建最新方法

来源：北京脑

近日，北京脑科学与类脑研究中心的戈鹉平博士实验室和华中科技大学同济医学院附属协和医院的熊南翔博士团队合作，在Nature Communicatios杂志上发表了题为Using arterial–venous analysis to characterize cancer metabolic consumption in patients的研究论文，在寻找肿瘤代谢物研究上独辟蹊径，为我们寻找到更多肿瘤生长所需的代谢物提供了新途径。

大脑中各区域的血液，都是通过动脉流入，然后通过庞杂的毛细血管网，再汇集到静脉送出。脑瘤被手术切除之前，他们在脑瘤组织中找到一根负责输送血液入肿瘤的小动脉，同时找到一根负责收集肿瘤血液的小静脉，分别在这两根血管各取极少量的血液（不到1毫升），然后对同一个患者的肿瘤上下游的血样进行测定和比对分析。这个新的方法，他们命名为CARVE（雕刻）。通过非常精密的色谱质谱联用测定技术，他们精确地鉴定了血样中的204个代谢物。发现有14种代谢物为脑瘤大量吸收利用，19种代谢物由脑瘤大量释放。

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如何研究肿瘤爱“吃”什么？北京脑中心创建最新方法

3，关于高频和低频神经-心脏-引导的TMS探测额迷走神经通路的研究

来源：瀚翔生物835259

研究确定具有功能意义的背外侧前额叶皮层(DLPFC)刺激部位的方法，对于优化重复性经颅磁刺激(rTMS)缓解难治性抑郁症的响应率至关重要。澳大利亚一项最新的研究中提出了一种由神经-心脏-引导的rTMS (NC-TMS)方法，其中将高频rTMS应用于DLPFC来确定最大心率减速的部位。该位点被认为可以引导至额迷走神经自主通路，该通路则被认为与rTMS反应基础的关键通路相交。

研究表明，低频rTMS可能对NCG-TMS有用，并强调了低频rTMS的不同生理效应。这些数据支持以下理论：额叶前额叶的rTMS参与额叶迷走神经的途径，该途径与DLPFC到sgACC的途径相交，被认为是rTMS治疗机制的基础。本研究扩展了先前在高频NCG-TMS上的发现，并提供了进一步的证据表明，应用于额叶部位的rTMS可以通过额叶迷走途径调节自主控制。如果NCG-TMS的治疗机制得到验证，则高频NCG-TMS有望成为可负担得起的针对rTMS治疗抑郁症的个体化靶向方法。

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关于高频和低频神经-心脏-引导的TMS探测额迷走神经通路的研究

4，柳叶刀精神病学：严重COVID-19患者的脑并发症

来源：生物通

一项对153名在英国医院接受治疗的患者进行的研究描述了一系列可能与该疾病有关的神经和精神并发症，结果发表在《Lancet Psychiatry》杂志上。研究人员说，他们的报告提供了COVID-19患者神经系统并发症广度的第一个详细快照，应该有助于指导未来的研究，建立此类并发症的机制，以便开发潜在的治疗方法。

为了调查影响大脑的COVID-19并发症，研究人员建立了一个安全的、全英国的在线网络，供专科医生报告具体病例的细节。这些门户网站由代表神经病学、中风、精神病学和重症监护领域专家的专业机构主办。数据收集于2020年4月2日至4月26日期间。观察到的最常见的脑并发症是中风，39名患者表现出混乱或行为改变，反映出精神状态的改变。

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柳叶刀精神病学：严重COVID-19患者的脑并发症

5，近日，约翰霍金斯科学家最新发现！一位脑损伤患者无法感知数字2-9 ：真正的悖论

来源：脑友记BrainUp

一位工程地质学家遭受了神经损伤，突然无法感知2-9的数字。但是，他仍然可以理解字母，符号，甚至是数字0和1。约翰·霍普金斯大学认知科学家迈克尔·麦克洛斯基说：“当他看着一个数字时，他的大脑必须'看到'一个数字，然后他才能看不到它-这是一个真正的悖论。”相关研究结果于6月22日发表在《美国国家科学院院刊》上。

当你看东西的时候，信号会从眼睛发出，大脑会做很多工作来弄清楚那个形状是什么以及它是如何与你同时看的其他东西分离的。例如，工程地质学家RFS的大脑知道他在看数字8，但却不让他意识到这一点。

剑桥大学高级临床研究助理，剑桥大学阿登布鲁克医院名誉神经病学顾问蒂莫西·罗特曼博士说：“我认为它更接近于阿尔茨海默氏症的一种变体，而不是皮质基底肌综合征，这是两种很难区分的疾病。”罗特曼认为，RFS无法看到数字很可能是由于语言和视觉整合困难。

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近日，约翰霍金斯科学家最新发现！一位脑损伤患者无法感知数字2-9 ：真正的悖论

6，图论在静息态和动态脑连接评估中的应用：构建脑网络的方法

来源：思影科技

基于图论的分析已经成为分析脑成像数据的一种强大而流行的方法，这主要是因为它有可能定量地阐明网络、结构和功能的静态结构、随时间变化的动态行为组织以及与疾病相关的脑变化。

创建脑网络的第一步是定义连接它们的节点和连边，本文回顾了许多定义脑节点的方法，包括固定的节点和数据驱动的节点。扩展了大多数静息态/单模态脑连接研究的视角，阐述了构建动态和多模态脑网络的先进方法以及这些方法的性能。展示了来自健康对照组和精神疾病患者的模拟的和真实数据的结果。最后，概述了这些不同技术的优势和挑战。通过对近年来基于图论的脑成像数据分析研究的总结和考察，为探索复杂脑网络提供了新的有力工具。本文发表在Proceedings of the IEEE杂志。

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图论在静息态和动态脑连接评估中的应用：构建脑网络的方法

7，CVPR Workshop最佳论文奖：2D照片到三维人脸转化技术

来源：上海交通大学人工智能研究院

模型流程图

表情驱动动画、电影或游戏的虚拟角色、人脸识别等众多应用场景对2D照片到三维人脸重建的需求越来越多，然而现有的方法在使用的过程中还有一些局限。本文研究发现，利用人脸照片库中同一人的照片的身份和材质特征相同，而表情和光照可能不同的特点，提出了一种基于半监督对抗学习（semi-supervised adversarial training）的方法，能够从无约束照片集中学习三维的人脸表征，包括：三维人脸的身份，表情，光照和姿态，结合逆渲染技术 (inverse rendering)，为从单张2D照片生成三维人脸提供了一种便捷迅速的途径。实验证明，相比于最新的从单张照片中重建三维人脸的方法，该方法达到了最好的效果。

本研究论文：Semi-supervised 3D Face Representation Learning from Unconstrained Photo Collections 获CVPR 2020 workshop best paper award.

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CVPR Workshop最佳论文奖：2D照片到三维人脸转化技术

8，神奇！缺氧不会造成婴儿的脑细胞死亡！

来源：一线科普

4月9日，美国俄勒冈健康与科学大学的研究人员在国际期刊The Journal of Neuroscience在线发表了一篇名为《Transient Hypoxemia Disrupts Anatomical and Functional Maturation of Preterm Fetal Ovine CA1 Pyramidal Neurons》的研究论文。

研究结果表明，早产儿的海马体发育会受到损害，缺氧使得海马体细胞无法正常成熟，从而可能终身影响大脑学习能力。但是，缺氧并不会造成早产儿的脑细胞死亡。

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神奇！缺氧不会造成婴儿的脑细胞死亡！

1，脑科学日报：痴呆症不都是阿尔茨海默病导致的

2，脑科学日报：ApoE4基因损伤大脑的机制；血液检测准确预测预产期