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医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
解码MASLD：揭开代谢性肝病中的肠道连接
肠道轴在代谢功能障碍相关的脂肪肝疾病（MASLD）的发展中起关键作用，但是肠道菌群，肠道屏障完整性和肝脏健康之间的复杂联系仍然不清楚。尽管饮食引起的肠道营养不良，肠道渗透性增加和肝脏炎症已被认为是相互联系的因素，但目前的理解仍然很大程度上是关联的，尚未完全阐明的基本机制。在本演讲中，我将探索与人类相关的饮食诱导的MASLD模型（Lidpad）的发现，该模型揭示了对肠道衍生的内毒素的早期肝反应，这表明将其妥协作为疾病进展的起始因子。我们的研究强调了饮食因素和肠道微生物群的转移如何影响关键的肠道蛋白质，可能会加剧肝损伤。我还将讨论有希望的无创生物标志物，用于肠道屏障功能障碍以及微生物组靶向疗法的转化潜力以及减轻MASLD进展的精确营养。通过解码复杂的肠肝相互作用，这项工作为理解和治疗代谢性肝脏疾病开辟了新的途径。
孕产妇虐待：与后代大脑体积和白质连接性的关联
大脑皮层被组织成独特但相互联系的皮质区域，可以通过在皮质表面上静止状态功能连通性（FC）的突然差异来定义。这种皮质的这种细胞是在成人和年龄较大的婴儿中得出的，但是没有广泛使用的表面细胞用于新生儿大脑。在这里，我们首先证明了现有的壁细胞，包括源自较旧样品的基于表面的包裹以及基于体积的新生儿包裹，非常适合新生儿表面数据。接下来，我们从n = 261个新生儿样本中得出一组283个皮层表面包裹。这些包裹具有高度同质的FC模式，并使用三个外部新生儿数据集进行了验证。Infomap算法用于为每个包裹分配功能网络身份，而派生的网络与新生儿的先前工作一致。所提出的分析可能代表新生儿皮质区域，并为新生儿神经影像学研究提供了强大的工具。
利用人工智能设计功能有机分子
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名：Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系： 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
严重程度依赖性间歇性白质连接性预测冲程后忽视恢复
研究文章|行为/认知严重程度依赖性间的白色物质连接性预测逃亡后疏忽恢复https://doi.org/10.1523/jneurosci.1311-23.2024收到：2023年7月13日被修订：2023年12月15日接受：2024年3月15日，2024年3月15日copyright copyright©2024 DIV>
静止的全球功能连接性与注意力有关：动脉自旋标记研究
摘要：关注的神经标志物，包括与事件相关的潜在P3（P300）或P3B组件相关的摘要，在参与者内部和参与者内部差异很大。了解导致P3的关注的神经机制对于更好地理解与注意力相关的脑部疾病至关重要。所有10名参与者用静止状态的PCASL灌注MRI和具有视觉奇数的ERP进行了两次扫描，以测量脑静止状态功能连接性（RSFC）和P3参数（P3振幅和P3延迟）。全局RSFC（整个大脑的平均RSFC）都与P3振幅（r = 0.57，p = 0.011）和P3发作潜伏期（r = -0.56，p = 0.012）相关。观察到的P3参数与全局RSFC的预测P3振幅相关（幅度：r = +0.48，p = 0.037；延迟：r = +0.40，p = 0.088），但与最显着的单个边缘相关。p3发作潜伏期主要与前额叶和顶叶/边缘区域之间的远距离连接有关，而P3幅度与前额叶和枕叶/枕骨之间的连接有关，感觉运动和皮层和下皮层和下层/皮质/皮层/皮层/皮层和枕骨/枕骨区域有关。这些结果证明了静止状态PCASL和P3与大脑全局功能连接的相关性。
使用大脑连接性估计器改善基于EEG的驱动器分心分类
摘要：本文讨论了通过使用大脑连接估计器作为特征来讨论脑电图（脑电图）基于脑电图分散分类的新方法。有超过一年的驾驶经验和平均年龄为24.3的健康志愿者参加了具有两个条件的虚拟现实环境，简单的数学解决问题任务和一项骑行任务，以模仿分心的驾驶任务和一项非分布驾驶任务。独立的组件分析（ICA）是在与额叶，中央，顶，枕骨，左运动和右运动区域相关的六个选定组件的选定时期进行的。Granger – Geweke因果关系（GGC），定向转移函数（DTF），部分定向相干（PDC）和广义部分定向相干性（GPDC）大脑连接估计器用于计算连接性矩阵。这些连接矩阵被用作具有径向基函数（RBF）的支持向量机（SVM）的功能，并将分心和非分布驾驶任务分类。GGC，DTF，PDC和GPDC连接估计器的分类精度分别为82.27％，70.02％，86.19％和80.95％。进行了PDC连接估计器的进一步分析，以确定分散注意力和非分布驾驶任务之间的最佳窗口。这项研究表明，PDC连接性估计器可以为驾驶员分心提供更好的分类精度。