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基于深度学习方法和脑电图识别组织承诺水平
摘要：近年来脑电图研究的应用场景日趋广泛，相比于其他任务，利用脑电图识别受试者人格特质水平的差异在某种程度上具有更大的挑战性。本文提出了一项基于脑电信号和深度学习方法识别人们组织承诺水平的新任务。针对这一目标，我们基于脑电特征的拓扑图构建了一种图卷积神经网络结构（EEG-GCN），并将其与一维卷积神经网络（1D-CNN）、二维卷积神经网络（2D-CNN）、LSTM等其他深度学习模型框架进行了比较。同时，我们对脑电特征拓扑图邻接矩阵的构建进行了研究，最终发现成对相位一致性（PPC）与大地距离的组合是最佳选择，所构建的模型可以达到平均79.1%的准确率。此外，在扩大数据集规模后，我们的模型总体平均准确率可以达到81.9%，可见静息态脑电与深度学习方法相结合对组织承诺人格特质的识别是有效的。
WRAP-评估策略-空间分配-疫苗风险...
当为大量人群接种疫苗以应对入侵的病原体时，通常需要优先考虑某些个体。其中一种方法是根据个体的位置选择要接种疫苗的个体。这种优先排序的方法包括针对最有可能输入病原体的地区的策略，以及针对旅行网络中中心性较高的地区的策略。我们使用一个简单的传染病流行模型将风险定位策略与两种不同的中心性定位策略进行比较，这两种策略分别基于中介中心性和随机游走渗透中心性。我们发现，这些策略在减少总感染人数方面的相对有效性因病原体的基本繁殖数、旅行率、旅行网络结构和疫苗可用性而异。我们得出结论，当病原体具有很高的传播能力，或者疫苗可用性有限时，应考虑使用中心性定位策略来替代更常用的风险定位策略。
初级视觉皮层的解剖学和神经生理学数据足以重现类似大脑的视觉功能多路复用
10 处理视觉信息的大脑神经网络具有与人工智能中常用于视觉处理的神经网络（例如卷积神经网络 (CNN)）的结构特性截然不同的结构特性。但这些结构差异与网络功能之间的关系仍不得而知。我们分析了 V1 区大规模模型的视觉处理能力，该模型可以说是目前最全面的解剖和神经生理数据积累。事实证明，其网络结构可以诱导大脑的许多典型视觉处理能力，特别是能够多路复用不同的视觉处理任务，也可以处理时间分散的视觉信息，并且对噪声具有显著的鲁棒性。该 V1 模型还表现出大脑的许多典型神经编码特性，这解释了其出色的噪声鲁棒性。由于大脑中的视觉处理比常见计算机硬件中 CNN 的实现更加节能，这种类似大脑的神经网络模型也可能对技术产生影响：作为更节能的神经形态硬件中视觉处理的蓝图。
深度学习春季2025年：教学大纲和时间表
课程描述：本课程是深度学习的介绍，这是机器学习的一个与现代神经网络的开发和应用有关的分支。深度学习算法以最大化给定任务的性能最大化数据的分层高级表示。例如，当被要求识别面孔时，深度神经网络可能会学会先用边缘来表示图像像素，然后是更大的形状，然后是脸部像眼睛和耳朵一样的部分，最后是单个脸部身份。深度学习是AI最近进步的背后，包括Siri和Alexa的演讲识别，Facebook的标签建议和自动驾驶汽车。我们将介绍来自基本神经网络，卷积和经常性网络结构，深度无监督和强化学习的一系列主题，以及对问题域等问题领域（例如语音识别和计算机视觉）的应用。先决条件：微积分，线性代数和概率与统计的强大数学背景，以及Python中机器学习和编程经验的先前课程。讲座：
未来医学和医疗保健创新杂志
抽象的代谢组学研究需要深入了解酶动力学及其对复杂代谢网络中环境干扰的反应。本文提出了一种新颖的方法，将酶活性作为动态拓扑歧管建模，其中每个酶都表示为节点，并且它们的相互作用用微分方程描述。这些方程式既说明了补偿性相互作用和外部扰动，又模拟了酶如何动态稳定其活性，以响应不同的条件。我们使用图理论来探讨该模型可视化酶相互作用的应用，以表示网络结构和颜色梯度以说明相互作用强度。引入了多次干扰，以分析网络随着时间的推移的弹性和适应性。结果提供了对酶网络中补偿机制的见解，从而通过静态和动态表示提供了全面的可视化。我们的方法可以更好地理解酶促系统如何缓冲突变和环境压力源，从而有助于更广泛的系统生物学和代谢组学领域。
有针对性的witturb-seq揭示了EGR1和FOS作为转录RAF-MAPK响应的关键调节剂
MAPK途径是重要的细胞信号级联，其功能障碍会导致多种疾病。虽然该级联反应的上游调节剂已得到广泛的特征，但对其激活方式转化为不同的转录响应的理解仍然很众所周知。这项研究试图通过使用靶向的wisturb-seq来填补这一知识空白，以针对Raf-Mapk信号的诱导模型系统中的22个转录因子。基于拓扑的建模方法应用于获得的数据以构建方向交互网络。通过删除连贯的前馈回路并整合了转录因子的表达动力学，得出了一个简约的网络结构，该结构将直接与研究的转录因子及其靶标之间的间接相互作用区分开来。特别是，发现EGR1和FOS充当RAF-MAPK响应的正交上游调节剂。此处提供的结果为RAF-MAPK信号下游的转录网络的组织提供了宝贵的见解，从而为更好地理解这一复杂过程提供了基础。
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
使用长度训练进行语音图像分类...
摘要 —脑机接口利用脑信号来控制外部设备，而无需实际控制行为。最近，语音意象已被研究用于使用语言进行直接交流。语音意象使用用户想象语音时产生的脑信号。与运动意象不同，语音意象仍然具有未知的特征。此外，脑电图具有复杂和非平稳特性，导致解码性能不足。此外，语音意象难以利用空间特征。在本研究中，我们设计了长度训练，使模型能够对一系列少量单词进行分类。此外，我们提出了分层卷积神经网络结构和损失函数以最大化训练策略。所提出的方法在语音意象分类中表现出竞争力。因此，我们证明了单词的长度是提高分类性能的线索。关键词-脑机接口；脑电图；语音意象；卷积神经网络
大脑网络的通信和控制模型
人脑信号传播和路由的计算模型的最新进展突显了白人构造的关键作用。一种互补方法利用网络控制理论的框架来更好地理解白质如何限制一个区域或一组区域可以指导或控制其他区域活动的方式。尽管这两种方法都具有增强我们对网络结构在大脑功能中的作用的理解的潜力，但很少有工作试图理解它们之间的关系。在这里，我们试图在对当前文献的概念回顾中明确桥接网络控制的计算模型和网络控制原理。通过对抽象水平，动态复杂性，对网络属性的依赖性以及多个时空尺度的相互作用来进行通信和控制模型之间的比较，我们突出了两个框架之间的收敛性和区别。基于对人脑网络中沟通和控制的交织性质的理解，这项工作为领域和概述了未来工作的令人兴奋的方向提供了一个综合的观点。
关于精神疾病认知障碍的概述
精神分裂症的认知缺陷常常被积极症状所掩盖，显着导致该疾病的发病率。越来越多的注意力突出了这些缺陷，这是各个皮质区域神经回路功能障碍的反射。在宏观和显微镜水平上都报道了与精神病中认知症状有关的许多连通性改变，这强调了在发育期间和更后的阶段的可塑性和微电路障碍的潜在作用。然而，认知障碍和多样化的连通性发现的异质临床表现在将它们汇总到凝聚力的情况下构成了挑战。本综述旨在综合主要的认知改变，最近对网络结构和功能连通性变化的见解以及提议的机制以及微电路的改变，尤其是针对神经发育障碍，E/I平衡和睡眠障碍。最后，我们还将评论一些旨在针对这些机制来解决认知症状的最新且有希望的治疗方法。通过这种全面的探索，我们努力为精神病疾病的认知障碍提供了更新和细微的概述。