stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
การสร้างภาพประสาท
เทคนิคการสร้างภาพสมอง > Magnetoencephalography (MEG)

Magnetoencephalography (MEG) เป็นเทคนิคการสร้างภาพที่วัดสนามแม่เหล็กที่เกิดจากการทำงานทางไฟฟ้าของสมอง ผ่านอุปกรณ์วัดที่ไวมากเช่น superconducting quantum interference device (SQUID)
MEG ช่วยให้สามารถวัดการทำงานทางไฟฟ้าของเซลล์ประสาทโดยตรง (เทียบกับ fMRI ซึ่งวัดออกซิเจนในเลือด) โดยมีความคมชัดทางกาลเวลาที่สูงมาก แต่มีความคมชัดทางพื้นที่ค่อนข้างต่ำ
ข้อดีของการวัดสนามแม่เหล็กที่เกิดจาการทำงานของเซลล์ประสาทก็คือสัญญาณมักจะบิดเบือนโดยเนื้อเยื่อรอบ ๆ (โดยเฉพาะกะโหลกและหนังศีรษะ) น้อยกว่า เทียบกับการวัดสนามไฟฟ้าที่วัดโดยการบันทึกคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG)
โดยเฉพาะก็คือ แสดงได้ว่าสนามแม่เหล็กที่เกิดจากการทำงานทางไฟฟ้าไม่ได้รับผลจากเนื้อเยื่อรอบ ๆ ศีรษะ ถ้าสร้างแบบจำลองของศีรษะว่าเป็นเซตของลูกบอลกลม ๆ เซตหนึ่ง โดยแต่ละลูกเป็นตัวนำไฟแบบเท่ากันทุกทิศทาง (isotropic homogeneous conductor)
แต่ว่า ศีรษะไม่ใช่รูปวงกลมจริง ๆ และมีการนำไฟแบบไม่เท่ากัน (แอนไอโซทรอปิก) โดยมาก โดยเฉพาะเนื้อขาวและกะโหลก
แม้ว่า การนำไฟแบบแอนไอโซทรอปิกของกะโหลกจะมีผลที่มองข้ามได้สำหรับ MEG (ซึ่งไม่เหมือน EEG) การนำไฟแบบแอนไอโซทรอปิกของเนื้อขาวมีผลต่อการใช้ MEG วัดจุดที่อยู่ลึก
แต่ว่า ให้สังเกตว่างานศึกษานี้สมมุติว่า กะโหลกเป็นตัวนำแบบแอนไอโซทรอปิกอย่างเท่ากันทุก ๆ ที่ ซึ่งไม่เป็นจริง คือ ทั้งความหนาสัมบูรณ์และความหนาสัมพัทธ์ของชั้น diploë และกระดูกเนื้อแน่นต่าง ๆ กันทั้งภายในกระดูกะโหลกชิ้นเดียวกันและต่าง ๆ กัน
ซึ่งทำให้ความเป็นแอนไอโซทรอปีของกะโหลกน่าจะมีผลต่อ MEG
แม้ว่าอาจจะไม่ใช่ในระดับเดียวกันต่อ EEG
MEG มีประโยชน์หลายอย่าง รวมทั้งช่วยศัลยแพทย์ในการระบุจุดของโรค ช่วยนักวิจัยกำหนดหน้าที่ของส่วนต่าง ๆ ในสมอง ให้ข้อมูลป้อนกลับเกี่ยวกับสมองเพื่อฝึกสมอง และอื่น ๆ
เทคนิคการสร้างภาพสมอง > Positron emission tomography (PET)

บทความหลัก: การถ่ายภาพรังสีระนาบด้วยการปล่อยโพซิตรอน
การถ่ายภาพรังสีระนาบด้วยการปล่อยโพซิตรอน (PET) วัดการปล่อยรังสีจากสารเคมีออกฤทธิ์ในช่วงเมแทบอลิซึม ซึ่งเป็นสารที่ได้ป้ายกัมมันตรังสี แล้วฉีดเข้าไปในเลือด
คอมพิวเตอร์จะประมวลข้อมูลการปล่อยรังสี แล้วสร้างภาพสองหรือสามมิติแสดงการกระจายสารเคมีทั่วสมอง
เทคนิคต้องใช้เครื่องไซโคลทรอนทำไอโซโทปกัมมันตรังสีที่ปล่อยโพซิตรอน ซึ่งใช้ติดป้ายสารประกอบที่ต้องการ
สารประกอบที่ติดป้ายเรียกว่า radiotracer (สารกัมมันตรังสีตามรอย) จะฉีดเข้าไปในเลือดแล้วในที่สุดก็จะเข้าไปในสมอง
เครื่องรับรู้ทั่วเครื่อง PET จะตรวจจับกัมมันตภาพรังสีของสารประกอบที่สะสมอยู่ในเขตต่าง ๆ ของสมอง
แล้วคอมพิวเตอร์ก็จะใช้ข้อมูลที่ได้จากเครื่องรับรู้เพื่อสร้างภาพสองหรือสามมิติที่แสดงส่วนสมองที่สารประกอบกำลังออกฤทธิ์
ที่มีประโยชน์มากก็คือ มีลิแกนด์มากมายหลายหลากที่สามารถเลือกใช้สร้างแผนที่การทำงานของสารสื่อประสาทในด้านต่าง ๆ โดยสารกัมมันตรังสีตามรอยที่ใช้อย่างสามัญที่สุด ก็คือกลูโคสติดป้าย เช่น Fludeoxyglucose (18F) 
ประโยชน์ที่ดีที่สุดของ PET ก็คือสารประกอบสามารถแสดงการไหลเวียนของเลือด ออกซิเจน และเมแทบอลิซึมของกลูโคสในเนื้อเยื่อสมองที่กำลังทำงาน
ค่าวัดเหล่านี้สะท้อนระดับการทำงานของสมองในเขตต่าง ๆ และช่วยให้สามารถเรียนรู้การทำงานของสมอง
และเมื่อเริ่มใช้ตอนแรก PET ดีกว่าวิธีการสร้างภาพโดยเมแทบอลิซึมอื่น ๆ ทั้งหมดในเรื่องความคมชัดและความเร็วในการสร้างภาพ (อาจน้อยเพียงแค่ 30 วินาที) 
ความคมชัดที่ดีขึ้นช่วยให้สามารถทำงานศึกษาที่มีคุณภาพดีขึ้นว่า เขตไหนของสมองทำงานเมื่อผู้รับสแกนทำกิจกรรมต่าง ๆ
ข้อเสียใหญ่ที่สุดก็คือ เพราะว่า กัมมันตภาพรังสีเสื่อมเร็ว จึงสามารถใช้ตรวจดูกิจกรรมสั้น ๆ เท่านั้น
ก่อน fMRI เทคนิค PET เป็นวิธีที่นิยมที่สุดสำหรับการสร้างภาพสมองโดยกิจ (เทียบกับการสร้างภาพโดยโครงสร้าง) และปัจจุบันก็ยังเป็นเทคนิคที่ช่วยสร้างความก้าวหน้าในประสาทวิทยาศาสตร์
PET ยังสามารถใช้วินิจฉัยโรคสมองอีกด้วย โดยเฉพาะเนื้องอกในสมอง โรคหลอดเลือดสมอง และโรคที่ทำลายเซลล์ประสาทอันเป็นเหตุของภาวะสมองเสื่อม เช่น โรคอัลไซเมอร์ เพราะล้วนแต่เป็นโรคที่เปลี่ยนเมแทบอลิซึมในสมองอย่างมาก ซึ่งทำให้ PET สามารถตรวจจับได้
เทคนิคน่าจะมีประโยชน์มากที่สุดในภาวะสมองเสื่อมระยะต้น ๆ บางโรค (โดยตัวอย่างคลาสสิกก็คือโรคอัลไซเมอร์ และ Pick's disease) ที่ความเสียหายในเบื้องต้นกระจายแพร่ไปทั่วซึ่งไม่ได้เปลี่ยนปริมาตรสมองหรือโครงสร้างใหญ่ ๆ ของสมองอย่างสำคัญที่จะเห็นได้โดยเทคนิค CT หรือ MRI ทั่วไปอย่างเชื่อถือได้ว่า แตกต่างจากสมองฝ่อปกติที่เกิดจากวัยที่สูงขึ้น ซึ่งเป็นภาวะที่ไม่เป็นเหตุของภาวะสมองเสื่อม (dementia)
เทคนิคการสร้างภาพสมอง > Single-photon emission computed tomography (SPECT)

Single-photon emission computed tomography (SPECT) คล้ายกับ PET แต่ใช้ไอโซโทปกัมมันตรังสีที่ปล่อยรังสีแกมมา แล้วใช้กล้องถ่ายรังสีแกมมาเพื่อบันทึกข้อมูลที่คอมพิวเตอร์ใช้เพื่อสร้างภาพสองหรือสามมิติของบริเวณสมองที่กำลังทำงาน
SPECT อาศัยการฉีดสารกัมมันตรังสีตามรอยที่เรียกว่า SPECT agent ซึ่งเข้าไปในสมองอย่างรวดเร็วแต่ไม่กระจายไปที่อื่น
การดูดซึม SPECT agent เสร็จ 100% ภายใน 30-60 วินาที ขึ้นอยู่กับการเดินเลือดในสมอง (cerebral blood flow) เมื่อฉีดสาร
คุณสมบัติเยี่ยงนี้ทำให้เหมาะเป็นพิเศษในการสร้างภาพสำหรับโรคลมชัก ซึ่งปกติเป็นปัญหาที่ยากเนื่องจากการเคลื่อนไหวของคนไข้และรูปแบบการชักต่าง ๆ
SPECT แสดงภาพถ่ายในขณะหนึ่งของการเดินเลือดในสมอง เพราะการสร้างภาพสามารถทำหลังจากที่การชักหยุดแล้ว ตราบเท่าที่ฉีดสารเข้าเมื่อกำลังชัก
ข้อจำกัดสำคัญของ SPECT ก็คือมีความคมชัดต่ำ (ประมาณ 1 ซม.) เทียบกับ MRI
ปัจจุบัน เครื่อง SPECT มักใช้กับหัวตรวจจับคู่ แม้ว่าจะมีเครื่องที่มากับหัวตรวจจับสามตัววางขายในตลาด
การสร้างภาพกราดตัดขวางใหม่ (Tomographic reconstruction) ซึ่งโดยหลักใช้เพื่อแสดงภาพการทำงานในขณะหนึ่งของสมอง ต้องใช้ข้อมูลจากหัวตรวจจับหลายรอบเมื่อหมุนไปรอบ ๆ ศีรษะ ดังนั้น นักวิจัยบางท่านจึงได้สร้างเครื่อง SPECT ที่มีหัวตรวจจับ 6-11 ตัวเพื่อลดเวลาในการสร้างภาพและให้ความคมชัดที่สูงกว่า
โดยเหมือนกับ PET การสร้างภาพแบบ SPECT สามารถใช้จำแนกการดำเนินของโรคต่าง ๆ ที่เป็นส่วนของภาวะสมองเสื่อม และการใช้เพื่อจุดประสงค์นี้ก็เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ
PET มีข้อเสียอย่างหนึ่งที่ต้องใช้สารตามรอยที่มีระยะครึ่งชีวิตอย่างมากที่สุด 110 นาที เช่น fludeoxyglucose (18F)
ซึ่งต้องผลิตในไซโคลตอน มีราคาแพง หรือแม้แต่ไม่มีให้ใช้ถ้าเวลาขนส่งยาวนานกว่าระยะครึ่งชีวิตมากกว่า 2-3 เท่า
แต่ว่า SPECT สามารถใช้สารตามรอยที่มีระยะครึ่งชีวิตนานกว่า เช่น เทคนีเชียม-99m โดยผลที่ตามก็คือ หาสารตามรอยได้ง่ายกว่า
เทคนิคการสร้างภาพสมอง > อัลตราซาวนด์ที่กะโหลก

อัลตราซาวนด์ที่กะโหลก (Cranial ultrasound) ปกติจะใช้กับทารกเท่านั้น เพราะว่ากระหม่อมที่เปิดเป็นหน้าต่างให้เสียงเข้า ทำให้สร้างภาพสมองด้วยคลื่นเสียงความถี่สูงได้
ข้อได้เปรียบรวมทั้งไม่ต้องใช้สารกัมมันตภาพรังสีและสามารถทำข้าง ๆ เตียงได้ แต่ว่าการขาดรายละเอียดกับเนื้อเยื่อที่อ่อนหมายความว่า ในบางกรณี การใช้ MRI อาจจะดีกว่า
เทคนิคการสร้างภาพสมอง > เปรียบเทียบวิธีต่าง ๆ

MRI อาศัยการทำงานของสนามแม่เหล็กในสมองและไม่ได้ใช้เอกซ์เรย์ ดังนั้น จึงพิจารณาว่าปลอดภัยกว่าเทคนิคที่ใช้เอกซ์เรย์
ส่วน SPECT ใช้รังสีแกมมา ซึ่งปลอดภัยกว่าระบบสร้างภาพอื่น ๆ ที่ใช้รังสีอัลฟาหรือเบต้า[ไม่แน่ใจ ]
แต่ว่าทั้งเทคนิค PET และ SPECT ต้องฉีดสารกัมมันตรังสี แม้ว่าระยะครึ่งชีวิตของไอโซโทปที่ใช้ใน SPECT จะสามารถบริหารได้ง่ายกว่า
ข้อขัดแย้งและคำเตือน

นักวิทยาศาสตร์บางท่านได้วิพากษ์วิจารณ์ข้ออ้างที่อาศัยภาพสมองที่ลงพิมพ์ในวารสารวิทยาศาสตร์และสื่อมวลชน เช่น อ้างว่าได้ค้นพบ "ส่วนสมองที่เป็นตัวการ" ของเรื่องต่าง ๆ เช่น ความรัก หรือความสามารถทางดนตรี หรือความจำเฉพาะอะไรบางอย่าง
เพราะว่า เทคนิคการสร้างแผนที่หลายอย่างมีความคมชัดค่อนข้างต่ำ voxel (ปริมาตรที่เล็กที่สุดที่รวมตัวกันเป็นภาพสามมิติ ย่อมาจาก volume pixel) เดียวสามารถมีเซลล์ประสาทอยู่เป็นพัน ๆ
หน้าที่หลายอย่างยังต้องอาศัยเขตต่าง ๆ หลายเขตในสมอง ซึ่งหมายความว่าข้ออ้างเช่นนี้ไม่สามารถตรวจสอบได้ด้วยอุปกรณ์ที่มี และโดยทั่วไปขึ้นอยู่กับข้อสมมุติผิด ๆ ว่า สมองทำหน้าที่แบ่งส่วนกันอย่างไร
อาจจะเป็นไปได้ว่า หน้าที่ของสมองจะสามารถบอกได้อย่างถูกต้องก็ต่อเมื่อวัดด้วยวิธีที่ละเอียดกว่านี้ ที่ตรวจสอบไม่ใช่บริเวณใหญ่ ๆ แต่ตรวจสอบวงจรประสาทวงจรเล็ก ๆ เป็นจำนวนมหาศาล
งานศึกษาเหล่านี้มักมีปัญหาทางเทคนิคด้วย เช่น มีขนาดตัวอย่างน้อยหรือมีการปรับเทียบมาตรฐานที่ไม่ดี ซึ่งหมายความว่างานไม่สามารถทำซ้ำได้ อันเป็นประเด็นที่ไม่ค่อยได้รับความสนใจเมื่อพิมพ์บทความวารสารหรือหัวพาดข่าวที่สร้างความฮือฮา
ในบางกรณี เทคนิคสร้างแผนที่ในสมองยังเอามาใช้เพื่อการค้า เพื่อตรวจจับการโกหก เพื่อวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ยังไม่ตรวจสอบความสมเหตุสมผลทางวิทยาศาสตร์
ดูเพิ่ม

สมองมนุษย์
การสร้างภาพด้วยเรโซแนนซ์แม่เหล็ก
แหล่งข้อมูลอื่น

The Whole Brain Atlas @ Harvard
The McConnell Brain Imaging Center, McGill University
The American Society of Neuroimaging (ASN).
A Neuroimaging portal เก็บถาวร 18 กรกฎาคม 2014 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
BrainMapping.org, a free BrainMapping community information portal
Lecture notes on mathematical aspects of neuroimaging by Will Penny, University College London
"Transcranial Magnetic Stimulation" by Michael Leventon in association with MIT AI Lab.
NeuroDebian - a complete operating system targeting neuroimaging
เครื่อง CT Scan (หรือที่เรียกเป็นภาษาพูดว่า เครื่องเอ็กซเรย์คอมพิวเตอร์) ในปัจจุบัน
แถวลำดับเส้นใยนำแสง ใช้เพื่อตรวจจับมะเร็งเต้านมโดยเทคนิค Diffuse optical imaging (DOI)
ภาพสมอง MRI ตามระนาบแบ่งซ้ายขวา (Sagittal) แบ่งที่เส้นกลาง (midline)
Magnetoencephalography (MEG)
ผังแสดงกระบวนการสร้างภาพสมองด้วย Positron emission tomography (PET)
ภาพเคลื่อนไหวของกระบวนการสร้างภาพสมองโดยใช้ Single-photon emission computed tomography (SPECT)
ฝันอเมริกัน

ธงชาติของสหรัฐฯ ในวอชิงตัน ดี.ซี. ธงแบบเบสซี รอสที่แขวนลงเป็นธงคลาสสิก “โอลด์กลอรี” รุ่น 50 รัฐ
ความหมายโดยทั่วๆ ไปแต่เดิมของ “ความฝันอเมริกัน” อาจนิยามได้ว่าเป็น “ความเท่าเทียมทางโอกาสและเสรีภาพที่เอื้อให้พลเมืองบรรลุถึงเป้าหมายในชีวิตด้วยการทำงานหนักและด้วยความมุ่งมั่น ปัจจุบัน ความหมายโดยทั่วไปได้ปรับเปลี่ยนเป็นว่า ความมั่งคั่งของบุคคลขึ้นอยู่กับขีดความสามารถและการทำงานหนัก ไม่ขึ้นอยู่กับโครงสร้างระดับชั้นที่ตายตัวของสังคม ซึ่งความหมายนี้ไปเปลี่ยนไปตามเวลาของประวัติศาสตร์ สำหรับบางคน อาจหมายถึงโอกาสที่จะบรรลุความมั่งคั่งได้มากกว่าที่เคยได้ในประเทศเดิมที่ตนย้ายถิ่นมา บางคนอาจหมายถึงโอกาสที่บุตรหลานที่จะเจริญเติบโตในสิ่งแวดล้อมที่ดีและได้รับการศึกษาที่สูงขึ้นในสหรัฐฯ รวมทั้งโอกาสการได้งานที่ดี สำหรับบางคนอาจเป็นการได้โอกาสที่จะเป็นปัจจเกชนที่ปราศจากการกีดกันด้วยชนชั้นทางสังคม จากวรรณะ เชื้อชาติ เผ่าพันธุ์ หรือชาติพันธุ์
นิยามของความฝันอเมริกันดังกล่าว ณ ปัจจุบันยังคงเป็นหัวข้อที่ยังถกเถียงอภิปรายกันมากอยู่  และเช่นกันที่ “ชุดของความเชื่อ การตั้งข้อสมมุติฐานและรูปแบบของการประพฤติปฏิบัติที่เกี่ยวข้องกับความฝันอเมริกันที่เกาะตัวกันอย่างหลวมๆ ในขณะนี้ ซึ่งประกอบด้วย (1) เสรีภาพของบุคคลในการเลือกวิถีการดำเนินชีวิต (2) โอกาสที่จะเข้าถึงความมั่งคั่งได้โดยเสรี และ (3) การเสาะแสวงหาและการแลกเปลี่ยนเป้าประสงค์ร่วมระหว่างบุคคลกับสังคมของตน”
ในขณะที่คำว่า “ความฝันอเมริกัน” ในปัจจุบันมักเชื่อมโยงกับการอพยพมาตั้งถิ่นฐานในอเมริกาเป็นอย่างมากอยู่ แต่บุคคลที่เกิดในอเมริกาก็ยังถือว่า “การแสวงหาความฝันอเมริกัน” ของพวกเขาคือ “การที่จะได้ดำรงชีวิตตามแบบความฝันอเมริกัน” อยู่
ประวัติ

นิยามโดยรวมของ “ความฝันอเมริกัน” ปรากฏครั้งแรกในหนังสือประวัติศาสตร์ที่เขียนโดยเจมส์ ทรัสโลว์ อดัมส์ ชื่อ “มหากาพย์แห่งอเมริกา” (The Epic of America - พ.ศ. 2474
"ถ้าเป็นดังที่ข้าพเจ้าพูดที่ว่า ถ้าทุกสิ่งทุกย่างที่เราได้บันทึกไว้แล้วทั้งหมดคือสิ่งที่เราจะต้องให้ ถ้าเป็นเช่นนั้นจริง อเมริกาก็คงไม่ใช่ของขวัญที่ดีที่มีความเด่นเฉพาะสำหรับมนุษยชาติ แต่ก็มีความฝันอเมริกันที่เป็นความฝันถึงแผ่นดินที่ซึ่งจะให้ชีวิตที่ดีกว่า ให้ความร่ำรวยได้มากกว่าและให้โอกาสแก่ทุกคนที่มีความสามารถ" [น. 404]
แต่อย่างไรก็ดี แนวคิดความฝันอเมริกันมีประวัติย้อนหลังไปถึงคริสต์ศตวรรษที่ 16 (ประมาณ พ.ศ. 2044 – พ.ศ. 2143 หรือระหว่างรัชสมัยของสมเด็จพระเชษฐาธิราชกับรัชสมัยของพระนเรศวรมหาราช) โดยระหว่างคริสต์วรรษที่ 16-17 ได้มีการส่งเสริมให้ชาวอังกฤษย้ายไปตั้งถิ่นฐานในอาณานิคมของอังกฤษในอเมริกา ภาษาที่จะใช้และสัญญาที่จะให้สิ่งต่างๆ แก่ผู้อพยพกลายเป็นพื้นฐาน 3 แนวทางของเรื่องปรัมปราอเมริกันที่เกี่ยวพันกันคือ: อเมริกามีทุกอย่างที่เหลือเฟือ, อเมริกาคือดินแดนแห่งโอกาส และอเมริกาเป็นดินแดนแห่งพรหมลิขิต  อเมริกาในฐานะเป็นดินแดนแห่งความเหลือเฟือปรากฏชัดเจนในช่วงคริสต์ศตวรรษที่ 18 และ 19 (ประมาณ พ.ศ. 2144 - พ.ศ. 2243) มากกว่าความฝันอเมริกันดังที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน จุดกลางของความฝันอยู่ที่แผ่นดินที่ยังเป็นธรรมชาติของอเมริกา รวมทั้งคำถามที่ว่าจะต้องทำอย่างไรกับแผ่นดินนี้ และจะอยู่ร่วมกับผู้อื่นบนผืนแผ่นดินอเมริกาได้อย่างไร
ประวัติ > การอพยพครั้งแรกๆ

การอพยพมาตั้งถิ่นฐานในสหรัฐฯ ในครั้งแรกๆ จะอยู่ในบริเวณแผ่นดินที่มีผู้คนเบาบางและยังไม่พัฒนา จนกระทั่งถึงปลายคริสต์ศตวรรษที่ 19 (ประมาณ พ.ศ. 2400) ปริมาณของที่ดินที่จะมีให้แก่ผู้อพยพ การหมดไปของการครองที่ดินแบบชนาธิปไตยหรือโดยชนชั้นสูง และนโยบายของรัฐบาลกลางที่สนับสนุนสนับสนุนการตั้งถิ่นฐาน (โดยการกำจัด หรือ ย้ายชาวอินเดียนแดงที่เป็นชนพื้นเมือง และในบางกรณีมีการให้ที่ดินฟรีแก่ผู้อพยพ) เหล่านี้ หมายถึงการมีที่ดินได้โดยง่ายของผู้อพยพเกือบทุกคน มีการเก็งกำไรที่ดิน ดังที่มาร์ก ทเวนได้พรรณนาไว้ในหนังสือเรื่อง “ยุคทอง: เรื่องราวในวันนี้" ( The Gilded Age: A Tale of Today) รวมทั้งการยกที่ดินของรัฐเพื่อสาธารณประโยชน์ (Land grants) เพื่อให้นายทุนเจ้าของรถไฟได้สร้างความร่ำรวยมากขึ้น ในช่วงระหว่าคริสต์ศตวรรษที่ 19 รถไฟสายข้ามทวีปได้เปิดประตูสู่ตะวันตกเพื่อการค้าและการตั้งถิ่นฐาน มีการพัฒนาการผลิตจำนวนมากทางอุตสาหกรรมและการค้นพบน้ำมันที่มีมากมายมหาศาลที่สามารถนำมาใช้ผลิตพลังงานพื้นฐานเพื่อการผลิตเหล่านี้ ได้เพิ่มโอกาสทางเศรษฐกิจเป็นอย่างมากแก่คนงานและนักธุรกิจ รวมทั้งการยกระดับมาตรฐานความเป็นอยู่ของคนอเมริกันให้สูงขึ้น ในศตวรรษที่ 19 เรื่องราวเกี่ยวกับ “จากกระยาจกสู่มหาเศรษฐี” ( rags to riches) เช่นเรื่องราวของแอนดรูว์ คาร์เนกี และจอห์น ดี. รอกกีเฟลเลอร์ รวมทั้งนักเขียนนวนิยายที่มีชื่อเสียงเช่น ฮอเรโช อัลเจอร์ ได้สร้างความเชื่อที่ว่า ความสามารถและการทำงานหนักสามารถนำไปสู่ความมั่งคั่งได้
การเกิดภาวะข้าวยากหมากแพงและความอดหยากจากโรคระบาดมันฝรั่งในไอร์แลนด์ และการทำลายป่าในที่ราบสูงของสกอตแลนด์และผลกระทบจากสงครามนโปเลียนได้ส่งผลอย่างรุนแรงในยุโรปตะวันตกทำให้เกิดการอพยพระลอกมหาศาลสู่อเมริกา ชาวสแกนดิเนเวียและชาวเยอรมันที่อพยพเข้ามาในช่วง พ.ศ. 2350 – พ.ศ. 2440 ส่วนใหญ่มักตั้งถิ่นฐานทำฟาร์มในแถบกลางของภาคตะวันตก (Midwest) และประมาณช่วง พ.ศ. 2395 – พ.ศ. 2440 มีการระดมคนจากภาคใต้และภาคตะวันออกของยุโรปมาเป็นคนงานในอุตสาหกรรมใหม่ของสหรัฐฯ ชาวยิวที่หนีจากการกดขี่ทางศาสนา และการถูกระดมไปเป็นทหารในจักรวรรดิรัสเซียต่างอพยพเข้ามามากประมาณช่วง พ.ศ. 2415 – พ.ศ. 2470 ชาวอเมริกัน-เอเชียเริ่มข้ามมหาสมุทรแปซิฟิกในคริสต์ศตวรรษที่ 19 (ประมาณ พ.ศ. 2344 – พ.ศ. 2443) เพื่อหางานทำในอเมริกาตะวันตก ปัจจุบันมีผู้อพยพจากเอเชียใต้ ลาตินอเมริกาและสหภาพโซเวียตเดิมหลั่งไหลมาไขว่คว้าหาความฝันอเมริกัน
ดูเพิ่ม

รายได้ในสหรัฐฯ Income in the United States
ความร่ำรวยในสหรัฐฯAffluence in the United States
โครงสร้างสังคมของสหรัฐฯSocial structure of the United States
Income quintiles
วัฒนธรรมของสหรัฐ Culture of the United States
ลัทธิไม่เชื่อศาสนา Secularism
อนุสาวรีย์เทพีเสรีภาพ ที่สำหรับผู้อพยพสู่อเมริกาเป็นครั้งแรกเห็นแล้วเกิดความประทับใจ ตัวเทพีแสดงออกถึงเสรีภาพทางการเมือง เสรีภาพส่วนบุคคลและเป็นสัญรูปอย่างสำคัญของความฝันอเมริกัน
การเข้ารหัสทางประสาท

การยิงศักยะงานเป็นขบวนหรือเป็นลำดับ ๆ ของเซลล์ประสาท
การเข้ารหัสทางประสาท (อังกฤษ: Neural coding) เป็นการศึกษาทางประสาทวิทยาศาสตร์ เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเร้ากับการตอบสนองของเซลล์ประสาทเดี่ยว ๆ หรือของกลุ่มเซลล์ประสาท และความสัมพันธ์ระหว่างการทำงานทางไฟฟ้าของเซลล์ประสาทในกลุ่ม โดยอาศัยทฤษฎีว่า การทำงานของเครือข่ายเซลล์ประสาทในสมองจะเป็นตัวแทนข้อมูลทางประสาทสัมผัสและข้อมูลอื่น ๆ นักวิชาการจึงเชื่อว่า เซลล์ประสาทสามารถเข้ารหัสข้อมูลเป็นทั้งแบบดิจิตัลและแบบแอนะล็อก
มุมมองกว้าง ๆ

เซลล์ประสาทค่อนข้างจะน่าทึ่งในบรรดาเซลล์ต่าง ๆ ในร่างกาย เพราะสามารถส่งสัญญาณไปอย่างรวดเร็วได้ระยะไกล ๆ 
ซึ่งดำเนินการโดยอาศัยอิมพัลส์ไฟฟ้าที่เรียกว่า ศักยะงาน ซึ่งส่งไปตามใยประสาท
เซลล์ประสาทรับความรู้สึกจะส่งขบวนศักยะงานเป็นจังหวะตามกาลเวลาที่ต่าง ๆ กัน เพื่อตอบสนองต่อสิ่งเร้าภายนอกเช่น แสง เสียง รส กลิ่น และสัมผัส
ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งเร้าจะเข้ารหัสเป็นขบวนศักยะงานเช่นนี้ แล้วส่งไปยังทั้งสมองและรอบ ๆ สมอง
แม้ศักยะงานอาจจะต่างกันบ้างเช่นระยะห่างของแต่ละอิมพัลส์ แอมพลิจูด และรูปร่าง แต่งานศึกษารหัสทางประสาทจะปฏิบัติต่อพวกมันเหมือนกับเป็นเหตุการณ์ที่มีรูปแบบตายตัวและเหมือนกัน
ถ้าไม่สนใจระยะการดำรงอยู่ของศักยะงาน (ประมาณ 1 มิลลิวินาที) ขบวนหรือลำดับศักยะงาน จะมีลักษณะเป็นลำดับข้อมูลแบบมีหรือไม่มี (all-or-none) คล้าย ๆ สัญญาณดิจิทัล ช่องว่างระหว่างอิมพัลส์ศักยะงานบ่อยครั้งจะต่างกัน โดยดูเหมือนจะเป็นไปโดยสุ่ม การศึกษารหัสทางประสาทจะอาศัยการวัดและกำหนดว่า ลักษณะต่าง ๆ ของสิ่งเร้า เช่นความสว่างของแสง ความดังของเสียง การทำงานของกล้ามเนื้อเช่นทิศทางการเคลื่อนไหวของแขน จะสามารถกำหนดโดยขบวนศักยะงานในเซลล์ประสาทได้อย่างไร เพื่อกำหนดและวิเคราะห์การยิงศักยะงานของเซลล์ประสาท นักวิทยาศาสตร์มักนิยมใช้วิธีการทางสถิติศาสตร์ ทางทฤษฎีความน่าจะเป็น และ stochastic point process
เมื่อมีพัฒนาการของเทคโนโลยีเพื่อบันทึกและถอดรหัสสัญญาณประสาทดีขึ้น ๆ นักวิทยาศาสตรจึงเริ่มเข้าใจสัญญาณทางประสาทได้มากขึ้น ทำให้เริ่มเห็นแสงรำไร ๆ เกี่ยวกับรหัสประสาทตามเวลาจริงเมื่อมีการสร้างและการระลึกถึงความจำในฮิปโปแคมปัส ซึ่งเป็นศูนย์สมองเกี่ยวกับการสร้างความจำ และนักประสาทวิทยาศาสตร์ก็ได้ริเริ่มโครงการถอดรหัสสัญญาณสมองขนาดใหญ่หลายโครงการ
การเข้าและการถอดรหัส

ความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเร้ากับการตอบสนองของระบบประสาทสามารถศึกษาได้จากมุมตรงกันข้าม 2 ด้าน
การเข้ารหัสทางประสาท (Neural encoding) ก็คือการแปลสิ่งเร้าเป็นการตอบสนองของเซลล์ประสาท ประเด็นการศึกษาหลักก็เพื่อเข้าใจว่า นิวรอนจะตอบสนองอย่างไรต่อสิ่งเร้าต่าง ๆ แล้วสร้างแบบจำลองเพื่อใช้พยากรณ์การตอบสนองต่อสิ่งเร้าอื่น ๆ
การถอดรหัสทางประสาท (Neural decoding) ก็จะกลับกัน คือเป็นการแปลการตอบสนองทางประสาทเป็นสิ่งเร้า โดยเป้าหมายก็คือการระบุสิ่งเร้า หรือลักษณะบางอย่างของสิ่งเร้านั้น จากขบวนศักยะงานที่เซลล์ประสาทสร้างเพื่อตอบสนอง
สมมติฐานการเข้ารหัสต่าง ๆ

ขบวนหรือลำดับศักยะงานอาจมีข้อมูลที่เข้ารหัสโดยแผนการต่าง ๆ กัน
เช่น ในเซลล์ประสาทสั่งการ (motor neuron) กล้ามเนื้อที่เชื่อมกับเซลล์ประสาทจะออกแรงโดยขึ้นอยู่กับอัตราการยิงศักยะงานเท่านั้น ซึ่งก็คือจำนวนศักยะงานต่อช่วงเวลาหนึ่ง ๆ โดยเฉลี่ย นี่เป็นการเข้ารหัสโดยอัตรา (rate coding)
ในนัยตรงกันข้าม รหัสโดยเวลา (temporal code) ที่ซับซ้อนจะขึ้นอยู่กับการยิงสัญญาณในช่วงเวลาแต่ละระยะ ๆ อย่างแม่นยำ
ซึ่งอาจเกิดเพราะจับคู่กับสิ่งเร้าภายนอก ดังที่พบในระบบการเห็น
และระบบการได้ยิน หรืออาจเกิดในวงจรประสาทเองโดยธรรมชาติ
ประเด็นว่า นิวรอนจะใช้รหัสโดยอัตรา หรือรหัสโดยเวลา เป็นเรื่องที่ได้ความสนใจอย่างมากภายในชุมชนนักประสาทวิทยาศาสตร์ แม้จะยังไม่มีนิยามที่แน่นอนว่า คำเหล่านี้หมายความว่าอะไร
ในทฤษฎีหนึ่งที่เรียกว่า neuroelectrodynamics (พลวัตทางประสาทไฟฟ้า) การเข้ารหัสที่จะกล่าวต่อไปเหล่านี้ล้วนพิจารณาว่าเป็นอนุปรากฏการณ์ (epiphenomena) 
ซึ่งมีเหตุจากการเปลี่ยนแปลงในระดับโมเลกุลที่สะท้อนการกระจายตามพื้นที่ของสนามไฟฟ้าภายในนิวรอน โดยเป็นผลของสเปกตรัมแม่เหล็กไฟฟ้าที่มีพิสัยกว้างของศักยะงาน และข้อมูลจะปรากฏเป็น spike directivity
สมมติฐานการเข้ารหัสต่าง ๆ > การเข้ารหัสโดยอัตรา (Rate coding)

แบบจำลองการเข้ารหัสโดยอัตราเพื่อสื่อข้อมูลเสนอว่า เมื่อระดับของสิ่งเร้า (เช่นความสว่างของแสง) เพิ่มขึ้น อัตราของศักยะงานที่เซลล์ส่งก็จะเพิ่มขึ้นด้วย
การเข้ารหัสโดยอัตรา (Rate coding) บางครั้งก็เรียกว่า การเข้ารหัสโดยความถี่ (frequency coding) ด้วยเหมือนกัน
รหัสนี้เป็นแบบดั้งเดิม โดยสมมุติว่า ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งเร้าเกือบทั้งหมดหรือทั้งหมดจะเข้ารหัสเป็นอัตราของศักยะงาน
แต่เพราะลำดับการส่งศักยะงานตอบสนองต่อสิ่งเร้าหนึ่ง ๆ จะเปลี่ยนไปเมื่อทดลองแต่ละครั้ง ๆ การตอบสนองของเซลล์จึงต้องดำเนินการโดยวิธีการทางสถิติหรือตามความน่าจะเป็น
และกำหนดข้อมูลเป็นอัตราการยิงสัญญาณ ไม่ใช่ลำดับการยิงสัญญาณโดยเฉพาะ ๆ 
ในระบบรับความรู้สึกส่วนมาก โดยทั่วไปอัตราการยิงสัญญาณจะเพิ่มขึ้นแบบไม่ใช่เชิงเส้นตามระดับของสิ่งเร้า
แบบจำลองนี้จะไม่ให้ความสำคัญแก่ข้อมูลที่ระบบประสาทอาจเข้ารหัสเป็นระยะเวลาในระหว่างขบวนศักยะงาน 
ดังนั้น รหัสโดยอัตราจึงมีประสิทธิภาพที่ไม่ดี แต่ก็ทนทานต่อเสียงรบกวนได้ดีมาก (เหมือนสัญญาณดิจิทัล)
เมื่อเข้ารหัสโดยอัตรา การคำนวณอัตราศักยะงานอย่างแม่นยำจะเป็นเรื่องสำคัญมาก
และจริง ๆ แล้ว คำว่า อัตราการยิงสัญญาณ (firing rate) ก็มีหลายความหมายหลายนิยาม โดยต่างกันตามวิธีหาค่าเฉลี่ย เช่น ค่าเฉลี่ยตามเวลา หรือค่าเฉลี่ยที่ได้จากการทดลองที่ทำซ้ำ ๆ
เมื่อเข้ารหัสโดยกระบวนการนี้ การเรียนรู้จะเกิดผ่านการเปลี่ยนความสำคัญของสัญญาณที่ส่งผ่านไซแนปส์โดยขึ้นอยู่กับการทำงาน (activity-dependent synaptic weight modifications)
นักสรีรวิทยาไฟฟ้าชาวอังกฤษ ดร. เอ็ดการ์ เอเดรียน และนักสรีวิทยาประสาทชาวสวีเด็น Yngve Zotterman ได้แสดงการเข้ารหัสของประสาทโดยอัตราเป็นครั้งแรกในปี พ.ศ. 2469
การทดลองดั้งเดิมนี้ได้แขวนน้ำหนักขนาดต่าง ๆ จากกล้ามเนื้อ
เมื่อน้ำหนักเพิ่มขึ้น อัตราการส่งศักยะงานจากเส้นประสาทรับความรู้สึกที่อยู่ในกล้ามเนื้อก็เพิ่มขึ้นด้วย
จากงานทดลองดั้งเดิมนี้ นักวิทยาศาสตร์ทั้งสองจึงสรุปว่า ศักยะงานเป็นเหตุการณ์เดี่ยว ๆ และความถี่ของการเกิดเหตุการณ์ ไม่ใช่ขนาดของเหตุการณ์แต่ละเหตุการณ์ ๆ เป็นมูลฐานการสื่อสารระหว่างนิวรอน
ในทศวรรษต่อ ๆ มา การวัดอัตราการส่งสัญญาณกลายเป็นมาตรฐานเพื่อระบุคุณสมบัติต่าง ๆ ของเซลล์ประสาทรับความรู้สึกและเซลล์ประสาทในเปลือกสมองส่วนต่าง ๆ โดยส่วนหนึ่งก็เพราะมันวัดได้ง่ายเทียบกับวิธีอื่น ๆ
แต่วิธีนี้ก็ไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ที่อาจจะมาจากระยะการส่งสัญญาณอย่างแม่นยำของนิวรอน
งานศึกษาปี 2548 ได้อ้างหลักฐานทางการทดลองต่าง ๆ เพื่อเสนอว่า อัตราการยิงสัญญาณที่เฉลี่ยจำนวนศักยะงานตามกาลเวลาธรรมดา ๆ อาจจะไม่สมบูรณ์พอเพื่ออธิบายการทำงานของสมอง
สมมติฐานการเข้ารหัสต่าง ๆ > การเข้ารหัสโดยอัตรา (Rate coding) > อัตรานับศักยะงาน (Spike-count rate)

spike-count rate (อัตรานับศักยะงาน) หรือเรียกอีกอย่างว่า temporal average (ค่าเฉลี่ยตามเวลา) วัดได้โดยนับจำนวนศักยะงานที่ปรากฏในช่วงการทดลองเดียวแล้วหารด้วยระยะเวลา
ผู้ทำการทดลองจะกำหนด T ซึ่งเป็นระยะเวลา โดยขึ้นกับประเภทนิวรอนที่กำลังบันทึกค่า
แต่โดยปกติแล้ว เพื่อให้สมเหตุสมผล ก็จะต้องมีศักยะงานมากกว่าหนึ่งพัลส์ที่เกิดภายในช่วง
ดังนั้น ค่า T ปกติจะอยู่ที่ 100 มิลลิวินาที หรือ 500 มิลลิวินาที แต่ก็อาจจะสั้นยาวกว่านั้น
อัตรานับศักยะงานจะกำหนดได้ด้วยการทดลองเพียงแค่ครั้งเดียว แต่ก็แลกกับการไม่ได้รายละเอียดทางเวลาของการตอบสนองที่ต่าง ๆ กันตามธรรมชาติในระยะที่ทำการทดลอง
รหัสเช่นนี้จึงดีในกรณีที่สิ่งเร้ามีระดับสม่ำเสมอหรือเปลี่ยนอย่างช้า ๆ 
โดยสัตว์ไม่จำเป็นต้องตอบสนองอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่มักใช้ในเกณฑ์วิธีการทดลองอยู่แล้ว
แต่สิ่งเร้าในโลกจริง ๆ แล้วจะไม่ค่อยอยู่นิ่ง ๆ และบ่อยครั้งจะเปลี่ยนอย่างรวดเร็วมาก
ยกตัวอย่างเช่น แม้เมื่อดูภาพนิ่ง มนุษย์มักขยับตาแบบ saccade ซึ่งก็คือการเปลี่ยนจุดที่มองอย่างรวดเร็ว
ภาพซึ่งตกลงที่เซลล์รับแสงของจอตา ปกติจึงจะเปลี่ยนทุก ๆ ไม่กี่ร้อยมิลลิวินาที
ถึงแม้จะมีข้อบกพร่องเช่นนี้ การเข้ารหัสแบบอัตรานับศักยะงาน ก็ไม่ได้ใช้เพียงแค่ในการทดลองเท่านั้น แต่ยังใช้ในแบบจำลองของโครงข่ายประสาทเทียมอีกด้วย
เป็นวิธีที่ทำให้เข้าใจว่า เซลล์ประสาทจะเปลี่ยนข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรขาเข้าอย่างหนึ่ง (คือระดับสิ่งเร้า) ไปเป็นตัวแปรขาออกที่ต่อเนื่องอีกอย่างหนึ่ง (คืออัตราการยิงสัญญาณ)
แต่ก็มีหลักฐานที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ว่า อย่างน้อยที่สุด เซลล์เพอร์คินจีในสมองน้อย ก็ไม่ได้เข้ารหัสข้อมูลด้วยอัตราการยิงสัญญาณเท่านั้น แต่ด้วยเมื่อไร (timing) และระยะ (duration) ที่ไม่ยิงสัญญาณคืออยู่เฉย ๆ ด้วย
สมมติฐานการเข้ารหัสต่าง ๆ > การเข้ารหัสโดยอัตรา (Rate coding) > อัตราการยิงสัญญาณขึ้นอยู่กับเวลา (time-dependent firing rate)

อัตราการยิงสัญญาณขึ้นอยู่กับเวลา (time-dependent firing rate) นิยามเป็น จำนวนการยิงศักยะงานโดยเฉลี่ย (เฉลี่ยตามการทดลองซ้ำ ๆ) ที่ปรากฏในช่วงเวลาสั้น ๆ ระหว่าง t และ t+Δt แล้วหารโดยช่วงระยะเวลา
เป็นการวัดที่ใช้ได้ทั้งสิ่งเร้านิ่ง ๆ และสิ่งเร้าที่เปลี่ยนไปตามเวลา
เมื่อจะวัดค่าอัตราการยิงสัญญาณขึ้นอยู่กับเวลาในการทดลอง ผู้ทำการทดลองจะบันทึกค่าจากนิวรอนเมื่อเร้าด้วยสิ่งเร้าที่ทำเป็นชุด ๆ
การเร้าเป็นชุดนี้จะทำซ้ำหลายครั้ง และการตอบสนองของนิวรอนจะบันทึกเป็น Peristimulus time histogram (PSTH)
จุดเวลา t จะวัดจากเมื่อเริ่มเร้าด้วยชุดสิ่งเร้า
ค่า Δt จะต้องใหญ่พอ (ปกติเริ่มจาก 1 มิลลิวินาทีขึ้น) เพื่อให้มีจำนวนศักยะงานพอประเมินค่าเฉลี่ยอย่างเชื่อถือได้
เมื่อหารด้วยระยะเวลา Δt ก็จะได้ค่า อัตราการยิงสัญญาณขึ้นอยู่กับเวลา r(t) ของนิวรอน ซึ่งเท่ากับความหนาแน่นของศักยะงาน (spike density) ใน PSTH
ถ้า Δt น้อยพอดี r(t) Δt ก็จะเป็นจำนวนศักยะงานโดยเฉลี่ยที่เกิดระหว่าง t จนถึง t+Δt ในการทดลองหลาย ๆ ครั้ง
ถ้า Δt มีค่าน้อย ก็จะไม่มีศักยะงานเกินกว่า 1 ในระหว่าง t จนถึง t+Δt ในการทดลองทุกครั้ง
ซึ่งก็หมายความว่า r(t) Δt ก็จะมีค่าเป็นเศษส่วนในการทดลองต่าง ๆ ที่บางการทดลองมีศักยะงานหนึ่งพัลส์ในช่วงเวลานั้น
หรือโดยเสมอภาคกัน r(t) Δt ก็จะเป็นค่าความน่าจะเป็นที่ศักยะงานหนึ่ง ๆ จะเกิดในช่วงระยะเวลานี้
โดยเป็นวิธีดำเนินการทดลอง อัตราการยิงสัญญาณขึ้นอยู่กับเวลาจะมีประโยชน์เพื่อตรวจการทำงานของเซลล์ประสาท โดยเฉพาะในกรณีที่มีสิ่งเร้าซึ่งขึ้นอยู่กับเวลา
ปัญหาโต้ง ๆ ของวิธีนี้ก็คือ มันไม่ใช่วิธีการเข้ารหัสของเซลล์ประสาทในสมอง
เพราะมันไม่สามารถรอให้สิ่งเร้าแสดงตัวซ้ำ ๆ ในแบบที่ว่านี้ก่อนจะตอบสนอง
อย่างไรก็ดี ค่านี้จะมีเหตุผล ถ้ามีนิวรอนที่เป็นอิสระต่อกันและกันเป็นกลุ่มใหญ่ ๆ ที่ได้รับสิ่งเร้าเดียวกัน
ดังนั้น แทนการบันทึกการตอบสนองจากกลุ่มเซลล์จำนวน N เซลล์ในการทดลองครั้งหนึ่ง การบันทึกการตอบสนองจากเซลล์เดียวแล้วหาค่าเฉลี่ยจากการทดลอง N ครั้ง ก็จะง่ายกว่า
ดังนั้น ค่านี้จะมีข้อสมมุติโดยปริยายว่า จะเป็นนิวรอนเป็นกลุ่ม ๆ ที่ตอบสนอง