基于聚类的置换检验广泛用于神经科学研究中,用于分析高维脑电图 (EEG) 和事件相关电位 (ERP) 数据,因为它可以解决多重比较问题而不会降低统计功效。然而,经典的基于聚类的置换分析依赖于参数 t 检验,如果数据分布不正态,则可能无法验证其假设,因此可能需要考虑其他选择。为了克服这一限制,我们在此介绍了一种基于非参数 Wilcoxon-Mann-Whitney 检验的 EEG 序列聚类置换分析新软件。我们在两个独立的 ERP 和 EEG 频谱数据集中测试了 t 检验和非参数 Wilcoxon 实现:虽然基于 t 检验和基于非参数 Wilcoxon 的聚类分析在 ERP 数据的情况下显示出相似的结果,但 t 检验实现无法在频谱数据的情况下发现聚类效应。我们鼓励使用非参数统计数据对 EEG 数据进行聚类置换分析,并且我们为此计算提供了一个公开可用的软件。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
7.1 根据欧盟法规第 1321/2014 号持有有效航空器维修许可证 (AML) 的人员的信用和规范 14 7.1.1 基础知识证明 14 7.1.2 实践经验证明 15 7.1.3 军用飞机型号相关培训证明 15 7.1.4 在职培训 (OJT) 证明 15 7.2 根据 AR“飞机和航空设备检验和批准系统,第 1 部分”A1-1525/0-8901,第 258 号部署的其他检验服务人员的信用和规范 16 7.2.1 基础知识证明 16
“德国制造”的品质 使用高品质材料并减少易磨损件数量可确保 BOGE 空气处理系统高效可靠,满足我们苛刻客户的要求。BOGE 制造流程还符合持续质量标准 - 从采购零件的检验到每件产品的最终检验和测试。而且,在产品开发方面,BOGE 是德国工程领域的佼佼者:凭借我们的创新技术,我们一次又一次被公认为行业潮流引领者,其中许多创新技术都拥有全球专利。
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摘要背景:由于结直肠癌是世界上最重要的癌症类型之一,常常导致死亡,因此计算机辅助诊断 (CAD) 系统是一种有前途的早期诊断该疾病的解决方案,并且比传统结肠镜检查副作用更少。因此,本研究的目的是设计一个 CAD 系统,用于使用人工神经网络和粒子群优化器的组合来处理结直肠计算机断层扫描 (CT) 图像。方法:首先,研究的数据集是根据德黑兰 Loghman‑e Hakim 医院和伊斯法罕 Al‑Zahra 医院的患者的结直肠 CT 图像创建的,这些患者接受了结直肠 CT 成像,并在之后最多一个月内接受了常规结肠镜检查。然后执行模型实施步骤,包括图像的电子清洗、分割、样本标记、特征提取以及使用粒子群优化器训练和优化人工神经网络 (ANN)。使用二项统计检验和混淆矩阵计算来评估模型。结果:McNemar 检验结果显示,模型的准确度、灵敏度和特异性分别为 0.9354、0.9298 和 0.9889,P 值为 0.000。此外,模型与 Loqman Hakim 医院和 Al-Zahra 医院放射科医生诊断比率的二项式检验 P 值分别为 0.044 和 0.021。结论:统计检验和研究变量的结果表明,与放射科医生的意见相比,基于 ANN 和粒子群优化混合创建的 CTC-CAD 系统在根据 CTC 图像诊断结肠息肉方面是有效的。