Fiona Baumer,医学博士是斯坦福大学医学院神经病学助理教授。 她在波士顿儿童医院完成了儿童神经病学培训,并在斯坦福大学医学院完成了癫痫奖学金,在那里她是一名就读医师,并研究了对认知中癫痫发作的影响的研究。 她的研究重点是使用经颅磁刺激来测量和调节具有中心矛盾的自限性癫痫病的儿童的大脑连通性。 她还成为小儿癫痫研究联盟的积极参与者,也是小儿TMS映射站点的财团成员,以改善神经外科患者的TMS语言映射。Fiona Baumer,医学博士是斯坦福大学医学院神经病学助理教授。她在波士顿儿童医院完成了儿童神经病学培训,并在斯坦福大学医学院完成了癫痫奖学金,在那里她是一名就读医师,并研究了对认知中癫痫发作的影响的研究。她的研究重点是使用经颅磁刺激来测量和调节具有中心矛盾的自限性癫痫病的儿童的大脑连通性。她还成为小儿癫痫研究联盟的积极参与者,也是小儿TMS映射站点的财团成员,以改善神经外科患者的TMS语言映射。
使用Sigmoid Transformation的间隔。c,将转录组数据分配给丘脑种子。voxelwise估计在丘脑中提取了2,228个具有差异表达的基因的验尸基因表达的估计值。对于每个基因,每个种子点都分配给它所在的体素的表达值,以产生921 by-2228 by-by-gene矩阵。如上所述,每个基因的表达水平根据缩放的乙状结肠标准化为单位间隔。d,关节分解。通过主成分分析(PCA)将逐皮连通性和逐个基因矩阵串联并分解为一组正交因素。从最终的主组件(PC)中,第一台PC(PC1)解释了串联数据矩阵中差异的30.2%。对于每个PC,分数分别描述了丘脑和载荷中每个成分的表示,分别描述了每个皮质区域和基因的连通性强度和基因表达水平的贡献。
抽象的大脑功能动力学与成熟个体的情绪和认知有关,在这种情况下,改变与精神疾病和神经发育状况(例如自闭症谱系障碍)有关。尽管在新生儿中始终识别出可靠的静息状态网络,但对动态大脑功能连通性的早期发展以及它是否与后来的神经发育结果相关的早期发展知之甚少。在这项研究中,我们在产后生命的头几周(n = 324)(n = 324)和早产(n = 66)个体中表征了动态功能连通性与功能磁共振成像(fMRI),并评估早期动态功能连接性:II II II II III是否会改变,并评估早期动态功能连通性:月份。与期限出生的对照相比,早产儿的全球大脑动力学是非典型的,并且与18个月大的幼儿(q-Chat)评分的自闭症的定量清单测得的非典型社会,感觉和重复行为有关。在模块化尺度上,我们确定了新生儿动态功能连接性的六个瞬态状态:三个全脑同步状态和三个占据枕骨,感觉运动和额叶区域的区域约束状态。这些大脑状态的模块化特征与扫描时的月经后年龄和产后天相关。早产儿的额叶和枕骨的发生增加。较高的新生儿感觉运动同步与18个月时运动和语言结果得分较低有关。全脑同步状态的发生频率较低,感觉运动状态的发生频率较高与18个月时Q-Chat评分较高有关。
功能磁共振(fMRI)是研究体内认知过程的宝贵工具。许多最近的研究使用功能连通性(FC),部分相关连接(PC)或FMRI-DERMIDERS BRAIN网络来预测表型,结果有时无法复制。同时,可以使用FC准确地从不同的扫描中识别相同的主题。在本文中,我们展示了一种方法,通过治疗与独立数据点的纵向或同时扫描,可以在不知不觉中将分类从61%的精度膨胀至86%的精度。使用英国生物银行数据集,我们发现可以通过利用与10,000名无需双浸的培训对象的可识别性来实现50个培训主题的相同差异。我们在四个不同的数据集中复制了这种效果:英国生物库(UKB),费城神经发育群体(PNC),中间表型(BSNIP)的双极和精神分裂症网络以及开放式纤维纤维肌毛肌痛数据集(Fibro)。在四个数据集中,无意的改善范围在7%至25%之间。另外,我们发现,通过使用动态功能连接性(DFC),即使一个受试者仅限于单个扫描,也可以应用此方法。一个主要的问题是,与ROIS或连接性的功能以及膨胀的结果报告可能会使未来的工作感到困惑。本文希望阐明即使是小管道异常也可能导致出乎意料的出色结果。
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对耦合和因果关系的时间和频域度量的评估依赖于线性多元过程的参数表示。时间序列之间时间依赖性的研究基于矢量自回旋模型的识别。通过通过普通最小二乘(OLS)估计器解决的回归问题的定义来实现此过程。但是,其准确性受到数据点不足的强烈影响,并且并不能保证稳定的解决方案。要克服这个问题,可以使用受惩罚的回归技术。这项工作的目的是将OLS的行为与不同实验条件下连通性分析的不同惩罚回归方法进行比较。偏见,用于此目的的网络结构重建和计算时间的重建精度。通过模拟数据在不同量的可用数据示例中实现不同的地面真实网络的模拟数据测试了不同的惩罚回归。然后,将方法应用于从执行运动成像任务的健康志愿者中记录的真实脑电图信号(EEG)。惩罚的回归优于仿真设置中的OLS。实际脑电图数据上的应用程序显示了如何使用从大脑网络中提取的功能,即使在数据匮乏的条件下,也可以在两个任务之间进行分解。惩罚回归技术可用于大脑连通性估计,并且可以根据线性假设克服经典OLS施加的局限性来计算所有连接性估计器。
此预印本的版权持有人(此版本发布于2023年7月6日。; https://doi.org/10.1101/2023.01.11.11.523683 doi:biorxiv Preprint
然而,分布式能源资源整合的根本障碍之一是审查和共享有关其属性、能力、关系和行为的关键信息的问题。这种共享审查对于实现全系统优化至关重要。正如银行需要进行“了解客户”检查以验证潜在客户的身份并管理风险一样,电网运营商需要对为电网提供服务的每项资产进行资格审查和注册。实时动态入职和动态状态信息仍然是关键问题:任何想要参与特定电力市场的设备都必须首先建立安全的数字身份,以便与其他系统和参与者进行协调。
迅速认识并理解他人的社会互动是一种重要的能力,它依赖于解密多个信息来源,例如感知身体信息并推断他人的意图。尽管最近在成年人中表征了这种能力的大脑基础方面的进步,但其发展基础实际上是未知的。在这里,我们使用fMRI研究了哪些社会信息来源支持临时沟的较高暂时性响应对互动生物学运动(即2个相互作用的点 - 轻度人物人物)在人类参与者中(性别)的不同发育间隔:儿童表现出支持性功能连接性与精神化网络的支持功能连接性,而成人与身体相关性相关性和动态相关性和动态性相关性和动态性相关性。我们建议成年人通过人体和生物运动信息使用有效的动作 - 意见理解,而儿童则对隐藏的心理状态推断表现出更强的遗物,这是学习更好地了解他人互动行为的潜在手段。
大脑连接性估计是通过在整个皮质上的短(2秒)和长(6秒)的脑电图分析中使用功能和有效的连通性估计器获得的。在测试中,通过频段特定的脑网络网络测量识别离散的情绪和休息状态,然后与5倍的交叉验证的长期短期记忆网络进行了深入分类。逻辑回归建模也已经进行了介绍,以提供强大的性能标准。通常,通过在伽马中使用部分定向连贯性获得最佳结果(31。5-60。5 Hz)较短的脑电段的子频段。尤其是恐惧和愤怒的准确性为91.79%。因此,我们的假设得到了所有结果的支持。总而言之,与恐惧相比,愤怒的特征在于γ波段中较低的模块化外,愤怒的特征是增加了局部效率和局部效率。局部效率是指功能性大脑分离起源于大脑在本地交换信息的能力。传递性指的是与神经种群相互联系的大脑的总体概率,从而揭示了存在紧密连接的皮质区域的存在。模块化量化了大脑可以分配到功能性皮质区域的状态。总而言之,提出了PDC
