XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System静息
![arXiv:2008.02961v1 [cs.LG] 2020 年 8 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bc53b3eb7e6bbf3aa8bc375edc753c582e872e41.webp)
arXiv:2008.02961v1 [cs.LG] 2020 年 8 月 7 日
摘要。静息状态功能磁共振成像 (rsfMRI) 产生的功能连接组可作为个人的认知指纹。连接指纹已被证明在许多机器学习任务中很有用，例如预测特定于受试者的行为特征或任务引起的活动。在这项工作中，我们提出了一种基于表面的卷积神经网络 (BrainSurfCNN) 模型，用于根据其静息状态指纹预测单个任务对比。我们引入了重建对比损失，以加强模型输出的受试者特异性，同时最大限度地减少预测误差。所提出的方法显著提高了预测对比在完善的基线上的准确性。此外，BrainSurfCNN 的预测也超过了受试者识别任务中的重测基准。5
催产素对女性静息状态心率变异性的影响：儿童养育体验的作用Schoormans，d。; W.J. Kop; L.E. Kunst; r
自主神经系统（ANS）响应压力的变化受神经内分泌因素的调节。更具体地，先前的研究表明，催产素的作用，催产素是一种对社会行为重要的神经肽，这可能是先前报道的与心血管健康有关的社会影响的基础[1]。鼻内催产素（INOT）给药实验表明催产素在压力减少中的因果作用，并表明ANS测量与压力反应相关的ANS（例如心率变异性（HRV））受INOT的影响[2]。INOT在压力期间增加了HRV，但也已证明会影响休息期间的HRV。因此，没有与对外部需求的反应有关的潜在偏见[3]。更具体地说，先前的两项研究表明，催产素对与较高的副交感神经系统（PNS）活性一致的主要雄性样本中静息HRV水平的影响不断增加[1，4]。然而，由于性别差异和相关的激素影响心脏HRV模式，女性对HRV的影响可能有所不同[5，6]。因此，这项研究的第一个目的是检查INOT在静止状态下女性HRV的影响。INOT效应不仅因性别而异[2]；大量文献表明，这种影响也受到负面儿童抚养经历的调节[7]。更具体地，研究表明，催产素的亲社会和减轻压力的作用仅存在于具有阳性童年养育经验的内部分裂中，但在
使用 3D 卷积神经网络评估 fMRI 数据中增强方法对自闭症谱系障碍进行分类的效果
摘要：在过去的 10 年中，使用神经影像数据将受试者分类为健康或患病引起了广泛关注，最近，人们使用了不同的深度学习方法。尽管如此，还没有任何研究关于 3D 增强如何帮助创建更大的数据集，而这需要训练具有数百万个参数的深度网络。在本研究中，深度学习被应用于静息状态功能 MRI 数据的导数，以研究不同的 3D 增强技术如何影响测试准确性。具体来说，ABIDE（自闭症脑成像数据交换）预处理中的 1112 名受试者的静息状态导数被用于训练 3D 卷积神经网络 (CNN)，以根据自闭症谱系障碍的存在与否对每个受试者进行分类。结果表明，增强只能为测试准确性提供微小的改进。
身体姿势对大脑内在活动的影响
双手绑在身后会对感觉运动知觉任务产生不利影响。我们在此提供的证据表明，静息状态下的 β 波段振荡活动可能在这种不利影响中发挥关键作用。我们在两种不同的身体姿势条件下测量了 30 名年轻参与者（平均年龄 = 24.03 岁）的静息脑电图活动。在一种条件下，参与者需要将双手自由地放在桌子上。在另一种条件下，参与者的双手被绑在身后。与双手自由的状态相比，在绑手状态下，左下额回的 β 功率有所增加。对照实验排除了观察到的 β 功率变化的其他解释，包括肌肉紧张。我们的研究结果为身体姿势操纵如何影响知觉任务和大脑活动提供了新的见解。
海草栖息地的特征和分布...
有效管理海草栖息地需要有关海草状况和分布的详细信息。本文介绍了一项更大规模研究的第一步，该研究旨在评估波多黎各卡哈德穆埃托斯岛自然保护区内海草分布的长期变化。使用 WorldView-2 (WV-2) 图像和现场数据集对保护区内的海草床进行了高空间分辨率表征。WV-2 得出的海底反射率和水深测量数据用于进行基于对象的图像分析 (OBIA)。此分析的波段选择基于现场光谱水衰减测量。通过监督分类和上下文编辑对 OBIA 的结果多边形进行分类。使用 164 个采样点对图像进行了校准和验证。与传统的精度评估工具一起，创建了可靠性图，以提供评估地图精度的另一个指标。总体准确率为 96.59%，总海草准确率为 100%。海草床主要位于岛屿的西部和北部，主要由 Thalassia testudinum 和 Syringodium filiforme 组合组成。结果表明，光照可用性不是研究区域海草定植的限制因素，强波浪能可能是调节海草分布的重要因素。这张海草栖息地地图改进了之前的测绘工作，是该保护区的第一张高空间分辨率地图。事实证明，所使用的数据和方法对于在高度复杂的底栖环境中绘制海草栖息地地图非常有效。
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
使用波动幅度百分比法调查支气管哮喘患者自发性脑活动改变：一项静息态功能磁共振成像研究
患者和方法：本研究最终纳入了 31 名支气管哮喘 (BA) 患者，包括 17 名男性和 14 名女性。随后，招募了 31 名健康对照受试者 (HCS)，包括 17 名男性和 14 名女性，并根据年龄、性别和教育状况将他们与 BA 组匹配。采用 PerAF 分析技术研究两组之间的自发性大脑活动差异。使用 SPM12 工具包对收集到的 fMRI 数据进行双样本 t 检验，以检查哮喘患者和健康对照之间的 PerAF 值差异。我们使用蒙特利尔认知评估 (MoCA) 量表和汉密尔顿抑郁量表 (HAMD) 来评估两组的认知和情绪状态。使用皮尔逊相关分析来确定特定大脑区域内 PerAF 值的变化与认知和情绪状况之间的关系。
慢性神经性疼痛：使用 painDETECT 和简短疼痛清单报告进行睁眼和闭眼时的脑电图数据
招募了36名墨西哥籍慢性神经性疼痛患者（8名男性和28名女性），平均年龄为44±13.98岁，在睁眼和闭眼静息状态下记录EEG信号。每种状态记录5分钟，总记录时间为10分钟。每位患者报名参加研究后都会获得一个ID号，他们需要根据该ID号回答painDETECT问卷，作为神经性疼痛的筛查过程以及临床病史。记录当天，患者回答了简明疼痛量表，作为疼痛对日常生活干扰的评估问卷。使用Smarting mBrain设备注册了22个按照10/20国际系统定位的EEG通道。EEG信号以250 Hz采样，带宽在0.1到100 Hz之间。本文提供了两种类型的数据：（1）静息状态下的原始脑电图数据；（2）两次试验的患者报告。
植物科学与分子生物学与园艺
标题：用于识别因果效应指标的管理工具，这些指标确定了静息植被的活力，该植被受到采矿尾矿影响的泥浆，以进行保存措施和缓解环境风险的决策15：00-15:20亲自面对面