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使用模拟地面实况对脑电图进行深度学习可解释性方法的实证比较
机器学习和基于深度学习 (DL) 的神经解码器的最新进展显著提高了使用头皮脑电图 (EEG) 的解码能力。然而，DL 模型的可解释性仍然是一个未被充分探索的领域。在本研究中，我们比较了多种模型解释方法，以确定最适合 EEG 的方法，并了解这些方法中的一些方法何时可能失败。我们开发了一个模拟框架，通过与地面真实特征进行比较来评估十二种基于反向传播的可视化方法的稳健性和灵敏度。这里测试的多种方法在随机化模型权重或标签后显示出可靠性问题：例如，显着性方法是 EEG 中最常用的可视化技术，它不是特定于类或模型的。我们发现 DeepLift 始终准确且稳健，可以检测这里测试的三个关键属性（时间、空间和频谱精度）。总体而言，本研究回顾了基于 DL 的神经解码器的模型解释方法，并提出了建议，以了解这些方法中的一些何时会失败以及它们可以在 EEG 中捕获什么。
使用深度学习模型对脑肿瘤进行分类
本研究旨在对现有（最先进的）深度学习模型进行比较分析，以利用 MRI（磁共振成像）图像识别脑肿瘤疾病的早期检测。为此，在 Matlab 平台上编码了 GoogleNet、Mobilenetv2、InceptionV3 和 Efficientnet-b0 深度学习模型，并用于检测和分类脑肿瘤疾病。对常见的胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤进行了分类。数据集包括四个不同类别的 7022 张脑 MRI 图像，这些图像在 Kaggle 平台上公开共享。对数据集进行了预处理，对模型进行了微调，并使用了适当的参数值。在评估我们比较的深度学习模型的统计分析结果时，按成功率排序，获得了 Efficientnet-b0（%99.54）、InceptionV3（%99.47）、Mobilenetv2（%98.93）和 GoogleNet（%98.25）的结果。研究结果有望为相关领域的医生和研究人员的决策提供建议，特别是在疾病的早期诊断、缩短诊断时间和减少人为错误方面具有一定优势。
评估吸烟对脑白质老化的因果影响：英国生物库的双样本孟德尔随机化分析
通讯作者： Shuo Chen，美国马里兰州巴尔的摩市马里兰大学医学院精神病学系马里兰精神病学研究中心。shuochen@som.umaryland.edu，Tianzhou Ma，美国马里兰州帕克市马里兰大学公共卫生学院流行病学和生物统计学系。tma0929@umd.edu。 作者贡献 Chen Mo：数据管理；形式分析；方法论；可视化；写作稿；写作评审和编辑。Jingtao Wang：形式分析；方法论；写作稿；写作评审和编辑。Zhenyao Ye：数据管理；方法论；可视化；写作稿；写作评审和编辑。Hongjie Ke：方法论；写作稿；写作评审和编辑。Song Liu：数据管理；写作评审和编辑。Kathryn Hatch：数据管理；写作评审和编辑。Si Gao：数据管理；写作-评论和编辑。Jessica Magidson：写作-评论和编辑。Chixiang Chen：写作-评论和编辑。Braxton D. Mitchell：写作-评论和编辑。Peter Kochunov：写作-评论和编辑。L. Elliot Hong：写作-评论和编辑。Tianzhou Ma：概念化；方法论；监督；写作-评论和编辑。Shuo Chen：概念化；资金获取；方法论；监督；写作-评论和编辑。
对脑电图数据集的机器学习算法的评论
mL已成为脑电图数据分析的关键工具，在BCI快速扩展的领域中起着至关重要的作用[6，11，13，26，28，29]。丰富的脑电图数据集的可用性为研究人员提供了使用ML技术的激动人心的机会，从而推动了创新的方法进行脑电图数据分析。然而，激增的研究产出导致了大量的论文，这对于具有计算机科学（CS）背景的新移民而言，这具有效地导航该领域。回答这个问题，我们的论文对当前文献进行了系统的综述，特别着眼于使用ML技术解释脑电图，从而强调了截至2023年的现行趋势。通过综合和组织这些发现，我们旨在促进对BCI研究现状的更深入了解，并提供指导，以确定未来研究的有希望的方向。为了进一步的帮助读者，我们包括表1，列出了本文中使用的首字母缩写词。这项全面的审查旨在使CS学生能够在BCI中使用知识和见解，从而为这个令人兴奋且迅速发展的领域做出有意义的贡献。
使用机器学习和神经网络对脑电信号进行情感分析
摘要 — 情绪对人的思维方式和与他人的互动方式有重大影响。它是人的感觉与行为之间的纽带，或者可以说它有时会影响一个人的生活决定。由于情绪及其反映的模式因人而异，因此必须基于对广泛人群区域有效的方法进行探究。为了提取特征并提高准确性，使用脑电波或脑电图信号进行情绪识别需要实施有效的信号处理技术。人机交互技术的各种方法已经存在了很长时间，近年来，研究人员在使用脑信号自动理解情绪方面取得了巨大成功。在我们的研究中，使用 SVM（支持向量机）、KNN（K 最近邻）和高级神经网络模型 RNN（循环神经网络）对从著名的公开数据集 DEAP 数据集收集的脑电图信号进行了几种情绪状态的分类和测试，并使用 LSTM（长短期记忆）进行训练。本研究的主要目的是改进使用脑信号提高情绪识别性能的方法。另一方面，情绪会随着时间而变化。因此，我们的研究也考察了情绪随时间的变化。索引词 — 情绪识别、EEG 信号、DEAP 数据集、fft、机器学习、SVM、KNN、DEAP、RNN、LSTM
研究数据增强技术对脑肿瘤的影响
脑肿瘤检测是医学图像分析中的一项重要任务。卷积神经网络 (CNN) 在各种计算机视觉任务中表现出色，包括脑肿瘤检测。然而，CNN 的性能在很大程度上取决于大量多样化训练数据的可用性。在医学成像中，由于道德和实际问题，获取大量数据集通常具有挑战性。数据增强是一种广泛使用的技术，它通过从现有数据集生成额外的训练样本来克服这一限制。在本研究论文中，我们使用深度学习方法研究了数据增强对脑肿瘤检测的影响。我们使用 BraTS 2019 数据集比较了基于 CNN 的模型在增强和非增强数据上训练的性能。实验结果表明，数据增强显著提高了模型的性能，在肿瘤检测中实现了更高的准确度、灵敏度、特异性和骰子系数。我们的研究结果表明，数据增强是一种有效的技术，可以提高基于 CNN 的模型在医学图像分析任务中的性能，特别是在没有大量多样化数据集的情况下。
如何基于针对脑肿瘤的碳水化合物纳米颗粒开发药物输送系统
摘要：脑肿瘤是最困难的治疗，不仅是因为它们的形式多种多样以及能够抑制肿瘤细胞的有效化学治疗剂数量少，而且还受到跨血脑屏障（BBB）的药物运输不良的限制。纳米颗粒是通过纳米技术的扩展促进的有希望的药物输送溶液，在1到500 nm的范围内的创建和实际使用材料的创造和实际使用。碳水化合物的纳米颗粒是主动分子转运和靶向药物递送的独特平台，可提供生物相容性，生物降解性和毒性副作用的降低。然而，迄今为止，生物聚合物胶体纳米材料的设计和制造一直是高度挑战的。我们的评论致力于描述碳水化合物纳米颗粒的合成和修改，并简要概述了生物学和有希望的临床结果。我们还期望该手稿强调碳水化合物纳米载体在药物输送方面的巨大潜力，并针对各种级别和胶质母细胞瘤的神经胶质瘤作为最具侵略性的脑肿瘤。
Aquila Optimizer 基于混合深度学习的潜在特征与极限学习器对脑肿瘤进行分类和检测
摘要。脑癌是一种影响大脑的潜在致命疾病。为了挽救生命，早期肿瘤检测现在至关重要。医学成像是诊断脑肿瘤的一种方法。为了帮助发现脑肿瘤，研究人员正在转向深度学习。事实证明，使用深度学习算法可以减少个体早期诊断中的错误。对于脑肿瘤，即使是轻微的误诊也可能造成严重后果。在处理医学图像时，发现脑肿瘤仍然是一项艰巨的任务。在脑部扫描中很难发现肿瘤。图像的精度受到许多干扰和延迟的影响。我们在论文中使用深度学习方法来描述脑部疾病。利用深度学习方法检测脑部疾病与新信息的研究有关。提出的基于 TL 的 DenseNet121 模型分别实现了 98.38、97.33、99.1、98.23、98.62 和 96.62 的准确度、灵敏度、特异性、F1Score、精确度和 IoU。在脑肿瘤数据集上获得的结果表明，所提出的方法在 F1 分数、精确度、灵敏度、准确度、特异性和 IoU 方面优于其他方法。
A1和A2反应性星形胶质细胞表达对脑积水分流失败的影响
摘要背景：阻塞神经假体设备的组织组成很大程度上由具有明显的星形胶质细胞成分的炎性细胞组成。在首次研究的研究中，我们介绍了脑积水分流器上存在的星形胶质表型。方法：使用分别分析C3和EMP1基因来量化促炎（A1）和抗炎（A2）反应性星形胶质细胞表型的QPCR和RNA杂交。此外，使用ELISA定量CSF细胞因子水平。在分流器上星形胶质细胞生长的体外模型中，使用不同的细胞因子将静息星体细胞的激活预测到A1和A2表型中。被阻塞和未刺激的分流是表征的。结果：结果表明，与非目标分流相比，分流层的A1和A2反应性星形胶质细胞的异质群体具有明显更高的A2星形胶质细胞比例。此外，在CSF之间发现了较高的csf，从阻塞的样品中发现了较高浓度的星形胶质细胞增殖的Pro-A2细胞因子IL-6。因此，在分流器中星形胶质细胞生长的体外模型中，使用中和抗体的细胞因子来防止激活静止的星形胶质细胞到A1和A2表型中，从而大大降低了A1和A2生长。结论：因此，针对与星形胶质细胞A1和A2激活有关的细胞因子是一种有希望的干预措施，旨在防止分流阻塞。关键字：神经假体装置故障，脑积水，胶质疤痕，A1和A2反应性星形胶质细胞型，靶向药物递送