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World File Search System交叉验证
基于软件和硬件技术的神经计算机接口人工智能算法的稳健性
摘要 本文主要研究利用信息技术进行脑机交互，利用脑电图（EEG）信号检测大脑活动模式。在实验中，我们使用了机器学习方法，即以下分类器：Bagging、Boosting、Nearest Neighbors 和 Support Vector。实验从手指运动任务期间对 EEG 信号的真实观察开始。我们使用 10 倍交叉验证来评估每个分类器的性能，包括准确性和稳健性。结果发现，支持向量分类器在分类器中表现出最高的稳定性。实验的主要目标是确定分类器的稳健性的重要性，特别是在医疗应用中。总之，该实验有助于脑机交互领域的发展以及在医疗保健和其他地方具有实际应用的稳健神经接口技术的开发。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
基于快速充电>的高电流增量容量的电池老化模型
摘要：本文在存在以快速充电条件为特征的电池循环专题文件的情况下，基于高电流增量的功能提出了电池老化模型。尤其是，提出了增量容量图下的主要峰面积作为容量指标。分析了丰田研究所的数据集。电池的循环数据以恒定电流的各种单或双步快速电荷为特征，以达到电池充电状态的80％；剩余的充电过程由1C电荷执行。根据电池的不同，将线性或对数模型确定为最适合表示容量 - 峰面积关系的最佳方法。通过对电池组的拟合结果进行推断分析来评估所提出模型的概括能力。最后，我们通过采用交叉验证方法评估了模型的预测性能。
人工神经网络准确预测大脑中的语言处理
图 1：将语言处理的人工神经网络模型与大脑语言网络的活动进行比较。我们测试了不同模型预测人类在语言理解过程中神经活动测量值的能力。候选模型包括简单的嵌入模型、更复杂的循环和变压器网络。刺激包括句子、段落和故事，并且 1) 输入模型，2) 呈现给人类参与者（视觉或听觉）。然后，1) 从模型中捕获由此产生的内部表征，2) 使用 fMRI 或 ECoG 从人类那里记录下来。为了比较模型和人类表征，我们对 80% 的刺激的相应人类测量值对模型表征进行了回归，然后将模型对保留的 20% 刺激的预测与保留的人类数据进行比较，并使用 Pearson 相关性（交叉验证 5 倍），得出每个模型数据对的相似度分数。
课程标题基因组学和蛋白质组学
课程内容简介AI及其在植物学中的重要性。植物学基于AI的工作的历史概述。植物科学基于AI的研究工作的当前发展。植物学基于AI的技术的新兴趋势。AI在植物学有限内存AI中。基于机器的AI。知识表示。机器学习。回归。基于树的方法。深度学习。神经网络。在AI中使用机器人技术。增强学习。农业AI语言和编码策略简介Python，Julia，Java Script中的机器人技术。数据准备。算法选择和编码。机器学习和推理模型验证。偏见/差异权衡。交叉验证。超参数考虑在植物科学中应用AI应用的潜在道德，社会和法律问题，以及植物学中AI方法的农业应用
基于机器学习的风险预测模型，以预测免疫异常的孕妇流产
方法：通过电子病历（EMR）收集了出现在四川省人民医院的免疫临床妊娠患者。数据分为训练集，测试集分别为8：2。进行了比较，以评估用于临床应用的传统怀孕风险评估工具的性能。该分析涉及评估临床治疗的成本效益，评估模型的性能并确定其经济价值。数据采样方法，特征筛选和机器学习算法用于开发预测模型。这些模型使用训练集的10倍交叉验证对这些模型进行了验证，并使用boottrapping进行了测试集的外部验证。模型性能由特征曲线（AUC）下的区域评估。基于最佳参数，开发了流产风险的预测模型，并使用Shapley添加剂扩展（SHAP）方法来评估最佳模型特征贡献。
正常粘膜中的DNA-甲基化变异性
结果：在558个独特基因座的健康个体中，近端结肠内有AP的个体的正常剖腹组织表现出失调的DNA甲基化COM。利用这些与腺瘤相关的差异性可变和甲基化的CPG（ADVMC），我们的分类器在Swepic数据集（接收器操作器操作特征曲线下[ROCAUC]¼0.63-0.81）之间识别了健康和AP-ADJACECT的组织（接收器工作特征曲线下的交叉验证区域），包括年龄在年龄范围内。在3个外部组中验证了这种歧视能力，与癌症的组织有区别（ROC AUC¼0.82-0.88）。值得注意的是，ADVMC失调与息肉多重性相关。超过50％的ADVMC与年龄显着相关。这些ADVMC富含基因组的活性区域（P <.001），相关基因在AP-ADJACACENT组织中表现出改变。
2024/25 夏季研究项目摘要
项目摘要：在这个项目中，我们旨在通过先进的深度学习技术从可穿戴脑电图 (EEG) 数据中解码人脑信号。我们的方法包括清理和预处理原始 EEG 数据以确保其质量，然后尝试各种深度学习模型，包括卷积/循环神经网络 (CNN/RNN) 和 LSTM，以准确分类人脑信号。我们使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等综合指标评估这些模型，并采用交叉验证以确保稳健的性能。为了增强我们模型的可解释性，我们专注于 SHapley Additive exPlanations (SHAP)、Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) 和 Grad-CAM 等方法，为决策过程提供见解。我们将提供 EEG 数据集，该数据集已获得适当的伦理批准，是我们之前使用消费者可穿戴设备进行的研究收集的。加入我们，共同打造未来的酷炫科技！
进行性核上性麻痹和皮层基底节综合征患者的网络连接和生存结构相关性
图 5 识别预测结果的跨诊断成分。我们使用 Cox 模型的偏最小二乘回归来找到一个成分 (a)，该成分最大化了连接和审查死亡时间之间的协方差。连接代表 PLSR 权重，因此对于得分较高的受试者，红色表示连接较强，蓝色表示连接较弱。PSP 患者和 CBS 患者 (c) 之间的此成分没有差异。使用五倍交叉验证并使用一致性分析和综合曲线下面积评估结果，我们发现连接提供了患者人口统计信息和住院运动之外的额外信息，但结合结构、临床和基线指标可提供最佳预测准确性 (de)。（DMN，默认模式网络；DAN，背侧注意网络；FPN，额顶网络；SM，感觉运动；TN，丘脑网络；VAN，腹侧注意网络）。
机器学习应用于大脑对残缺图片反应的 fMRI 激活模式，可预测创伤后应激障碍症状
权重图显示每个体素对预测函数的相对贡献。如文献中先前讨论的那样（Schrouff 等人，2013；Schrouff 等人，2018），机器学习模型的权重图不能像标准质量单变量分析那样通过阈值化来做出区域特定推断。由于每个交叉验证折叠都会产生不同的权重向量，因此最终的权重图是折叠结果的平均值。我们使用解剖图谱总结了解剖区域中的权重图（Schrouff 等人，2013；Portugal 等人，2016；Portugal 等人，2019）。我们计算了每个大脑区域的归一化权重，作为该区域内体素绝对权重的平均值。然后，我们根据它们解释的总归一化权重的百分比对区域进行排名。我们使用了解剖自动标记 (AAL) 图谱 (Tzourio-Mazoyer 等，2002)