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World File Search System判别分析
揭示了DySexexexectectect和行为退行性疾病的独特宏观解剖
关于痴呆综合症的临床诊断主要是针对执行功能与行为和人格的长期歧义。这是由于对这些症状的宏观解剖结构的不完全理解，临床特征的部分重叠以及两种表型都可以从相同的病理学出现，反之亦然。我们从52例患者同类中收集了数据，其中30例具有DySex评估的阿尔茨海默氏病，有30种行为变体额颞痴呆（BVFTD），七个符合BVFTD的临床标准，但阿尔茨海默氏病病理学（行为是阿尔茨海默氏病），阿尔茨海默氏病和28例患有Amnestec Alzheimereres nesteric Alzhemereres，我们首先评估了荧光脱氧氧基cose（FDG）PET低代谢的临床和认知特征和模式的群体差异。然后，我们在FDG-PET图像之间进行了协方差的光谱分解，以产生与诊断分类无偏见的相对低代谢性的潜在模式，这些模式被称为“本本脑”。随后将这些本征与临床和认知数据联系起来，并从大型外部神经影像学研究数据库中进行荟萃分析，反映了广泛的心理功能。最后，我们进行了数据驱动的探索性线性判别分析，以执行基于本素脑的多类诊断预测。DySexexectectectectectected Alzheimer病和BVFTD患者是症状发作中最小的患者，其次是行为阿尔茨海默氏病，然后是Amnestic Alzheimer病。Div> DySexexexectection Alzheimer病患者在几乎所有认知领域的认知表现都较差，除了口头流利性，这在DySeexexectectectectectectexexexecexecexecexecexecectectectectectectectection域和BVFTD中同样受损。在DySexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexectected，Alzheimer病中的颞叶和额叶地区的临时区域和行为型阿尔茨海默氏病。无偏的光谱分解分析表明，异性疾病皮质中的相对低代谢性与较差的DySexexexecome症状学和较低的可能性相关，而较低的行为/人格问题的可能性较低，而相对额超替代领域的相对低代谢区域与较高的行为/人格问题相关，但与行为/人格相关的可能性较高，但与行为/人性化的可能性更高有关。线性判别分析在预测诊断类别中的准确性为82.1％，并且并未将任何DySexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexexectection疾病患者患病，反之亦然。我们的结果强烈表明双重解离，因为在痴呆症中，独特的宏观统计统计基础是主要的dySexexexexexexexexexexexexexnnings。这对实施标准诊断和区分这些疾病并支持使用数据驱动技术来告知神经退行性疾病分类的标准具有重要意义。
数学
摘要：任何国家经济的稳定性主要取决于描述当前经济状况的宏观经济指标的总体。本文根据2020年的数据对欧洲的宏观经济状况进行了多维度分析。本文的目的是明确欧洲各国经济的相对位置、它们的接近程度或差异程度，以确定每个国家在整个欧洲经济体系中的位置。研究目标：（1）确定研究所需的宏观经济指标；（2）确定这些指标对欧洲国家经济状况的影响方向；（3）对研究的国家进行集群划分，确定每个集群的主要特征；（4）确定决定欧洲国家福利水平的主要宏观经济指标；（5）利用综合潜在因素降低多维经济空间的维数；（6）建立一个模糊数学模型来预测当潜在因素达到指定值时该国的福利水平。分析的方法基础是处理多维信息的方法，例如多维尺度分析、聚类分析、因子分析、多元回归分析、方差分析、判别分析和模糊建模方法。使用 SPSS 和 FuzzyTech 计算机程序执行多元数据处理。本文获得的结果可用于进行宏观经济改革，以改善各国的经济状况。
基于生物信号的脑机接口的最新进展回顾......
摘要 — 脑控车辆 (BCV) 是一种已成熟的技术，通常专为残疾患者设计。本综述重点介绍与脑控车辆最相关的主题，特别是考虑使用生物信号（如脑电图 (EEG)、眼电图和肌电图）控制的地面 BCV（例如，移动汽车、汽车模拟器、真实汽车、图形和游戏汽车）和空中 BCV（也称为 BCAV）（例如，真实四轴飞行器、无人机、固定翼、图形直升机和飞机）。例如，基于 EEG 的算法从大脑的运动想象皮层区域检测模式以进行意图检测，例如事件相关去同步\事件相关同步、状态视觉诱发电位、P300 和生成的局部诱发电位模式。我们已经确定，报告的最佳方法采用机器学习和人工智能优化方法，即支持向量机、神经网络、线性判别分析、k-最近邻、k-均值、水滴优化和混沌拔河优化。我们考虑了以下指标来分析不同方法的效率：生物信号的类型和组合、时间响应和准确度值与统计分析。本研究对过去十年的主要发现进行了广泛的文献综述，指出了该领域的未来前景。
基于直方图的特征跟踪阿尔茨海默氏症的进展...
阿尔茨海默氏病是淀粉样蛋白斑块，神经原纤维缠结和神经元变性的一种普通痴呆形式。该疾病无法治愈，早期发现对于改善患者预后至关重要。磁共振成像（MRI）对于测量疾病期间的神经退行性很重要。计算机辅助图像处理工具已用于帮助医疗专业人员在早期阶段确定对阿尔茨海默氏症的诊断。作为非痴呆症阶段的特征，跟踪进展是具有挑战性的。我们的工作基于平滑直方图的形态开发了一种自适应多阈值算法，以定义识别神经变性的特征，并将其进展为非，非常温和，轻度和中等。灰色和白色物质体积，统计矩，多阈值，收缩，灰白物质比以及三个距离和角度值是数学得出的。决策树，判别分析，幼稚的贝叶斯，SVM，KNN，集合和神经网络分类器旨在以性能指标的准确性，召回度，特异性，精度，F1分数，Matthew的相关系数和KAPPA值来评估所提出的方法。实验结果表明，所提出的特征成功地标记了神经变性阶段。
自闭症诊断从脑电图信号到机器学习算法
abtract。通过社会沟通和重复行为不足而认识到的一种神经发育障碍，被缩写为自闭症谱系障碍（ASD）。诊断自闭症的最实际设备之一是脑电图（EEG）信号，它准确地代表了大脑的功能。每个个体的记录的脑电图都包含大量数据，这些数据很难在视觉上学习和检查。机器学习算法的主要目标是以最终接近人脑的诊断方式训练机器。在本文中评估了在自闭症诊断的特征提取块中进一步开发深度学习能力的适当策略。为此，卷积神经网络（CNN）结构参与检查可用数据以提取功能。涉及支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），决策树（DT），简单贝叶斯分类（GNB）和随机森林（RF）的五个机器学习分类器（SVM）。通过SVM，LDA，DT，GNB和RF分类器获得的精度百分比分别为100、82、80.5、100和100％。通过应用不同的机器学习方法，这种提出的用于特征提取和分类的卷积神经网络的方法可以产生高临界性，即使不是比其自闭症诊断的同类方法相似。
使用机器学习算法的大学生的压力检测
[5]本文提出了使用可穿戴生理和运动传感器记录的多模式数据集对个体进行压力检测的不同机器学习和深度学习技术，这可以防止某人摆脱各种与压力相关的健康问题。传感器模态的数据，例如三轴加速度（ACC），心电图（ECG），血量脉冲（BVP），体温（临时），呼吸（severmotication（EMG）和电diperotication（EMG）和电dially-mal活性（EDA），在三个生理条件下，在三个生理条件下 - 娱乐状态，中性状态和压力状态，均为weSAD。通过使用机器学习技术（如K-Nearest邻居，线性判别分析，随机森林，决策树，Adaboost和Ker- Nel支持向量机器）评估了三级（娱乐与基线与压力）和二进制（压力与无压力）分类的精度。此外，还为这些三级和二元分类引入了简单的深度学习人工神经网络。在研究期间，通过使用机器学习技术，对于三类和二元分类问题，分别达到了高达81.65个百分比和93.2个百分点的准确性，并且通过深度学习，实现的准确性分别为84.3个百分比和95.21个百分比。
灌注蛋白质组提供了生物学洞察力...
目的：为了洞悉连续融合过程中循环死亡肾脏的关键生物学改变，我们在3阶段3阶段的3阶段双盲配对临床试验中，对与氧气灌注和没有氧气相比的3阶段随机双盲临床试验中收集的灌注液样品的质谱法（比较）。背景：尽管旨在更好地保存供体器官的新型灌注技术的临床益处，但在灌注过程中可能会改变的生物学过程仍然在很大程度上尚未开发。提供了一种独特的资源来研究灌注蛋白质组蛋白质组学蛋白质，并假设有深入的促进可能会揭示有关供体肾脏对这种干预措施如何对供体肾脏中的益处的生物学意义的信息。方法：多重液相色谱串联质量光谱 - 用于获得210个灌注液样品的蛋白质组蛋白质组。涉及临床和灌注参数的部分最小二乘判别分析和多变量分析用于识别利条件和临床结果之间的提示。结果：1716蛋白的识别和定量表明，灌注期间释放的蛋白质来自肾脏组织，
食品成分与分析杂志
使用化学计量学方法评估了未成熟香蕉粉多元素指纹对香蕉基因组和亚基因组进行分类的潜力。使用火焰原子吸收光谱法和比色法测定了属于四个基因组和 11 个亚基因组的 33 个香蕉品种的未成熟香蕉粉中 N、P、K、Mg、Ca、Zn、Cu、Mn、Fe 和 B 的元素浓度。采用主成分分析 (PCA) 结合线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类，校准和验证集（分别为 157 个和 39 个样本）的比例为 80:20。元素 K、N 和 Mg 的平均浓度最高，分别为 1273 mg/100 g、424 mg/100 g 和 132 mg/100 g。分类模型验证集样本在PCA-LDA、PCA-ANN、PCA-SVM模型中均能成功实现基因组组（准确率100%）和亚基因组组（准确率78.95-100%）的分类，表明多元素指纹识别结合化学计量学是一种有效可行的香蕉基因组及亚基因组组分类方法。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
研究文章 使用多级粒子群优化进行基于运动想象的 BCI 系统的通道和特征选择
脑机接口 (BCI) 是连接人脑和计算机或其他电子设备的通信和控制系统。然而，无关通道和与任务无关的误导性特征限制了分类性能。为了解决这些问题，我们提出了一种基于粒子群优化 (PSO) 的高效信号处理框架，用于通道和特征选择、通道选择和特征选择。改进的 Stockwell 变换用于特征提取，多级混合 PSO-贝叶斯线性判别分析用于优化和分类。这里使用 BCI 竞赛 III 数据集 I 来确认所提方案的优越性。与未优化方法（89%准确率）相比，基于PSO的方案在使用不到10.5%的原始特征时，最佳分类准确率达到99%，测试时间减少90%以上，Kappa值和F-score分别达到0.98和98.99%，信噪比更好，优于现有算法。结果表明，通道和特征选择方案可以加快收敛到全局最优的速度，减少训练时间。由于该框架可以显著提高分类性能，有效减少特征数量，大大缩短测试时间，可以为相关实时BCI应用系统研究提供参考。