2022年北脑（青年）学者科研成果汇编-类脑与脑机接口、儿童青少年脑智发育等方向
类脑与脑机接口方向：
王毅军 研究员
l 中国科学院半导体研究所研究员
l 中国科学院大学未来技术学院博士生导师
l 2021年入选北京脑中心“北脑学者”
代表性成果：研制120目标大指令集无创脑机接口系统
2022年4月12日，王毅军研究员团队在Journal of Neuroscience Methods在线发表题为“A 120-target brain-computer interface based on code-modulated visual evoked potentials”的研究论文。
脑机接口有望成为下一代人机交互的关键技术，是当前脑科学与类脑研究的国际前沿热点。近年来，基于脑电信号的无创脑机接口在原理、方法、性能上均取得了快速的进步，但由于对大脑工作机制了解不足，并且受到神经信号采集和分析手段的限制，现有脑机交互的信息传输速率仍远低于键盘和语音等传统的人机交互方法。如何突破信息传输速率瓶颈是当前无创脑机接口研究的首要问题。
为了解决脑机接口存在的操作速度慢、识别准确率低和训练时间长等问题，王毅军团队和合作者提出并研制了一种基于编码调制视觉诱发电位的大指令集脑机接口系统。使用优化选择的4个伪随机码序列进行组合编码，该系统实现了120种脑电指令。在线系统在1秒内发送一次指令，平均信息传输速率达到265比特/分钟，中文输入最高速度达到每分钟20个汉字。与现有的同类型无创脑机接口相比，该系统实现了更多的指令数和更高的信息传输速率，并且有效缩短了系统校准时间，大幅提升了系统的实用性。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2022.109597
刘昱 研究员
l 中国科学院微电子研究所特聘核心骨干研究员
l 中国科学院大学岗位教授
l 2021年入选北京脑中心“北脑学者”
代表性成果：基于CMOS工艺的6.78MHz混合延时补偿模式整流器
2022年4月24日，中科院微电子研究所刘昱研究员在IEEE Access期刊发表题为“A 6.78 MHz CMOS Active Rectifier With Hybrid Mode Delay Compensation for Wireless Power Transfer Systems”的研究论文。
现如今，无线功率传输系统在植入式医疗电子、消费电子、汽车电子等领域得到了广泛的应用。其能够提供便捷、安全及无电池的供电方案。工作于ISM频段（6.78MHz或13.56MHz）的高效率整流器作为无线功率传输系统的第一级，对于整个系统的供电效率起到了至关重要的作用。对于高效率整流器的芯片设计，引起了业内的广泛研究。
为了实现更高的功率传输效率以及电压传输效率，提出的整流器采用了混合延时补偿模式。对于开关延时，分别采用偏置电流来抵消开启延时，采用偏置电压来抵消关闭延时。此外，为应对不同工作环境以及芯片生产偏差，分别构建了开关开启及关断的延时采样环路来动态自适应调整偏置电流及电压。所设计的高效率整流器能够在1.6V~3V工作电压，200Ω~1000Ω负载条件下工作。其可达到最高功率传输效率为95.4%，最高电压传输效率为97.5%。
文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9761907/metrics#metrics
胡晓林 副教授
l 清华大学计算机系副教授
l 清华大学人工智能研究院研究员
l 清华-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员
l 清华大学脑与智能实验室研究员
l 2021年入选北京脑中心“北脑学者”
代表性成果：利用深度神经网络预测听觉注意调节的机制
2022年11月，胡晓林副教授团队和清华大学洪波教授合作在Neural Computation期刊上发表题为 “Inferring mechanisms of auditory attentional modulation with deep neural networks”（利用深度神经网络推断听觉注意调节的机制）的研究论文。
人类有一种特殊的能力，可以在嘈杂的环境中提取特定的感兴趣的音频流，这被称为鸡尾酒会效应。人们普遍认为这种能力与选择性注意有关，它是一种心理过程，使人能够专注于一个特定的对象。有证据表明，感觉神经元可以被来自前额叶皮层的自上而下的信号所调控。然而，目前还不清楚注意力信号投射到听觉通路的哪些层级对于解决鸡尾酒问题是有效的。
胡晓林团队和合作者通过计算模型研究注意力的调节是在听觉通路上的早期还是后期对解决鸡尾酒会问题更有效。他们构建了一系列基于自动编码器的深度神经网络对听觉通路进行建模，然后对这些深度神经网络进行训练，让网络使用注意力从一段混合语音中分离出两段原始语音。通过分析注意力信号投射到网络不同层级的调制效果，他们发现注意力的调制在深度神经网络的低级阶段更为有效。该结果暗示人类在解决鸡尾酒会问题时，注意力信号在听觉通路内低级阶段的投射比在高级阶段的投射有着更重要的作用。
图：(A) 深度神经网络的训练任务示意。(B)注意力投射到深度神经网络的不同层（从上到下分别记为S7-S2）得到的语音分离结果。红色和蓝色的点分的越开表示分离结果越好。
文章链接：https://doi.org/10.1162/neco_a_01537
李黄龙 副教授
l 清华大学精密仪器系、类脑计算研究中心副教授
l 2020年入选北京脑中心“北脑青年学者”
代表性成果：碲基仿神经元器件
2022年3月31日，清华大学李黄龙副教授团队在Advanced Electronic Materials上在线发表题为“Tellurium-Based Artificial Neuron: Capturing Biological Complexity While Keeping It Simple”的研究论文。
神经元振荡是一种重要的神经现象，在认知功能的各个环节都发挥着重要的作用。神经元振荡本质上是膜电位的波动，与钠钾离子通道机制密切相关。模拟神经元振荡是仿神经元器件的一个关键功能，然而当前的仿神经元器件大多只具备LIF功能，无法对振荡行为进行模拟。少数被报道的振荡行为模拟也基本上依赖更复杂的辅助器件或电路。除了功能上的不足之外，这些仿神经元器件只在细胞尺度对神经元电生理行为进行了模拟，但不能从更精细的亚细胞尺度的钠钾离子通道机制进行模拟。一般认为，模拟更多的生物细节就需要更大的硬件开销，为了满足更紧凑的硬件设计需要，生物细节往往被抛弃。但即便如此，一个能模拟振荡行为的最简单的人工神经元也一般需要两个器件来实现（一个易失性忆阻器与一个电容并联，或一个易失性忆阻器与一个电阻串联）。针对这一问题，我们发明了一种碲基半导体神经元器件，利用碲的电化学活性实现电激励下的电化学阻变（碲导电通道生成，高阻变低阻），这一过程类比于神经元去极化，碲导电通道的生成类比于钠离子的内流；而利用碲的低熔点特性实现持续电激励下电阻状态的逆转（碲导电通道受焦耳热熔断，低阻变高阻），这一过程类比于神经元重极化，碲导电通道的熔断类比于钾离子的外流。结合碲的这些性质，该器件在不借助任何其他辅助器件或电路的情况下，就能模拟LIF和振荡两种行为。综上，我们不仅实现了一种更高功能的神经元器件，也引发了一种对类脑计算器件设计新的思考，即模拟生物细节不一定会增大硬件开销，反而可能进一步精简硬件，并实现更全面的功能。
同年十二月，李黄龙副教授在美国马塞诸萨州剑桥市召开的第五届忆阻材料、器件和系统国际会议（MEMRISYS 2022）上作了题为“Unleashing the potentials of semiconductor materials and devices for enhancing the bio-fidelity of neuromorphic technology”的线下邀请报告。
文章链接：https://doi.org/10.1002/aelm.202200094
黄芊芊 研究员
l 北京大学集成电路学院研究员
l 2021年入选北京脑中心“北脑青年学者”
代表性成果：基于超低功耗隧穿场效应晶体管的新型脉冲神经元及大规模集成技术
面向新型神经形态计算应用，基于传统CMOS的脉冲神经元实现方案硬件代价大，功耗高。针对这一问题，黄芊芊团队提出了一种基于硅基隧穿场效应晶体管（TFET）的新型脉冲神经元，创新性地利用TFET不同于传统MOSFET的独特特性模拟脉冲神经元的行为，将脉冲神经元的泄漏通路与重置通路整合到一个晶体管上实现，在完整实现神经元基本功能的同时降低了电路的硬件开销。同时，利用TFET短路电流小和输出非线性开启的特点，大幅度降低了脉冲神经元的短路能耗，能效可比传统CMOS脉冲神经元提升约10倍。此外，利用TFET具有较大的Miller电容和正偏P-I-N电流的特点，不需要额外硬件开销即可实现仿生的相对应期功能的拓展，为高集成度高能效的硬件脉冲神经网络奠定了基础。
进一步地面向大规模集成，基于硅基CMOS大生产线工艺平台，黄芊芊团队与北方集成电路技术创新中心有限公司合作，实现了带有杂质分凝技术的新型TFET与硅基CMOS的混合集成。在55nm节点的12英寸CMOS工艺平台上，在不影响CMOS器件性能的前提下，N和P型新型TFET的开态电流相较传统TFET提升了近4个数量级，且关态电流比同一工艺节点的CMOS降低了将近两个数量级，实现了业界报道的最高电流开关比(107)，体现了其用于智能物联网节点端芯片的极大潜力。
该研究成果分别以“A Biomimetic Tunnel FET-based Spiking Neuron for Energy Efficient Neuromorphic Computing with Reduced Hardware Cost”和“A Novel Energy-Efficient Salicide-Enhanced Tunnel Device Technology Based on 300 mm Foundry Platform Towards AIoT Applications”为题发表在微电子器件领域顶级期刊IEEE Trans. Electron Devices (T-ED)和欧洲固态器件顶级国际会议ESSDERC 2022上。
文章链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/9648221
杨艺 副主任医师
l 首都医科大学附属北京天坛医院副主任医师
l 2021年入选北京脑中心“北脑青年学者”
代表性成果：脊髓电刺激治疗慢性意识障碍的系列研究
意识障碍 (DoC) 患者的治疗仍然是一个具有挑战性的问题，据报道，在一些研究中，脊髓刺激 (SCS) 是一种很有前途的 DoC 治疗方法。脊髓电刺激（SCS）通过手术放置刺激电极在颈髓C2-C4水平硬膜外正中部，电刺激通过上行性网状结构激活系统及丘脑下部激活系统传达到大脑皮层。有报告认为SCS可以调节局部脑血流量，从而引发作为意识相关神经环路的功能变化。
杨艺团队研究系统探讨了 SCS 治疗不同意识水平 DoC 患者的有效性，包括植物状态/无反应觉醒综合征 (VS/UWS) 和微意识状态 (MCS)，并总结和分析长期效果和DoC患者SCS的相关因素。110 名患者中有 35 名 (31.8%) 获得了总体积极结果。在取得积极成果的患者中，MCS 组比 VS/UWS 组提高了45.53%，基于年龄、意识状态和病原体的列线图显示出良好的预测性能，c 指数为0.794。Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验表明模型校准良好 (χ 2= 3.846，p = 0.871）。我们从临床、基础和机制等方面，系统性地探索研究了脊髓电刺激治疗慢性意识障碍的诸多问题，为临床治疗提供了有效的参考，也为基础研究积累了一定的数据。
文章链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35619213/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35860489/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36408094/
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36388222/
儿童青少年脑智发育方向：
毕彦超 教授
l 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授
l 北京师范大学-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员
l 2020年入选北京脑中心“北脑学者”
代表性成果：成年人类工具类客体神经网络的演化和个体发育情况
2022年5月29日，北京师范大学毕彦超教授团队和郁曦助理教授团队合作在NeuroImage杂志上发表了题为“Brain intrinsic connection patterns underlying tool processing in human adults are present in neonates and not in macaques”的研究论文，通过对比成年人类、猕猴和人类新生儿，解析了成年人类的工具类客体神经网络演化和个体发育情况。
复杂工具的制作与使用被认为是智人独特的能力。既有研究发现成年人类被试存在着对于工具类客体加工的左侧偏侧化大脑特异性网络，包括左侧外侧枕颞叶区域、左侧顶叶区域、左侧额下回以及左侧运动前回区域。这些区域在被试处理工具的视觉、听觉、语言、操作等信息时均存在特异性激活，并且它们之间存在结构和功能连接。但工具类客体网络神经基础的演化与个体发育情况却未知。
毕彦超团队和合作组首先使用跨群体配准手段将成年人类工具加工区域进行配准，得到猕猴与人类新生儿工具类客体（同源）区域，并考察和比较不同群体这些区域间的静息态功能连接模式。结果发现，在人类新生儿大脑中，存在着与成年人类被试类似的工具类客体加工网络，而在猕猴大脑中则不存在与成年人类被试类似的工具类客体同源区域加工网络。同时，工具加工（同源）区域之间连接的的拓扑模式在成年人类群体和人类新生儿群体间的相似性要显著高于猕猴群体与任一人类群体。进一步的，额叶的运动前回与顶叶之间的连接在成年人类被试群体和人类新生儿间是最像的，而在猕猴与人类群体间是最不像的。这些表明人类在有个体经验之前，已经存在工具类客体加工网络雏形，这对之后阶段特有的复杂的工具使用起到了支持作用，特别是运动前回与顶叶之间的连接对此起到了重要作用。该研究为人类神经表征的独特性问题提供了实证证据，为进一步理解工具使用的神经、计算机制提供了指导。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119339
薛贵 教授
l 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授
l 北京师范大学-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员
l 2020年入选北京脑中心“北脑学者”
代表性成果：阐述情景记忆的新机制
2022年9月，薛贵教授应邀在Progress in Neurobiology在线发表了题为“From remembering to reconstruction: The transformative neural representation of episodic memory”的长篇综述文章，总结了实验室在过去十年来揭示人脑情景记忆本质的工作。
本综述先从历史发展的角度，概括了传统记忆巩固理论的发展，并提出了相关理论的局限性，即这些理论没有建立在对记忆表征的直接观察上。接下来，文章从四方面展开叙述记忆表征的内容和转变，包括（1）记忆表征的内容具有多面性和分布性。通过结合神经表征和人工神经网络，研究发现记忆内容包括低级感觉表征、语义表征、时空表征和图式表征等，并且这些表征分布在大脑各个区域；（2）单个项目记忆表征在各记忆阶段的持续动态变化。记忆表征在编码、保持、存储和提取过程中存在低级感觉皮层和高级皮层之间的交流和转换；（3）多个项目记忆表征的动态变化。当新记忆激活旧记忆时，会发生记忆的更新、整合、分化，并随着类似事件的重复呈现形成图式；（4）序列项目记忆表征在重演时的动态变化。记忆重演并不是简单地按顺序复现先前事件，还会发生记忆的压缩、反转和重组，在记忆巩固、奖赏学习和图式形成方面发挥着重要作用。
本文是薛贵教授实验室多年工作的系统性总结，标志着对记忆的理解从复现(reinstatement)到重建(reconstruction)视角的转变，强调记忆是一个持续动态变化的过程。本文通过揭示不同记忆阶段发生的神经表征变化，为推动对人类情景记忆本质及其与其他认知功能的关系的理解，以及未来类脑人工智能提供启发。
文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030100822200137X
贺永 教授
l 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室副主任
l 北京师范大学神经影像与人脑连接组学北京市重点实验室主任
l 北京师范大学-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员
l 2020年入选北京脑中心“北脑学者”
代表性成果：揭示孤独症患者脑功能网络的动态特性及其转录组特征
2022年6月1日，贺永教授、廖旭红副教授及其合作者在Biological Psychiatry以封面论文发表题为“Alterations in Connectome Dynamics in Autism Spectrum Disorder: A Harmonized Mega- and Meta-Analysis Study Using the ABIDE Dataset”的研究论文。
孤独症是一种具有脑功能网络异常连接的神经发育障碍。然而，以往孤独症脑连接组学研究大多关注静态（时间不变）功能连接模式，忽视了人脑功能网络的时变特性。目前，孤独症患者脑功能连接组的时变动态特征及其转录组特征并不清楚。
本研究基于公开数据库ABIDE中18个独立中心的939名男性被试（440名孤独症患者，499名健康对照，5-35岁）的静息态功能磁共振影像，采用巨型分析和元分析两种范式系统研究了孤独症患者的脑功能网络动态特性。研究首先采用多层复杂网络模型重构了每个个体的静息态脑动态功能连接组，进而研究了脑节点在不同模块间切换的时变特征。相比正常对照，孤独症患者主要在内侧前额叶等默认网络脑区呈现较高的模块动态切换；在视觉区呈现较低的模块切换。这些脑功能网络的异常时变特征显著预测了患者社会信息加工的损伤程度。研究进一步结合美国艾伦脑科学研究所的人脑基因表达数据，发现脑网络异常特征与涉及神经递质转运与分泌的基因以及以往文献报道的孤独症相关基因存在关联。
该研究基于大样本多中心脑功能影像数据以及人脑微观基因表达数据，首次报道了孤独症患者脑功能网络模块的动态特性及其潜在的转录组特征，建立了孤独症宏观脑连接组与微观基因转录组之间的联系，对于理解孤独症的病理生理机制和建立临床评估方法具有重要价值。
文章链接：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0006-3223(21)01837-0
秦绍正 教授
l 北京师范大学心理学部认知神经科学与学习国家重点实验室教授
l 北京师范大学-IDG/麦戈文脑科学研究院研究员
l 2020年入选北京脑中心“北脑青年学者”
代表性成果：揭示情绪学习对人脑记忆整合的回顾性促进机制
2022年12月8日，秦绍正教授在eLife在线发表题为“Emotional learning retroactively promotes memory integration through rapid neural reactivation and reorganization”的研究论文。
情绪不仅我们影响当前认知活动，还会对以往记忆和将要发生事件产生影响，恐惧情绪甚至引发“一朝被蛇咬、十年怕井绳”的过度泛化效应。为此，研究人类如何快速学习适应情绪事件的心理与脑机制，对于理解人脑情感认知及其相关障碍的原理，具有重要的科学价值。
秦绍正团队在前期有关情绪记忆调控的基础上（Liu et al., Nat Commun 2016; Zhuang et al., Nat Hum Behav 2022），本年度以情绪学习与记忆整合为切入点，利用活体神经影像与同步皮电记录、多体素表征和脑功能连接分析方法，结合感觉前置条件化和记忆巩固范式，揭示了情绪学习通过诱发海马与刺激特异性感知皮层神经活动的快速再激活及其跟额顶网络的功能重组，从而实现回顾性促进以往中性事件的记忆整合，即情绪学习对人脑记忆整合的回顾性促进机制 (Zhu et al., eLife 2022)。情绪学习对人脑记忆的重塑一方面具有更好适应未来的积极意义，另一方面也可能带来过度泛化等适应不良。这方面的研究对理解情绪障碍如恐惧症和创伤性应激障碍中过度泛化症状提供新的启示。
文章链接：https://elifesciences.org/articles/60190
龚高浪 教授
l 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授
l 2020年入选北京脑中心“北脑青年学者”
代表性成果：提出人脑认知加工网络定位的新方法Activation Network Mapping
2022年10月，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室龚高浪研究组在Nature Human Behaviour杂志发表了题为“Activation network mapping for integration of heterogeneous fMRI findings”的研究论文。
本研究提出了一种基于正常人静息态fMRI常模数据的人脑认知加工网络定位新方法：Activation Network Mapping（ANM）。该方法以激活极值点坐标或者个体激活脑区为种子点，构建其功能连接图谱集，随后通过融合分析来定位全脑功能网络，可被应用于各类认知加工任务的脑功能网络定位。利用以往相关task-fMRI研究的功能激活结果和ANM方法，本研究首先定位了人脑面孔情绪加工脑网络。研究发现，导致人脸情绪识别能力出现障碍的脑损伤和提升人脸情绪识别能力的有效刺激靶点都落在该网络中，这些结果有力地证明了该网络定位方法的有效性。为了测试该方法的可推广性，本研究进一步定位了自省（rumination）相关的心理加工网络。结果表明，基于ANM定位出来的自省脑网络与之前研究的结果也高度一致，证明了该方法的可推广性。
综上，本研究提出了一种全新的基于fMRI激活的认知加工脑网络定位技术，也是一种基于脑网络的fMRI元分析技术，具有广阔的应用前景。本研究中的人脸情绪加工和自省加工的ANM网络分析结果，挑战了以往task-fMRI激活脑区的“可重复性危机”，支持了脑网络角度下激活脑区的高可重复性（即位置不一致的激活脑区实际处于同一个脑网络），为理解task-fMRI领域的脑区激活结果提供了重要的新角度。
