隶属关系1精神病学和生物行为科学系,大卫·格芬医学院,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,洛杉矶,美国加利福尼亚州90095,美国。2 SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。 3智力和发展障碍研究中心,SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。 4人类遗传学系,大卫·格芬医学院,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。 5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院精神病学系,美国,19104年,美国。 6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院遗传学系,19104年,美国。 7位于宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城的儿童医院的寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州,19104年,美国。 8,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,美国加利福尼亚州90095,美国。 9美国加利福尼亚州洛杉矶分校的生物信息学跨部门计划,美国加利福尼亚州90095。 10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州38103的遗传学,基因组学和信息学系,美国11蛋白质组学和代谢组学中心,圣裘德儿童研究医院,孟菲斯,美国田纳西州38105,美国。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系,美国13210。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国2 SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。3智力和发展障碍研究中心,SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。 4人类遗传学系,大卫·格芬医学院,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。 5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院精神病学系,美国,19104年,美国。 6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院遗传学系,19104年,美国。 7位于宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城的儿童医院的寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州,19104年,美国。 8,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,美国加利福尼亚州90095,美国。 9美国加利福尼亚州洛杉矶分校的生物信息学跨部门计划,美国加利福尼亚州90095。 10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州38103的遗传学,基因组学和信息学系,美国11蛋白质组学和代谢组学中心,圣裘德儿童研究医院,孟菲斯,美国田纳西州38105,美国。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系,美国13210。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国3智力和发展障碍研究中心,SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。4人类遗传学系,大卫·格芬医学院,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州90095,美国。5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院精神病学系,美国,19104年,美国。6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院遗传学系,19104年,美国。7位于宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城的儿童医院的寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州,19104年,美国。8,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,美国加利福尼亚州90095,美国。 9美国加利福尼亚州洛杉矶分校的生物信息学跨部门计划,美国加利福尼亚州90095。 10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州38103的遗传学,基因组学和信息学系,美国11蛋白质组学和代谢组学中心,圣裘德儿童研究医院,孟菲斯,美国田纳西州38105,美国。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系,美国13210。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国8,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,美国加利福尼亚州90095,美国。9美国加利福尼亚州洛杉矶分校的生物信息学跨部门计划,美国加利福尼亚州90095。10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州38103的遗传学,基因组学和信息学系,美国11蛋白质组学和代谢组学中心,圣裘德儿童研究医院,孟菲斯,美国田纳西州38105,美国。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系,美国13210。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州38103的遗传学,基因组学和信息学系,美国11蛋白质组学和代谢组学中心,圣裘德儿童研究医院,孟菲斯,美国田纳西州38105,美国。12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系,美国13210。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系,美国13210。13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国
1精神病学和生物行为科学系,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚州洛杉矶分校,加利福尼亚州洛杉矶分校。 2 SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶,美国加利福尼亚州洛杉矶。 3智力和发展障碍研究中心,SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,美国加利福尼亚州洛杉矶。 4人类遗传学系,大卫·格芬医学院,加利福尼亚大学,洛杉矶,加利福尼亚州洛杉矶,美国加利福尼亚州。 5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院精神病学系。 6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷曼医学院遗传学系。 7位于宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城儿童医院的寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州。 8加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学统计系。 9生物信息学跨部门计划,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州,美国加利福尼亚州。 10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州田纳西州,美国11个遗传学,基因组学和信息学系11蛋白质组学和代谢组学中心,田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国1精神病学和生物行为科学系,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚州洛杉矶分校,加利福尼亚州洛杉矶分校。2 SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶,美国加利福尼亚州洛杉矶。3智力和发展障碍研究中心,SEMEL神经科学与人类行为研究所,加利福尼亚大学,洛杉矶分校,美国加利福尼亚州洛杉矶。4人类遗传学系,大卫·格芬医学院,加利福尼亚大学,洛杉矶,加利福尼亚州洛杉矶,美国加利福尼亚州。5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院精神病学系。6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷曼医学院遗传学系。 7位于宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城儿童医院的寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州。 8加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学统计系。 9生物信息学跨部门计划,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州,美国加利福尼亚州。 10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州田纳西州,美国11个遗传学,基因组学和信息学系11蛋白质组学和代谢组学中心,田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷曼医学院遗传学系。7位于宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州费城儿童医院的寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州。8加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学统计系。 9生物信息学跨部门计划,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州,美国加利福尼亚州。 10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州田纳西州,美国11个遗传学,基因组学和信息学系11蛋白质组学和代谢组学中心,田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院。 12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国8加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学统计系。9生物信息学跨部门计划,加利福尼亚大学,洛杉矶,洛杉矶,加利福尼亚州,美国加利福尼亚州。10田纳西大学健康科学中心,田纳西州田纳西州田纳西州,美国11个遗传学,基因组学和信息学系11蛋白质组学和代谢组学中心,田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院。12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系。 13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国12,美国纽约州锡拉丘兹的SUNY UPSTATE医科大学精神病学系。13中部南大学生命科学学院医学遗传学医学遗传学和湖南关键实验室;长沙,匈奴,410008,中国
1美国北卡罗来纳大学教堂山的遗传学系; 2美国北卡罗来纳大学教堂山的UNC神经科学中心,美国教堂山; 3美国北卡罗来纳大学教堂山北卡罗来纳大学的细胞生物学与生理学系; 4卡罗来纳州发育障碍研究所,北卡罗来纳大学,美国教堂山教堂山的北卡罗来纳大学; 5神经遗传学计划,美国洛杉矶洛杉矶分校的David Geffen医学院神经病学系,美国洛杉矶; 6美国洛杉矶洛杉矶分校,自闭症研究与治疗中心,David Geffen医学院Semel Institute,美国洛杉矶分校; 7美国洛杉矶洛杉矶分校的David Geffen医学院人类遗传学系; 8美国洛杉矶分校,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学戴维·格芬医学院精神病学和生物行为科学系,洛杉矶分校1美国北卡罗来纳大学教堂山的遗传学系; 2美国北卡罗来纳大学教堂山的UNC神经科学中心,美国教堂山; 3美国北卡罗来纳大学教堂山北卡罗来纳大学的细胞生物学与生理学系; 4卡罗来纳州发育障碍研究所,北卡罗来纳大学,美国教堂山教堂山的北卡罗来纳大学; 5神经遗传学计划,美国洛杉矶洛杉矶分校的David Geffen医学院神经病学系,美国洛杉矶; 6美国洛杉矶洛杉矶分校,自闭症研究与治疗中心,David Geffen医学院Semel Institute,美国洛杉矶分校; 7美国洛杉矶洛杉矶分校的David Geffen医学院人类遗传学系; 8美国洛杉矶分校,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学戴维·格芬医学院精神病学和生物行为科学系,洛杉矶分校
摘要:脑癌在老年人和年轻人中最为常见,并且对老年人和年轻人都可能是致命的。如果能迅速诊断和治疗,脑肿瘤可以更好地治愈。在处理医学图像时,深度学习方法对于帮助人类诊断各种疾病至关重要。对脑肿瘤进行分类是一个必不可少的步骤,它在很大程度上依赖于医生的经验和培训。一个用于检测和分类这些肿瘤的智能系统对于使用 MRI(磁共振成像)图像进行脑肿瘤的非侵入性诊断至关重要。这项工作提出了一种基于 CNN 的新型混合深度学习结构,通过 MRI 扫描区分三种不同类型的人脑肿瘤。本文提出了一种使用深度学习和 CNN 进行分类的双重方法。第一种方法将用于模式分类的 SVM 无监督分类与用于特征提取的预训练 CNN(即 SqueezeNet)相结合。第二种方法将监督式软最大分类器与精细调整的 SqueezeNet 相结合。为了评估所提方法的有效性,使用脑部 MRI 扫描分析了总共 1937 张胶质瘤肿瘤图像、926 张脑膜瘤肿瘤图像、926 张垂体肿瘤图像和 396 张正常脑部图像。根据实验结果,精细调整的 SqueezeNet 模型的准确率为 96.5%。然而,当使用 SqueezeNet 作为特征提取器并应用 SVM 分类器时,识别准确率提高到 98.7%。
摘要 — 神经符号人工智能是人工智能研究的一个新领域,旨在将传统的基于规则的人工智能方法与现代深度学习技术相结合。神经符号模型已经证明了在图像和视频推理等领域超越最先进的深度学习模型的能力。它们还被证明能够以比传统模型少得多的训练数据获得高精度。由于该领域出现的时间较晚,且已发表的结果相对稀少,这些模型的性能特征尚不清楚。在本文中,我们描述和分析了三种近期神经符号模型的性能特征。我们发现,由于复杂的控制流和低操作强度运算(例如标量乘法和张量加法),符号模型的潜在并行性低于传统神经模型。然而,在它们明显可分离的情况下,计算的神经方面主导着符号部分。我们还发现数据移动会造成潜在的瓶颈,就像在许多 ML 工作负载中一样。索引术语 — 神经符号、机器学习、性能、推理
溶组织内阿米巴是一种原生动物寄生虫,全球约有 5000 万人感染该病,每年约有 7 万人死亡。自 20 世纪 60 年代以来,人们已用甲硝唑成功治疗溶组织内阿米巴感染。但甲硝唑疗法也存在缺点,包括副作用、疗程长以及需要其他药物来预防囊肿介导的传播。溶组织内阿米巴拥有一个约 300-400 个成员的激酶组,其中一些成员此前已被研究作为开发杀阿米巴候选药物的潜在靶点。然而,尽管这些努力发现了新型强效的溶组织内阿米巴激酶抑制剂,但没有一种药物获得批准。在本研究中,我们采用了另一种方法,在体外测试了一组 12 种此前已获 FDA 批准的抗肿瘤激酶抑制剂对溶组织内阿米巴滋养体的作用。由此,我们鉴定出达沙替尼、博舒替尼和依鲁替尼在低微摩尔浓度下为杀阿米巴药物。接下来,我们利用最近开发的计算工具鉴定出另外 12 种药物,它们的人体蛋白质靶标特征与最初的三种药物相似。对这另外 12 种药物进行测试后,我们鉴定出普纳替尼、来那替尼和奥莫替尼具有很强的药效,EC 50 值在亚微摩尔范围内。研究发现,这六种药物杀死溶组织阿米巴原虫滋养体的速度与甲硝唑一样快。此外,还发现依鲁替尼可以杀死模型生物侵入阿米巴原虫的传染性囊肿阶段。因此,与目前治疗策略中使用的所有药物相比,依鲁替尼同时具有杀阿米巴和杀囊肿的特性。这些发现共同表明,抗肿瘤激酶抑制剂是一类非常有希望对抗这种广泛传播且破坏性极强的疾病的强效药物。
摘要 脑磁图和脑电图 (MEG/EEG) 以毫秒分辨率非侵入式记录人类大脑活动,提供健康和疾病状态的可靠标记。将这些宏观信号与底层细胞和电路级发生器联系起来是一种限制,它限制了使用 MEG/EEG 揭示信息处理的新原理或将研究结果转化为神经病理学的新疗法。为了解决这个问题,我们构建了人类新皮质神经求解器 (HNN,https://hnn.brown.edu) 软件。HNN 有一个图形用户界面,旨在帮助研究人员和临床医生解释 MEG/EEG 的神经起源。HNN 的核心是一个新皮质电路模型,它解释了产生 MEG/EEG 的电流的生物物理起源。数据可以直接与模拟信号和参数进行比较,这些模拟信号和参数易于操纵,以开发/测试信号起源的假设。教程教用户模拟常见的测量信号,包括事件相关电位和脑节律。 HNN 跨尺度关联信号的能力使其成为转化神经科学研究的独特工具。
9 10 1 马来亚大学工程学院机械工程系,50603,吉隆坡 11 2 纳米材料和能源技术研究中心(RCNMET),科学技术学院,12 双威大学,Bandar Sunway,Petaling Jaya,47500,Selangor Darul Ehsan,马来西亚 13 3 马来亚大学理学院物理系低维材料研究中心,14 50603,吉隆坡,马来西亚 15 4 兰卡斯特大学工程系,兰卡斯特,LA1 4YW,英国 16 5 马来亚大学工程学院电气工程系,50603,吉隆坡 17 6 马来西亚 - 日本国际技术学院(MJIIT),马来西亚理工大学,Jalan Sultan 18 Yahya Petra,54100 吉隆坡,马来西亚 19 20 通讯作者: Navid.fth87@yahoo.com, Saidur@sunway.edu.my, Faizul@um.edu.my 21