神经仪器

仪器老是规律性实验一半就停止，每次都要需要重新启动电脑一次才能把整个方法走完。。神经质了。。查了电脑连接什么的没有问题，软件也没有问题。不知道是什么原因导致的。http://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em09508.gif

欢迎大家前来与Rambo老师一起就MATLAB智能算法神经网络在近红外光谱中的应用的相关问题进行探讨~！活动时间：2015年07月07日——2015年07月16日 【线上讲座251期】MATLAB智能算法神经网络在近红外光谱中的应用MATLAB智能算法神经网络在近红外光谱中的应用MATLAB智能算法神经网络在近红光谱中的应用 主讲人：Rambo--近红外光谱版面版主 活动时间：2015年07月07日——2015年07月16日 我们热烈欢迎Rambo老师光临近红外光谱版面进行讲座！http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2009226105115_01_1766615_3.gif引言目前随着技术的发展，神经网络在很多方面都有应用，在近红外光谱中的应用是其主要的应用之一。下面通过举例说明神经网络在近红外光谱中的应用。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2009226105115_01_1766615_3.gif提要1、BP神经网络概述2、RBF神经网络概述3、案例背景4、MATLAB程序实现5、案例延伸http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2009226105115_01_1766615_3.gif欢迎大家前来与Rambo老师一起就MATLAB智能算法神经网络在近红外光谱中的应用内容进行探讨交流~！以上资料为Rambo老师所著,未经Rambo老师和仪器信息网同意任何个人和单位禁止转载!!!提问时间：2015年7月07日--7月16日答疑时间: 2015年7月07日--7月16日特邀佳宾：红外、近红外版面的版主、专家以及从事此行业的同行们参与人员：仪器论坛全体注册用户活动细则：1、请大家就MATLAB智能算法神经网络在近红外光谱中的应用知识相关问题进行提问，直接回复本帖子即可，自即日起提问截至日期2015年7月16日2、凡积极参与且有自己的观点或言论的都有积分奖励（1-50分不等），提问的也有奖励3、提问格式：为了规范大家的提问格式，请按下面的规则来提问 ：Rambo老师您好！我有以下问题想请教，请问：……http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2009226105115_01_1766615_3.gif说明：本讲座内容仅用于个人学习，请勿用于商业用途，由此引发的法律纠纷本人概不负责。虽然讲座的内容主要是对知识与经验的讲解、整理和总结，但是也凝聚着笔者大量心血，版权归Rambo老师和仪器信息网所有。本讲座是根据笔者对资料的理解写的，理解片面、错误之处肯定是有，欢迎大家指正。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/2009226105115_01_1766615_3.gif

近日，国家药监局官网发布公告，为进一步优化医疗器械标准体系，国家药品监督管理局决定废止YY/T 0684-2008《神经外科植入物 植入式神经刺激器的标识和包装》等5项医疗器械行业标准，现予以公布（见附件）。[align=center][img=image.png,600,217]https://img1.17img.cn/17img/images/202403/uepic/fbf2cb4c-c8e6-4327-93a7-ea8d81bed02d.jpg[/img][/align]　　附件：医疗器械行业标准废止信息表[align=right]国家药监局[/align][align=right]　　2024年3月26日[/align][img]https://img1.17img.cn/17img/images/202101/pic/3961461f-2698-4217-8a94-55eaaa9d6966.gif[/img][url=https://img1.17img.cn/17img/files/202403/attachment/5ab1d2f3-995c-4af8-aa54-f2960bea0c99.docx]1711586821097014327.docx[/url][来源：仪器信息网][align=right][/align]

体外神经细胞的培养已成为神经生物学研究中十分有用的技术手段。神经细胞培养的主要优点是:(1)分散培养的神经细胞在体外生长成熟后,能保持结构和功能上的某些特点, 而且长期培养能形成髓鞘和建立突触联系,这就提供了体内生长过程在体外重现的机会。(2)能在较长时间内直接观察活细胞的生长、分化、形态和功能变化,便于使用各种不同的技术方法如相差显微镜、荧光显微镜、电子显微镜、激光共聚焦显微镜、同位素标记、原位杂交、免疫组化和电生理等手段进行研究。(3)易于施行物理（如缺血、缺氧）、化学和生物因子（如神经营养因子）等实验条件, 观察条件变更对神经细胞的直接或间接作用。(4)便于从细胞和分子水平探讨某些神经疾病的发病机制，药物或各种因素对胚胎或新生动物神经细胞在生长、发育和分化等各方面的影响。 我们实验室从80年代始开展了神经细胞的体外培养工作，取得了一些经验，现将培养细胞分类及方法简要介绍如下:一.鸡胚背根神经节组织块培养 主要用于神经生长因子（NGF）等神经营养因子的生物活性测定。在差倒置显微镜下观察以神经突起的生长长度和密度为指标半定量评估NGF的活性。1． 材料和方法 （1）选正常受精的鸡蛋，置于37℃生化培养箱内孵化，每日翻动鸡蛋一次。 （2）取孵化8-12 d 的鸡蛋, 用70% 酒精消毒蛋壳，从气室端敲开蛋壳，用消毒镊剥除气室部蛋壳。（3）用弯镊钩住鸡胚颈部，无菌条件下取出鸡胚置小平皿内，除去头部后，腹侧向上置 灭菌毛玻璃片上,用眼科弯镊子打开胸腹腔，除去内脏器官。（4）在解剖显微镜下，小心除去腹膜，暴露脊柱及其两侧，在椎间孔旁可见到沿脊柱两侧 排列的背根节（图1），用一对5号微解剖镊小心取出。（5）置背根节于解剖溶液内，用微解剖镊去除附带组织，接种于涂有鼠尾胶的玻璃或塑料 培养瓶中，在DMEM无血清培养液中培养。2． 结果鸡胚背根神经节在含神经生长因子(NGF, 2.5S，20ng/ml)的无血清培养液中培养24 h,神经节长出密集的神经突起。而未加NGF的神经节培养24 h, 未见神经突起生长。二．新生大鼠、新生小鼠及鸡胚背根神经节分散细胞培养背根神经节（DRG）细胞起源于神经嵴，NGF研究先驱Levi-Montalcini的实验表明，外原性NGF能刺激DRG细胞生长发育并形成广泛的神经网络。在体外，分离培养的神经节在NGF存在的情况下，神经突起的生长在一天之内可长达数毫米，因此，利用培养的DRG细胞，进行轴突生长发育的研究，是最为经典而常用的方法之一。

自然》：科学家发现神经系统“交警”蛋白质MEC-17帮助维持大脑细胞内的“交通秩序”美国研究人员发现一种蛋白质帮助维持大脑细胞内的“交通秩序”，“指挥”细胞内营养物质和废弃物何去何从。这一发现有助研究帕金森氏症和阿尔茨海默氏症（早老性痴呆症）等神经系统疾病的治疗方法。“交警”这种蛋白质名为MEC-17。它的发现纯属好奇结果。美国趣味科学网站9月8日援引佐治亚大学富兰克林艺术和科学学院细胞生物学系教授亚采克·格蒂希的话报道：“这一项目没有任何医学或科学驱动，纯粹是因为好奇细胞内运输机制，但看起来我们确定了神经系统内发挥重要作用的一种酶。”格蒂希说，细胞内有一个管道网，称为微管，这些微管由蛋白质组成，承担细胞内部物质运输，还在细胞生长、细胞间发送信号等方面发挥重要作用。而这个管道网内的交通信号指示就是一种名为“乙酰化标记”的化学添加剂，明确指示微管将何种蛋白质运往大脑细胞内何处。研究人员发现，乙酰化标记存在于大脑负责发送信号的神经细胞内的微管，而负责接收信号的神经细胞内的微管没有这一标记。催化事实上，研究人员早在1983年就发现了乙酰化标记，但直到近期才了解它的作用在于系统管理微管内运输物质的动力蛋白。不过，研究人员一直不清楚乙酰化标记形成的细胞过程，换句话说，哪一种酶决定这一“交通信号”在何地发挥作用。格蒂希和同事分别研究了原生动物四膜虫、线虫、斑马鱼和人体癌细胞后发现，MEC-17就是负责微管乙酰化的“交警”。研究人员发现，MEC-17在微管乙酰化反应中起到催化作用。具体到线虫，这种酶与它的触感有关；在斑马鱼身上，MEC-17损耗会导致神经肌肉缺陷。研究结果由权威期刊《自然》杂志发表。运用先前一些研究结果显示，亨廷顿氏症、帕金森氏症和阿尔茨海默氏症等神经退化性疾病患者的微管乙酰化标记水平发生改变。格蒂希说，确认MEC-17这种酶，了解它的工作机制之后，制药企业就可以开发药物抑制或提高它的活性，从而治疗神经退化性疾病。格蒂希的研究小组由多家实验室成员组成。他将这项研究成果归功于大家精诚合作，“一起努力才让我们能够使用各种模型，结果发现MEC-17参与的微管乙酰化过程是一种***性保留作用。没有亲密合作，那不可能实现”。新华网

[url=http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/nvista.html][b]小动物脑部活动神经成像仪[/b]nVista[/url]是美国inscopix公司新一代细胞级活体实时脑动态成像分析系统,具有细胞级分辨率和实时成像功能。小动物脑部活动神经成像仪采用微型显微镜设计,具有领先的钙动态单光子落射荧光成像技术,适合动态神经活动成像。小动物脑部活动神经成像仪nVista特点成千上万的神经元同时成像单细胞分辨率水平具有细胞类型特异性任何小动物脑区均可成像纵向时间达到数月之久针对于自由活动的动物和鸟类[b][img=小动物脑部活动神经成像仪]http://www.f-lab.cn/Upload/nVista-inscopix.JPG[/img][img=小动物脑部活动神经成像仪]http://www.f-lab.cn/Upload/nVista-calcium-imaging.JPG[/img][/b]小动物脑部活动神经成像仪：[url]http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/nvista.html[/url][b][/b]

【序号】：5【作者】：王善龙1王煜煜1宋功吉【题名】：用于周围神经损伤修复的仿生型人工神经导管的研究进展【期刊】：现代丝绸科学与技术. 【年、卷、期、起止页码】：2022,37(Z1)【全文链接】：

来自加州大学圣地亚哥分校，北京大学生命科学学院的研究人员发表了题为“Mapping Neural Circuits with Activity-Dependent Nuclear Import of a Transcription Factor”的文章，报道了一种新型神经示踪技术，并利用这一技术追踪了一种关键的钙离子应答转录因子，这一研究模式将可以用于识别特异神经群体中的活性神经元。相关成果公布在《神经遗传学期刊》（

【网络讲座】：显微成像新技术在神经科学研究领域的应用【讲座时间】：2016-08-0910:00【主讲人】：徕卡神经科学产品专家，应用主管,2013年毕业于中科院生化细胞所，细胞生物学和神经生物学专业。攻读学位期间运用共聚焦、转盘共聚焦、微流控钙成像、电生理等技术研究钠离子通道，曾在国际期刊J. Neurosci、J. Biol. Chem.、Cell Res.等杂志上发表文章，在成像领域积累了非常丰富的经验。【会议简介】在过去的十年间，神经科学领域不断涌现出新的成像技术，从解析超微结构到构建大脑整体网络，从离体神经元成像到光学与在体电生理的结合，为科研难题提供了解决方案。此次Webinar中，徕卡神经科学产品专家苏博士将分享超高分辨率显微镜、双光子、光片及激光显微切割等先进的显微成像分析技术在神经科学中的应用实例，为大家的科研提供新的灵感。应用领域包括：神经生物学，细胞生物学等。-------------------------------------------------------------------------------1、报名条件：只要您是仪器网注册用户均可报名参加。2、报名截止时间：2016年08月09日 10:004、报名参会：http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/20065、报名及参会咨询：QQ群—2901017206、扫描下面的二维码，加入生命科学微信群，入群口令“生命科学”。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2016/07/201607071638_599649_2507958_3.gif

科技日报 2012年12月27日 星期四本报记者 李颖 给力产学研 与海外市场相比，我国中枢神经类药物市场尚处于起步阶段，主要表现在市场规模小、人均用药量小等。根据美国医药市场咨询公司IMSHealth预测：2012年全球中枢神经类疾病市场规模超2000亿美元，增速小于10%。但是反观中国市场，2012年中国中枢神经类疾病市场规模将超230亿元人民币，到2020年甚至将超过1000亿元人民币；且截至2012年6月，中枢神经市场与去年同比增长约30%，并持续保持高速增长的趋势。这样高壁垒、高毛利、高增长的新兴市场对外资制药企业有绝对的吸引力。 2012年1月以来，中国制造业开始经历30年以来最严酷的外资撤出严冬，由于中国地区劳动力成本的持续上涨及中国人口红利消失，外加中国境内竞争加剧，外资相继成为迁徙出中国制造业候鸟，但是在中枢神经制药（CNS）板块，外商直接投资（FDI）却呈现截然相反的势头，丹麦灵北制药、礼来等国际大型CNS企业加速升级在华研发机构及直接开设制药工厂，中国CNS市场方兴未艾，显然外来资本已深谋大局。 强强联合 深耕“领地” 从全球范围来看，中枢神经类药物过去几年依然保持了较快的增长速度，年均增长9.46%，是各类药物中销售总额最大的一类药物，其用药规模已经超过了心血管及肿瘤用药。 继与勃林格殷格翰就糖尿病药物联合开发及商业推广达成合作协议后，2011年4月，礼来与美敦力宣布结盟，利用美敦力的植入式给药系统技术结合礼来生物改良型胶质细胞源性神经营养因子（GDNF），合作开发一种治疗帕金森病的新方法。 作为在新兴市场的战略核心，礼来去年在中国成立了专门的中枢神经药物团队。加强研发，强化队伍，加快新药上市，礼来深入该领域的决心由此可见一斑。据礼来公司神经变性团队首席科学官MichaelL.Hutton博士介绍，采用生物合成技术设计的GDNF，能够克服该研究领域以前所面临的一些技术障碍。 GDNF仅仅是礼来研发产品线中的一个。目前，礼来在研的化合物达到近70个，其中处于Ⅲ期临床试验阶段的药物数量将增加至10个，这让礼来并不那么担心专利过期可能带来的挑战。礼来全球董事长、总裁兼首席执行官李励达透露，未来5年，礼来预计将在中国推出13只新药。 本土企业 蹒跚起步 中国中枢神经将持续保持高速增长的趋势，增长速度远高于国际市场。但是，与海外市场相比，我国中枢神经类药物市场尚处于起步阶段，主要表现在市场规模小、人均用药量小等。 由于我国对麻醉和精神类药品采取的定点生产和布局的政策，企业要获得该类药品的生产许可要求非常严格，即使是仿制药品企业数量也非常有限。定点生产企业也只能严格按照麻醉药品和精神药品年度生产计划安排生产。作为国内医药行业唯一一家专注于中枢神经药物细分市场的企业是恩华药业。相比于全球9.46%的年均增速，国内中枢神经类药物市场年均增速更高达15%。 目前，我国中枢神经药品市场主要由外资企业(包括合资企业)占据，各大外资制药企业均拥有中枢神经药品，且外资产品均在各细分市场占据相对优势。如阿斯利康的麻醉药品、美国礼来的抗焦虑抑郁药、西安杨森的抗精神病药、浙江杭州赛诺菲圣德拉堡民生制药公司的抗癫痫药等。中资企业达到规模生产的很少，除了恩华药业的力月西(镇静催眠)和福尔利(麻醉)、思利舒(抗精神病)、一舒(抗焦虑抑郁)外，还有西安力邦的异丙酚(麻醉)、重庆大西南的阿立哌唑(抗精神病)和文拉法辛(抗焦虑抑郁)。 综合数据库显示，排前10名的中枢神经类制药企业中，只有四家中资企业，除恩华药业外有北京四环、重庆大西南和西安力邦三家属于中资企业。 高手入局 整装待发 目前，中国各类精神类疾病患者达到1亿人以上，其中重度患者超过1600万人，70%的患者未得到有效治疗。显然，为了抢占中国市场，国际CNS巨头亦将目标锁定中国超过1亿患者，频频出手。礼来近年在全球裁员14%，却扩充礼来中国一倍员工人数；葛兰素史克升级中国研发中心为其全球神经科学研究总部，主导其全球范围内的神经类药物研发活动；而一向低调的丹麦灵北更是大动作连连，在今年陆续在华设立研发中心和生产工厂。 在中国天津建立自己的工厂是灵北的一大举措，其全球供应运营及工程部高级副总裁Lars Bang在接受采访时表示：“天津生产厂将是灵北全球的重要生产基地，也是灵北在亚洲建立的第一家生产厂。”为了填补中国治疗阿尔茨海默病市场需求缺口，天津生产厂计划在未来三年内的首期任务主要生产易倍申药物。 自1996年开始，灵北产品陆续进入中国市场；灵北中国总部和灵北学院先后在北京设立；2011年灵北在上海设立亚洲首个研发中心，该研发中心将逐步分担灵北全球范围内CNS的研发工作。显而易见，灵北不断将重心向中国市场倾斜的背后，是我国精神疾病患者对中枢神经类药物需求巨大的现状。 灵北制药作为高科技生物企业在天津开设制药工厂项目获得天津政府及天津西青开发区政府的大力支持。对此，作为中国大陆和香港地区负责人的Herman Santoni表示，灵北中国天津制药工厂建立后，灵北承诺加大药品研发投资，帮助培养中国药品研发类人才，推广抑郁教育和老年痴呆护理培训项目，为中国患者提供更优质的产品和服务。 在中枢神经系统领域拥有强大产品线的灵北，此前其产品黛力新、喜普妙、来士普、易倍申在华已有多年销售历史，患者及医生的认同度也较高。现在，灵北的经营模式正在发生变化，逐步建立和扩大自己的销售队伍，大力加深在华投资及本土化进程。 内外资企业打响争夺战 相较于OTC制药市场经历多年厮杀，中国本土制药企业及外资企业已经形成旗帜鲜明的控制格局，但是在CNS市场，由于中国本土中枢神经制药企业起步较晚，而社会经济高速增长带来精神及神经系统疾病高发，中国精神疾病患者对中枢神经类药物的需求巨大，使外资中枢神经制药企业占尽天时地利。 一方面本土制药企业中能够自主研发及生产中枢神经类药物的寥寥可数，而灵北、葛兰素史克等在中枢神经制药却拥有多年研发经验及多项成功产品，这是外资制药企业抢先占据中国CNS市场的先天优势。随着外资制药企业和外资品牌逐步进入我国市场，一些重磅中枢神经系统药物如喜普妙、百优解等销售迅速上升，规模先后过亿，外资制药企业完全有足够的时间，在中国本土制药企业完成中枢神经药物研发、临床试验、产品化之前，形成对市场的瓜分及占有。但是，鉴于中国的药品招标制度对于本土企业有一定的支持作用，未来本土企业也将会进入这一领域。 无疑，在中枢神经类药物市场，一场外资药企间的市场争夺战正在悄然打响。

[font=宋体][font=宋体]人工神经网络（[/font][font=Times New Roman]ANN[/font][font=宋体]）[/font][/font][sup][font='Times New Roman'][58][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]是一种由大量神经单元互联组成的非线性、自适应的信息处理系统。[/font][font=Times New Roman]ANN[/font][font=宋体]通常由通过权重链接的一个输入层、一个输出层和多个隐含层（[/font][font=Times New Roman]hidden[/font][/font][font='Times New Roman'] layer[/font][font=宋体][font=Times New Roman]s[/font][/font][font='Times New Roman'][font=宋体]）[/font][/font][font=宋体][font=宋体]组成，中间每层由数量不等的神经元组成，每个神经元通过一个线性模型和激活函数与上一层相连。相较于传统的线性模型，[/font][font=Times New Roman]ANN[/font][font=宋体]能够拟合更复杂的函数关系，可能带来更好的预测效果。然而，由此带来的计算成本和样本需求也迅速增加。比如：连接第[/font][/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font=宋体]层（[/font][i][font='Times New Roman']M[/font][/i][font=宋体]个神经元）第[/font][i][font='Times New Roman']i[/font][/i][font='Times New Roman']+[/font][font='Times New Roman']1[/font][font=宋体]层（[/font][i][font='Times New Roman']N[/font][/i][font=宋体][font=宋体]个神经元）的就多达[/font][font=Times New Roman]([/font][/font][i][font='Times New Roman']N[/font][/i][font=宋体][font=Times New Roman]+[/font][/font][font='Times New Roman']1)[/font][font=宋体]×[/font][i][font='Times New Roman']M[/font][/i][font=宋体]个。[/font][font=宋体]随着计算机性能的不断提升和数学理论的发展，深度学习[/font][sup][font='Times New Roman'][59][/font][/sup][font=宋体][font=宋体]在此基础上逐渐出现，并引起广泛关注。除了传统的神经网络的连接结构，人们还提出了具有特定功能的层，例如：卷积层（[/font][font=Times New Roman]C[/font][/font][font='Times New Roman']onvolution layer[/font][font=宋体][font=宋体]）、池化层（[/font][font=Times New Roman]Poolinglayer[/font][font=宋体]）、激活层（[/font][font=Times New Roman]Activationlayer[/font][font=宋体]）、展平层（[/font][font=Times New Roman]Flattening layer[/font][font=宋体]）、全连接层（[/font][font=Times New Roman]Fully connected layer[/font][font=宋体]）、丢弃层（[/font][font=Times New Roman]Dropoutlayer[/font][font=宋体]）等。基于这些功能各异的层结构能够组合出不同的神经网络模型，这些模型在特征提取、预测效果提升、防止过拟合等方面都有一定的优势。[/font][/font]

[b][url=http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/micam02.html]神经元活动高速荧光成像系统[/url][/b][url=http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/micam02.html]micam02[/url]是专业为[b]神经元活动成像[/b]和[b]神经细胞活动成像[/b]而设计的[b]神经元高速成像系统[/b]，具有超高信噪比,能够从[b]膜电压敏感染料[/b]中检测到极为微弱的[b]神经元信号[/b],具有对[b]电压敏感染料信号[/b]高灵敏的[b]高速荧光相机[/b]。神经元活动高速荧光成像系统micam02采用最高信噪比S / N的CCD / CMOS高速相机,它对神经元活动的成像非常有效,广泛用于[b]神经元成像,钙离子成像,膜电压成像,延时成像[/b]和常规高速成像。[img=神经元活动高速荧光成像系统]http://www.f-lab.cn/Upload/micam02-imaging.jpg[/img][b]神经元活动高速荧光成像系统micam02简介[/b]神经元活动高速荧光成像系统micam02采用brainvision公司高灵敏度高速成像系统,具有独特的空间分辨率,灵敏度,暗噪声和读出噪声性能。神经元活动高速荧光成像系统micam02具有采样速度1.7 kHz（micam02 CMOS）75%的量子效率（micam02 HR）,68db动态范围（micam02 CMOS）。这种高性能参数有力保证了钙离子成像和膜电压成像应用。[img=神经元活动高速荧光成像系统]http://www.f-lab.cn/Upload/micam02_neuronal.jpg[/img][b]神经元活动高速荧光成像系统micam02特色[/b]可选CMOS摄像头和CCD摄像机。最大帧速率为1.7千赫。适合神经元活动成像,可检测微弱神经元信号 拍摄速度和空间分辨率动态可调,空间分辨率是40x28 - 376x252像素具有弱光成像模式新的“h-bin模式”功能，减少暗噪声,对于暗或荧光的情况非常有效。可用于双波长同步双摄像机成像系统神经元活动高速荧光成像系统micam02处理器有两个摄像头的端口，并可以作为一个可选的第二相机使用双摄像头系统，使同步记录。双摄像机系统可用于电压敏感染料或钙离子指示剂的比值成像，以及多探头成像。用户友好的软件数据分析软件”bv_ana，“里面有许多有用的功能，还包括获取能力以实验更简单，更流畅，更快。记录数据的快速分析能力使用户可以在不同条件下对单个生物样品进行多次实验。[b]神经元活动高速荧光成像系统micam02应用[/b]通过使用电压敏感染料如二-4-ANEPPS测量膜电位的变化高速钙染料成像FRET成像基于血红蛋白和Flavoprotein的内在成像双相机系统的荧光比率成像高速光强度微小变化的检测无创性脑片组织块传播成像神经元活动高速荧光成像系统[b]：[/b][url]http://www.f-lab.cn/vivo-imaging/micam02.html[/url]

爆笑，一个神经病取钱经历一天下午，我同学在建设银行十分无聊的上班，一个穿得很糟糕的女士(神经病患者)来到他窗口，给了他一张纸条要提款。纸条上赫然写着 "兹派XX同志于贵银行处提取人民币". 然后是l后面N多个零元。落款是*****办公厅***。我同学本来想报警,可看该神经病患者女子很认真的样子,想想还是打发给保安算鸟.(~估计保安也是很闲). 果然,保安对该女子说:"你这张条子想要提款,必须先到对面派出所,找所长盖一个章，他盖完章,你再来取钱就没问题啦。" 　　该女子想都没想，直接就向派出所走去了。(这保安还真不一般,平时有点小看他了).　　大概十多分钟，排队的顾客慢慢多起来的时候，那个女子兴高采烈的回来了，举着那个条子，说："人家说啦，办公程序简化了，不用所长批条直接就可以取钱啦。" 　　我这个同学一听到这就不住的感叹:警察队伍里真有高人，一句"高调"就给打发回来了。　　我这个同学和保安当时就有点傻了，营业大厅有很多人都在，怕她精神病发作起来影响正常的秩序，只好把值班主管找来了。主管和女患者在一边聊了几句，问你取钱做什么用呀,女患者说:"取钱卖面包,蛋糕,吃的,卖穿的"主管指了指不远处的地方，该女子就又高高兴兴地走了。保安去请教"高招",主管当时是这样对女患者说的: "我们这里是建行,只有建房子才能到这里取钱。你取钱买吃的,那肯定是粮食了,要去农行,买穿的等东西,取钱要到工商银行才行！" 　　我同学打心眼里佩服呀,到底是当主管的啊!!!! 　　过了一会儿,该女士又回来了.而且带来了工行的回答:"农行的人说了,这里是农行,只有农民能取钱,我是城市人口,工行的人说了,我们这里是公行,只能公的来取,母的不行!!!!,说我是贱人,要到建行取钱" 我同学，保安，主管，狂晕.......

高级辅助驾驶系统 (ADAS) 可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。[align=center][img]https://www.yishangm.com/upload/image/20171222/20171222135221_62248.png[/img][/align] 对于正热衷于进一步提高拓展 ADAS 功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在 2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在 2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。[b] 轻型嵌入式神经网络[/b] 卷积式神经网络 (CNN) 的应用可分为三个阶段：训练、转化及 CNN 在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于 CPU 的系统、图形处理器 (GPU) 或现场可编程门阵列 (FPGA) 来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如 Caffe 等的框架对 CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在 CPU、GPU 或 FPGA 上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA 已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为 CDNN 的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如 Caffe 的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重,并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉 DSP 芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图 1 显示了轻型嵌入式神经网络的生成过程。与原始网络相比，这种技术可在当今量产型车辆的有限功率预算下带来高性能的神经处理表现，而图像识别精确度降低不到 1%。[align=center][img]https://www.yishangm.com/upload/image/20171222/20171222135234_83155.png[/img][/align][align=center]图1. CDNN 将通过传统方法生成的网络权重转化为一个定点网络[/align] 一个由低功耗嵌入式平台托管的输入大小为 224x224、卷积过滤器分别为 11x11、5x5 及 3x3 的 24 层卷积神经网络， 其性能表现几乎是一个在典型的 GPU/CPU 综合处理引擎上运行的类似 CNN 的三倍，尽管其所需的内存带宽只是后者的五分之一且功耗大幅降低。[b] 下一代深度学习神经网络[/b] 汽车制造业进入神经网络领域所习得的经验不断推动技术的发展，并因此开发出了更先进的网络架构及更复杂的拓扑，如每级多层拓扑、多入/多出及全卷积网络。新推出的重要网络类型不仅可用来识别物体，也可用来识别场景，从而提供用以解决汽车领域应用程序(如自动驾驶功能)所需的图像分割。 当然，中国 40 家左右的汽车制造商并不会在此道路上踽踽独行。他们会与百度等技术公司进行密切合作。技术公司是这些网络和架构发展的核心。CNN网络生成器功能的完善也为新的网络架构和拓扑提供了支持，如 SegNet 及 GoogLeNet 与 ResNet 等其它网络结构以及高级网络层(图 2)。此外，一键启用也让预训网络转换成优化的实时网络执行更为便捷。为确保给常用的网络生成器提供支持，CDNN 框架与 Caffe 和 TensorFlow (谷歌的机器学习软件库)都有合作。[align=center][img]https://www.yishangm.com/upload/image/20171222/20171222135243_34137.png[/img][/align][align=center]图2. 网络生成器的发展为新网络层及更深的架构提供了支持[/align] 由于最新推出的嵌入式处理平台在可扩展性及灵活性上都有了很大改进，因此嵌入式部署也可以利用这些改进来完善自身。由于深度学习领域的发展越来越多样化，因此拥有一个不仅能满足当今处理需求，也具有适应未来的技术创新的灵活架构非常重要。[b] 神经网络在自动驾驶的应用[/b] 第一批神经网络应用程序将专注于视觉处理，以支持诸如自动行人、交通信号或道路特征识别等功能。由于这些系统的性能不断改进，例如处理越来越大的来自高分辨率相机的数据集，因此神经网络也有望在未来的汽车中发挥更大的作用。这些作用将包括承担系统中其它复杂的信号处理任务，例如雷达模块及语音识别系统。 随着神经网络首次应用于车载自动驾驶系统，（据报道，某些国家将在 2019-2020 年型的新车辆中使用神经网络）对同时兼具安全性及可靠性的系统的需求会越来越大。中国政府计划在 2021 至 2025 年推出自动驾驶车辆。要让此类系统具备可让客户使用的条件，汽车制造商必须同时确保其符合相关的安全标准，如 ISO 26262 功能安全性。这需要硬件、软件及系统的综合发展。 由于这些系统变得越来越复杂，因此确保系统可靠安全且能满足处理需求也成为汽车制造商所面临的越来越大的挑战。[b] 结论[/b] 机器学习神经网络将沿着一条挑战高效处理性能的发展道路继续阔步前进。先进的神经网络架构已经显现出优于人类的识别精确性。用于生成网络的最新框架，如 CDNN2，正在推动轻型、低功耗嵌入式神经网络的发展。这种神经网络将使目前的高级辅助驾驶系统具有较高的精确性及实时处理能力。

各位老师，精神病与神经病，哈哈哈难道说不一样吗？颠倒的两个字意义大不同吗

【序号】：4【作者】：宋丽丽【题名】：细胞外基质化组织工程神经移植物修复大鼠臂丛神经缺损的研究【期刊】：吉林大学【年、卷、期、起止页码】：2022【全文链接】：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=hqt_j-uEELGBdZ64e_NeKorNyHTEXc4WYj-JgSxFHTEpCLC63y8VE8Mu3IzigvqsHSk6VdDKHqm2DTJ_TXRYEqQmRqDJKz4V5h2yvTxnQgxouHPXRH9w56VOku-572pIgg-Gv-EJdinh9kmJyVIkbA==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

【序号】：1【作者】： 罗鹏1彭邱亮2向剑平3戚剑3【题名】：合成材料神经导管与自体神经移植修复周围神经缺损的比较【期刊】：中国组织工程研究. 【年、卷、期、起止页码】：2013,17(16)【全文链接】：[url]https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFD2013&filename=XDKF201316037&v=tfrpChNVpdFApC7IiE%25mmd2BdE5%25mmd2Bl4hHT6hyABW%25mmd2BDD%25mmd2FIw3R%25mmd2BjC%25mmd2BqtQvB%25mmd2ByJeFrXHXjnLI[/url]【序号】：2【作者】： 门永芝於子卫【题名】：生物材料构建神经导管修复周围神经损伤的研究进展【期刊】：听力学及言语疾病杂志.【年、卷、期、起止页码】： 2014,22(06)【全文链接】：[url]https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFD2014&filename=TLXJ201406028&v=phkGqa8oXvYw%25mmd2B0%25mmd2FAFZeFWY733a9aBltSc%25mmd2FvN%25mmd2FJY%25mmd2Fkqy%25mmd2Fn9BN%25mmd2F25s269aUOQtRM1P[/url]

iPSC神经细胞培养试剂【胜创生物】成功取得GlobalStem中国区总代理：人ES细胞mRNA高效转染试剂，GlobalStem公司2006年在美国成立，其团队核心技术骨干为原Lifetech部门，负责研发生产细胞转染试剂Lipofectamine 2000、Lipofectamine 3000及细胞培养试剂等。　　GlobalStem专注于iPSC（诱导性多功能干细胞神经分化）神经细胞转染、干细胞转染试剂，iPSC神经细胞培养、干细胞培养、原代细胞培养试剂。　　【胜创生物】http://www.shengchuangbio.com/-人ES细胞mRNA高效转染试剂　　DNA-In-Neuro：在神经细胞中的转染效率约高于Lipofectamine 2000的 3倍。　　DNA-In-Neuro：*转染效率高*低毒性*数据重复性高*操作简单。　　日前，【胜创生物】公司已成功取得GlobalStem的中国总代理权，电话咨询400-6400-850　　胜创生物以“品质第一，客户第一“为公司价值观，以引进”新产品、新技术“为己任，更多资讯关注胜创生物微信【sc-bios】获取详情！

[align=left][font=宋体][color=#374151]摘要：光学显微成像技术在神经科学研究中发挥着不可或缺的作用。文章将深入探讨两种主要的光学显微成像技术，即荧光显微镜和多光子显微镜，在神经科学领域的应用案例。我们首先介绍了这些技术的基本原理和发展历程，然后详细描述了它们在神经细胞成像、突触可塑性研究和脑功能成像中的应用。通过这些案例，我们展示了光学显微成像技术在神经科学研究中的重要性，以及它们对我们深入理解神经系统的贡献。[/color][/font][/align][font=宋体][color=#374151]关键词：神经科学、荧光显微镜、多光子显微镜、神经细胞成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]光学显微成像技术自17世纪以来一直在科学研究中扮演着重要的角色。随着技术的不断发展，光学显微镜已经成为许多科学领域的核心工具之一，尤其在生命科学和神经科学领域。文章将深入探讨光学显微成像技术在神经科学研究中的应用案例，重点介绍荧光显微镜和多光子显微镜这两种主要技术的原理和应用。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]一、光学显微成像技术应用[/color][/font][font=宋体][color=#374151]1.荧光显微镜的应用[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜是一种广泛应用于神经科学研究的工具，它使用荧光染料或标记物来可视化和研究神经系统的结构和功能。以下是荧光显微镜在神经科学研究中的应用案例，包括神经细胞成像、突触可塑性研究、脑疾病研究等方面。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（1）神经细胞成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜在观察和研究神经细胞的结构和功能方面发挥了关键作用。通过使用荧光标记的抗体或分子探针，研究人员可以可视化神经元的不同结构，包括轴突、树突、细胞核等。这有助于研究神经细胞的形态特征以及它们在不同生理条件下的变化。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（2）突触可塑性研究[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜在突触可塑性研究中也具有重要应用。突触可塑性是指突触的结构和功能如何受到刺激和学习的影响。通过标记突触相关的蛋白质或分子，研究人员可以实时观察突触的变化，如突触增强或突触抑制，以深入理解学习和记忆的神经机制。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（3）脑功能成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜在脑功能成像方面也具有潜力。通过将钙指示剂或光遗传学标记物引入神经元，研究人员可以实时监测神经元的活动。这种技术使我们能够理解大脑不同区域的活动模式，以及不同刺激下神经元的响应。这对于研究认知过程、行为和神经疾病有着重要意义。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（4）神经干细胞研究[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜也被广泛用于研究神经干细胞。通过标记和追踪神经干细胞的命运和分化过程，研究人员可以理解神经系统的发育和再生机制。这对于神经系统修复和治疗神经系统疾病具有潜在应用。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（5）荧光标记的蛋白表达[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜也可用于研究不同蛋白质在神经系统中的表达和定位。通过使用荧光标记的蛋白表达技术，研究人员可以观察不同蛋白质的分布和相互作用，从而深入理解神经系统中的信号传导和调控。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（6）脑疾病研究[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜在研究脑疾病方面也发挥着关键作用。研究人员可以使用荧光显微镜来研究神经系统疾病的病理机制，如帕金森病、阿尔茨海默病和精神分裂症。这有助于发现潜在的治疗方法和药物筛选。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光显微镜在神经科学研究中的应用是多方面的，涵盖了神经细胞成像、突触可塑性研究、脑功能成像、神经干细胞研究、蛋白质表达和脑疾病研究等多个领域。这一技术为神经科学家提供了非常强大的工具，帮助他们深入理解神经系统的结构和功能，以及与神经相关的疾病的机制。未来，随着技术的不断发展，荧光显微镜将继续在神经科学领域中发挥关键作用，为我们揭示神经系统的奥秘提供更多的洞察力。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]2.多光子显微镜的应用[/color][/font][font=宋体][color=#374151]多光子显微镜（Multi-Photon Microscopy）是一种先进的成像技术，它利用非线性光学效应，如多光子吸收，为神经科学家提供了强大的工具，用于研究神经系统的结构和功能。相比传统的荧光显微镜，多光子显微镜具有许多显著的优势，包括更深的成像深度、较少的光损伤、更少的荧光标记物和更高的空间分辨率。以下是多光子显微镜在神经科学研究中的应用领域：[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（1）脑功能成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]脑功能成像是多光子显微镜的一个主要应用领域。这种技术允许研究人员实时观察活体动物的脑活动，包括神经元的兴奋与抑制、突触传递和脑区之间的相互作用。多光子显微镜能够提供高分辨率的三维图像，而无需使用荧光标记物。这对于研究大脑的基本功能、学习和记忆等过程至关重要。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（2）钙离子成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]钙离子在神经元内起着关键的信号传导作用。多光子显微镜可以用于监测神经元内的钙离子浓度变化，这对于理解神经元的兴奋性和突触传递至关重要。通过使用荧光钙染料，研究人员可以实时观察神经元内钙离子浓度的动态变化，以及不同神经元之间的协同作用。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（3）神经元形态学研究[/color][/font][font=宋体][color=#374151]多光子显微镜在研究神经元的形态学和结构上也具有独特的优势。它可以提供高分辨率的三维成像，允许研究人员详细观察神经元的分支结构、突触连接和细胞器的分布。这对于理解神经元的连接方式、发展和退行性疾病的机制至关重要。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（4）活体动物模型研究[/color][/font][font=宋体][color=#374151]多光子显微镜也在活体动物模型研究中发挥着关键作用。研究人员可以使用这种技术观察小鼠、果蝇等模型动物的脑活动，从而研究不同物种的神经系统功能和行为。这对于神经药理学、疾病建模和药物筛选具有重要意义。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]（5）细胞内成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]多光子显微镜也可用于单个神经元或突触的细胞内成像。这允许研究人员观察细胞内的亚细胞结构、蛋白质运输和突触形成等过程。这对于研究神经元的分子机制和突触可塑性非常有帮助。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]多光子显微镜的应用领域不仅局限于神经科学，还扩展到其他生命科学领域，如细胞生物学、免疫学和生物医学研究。其高分辨率和深层成像能力使其成为许多领域中不可或缺的工具。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]尽管多光子显微镜在神经科学研究中具有巨大的潜力，但它也面临着一些挑战。其中之一是成像速度，尤其在观察大脑活动时，需要高速成像以捕捉快速的神经事件。另一个挑战是数据处理和分析，因为高分辨率、三维和四维成像产生了大量的数据，需要强大的计算资源和分析工具。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]未来，我们可以期待多光子显微镜技术的不断改进和发展，以应对这些挑战。新的激光技术、荧光标记物和成像算法将继续推动这一领域的进展，为我们深入理解神经系统的复杂性提供更多的洞察力。多光子显微镜将继续在神经科学领域中发挥关键作用，有望帮助我们解决一些最具挑战性的神经科学问题。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]二、光学显微成像技术在神经科学研究中的应用存在问题[/color][/font][font=宋体][color=#374151]光学显微成像技术在神经科学研究中的应用虽然具有众多优势，但也存在一些问题和挑战，这些问题需要科研人员不断努力来解决。以下是一些存在问题：[/color][/font][font=宋体][color=#374151]1.有限的成像深度[/color][/font][font=宋体][color=#374151]传统的光学显微成像技术受到光的折射和吸收的限制，导致成像深度受到限制。这在研究深层脑区时成为问题，因为光无法有效透过多层组织，导致深层神经元无法清晰成像。多光子显微镜已经在这一方面取得了进展，但仍然存在深度限制。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]2.光损伤和毒性[/color][/font][font=宋体][color=#374151]荧光标记物和强光源在成像过程中可能对生物样本产生光损伤和毒性作用。这对于活体成像和长时间观察是一个挑战，因为它可能导致样本的退化和死亡。科研人员需要努力寻找更温和的成像方法和标记物，以减轻这些问题。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]3.数据量庞大[/color][/font][font=宋体][color=#374151]高分辨率和多维成像技术产生大量的数据，需要强大的计算资源和复杂的数据分析工具。处理和管理这些数据可能是一个挑战，尤其是在长期实验和大规模成像项目中。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]4.标记物的选择[/color][/font][font=宋体][color=#374151]合适的荧光标记物对于获得高质量的成像数据至关重要。然而，选择适当的标记物可能会受到限制，因为一些标记物可能会干扰样本的正常生理活动，或者不适合特定的实验条件。因此，需要不断开发新的标记物和成像方法。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]5.解析度限制[/color][/font][font=宋体][color=#374151]光学显微成像的分辨率受到光的波长限制，通常受到绕射极限的限制。虽然一些超分辨率成像技术已经出现，但它们仍然无法突破光学分辨率极限。这可能会限制对神经系统微观结构的精确观察。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]6.活体成像的挑战[/color][/font][font=宋体][color=#374151]对于活体成像，尤其是在大脑中，样本的运动和呼吸等因素可能导致成像失真。稳定和精确定位样本是一个技术挑战。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]尽管存在这些问题，光学显微成像技术仍然是神经科学研究的不可或缺的工具，因为它们提供了独特的实时、高分辨率和非侵入性的成像能力。科研人员不断努力解决这些问题，通过技术创新和改进，光学显微成像技术有望继续为神经科学领域的研究提供更多洞察力。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]三、下一步研究方向[/color][/font][font=宋体][color=#374151]基于上述问题，光学显微成像技术在神经科学研究中的应用仍然需要不断改进和发展。下面是可能的下一步研究方向，以解决这些问题：[/color][/font][font=宋体][color=#374151]1.改进成像深度[/color][/font][font=宋体][color=#374151]研究人员可以探索新的成像方法，如双光子显微镜和光学波前调制成像，以增加成像深度。此外，开发新的光学透明样本制备技术，如透明大脑样本技术，可以帮助克服深度限制问题。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]2.减少光损伤和毒性[/color][/font][font=宋体][color=#374151]研究人员可以寻找更温和的成像条件，减少光损伤和荧光标记物的毒性。此外，使用先进的成像系统，如自适应光学成像，可以减小激光功率，同时保持高分辨率。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]3.数据管理和分析工具[/color][/font][font=宋体][color=#374151]开发更强大的数据管理和分析工具，以处理庞大的成像数据。机器学习和深度学习方法可以帮助提高数据分析的效率，并自动检测和量化细胞和结构。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]4.标记物的改进：寻找更多、更具选择性的标记物，以减少对样本的干扰。这可以包括荧光标记物的改进、发展新的基因表达标记和探测技术。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]5.突破分辨率极限[/color][/font][font=宋体][color=#374151]进一步发展超分辨率成像技术，以突破传统光学分辨率极限，获得更高的细节分辨率。例如，结构光显微镜和单分子成像技术可以帮助提高分辨率。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]6.活体成像技术改进：研究人员可以探索新的样本固定和稳定技术，以减小样本运动对成像的影响。另外，开发新的活体成像方法，如头部悬置成像和小型显微成像技术，可以帮助在动态活体条件下进行成像。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]7.多模态成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]结合不同的成像技术，如光学显微镜与电生理记录、光学显微镜与功能磁共振成像（fMRI）等，以获得更全面的神经科学数据。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]8.多尺度成像[/color][/font][font=宋体][color=#374151]开发多尺度成像方法，能够在微观和宏观水平上同时观察神经系统的活动，从神经元到整个脑区。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]这些研究方向代表了改进和扩展光学显微成像技术在神经科学研究中的应用的可能途径。通过不断的技术创新和跨学科合作，神经科学家和工程师有望克服这些问题，提高光学显微成像技术的效能和应用广度，以更深入地理解神经系统的复杂性。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]四、结论[/color][/font][font=宋体][color=#374151]光学显微成像技术在神经科学研究中的应用案例清楚地表明，这些技术在揭示神经系统的复杂性和功能中起到了关键作用。然而，这仅仅是一个开始，未来仍有许多挑战和机遇等待我们探索。例如，新的成像技术和荧光标记方法的不断发展将进一步扩展我们的研究领域。此外，将光学显微成像技术与其他分子生物学和生物化学技术相结合，可以更全面地理解神经系统的功能。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]在未来，我们可以期待更高分辨率、更深层次的成像以及更多三维和四维成像的发展。这将有助于解决神经科学中的一些最具挑战性的问题，如神经网络的复杂性和神经退行性疾病的机制。光学显微成像技术将继续为神经科学研究提供有力的工具，推动我们对大脑和神经系统的理解不断深入。[/color][/font][font=宋体][color=#374151]参考文献：[/color][/font][font=宋体][color=#374151][1]高宇婷,潘安,姚保利等.二维高通量光学显微成像技术研究进展[J].液晶与显示,2023,38(06):691-711.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][2]王义强,林方睿,胡睿等.大视场光学显微成像技术[J].中国光学(中英文),2022,15(06):1194-1210.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][3]章辰,高玉峰,叶世蔚等.自适应光学在双光子显微成像技术中的应用[J].中国激光,2023,50(03):37-54.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][4]曹怡涛,王雪,路鑫超等.无标记光学显微成像技术及其在生物医学的应用[J].激光与光电子学进展,2022,59(06):197-212.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][5]关苑君,马显才.光学显微成像技术在液-[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相[/color][/url]分离研究中的应用[J].中山大学学报(医学科学版),2022,43(03):504-510.DOI:10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.Univ (med.sci).2022.0319.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][6]陈廷爱,陈龙超,李慧等.结构光照明超分辨光学显微成像技术与展望[J].中国光学,2018,11(03):307-328.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][7]安莎. 轴平面光学显微成像技术及其应用研究[D].中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所),2021.DOI:10.27605/d.cnki.gkxgs.2021.000055.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][8]杜艳丽,马凤英,弓巧侠等.基于空间光调制器的光学显微成像技术[J].激光与光电子学进展,2014,51(02):13-22.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][9]莫驰,陈诗源,翟慕岳等.脑神经活动光学显微成像技术[J].科学通报,2018,63(36):3945-3960.[/color][/font][font=宋体][color=#374151][10]张财华,赵志伟,陈良怡等.自适应光学在生物荧光显微成像技术中的应用[J].中国科学:物理学 力学 天文学,2017,47(08):26-39.[/color][/font]

据说人工神经网络功能很强大，可以预测，可以评价，什么的。那如果我要用它对一项技术进行评价的话，是不是得自己编程？还是有现成的可以套用？本人非计算机专业，对这个一窍不通，搜索的资料也看得不明不白的。望高人赐教啦！

http://i1.sinaimg.cn/IT/2011/0210/U5385P2DT20110210073410.jpg这种荧光液体可以注射到患者体内，使患者体内的神经发光，从而让通常不可见的神经现形。http://i3.sinaimg.cn/IT/2011/0210/U5385P2DT20110210073430.jpg　　这种液体是一种缩氨酸，可以帮助外科医生直接看清楚最敏感的神经，而不是像以前那样只能依赖于经验和电子监测设备。　　北京时间2月10日消息，美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校科学家近日研制出一种神奇的荧光液体，这种液体可以注射到患者体内，使患者体内的神经发光，从而让通常不可见的神经现形。　　据介绍，这种液体是一种缩氨酸，可以帮助外科医生直接看清楚最敏感的神经，而不是像以前那样只能依赖于经验和电子监测设备。因此利用这种液体，可以在手术中避免因为意外伤害而导致神经疼痛或瘫痪等严重问题。　　科学家们表示，目前关于这种荧光液体的实验都是成功的。建筑工人在开始挖掘地面之前，需要清晰地了解地面之下埋设的电缆。这种荧光液体在医学上的功能就类似于此，它是由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院一个研究团队研制的。科学家们将荧光液体注射进老鼠的体内后发现，缩氨酸在神经和其他组织之间形成了一种鲜明的对比。在医疗操作中，这种液体可以让手术更加容易。　　研究发现，用肉眼就可以识别出神经与其他组织之间的颜色差异，而且这种差异比利用其他方式产生的差异要大10倍。实验表明，这种液体的荧光效应通常在两个小时后开始消失，且至多持续8个小时，但对受测目标没有明显的副作用。此外，研究人员还惊讶地发现，这种缩氨酸还可以让受损的神经现形，只要那里还有血液流通。　　加州大学药理学、化学和生物化学教授罗杰尔-泰恩是该项研究的论文联合作者之一。泰恩表示，“我采用的原理是，建筑工人在挖掘地面时，他们需要清晰地知道地面之下的电缆分布情况。同样地，在肿瘤手术中，医生需要一个‘活地图’来显示神经的具体位置。”　　目前，外科医生通常依赖他们对人体结构的认识和肌动电流描记器等监测设备来确保手术不会伤害神经。他们需要利用电极发现运动神经。但是，对于一些更小、更敏感的神经，他们很难识别。论文联合作者之一、加州大学头部和颈椎外科学助理教授奎伊-努伊解释说，“外科手术中最优先的是要保护神经。比如，如果神经被肿瘤侵害，或者由于外伤或感染需要手术时，被侵害的神经也许看起来不像正常神经那样，或者它们已错位。这时就需要更清晰地定位这些神经。”　　努伊表示，未来这种缩氨酸将在人体上进行测试，但前提是需要继续精炼。“当然，我们目前还没有在人类患者身上测试这种缩氨酸。但是，我们已经证明这种荧光探测器可以标注人体内的神经。”科学家们的研究成果发表于《自然生物技术》杂志上。

坐骨神经是支配下肢的主要神经，当坐骨神经病变，沿坐骨神经通路即腰、臀部、大腿后、小腿后外侧和足外侧发生的疼痛症状群，称为坐骨神经痛。若疼痛反复发作，迁延不愈则会出现患侧下肢肌肉萎缩，或出现跛行，属于腰腿痛的范畴。 本病男性青壮年多见，近些年来尤其常见于做办公室工作和使用电脑时间过长的人群。疼痛程度及时间常与病因及起病缓急有关。 坐骨神经痛可分为原发性和继发性两大类： 原发性坐骨神经痛 原发性为坐骨神经的炎症引起的疼痛，以单侧者居多，可常和肌纤维炎同时发生。主要发病原因为寒冷潮湿及扁桃腺炎、前列腺炎、牙龈炎、鼻窦炎等其他炎症病灶感染，有的同时伴发肌炎及肌纤维组织炎。 继发性坐骨神经痛 继发性坐骨神经痛由于邻近病变的压迫或刺激引起，又分为根性和干性坐骨神经痛，分别指受压部位是在神经根还是在神经干。根性多见，病因以椎间盘突出最常见，其他病因有椎管内肿瘤、椎体转移病、腰椎结核、腰椎管狭窄等；干性可由骶髂关节炎、盆腔内肿瘤、妊娠子宫压迫、髋关节炎、臀部外伤、糖尿病等所致。 对于继发性坐骨神经痛，需要在进行原发病治疗的基础上进行疼痛的缓解。在坐骨神经痛急性发作期，应该按照以下方式进行相应的缓解治疗。 1、卧床休息： 特别是椎间盘突出早期卧硬床休息3-4周，有的患者症状自行缓解。 2、应针对病因治疗： 腰椎间盘脱出急性期卧硬板床休息1－2周常可使症状稳定。 3、药物治疗： 可根据个人情况服用相应的非甾体类镇痛药（遵医嘱）。 4、[b]低频电刺激治疗[/b]： 可先进行止痛，后选用促进血液循环的方案。在进行相应疼痛症状缓解的同时，改善神经周围及走行处血液循环及其他组织的生理功能。 非急性期可采取运动疗法进行缓解及预防，运动疗法仅适用于早期腰椎间盘突出症、先天性腰椎管狭窄症和梨状肌综合征等病所致的坐骨神经痛。 造成坐骨神经痛的病因有很多种，在选择相应治疗方案的时候一定要根据不同类型的坐骨神经痛进行相应的治疗。同时低频神经肌肉治疗中的血液循环和止痛方案可以应用在疼痛缓解和对神经、肌肉、血管生理功能恢复中。并且在日常生活中正确的坐姿、站姿对于疾病的预防和缓解都是非常有帮助的。培养健康的生活习惯，才是治疗疾病最佳的“良医妙药”。

液体分子在神经传递中的关键作用生物通报道：神经递 质或介质，是存在于突触间传递神经冲动的一种化学物质，一般是由突触前囊的囊泡释放。一项新的研究表明一种液体分子在突触囊泡的行为控制中起到重要作用。这种分子就是PtdIns(4,5)P2，Pietro De Camilli的这篇文章发表在9月23日的Nature上。囊泡能够储存神经元释放的神经递质。最初，突触囊泡在神经元内部装载神经递质分子。然后，它们在突触上将货物卸载下来，即囊泡在突触上经历了胞外分泌的过程。完成这个过程后，它们被神经元吞入细胞内，即内吞作用。之前已经从无细胞系统、药理学和转染研究中获得了间接的证据证明PtdIns(4,5)P2在控制这个过程中起到一定的作用，但却苦于无足够份量的遗传学证据。这项新研究则提供了决定性的证据支持了这个假说，这种液体分子能够通过与胞外分泌机器的蛋白结合影响胞外分泌作用并且能够与包涵素转接器结合来影响内吞作用。 实验中，De Camilli和同事将小鼠的编码一种叫做PIP kinase type 1 gamma的酶的基因敲除，已经知道这种酶能够加工PtdIns(4,5)P2。研究发现缺乏这种酶的小鼠大脑中的PtdIns(4,5)P2水平极大地减少并且不能分泌神经递质。而缺失了这个基因的两个拷贝的小鼠则在出生后不久就会死亡。接着，他们检测了培养的新生小鼠的神经元（无PtdIns(4,5)P2）中的突触传递情况。结果发现这些小鼠的囊泡循环库较小并且能够进行融合的囊泡数量也较少。之后，他们又利用一种荧光追踪剂来跟踪研究这个过程以确定PtdIns(4,5)P2对融合后囊泡再利用的速率。 他们还用一种蛋白质转染培养的神经元，并以此研究内吞作用的详细过程。荧光追踪剂的使用使研究人员能够监视囊泡在胞外分泌和内吞过程中打开和关闭的情况。观测结果表明缺乏PtdIns(4,5)P2的神经元中内吞作用缓慢。电镜观察结果表明这种神经元的依赖内涵素的内吞作用被削弱。 这项研究能够让人们更好地了解与磷酸肌醇代谢有关的基因的分子机制，强调了膜脂质代谢在膜上的一些重要过程的调节作用。而脂质生物学领域的进展也将会为人类疾病的治疗提供新的靶标。

Stefan Pulver博士在神经生理学和神经遗传学方面有多年的教学和研究经验。在美国Brandeis University获得博士学位后，他前往英国剑桥大学(Cambridge University)工作，并作为客座教师在美国康奈尔大学(Cornell University)任教。Stefan Pulver博士在各种科学杂志上发表了许多杰出的期刊论文。起初，Stefan并不喜欢遗传学，但是现在，他全身心地投入研究生教学，这是为什么呢？他说："I was really a pretty terrible undergrad student. In particular, I deeply disliked genetics and didn't pay attention in genetics classes - something I regret now. I think a lot of students have a similar experience; something about the way we teach genetics just doesn’t resonate with a lot of young biologists.Part of the reason why I'm doing what I’m doing now is to reach out to people who were like me. I want to try and get young people - who would normally hate genetics - interested in the subject."生理学教学实验室的亮点Stefan Pulver博士和他的同事Nick Hornstein (Brandeis University), Bruce Land和Bruce Johnson (Cornell University)最近建立了一系列实验教学模块，向研究生介绍遗传学，同时教授细胞生理学和动物行为学。他们的工作已经发表在《Advances in Physiology Education》杂志：Optogenetics in the teaching laboratory: using channelrhodopsin-2 to study the neural basis of behavior and synaptic physiology in Drosophila。文中详细介绍了一种名为“光遗传学”的新技术：在果蝇大脑的特定神经元表现Channelrhodopsin-2 (ChR2) (蓝光敏感离子通道)的性状。在自由活动的ChR2表达果蝇体内，特定神经元和突触能通过蓝光照射被激活，这个技术已被广泛应用于遗传学生物载体(如果蝇、线虫、斑马鱼和小鼠等)。但是由于这个技术成本较高，因此尚未在研究生教学领域广泛应用。在文中，Stefan Pulver博士和他的合作者展示了一种廉价的方法将这种新技术引入教学实验室，从而鼓励研究生们将它运用到各自的生物学研究中去。Stefan Pulver博士说：“People have this idea that optogenetics is this high tech thing that requires fancy lasers, expensive equipment, and bunch of people with PhDs, but it’s really not that complicated, at least with fruit flies. All you need are the right flies, LEDs, some basic electronics, and a class of curious undergrads.”Screen captures taken from JoVE's video publication of Hornstein, Pulver and Griffith (2009)Images reproduced with express permission from JoVE他们的工作是过去几年研究生教学的巅峰。在过去三年中，Stefan Pulver博士和他的合作者在康奈尔大学神经生理学基础课(BioNB491，由Bruce Johnson教授)中进行相关实验，学生们采用蓝光激活果蝇幼虫的神经系统的不同部分，然后检测行为学的变化，并记录光诱发突触电位。全新的教学模块使教师能够采用可观测的互动方式深入介绍遗传学、细胞生理学和动物行为学之间的关系，突破了显微分子方法的局限。 同时，学生们也通过实验在ChR2研究中开辟了之前的研究者未能达到的全新领域。学生们在参与实践之后几乎全部给出了良好的反馈：· 100%的学生对神经生理学和行为学产生浓厚兴趣· 94%的学生希望进行神经科学的前沿研究· 超过75%的学生对遗传学的兴趣增强Bruce Johnson, Senior Teaching AssociateCornell University“Seeing students get excited in the lab was awesome, but I have to admit, seeing quantitated student response data that clearly showed how well the exercises worked was equally rewarding.”Stefan博士的灵感来源于 Hoy, Robert Wyttenbach和 Bruce Johnson ，他们在上世纪80-90年代改良了小龙虾神经肌肉接头实验，使之成为神经生理学教学的重要工具(The Crawdad Project)。Stefan博士和许多年轻科学家一样，通过小龙虾神经肌肉接头实验首次记录突触电位，进而对动物行为的神经基础研究(神经行为学)产生了浓厚兴趣，最终成为了他的职业。他希望他的论文能够像他的前辈们那样使基层学生对神经行为学产生浓厚的兴趣。Nick Hornstein, graduate studentMD/PhD Program - Columbia University指引研究生取得成功Stefan博士还通过各种方式为研究生们提供帮助。在发展“光遗传学”技术的项目中，他吸纳研究生Nick Hornstein成为成员之一。Nick在Journal of Visualized Experiments (JoVE)杂志上发表的论文为教学实验室的下一步发展提供了坚实的基础。Nick在其研究生第二年作为第一作者在JoVE杂志发表了相关论文，相关研究同时投稿《Neurophysiology》，他因此获得了2009年度的Barry M. Goldwater奖学金。Nick在Brandeis University获得硕士学位后，于2011年9月前往哥伦比亚大学(Columbia University)继续攻读神经生理学博士学位。Stefan Pulver博士将在2011年美国神经学年会(Washington, DC)上展示他的工作，如果您对他的工作感兴趣，可以与他当面交流。您也可以前往1316号展位参观ADInstruments的最新神经生理学相关产品。Publications:· 2011: Stefan R Pulver; Nicholas J Hornstein; Bruce L Land; Bruce R JohnsonOptogenetics in the teaching laboratory: using channelrhodopsin-2 to study the neural basis of behavior and synaptic physiology in Drosophila. Advances in physiology education 2011;35(1):82-91.· 2010: Nair A, Bate M, Pulver SRCharacterization of voltage-gated ionic currents in a peripheral sensory neuron in larval Drosophila. BMC Res Notes. 2010 Jun 2;3:154.· 2010: Berni, J., Muldal, A.M., Pulver, S.R.Using Neurogenetics and the Warmth-Gated Ion Channel TRPA1 to Study. The Neural Basis of Behavior in Drosophila J Undergrad Neuro Ed 2010. 9(1):A5-A14· 2010: Jean-Marc Goaillard; Adam L Taylor; Stefan R Pulver; Eve MarderSlow and p

【序号】：2【作者】：赵文强1温树正2郝增涛【题名】：组织工程人工神经修复周围神经损伤的研究进展【期刊】：实用手外科杂志. 【年、卷、期、起止页码】：2019,33(04)【全文链接】：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=SSV49NPffwf2IiSLJLAb4B5oX01zdScWhNXt8JO1xEz9q9Yt8m4TfjhQ-PO9o1LCyWWY5aLqNloCsPuNYpl1lJ2RGqle0M4TBdQ6HN5h6LiiZU32g55HHY_k097wKTdRJyg4vVETHqZb5GOh6Yr7zQ==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

1，因此可由维恩辐射公式表达：　　　　Eλ(T)=c1λ-5exp(-c2/λT)ελ(2)　　　　式中，Eλ(T)为燃烧火焰辐射能，ελ为绝对温度为T时的光谱发射率，λ为波长，第一辐射常数c1=3.742×10-16W.m2，第二辐射常数c2=1.4388×10-2m.k。　　　　对于具有任意辐射强度E(λ,T)的彩色光下的色系数，可利用分布色系数方程计算：　　　　式中r(λ)，g(λ)，b(λ)分别为分布色系数。　　　　三基色的亮度信号与对应的单色辐射能成正比，即：　　　　从上式中可以看出，由R，G，B可以惟一地确定火焰的温度T，可以表示为：　　　　T=T(R，G，B)(5)　　　　三、BP神经网络模型及创建　　　　最关键的问题是如何处理光谱发射率的值，然而不仅与材料的性质有关，还受状态等诸多方面因素影响，一般很难具体确定。在通常的高温物体温度场测量中，数据的处理仅限于最小二乘法，通常将发射率简化为固定的数值或模型，才能惟一地确定物体的温度。而高温发光火焰是一种烟粒云的辐射，影响烟粒云发射率的因素很多，如吸收系数、火焰的几何厚度、稳定性、波长、温度等，过于固定发射率数值必然导致温度测量结果的不准确。　　　　由(5)式可知，三基色信号值与目标真温T存在一种非线性映射关系。神经网络是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理，具有自学习自适应功能，可以从大量的实验数据中直接提取隐含的有用信息。理论上已经证明三层BP模型可以任意精度逼近任意非线性映射，采用它来解决三基色信号值与目标火焰真温的非线性映射问题。　　　　这里BP网络采用3层结构，中间包含一层隐层，三输入一输出的BP网络模型。三基色信号值R，G，B作为网络输入节点，单项输出，输出为需要得到的温度值T，隐含层节点数可以先确定几个值，然后通过数据样本训练进行调节。输入层和隐含层激活函数取非对称性Sigmoid函数，输出层输出函数取线性传递函数purelin。　　　　数据在输入神经网络之前，要进行归一处理，训练样本的量纲不同，数值差别也很大，因此必须进行归一化处理将训练数据标度到之间。进行预测的样本数据在进行仿真前，必须用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后仿真结果要用postmnmx进行反归一化，才能得到需要的数据结果。　　　　四、仿真实验及结果　　　　通过BP神经网络可以训练发射率样本，本文采用如图1所示的A、B、C、D、E五类发射率样本图。　　　　由彩色CCD摄像机摄取的图像中得到连续时刻某部位的三色值，热电偶测温得到该部位对应时刻的不同温度。几个温度点分别取五类发射率模型A、B、C、D、E，如图1所示，每类包括5种发射率样本值，有效波长分别为0.7um(R)、0.5461um(G)、0.4358um(B)。在每个温度点上采用五类发射率样本，每类5种，如表1列出部分发射率训练样本。则发射率样本为(5×5=25)种，网络采用三层BP网，输入数据须全部归一化处理，结果反归一化得出。　　　　对数据进行归一化处理后，选取5组温度下的三基色信号值作为训练样本。学习目标函数为，其中N为训练样本总数。在网络训练中同时调整动量系数和学习率，以期达到较快的收敛速度。这里动量系数为0.9，学习目标函数误差定为0.01，根据误差值大小最后确定隐含层节点为10。　　　　经过60次学习训练，达到目标误差，网络收敛，训练结束。表2列出训练后温度计算结果，表3列出未经训练的温度计算结果。　　　　由实验结果得知，对训练过的发射率样本，真实温度的识别误差大部分在30k以内，而对于未训练过的发射率样本，真实温度的识别误差大部分在50k以内。如果用更多的发射率样本和输入输出样本，将更好地解决锅炉温度测量问题。　　　　五、结论　　　　本文就锅炉温度的传统测量所带来的一些问题和误差上，提出了BP神经网络在炉膛温度测量中数据处理的应用，结合彩色CCD图像提取的三基色信号值作为输入样本和热电偶测出的温度值作为输出样本，创建BP网络模型，对其进行训练。BP神经网络的应用消除了多光谱辐射数据处理时受发射率假设模型的影响，并实现了实时在线测量锅炉温度的目的。研究结果表明，利用神经网络测量锅炉温度，方法简捷，工程上具有较高的应用价值。

HOLC进行氨基酸神经递质检测，紫外检测器，DNFB柱前衍生，文献上都在衍生化前加乙腈，但我做的加乙腈后对峰高和峰型影响很大，那为什么还要加乙腈呢？

【序号】：2【作者】：鲁正宇【题名】：聚己内酯/几丁糖—神经营养因子-3多通道神经导管修复大鼠坐骨神经缺损的实验研究【期刊】：中国人民解放军海军军医大学【年、卷、期、起止页码】：2023【全文链接】：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=hqt_j-uEELFPBonMmeY4CXYJt15MzEqPbIZwAi9KGr_K6lWlPFCF9RmB2DZHadt2qxH9QmcxSj2vMIjNa2QqdxgXfxaq9JgKOuSefNflQVv2sgoh8XiaDx5eem1E-4TAmnYLx4yLiOJUvTXgbvh0kQ==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

【序号】：7【作者】： 张仲宁1薛东鹤1张婉衡2【题名】：壳聚糖改性的聚乳酸-羟基乙酸共聚物神经导管的制备、表征及其生物学性能【期刊】：郑州大学学报(医学版). 【年、卷、期、起止页码】：2020,55(02)【全文链接】：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2020&filename=HNYK202002032&v=maJvW%25mmd2FYStPp92Ih7l2xTp2v%25mmd2FuzJMtvtfUorkQ%25mmd2BK6sJJdf9i5cqFHXucnbsSmvLW0【序号】：8【作者】： 张孙富1王斌2【题名】：合成可生物降解神经导管修复损伤周围神经:生物相容性良好【期刊】：中国组织工程研究. 【年、卷、期、起止页码】：2015,19(25)【全文链接】：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2015&filename=XDKF201525025&v=xB4nwWopl%25mmd2BxKvEBdYvyznrm2h6AO8eiEZCvE6yIpvIfZxR5oP%25mmd2BK6E6Q5tW1bBHEv