注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种神经发育障碍,其特征是不同程度的冲动、多动和注意力不集中。治疗这种疾病并尽量减少其对学习、工作、建立关系和生活质量的负面影响在很大程度上取决于早期识别。脑电图 (EEG) 是一种有用的神经成像技术,可用于了解 ADHD。本研究通过使用固有时间尺度分解 (ITD) 分析 EEG 信号来检查 ADHD 儿童的大脑活动。由 ITD 产生的模式的不同组合(称为固有旋转分量 (PRC))用于提取各种基于连接的特征(幅度平方相干性、交叉功率谱密度、相关系数、协方差、相熵系数、相关系数)。在闭眼休息时记录了 15 名 ADHD 儿童和 18 名年龄匹配的健康儿童的 EEG 信号。使用从纵向和横向平面中选择的不同通道对来计算上述特征。通过各种机器学习方法和 10 倍交叉验证法,对所提出的方法进行评估,以区分 ADHD 患者和健康对照者。纵向和横向平面的分类准确率分别在 92.90% 至 99.90% 和 91.70% 至 100.00% 之间。我们的结果支持了所提出方法的出色性能,并且在识别和分类 ADHD 方面比类似研究取得了重大进展。
传统的高维脑电图 (EEG) 特征(频谱或时间)在认知工作量估计中可能并不总能取得令人满意的结果。相反,深度表示学习 (DRL) 将高维数据转换为聚类友好的低维特征空间。因此,本文提出了一种集成时空深度聚类 (ISTDC) 模型,该模型使用 DRL 后跟聚类方法来实现更好的聚类性能。使用四种算法和变分贝叶斯高斯混合模型 (VBGMM) 聚类方法说明了所提出的模型。时间和空间变分自动编码器 (VAE) 模型(在算法 2 和算法 3 中提到)使用长短期记忆和卷积神经网络模型从序列 EEG 信号和头皮地形图中学习时间和空间潜在特征。连接的时空潜在特征(在算法 4 中提到)被传递给 VBGMM 聚类方法,以有效估计𝑛-back 任务的工作量水平。对于 0-back vs. 2-back 任务,所提出的模型实现了 98.0% 的最大平均聚类准确率,比最先进的方法提高了 11.0%。结果还表明,所提出的多模态方法在工作量评估方面优于基于时间和空间潜在特征的单模态模型。
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苏黎世一直被评为世界上最好的生活之一。这座城市位于美丽的苏黎世湖上,山脉不到一个小时。苏黎世干净,安全,拥有出色的公共交通系统和高水平的生活水平。该市具有国际风格,提供许多文化活动以及充满活力的夜生活。大多数瑞士都是多语言,英语通常是首选的语言。尽管硕士学位不需要德语,但某些知识会使城市和大学的导航变得更加容易。学生的语言课程可在以下网址提供:www.sprachenzentrum.uzh.ch/en。Eth Zurich本身提供各种体育,音乐,娱乐和继续教育的机会。
应在适当的谨慎措施中安全地进行生物医学废物的转移。处理生物医学废物的最低保护设备是一次性乳胶手套。将一袋废物和夏普容器放在带有安全盖的防泄漏的辅助容器中(即可闩锁,用胶带固定等)运输。辅助容器必须标有生物危害符号以及紧急联系人名称和电话号码。使用最短的路线,并借助推车移动材料。如果可能的话,请勿使用公共电梯,并避免与废物一起穿越普通公共区域。不要用手套的手接触门把手,电梯按钮或其他常见的接触表面。(使用单手戴的手技术,或从其他员工的开头等获得帮助)治疗和处置
●Jeff F. Miller-加利福尼亚纳米系统研究所(CNSI)主任●同性恋骗子 - 病理学和实验室医学系教授●Lily Yang- Lily Yang-微生物学,免疫学和分子学遗传学(MIMG)教授(MIMG)●Christina Puig -Saus-助理教授,MICERBIOLIGY,MICERGINGICER,MICREC GORICTOR,MICREC GORICTOR,MICREC GORICTOR,MICREC GORICTOR,MICREC GORICTOR,MICREC GORICTOR,MICERGING,MICERGING和分子分数。 - Professor, Departments of Molecular and Medical Pharmacology and Surgery ● Alex Hoffman - Professor, Microbiology, Immunology and Molecular Genetics (MIMG) ● Dino Di Carlo - Professor and Chair, Department of Bioengineering ● Stuart Conway - Professor, Michael and Alice Jung Endowed Chair in Medicinal Chemistry and Drug
通过操纵包括纳米颗粒(NP)(NPS)的颗粒的形状和大小来设计,布置和应用结构,设备和系统。因此,纳米技术正在推进跨天然科学的各种关键应用到生物医学领域(Haleem等,2023)。尽管纳米材料在生物医学领域表现出巨大的潜力,但目前在该领域缺乏监管指导,这对于为制造商,决策者,卫生机构和公众提供法律确定性很重要。因此,本书还讨论了纳米材料针对临床应用的法规。此外,由于预计纳米材料会显着影响生物医学领域,因此在本书中还讨论了它们的未来方向,以突出读者的当前趋势。
• Privacy-preserving training and deployment of LLMs on sensitive healthcare data • Federated learning approaches for collaborative LLM development in healthcare • Differential privacy techniques for LLM-based medical text generation and analysis • Secure multi-party computation for LLM-driven clinical decision support systems • Homomorphic encryption methods for protecting patient data in LLM applications • Blockchain-based solutions for auditable and secure LLM医疗保健中的LLM互动•负责在医疗诊断和治疗中负责使用LLM的道德框架•LLM在关键医疗保健应用中的对抗性鲁棒性•保护自然语言处理以进行电子健康记录的自然语言处理。设置•针对特定领域的医学LLM的隐私感知转移学习技术•安全的多模式LLMS用于临床数据源的集成分析
生物信息学•建立化学,生物学和遗传学技能的基础,这些技能将帮助您创建分析和解释生物学数据的工具。•了解基因组,转录组和表观基因组实验和数据集的设计和分析和解释的基本理论和技能。•学习不同的测序技术以及对用于对齐,组装和注释序列数据的算法的理解。
生物医学研究计划介绍和概述 自 2001 年以来,佛罗里达州立法机构已认识到需要通过 William G. “Bill” Bankhead Jr. 和 David Coley 癌症研究 (Bankhead-Coley) 计划(佛罗里达州法规第 381.922 节)和 James 和 Esther King 生物医学研究 (King) 计划(佛罗里达州法规第 215.5602 节)支持全州学术和私人机构开展的重要研究。Live Like Bella 儿科癌症研究计划 (Bella) 现已进入第五年资助,是该国唯一由州政府资助的儿科癌症研究计划。共计 18,505,007 美元的资助被授予 Bankhead-Coley、King 和 Bella 受助者。 2020-2021 财政年度 (FY) 期间的这笔资金产生了 13 项 Bankhead-Coley、12 项 King 和 11 项 Bella 新研究补助金。这些奖项颁发给全州的大学和癌症研究中心,以支持研究人员改进预防、诊断和治疗。研究补助金是通过竞争性的同行评审程序颁发的。奖项以科学价值为基础,由位于佛罗里达州以外且没有利益冲突的专家进行独立同行评审确定。佛罗里达州任何大学或既定研究机构的全职研究人员均有资格申请。所有研究人员都应提供一份用于制作本年度报告的立法报告。根据法定要求,进度报告包括以下信息: 项目补助金或奖学金获得者名单。对于每个由该项目颁发的补助金或奖学金支持的研究项目,报告必须包括:(1) 研究项目摘要和研究结果或预期结果;(2) 研究项目的状态,包括是否已经结束或预计完成日期; (3) 授予的补助金或研究金的数额以及研究项目的预计或实际成本; (4) 研究项目的主要研究人员名单; (5) 研究成果在同行评议期刊上发表的标题、引文和研究结果摘要; (6) 研究项目产生的任何联邦、州或地方政府补助金或捐赠或私人补助金或捐赠的来源和数额; (7) 研究项目产生的专利(如果有)的情况以及所产生的专利影响的经济分析;以及 (8) 参与研究项目的高等教育机构名单、每个高等教育机构参与研究项目的描述以及在研究项目下接受培训或从事研究的学生人数。 目前从国立卫生研究院(NIH)流入该州的生物医学研究资金的州排名和总额。