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用于结构性心脏介入治疗培训的远程监考......
方法与结果：我们在我们的机构中使用基于网络的实时双向视听通信建立了一种远程监考设置，用于培训一种新型卵圆孔未闭封堵装置系统 (NobleStitch EL，HeartStitch Inc，Fountain Valley，CA)。总共有 6 名既往患有反常栓塞性中风且右向左分流为 2 级或 3 级的患者在现场监考下成功完成 3 例，随后在远程监考下治疗。没有发生与设备/手术相关的重大不良事件，并且术后没有患者残留 1 级或更高级别的右向左分流。此外，我们试图概述目前可用于介入心脏病学远程监考的证据。进行了文献综述，确定了 6 份关于心血管介入远程监考的先前报告，其中大多数与当前的 COVID-19 大流行有关。在所有报告中，远程监考都是在类似的环境中以可比的设置进行的；未报告重大不良事件。
老年人脑部结构性 MRI 异常与癫痫之间的关联
资金信息 社区动脉粥样硬化风险研究是一项合作研究，由美国国家心肺血液研究所合同（75N92022D00001、75N92022D00002、75N92022D00003、75N92022D00004 和 75N92022D00005）资助。ARIC 神经认知研究由美国国立卫生研究院（NHLBI、美国国家神经疾病和中风研究所、美国国家老龄研究所和美国国家耳聋和其他交流障碍研究所）的 U01HL096812、U01HL096814、U01HL096899、U01HL096902 和 U01HL096917 资助。 JG 得到了美国国防部 W81XWH2210593 和 W81XWH1910861 的支持。AEW 得到了美国国家神经疾病和中风研究所 T32NS043126 的支持。RFG 得到了美国国家神经疾病和中风研究所内部研究计划的支持。ALCS 得到了美国国家神经疾病和中风研究所 K23NS123340 的支持。ELJ 得到了美国国家老龄化研究所 K23AG063899 的支持。
可解释的大脑图的堆叠回归和结构性方差分配
将与复杂刺激相关的大脑活动与2的不同特性相关联，刺激是构建功能性脑图的强大方法。然而，3当刺激是自然主义时，它们的性质通常是相关的（例如，自然图像的视觉和4个语义特征，或用作图像特征的卷积神经网络5的不同层）。相关性能可以充当混杂因素6，并使大脑图的解释性复杂化，并可能影响统计估计器的7个鲁棒性。在这里，我们根据提出的两种方法提出了一种大脑映射8的方法：堆叠不同的编码模型和结构化9方差分配。我们的堆叠算法结合了编码模型，每个模型都将10用作输入一个描述不同刺激属性的特征空间。算法11学会预测体素的活性，作为不同12个编码模型的输出的线性组合。我们表明，由此产生的组合模型可以更好或至少与单个编码模型更好或至少预测13个大脑活动。此外，线性组合的14个权重很容易解释；它们显示了预测体素的每个特征空间的重要性15。然后，我们将堆叠模型构建到16个引入结构化方差分区，这是一种新型的方差分区，考虑了17个特征之间的已知关系。我们验证了我们的模拟方法，展示其大脑在fMRI数据上的21个潜力，并发布Python软件包。24我们的方法限制了假设空间的18个大小，并使我们能够提出有关特征空间和大脑区域之间相似性19的有针对性问题，即使在20个特征空间之间存在相关性的情况下。我们的方法对于有兴趣将大脑活动与神经网络的不同层（23）或其他类型的相关特征空间对齐的研究人员有用。
社论：功能和结构性大脑网络构建，表示和应用
结构和功能性大脑网络已成为了解分离大脑区域之间相互作用以及特定神经系统疾病的发病机理的越来越有用的工具。在过去的十年中，人们对基于各种模式数据（例如fMRI，EEG，PET和DTI）进行建模的兴趣越来越多，并捕获了脑网络（例如，连接，图形拓扑和图形神经网络）的特征表示，以了解病原体。由于大脑的复杂性远远超出了我们的想象力，揭示大脑的奥秘仍然面临着许多挑战。因此，关于构建大脑网络的多种方式，如何利用多模式数据以及如何最好地揭示有关脑健康和混乱的信息的许多方式，仍然存在争议。网络科学在大脑中的应用促进了我们对大脑结构和功能组织的理解。此外，在此框架内研究大脑会有效地揭示神经系统疾病如何影响大脑组织。在本研究主题中，我们试图收集有关大脑网络构建，多模式融合，网络学习的表示以及通过大脑网络进行推断和预测的新发现。从这个主题中，我们可以轻松地发现，可以将主要作品汇总为三类，即，将网络用作基于网络的新机器学习模型，基于网络，新的大脑网络估计方法，如图1所示。更具体地，该研究主题的目的是通过数学建模来促进当前对大脑连接的理解，开发新的和高级的方法来捕获功能和结构之间的图形关系，有效地利用多模式数据，并准确地利用了脑部失调中网络的代表性，从而促进了我们的理解，并在理解方面促进了我们的理解和动态，并进行了构成的构成。
发作性和慢性偏头痛患者的结构性脑网络特征
基于Desikan Atlas的每个半球区域（55）。随后，我们使用了亚皮质网络中每个半球和脑干的九个区域的亚皮质体积。用于评估患者和HC之间图指标的统计学意义，应用了5000次迭代的非参数置换测试（56，57）。鉴于CT对年龄和性别很敏感，它们被进一步用作分析的协变量。在每个重复中，每个受试者的区域数据被随机重新分配至两组之一，并获得了一个关联矩阵。然后计算每个密度的所有网络的网络度量。在这里，密度代表通过与所有可能连接的当前连接的分数计算的网络成本。因此，网络测量
使用大脑结构性神经影像措施预测临床高风险
Chakit Arora，1 Marin Matic，1 Luisa Bisceglia，1 Pierluigi di Chiarum，2 Natalia de Oliveira Rosa，1 Francesco Carli，1 Lauren Clubb，1 Lorenzo Amir Nemati Fard，1 Giorgos Kargas，1 Giargas，1 Giande R.Dia luia R.Dia luia R.Dia。 Licata, 5 Guanming Wu, 6 Gioacchino Natoli, 2 J. Silvio Gutkind, 3, * and Francesco Raimondi 1,1,7, * 1 Laboratory of BIOLOGY BIOLOGY@SNS, SHRTHERSIAL SCHOOL, Piazza dei Cavalieri 7, 56126 PISA, Italy 2 Department of Experimental Oncology, IEO, European Institute of Oncology IRCCS, Milan,意大利3加州大学圣地亚哥分校的药理学和摩尔癌中心，加利福尼亚州拉霍亚，加利福尼亚州92093，使用4比桑大学医院 - 大学，通过罗马，67，56126 PISA，PISA，意大利PISA，意大利PISA 5俄勒冈州健康与科学大学的流行病学，俄勒冈州波特兰，使用7铅联系 *corpsponcence：sgutkind@health.ucsd.edu（J.S.G.），francesco.raimondi@sns.it（f.r。） https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100557https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100557
Holoparasitichydnoraceae中的结构性质体演变，特别关注倒置和直接重复
在适应异构生活方式的过程中，质体凝结通常是充分理解的，并且已经得出了与谱系无关的模型。然而，了解最小质体的尖端上相对旧的异养谱系的进化轨迹对于补充和扩大当前知识至关重要。我们研究了羟基科，这是最古老且研究最少的寄生虫谱系之一。质体比较基因组学使用了八个已知物种的hydnora属和三种prosopanche，揭示了高度的结构相似性和共享基因含量。与重复含量的差异（倒转和直接重复序列（DRS））相反。我们确定了不同的重复内容和位置的变化，可能是由于多个独立的审查事件以及Prosopanche的DR增益而产生的。考虑了不同的进化轨迹，并基于完全分辨和支持的物种级的系统发育假说，我们描述了三种可能的，不同的模型来解释脑质系质质体状态。出于比较目的，我们还报告了密切相关的自养生属乳糖（乳酸菌科）和Thottea（Aristolochiaceae）的第一个质体基因组。
新世界经济的五大趋势指向结构性通胀和利率上升*
让我们从新事物开始：气候变化。这里的挑战是巨大的。之前的所有能源转型——从木材到煤炭再到石油——都是由技术和经济优势推动的，每次转型都耗时 100 年或更长时间。当前的转型纯粹是由政策推动的。“这一转型的目标不仅仅是引入新的能源，而是彻底改变当今 100 万亿美元全球经济的能源基础——并在短短 25 年内实现这一目标，”标普全球资源专家 Daniel Yergin 解释道。这将需要大量投资——现在！乌克兰战争大幅刺激了投资。能源独立突然成为优先事项的首位，而可再生能源则是救星。但大多数估计都假设，为实现气候目标，目前的投资将再翻一番，达到 2.4 万亿美元（占 GDP 的 2.5%）。在评估宏观经济影响时，有气候变化损害的物理影响，以及转向低碳能源相关的转型风险。就物理损害而言，自 1990 年代以来，保险损失每年呈 5-7% 的增长趋势（瑞士再保险，2023 年）。此外，过热和过冷都会削弱劳动生产率，从而影响增长。关于过渡，过渡期间的一个主要风险是某些技术和产品将被明确排除在外并变得一文不值。过渡期持续的时间越长，搁浅资产的数量就越多，经济成本就越大。这是一个巨大的风险，因为正如马克·卡尼指出的那样，气候投资遭受了“地平线悲剧”：成本立竿见影，而收益却在更远的未来。因此，政策制定者拖延行动的时间太长了。
西班牙经济：增长势头强劲，但一些关键的结构性挑战依然存在
资料来源：西班牙银行、INE、欧盟统计局和欧洲中央银行 (a) 2024 年 6 月西班牙银行宏观经济预测时发布的季度国民账户 GDP 增长率
通过深层生成模型学习结构性因果模型：方法，保证和挑战
本文对深层结构性因果模型（DSCM）进行了全面的综述，尤其着重于他们使用已知因果结构中的观察数据来回答该问题的能力。它通过分析基础深度学习组成部分和结构因果模型固有的假设，保证和应用来深入研究DSCM的特征，从而促进了对它们在解决不同的相反Quereries方面的能力和限制的理解。此外，它突出了深层结构因果建模领域的挑战和开放问题。它为研究人员设定了阶段，以确定未来的工作，并供从业者获得概述，以便为其需求找到最合适的方法。