苏格兰大学苏黎世大学和苏黎世大学,瑞士神经信息学研究所B卫生技术部,丹麦·托克尼斯克大学DTU,丹麦C丹麦林格比,丹麦C丹麦C型磁力共鸣研究中心,哥本哈根大学医院HVIDOVRE,HIVIDOVRE,DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARS DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARKERIERIRE; 8248,法国巴黎,德国认知,典范,纽约州纽约州哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学电气工程系PSL研究大学,美国哥伦比亚大学,美国哥伦比亚大学哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省大脑行为研究所,纽约州哥伦比亚大学,美国纽约州哥伦比亚大学,美国纽约市,美国纽约市,纽约州,美国纽约市,纽约州,纽约州,美国纽约市,纽约州,纽约州。纽约州纽约州曼海斯特市Feinstein医学研究所
请注意边缘周围的字母和数字。八个正方形的水平行称为等级;排名从1到8。垂直列称为文件;文件由字母A-H标识。正方形由其坐标标识,即其文件的字母及其等级的数量。例如,白王在E1上开始比赛。每个正方形都是“敏感的”,即它响应轻触。进行移动时,您只需使用虚拟笔的尖端触摸自己的件正方形。用“哔哔声”承认有效的触摸。如果您触摸了显示的错误部分(例如您不能合法移动的正方形,计算机发出其“错误”信号 - 低嗡嗡声。只需触摸正确的位置而继续。消息区域
akemi tomoda a,b,c*,shota nishitani a,b,shinichiro takiguchi b,c,takashi X.Fujisawa A,B,Toshiro Sugiyama a,b,b,c,c,c,
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl, A. 和 Warfield. SK (2013)。通过融合概率分割同时估计真实性和性能水平。IEEE 医学影像学报 32,1840-1852。doi:10.1I09/TMI.2013.2266258 1.2 Allay, EE. Fisher. E.. Iones. SE、Hara-Cleaver, G、Lee, LG 和 Rudick, RA (2013)。在多发性硬化症诊所中使用磁共振成像对多发性硬化症疾病活动进行分类的可靠性。JAMA Neurol. 70,338-344。doi:I0.1001/2013.jamaneuroL211 1.3 Battagiini, M.. Rossi, F.» Grove, RA、Stromillo, M. L、Whitcher, B.、Matthews, PM. 等人 (2014)。使用减影图像自动识别多发性硬化症中的大脑新病变。I. Magn. Reson. Imaging 39, 1543-1549。doi: 10.1002/jmri .24293 1.4 Baur, G、Denner, S.、Wiestler, B.、Navab, N. 和 Albarqouni, S. (2021)。用于脑部 MR 图像中无监督异常分割的自动编码器:一项比较研究。Med. Image Anal. 69:101952。doi: 10.1016/j.media.2020.101952 1.5 Bose, M.、Heitz. F.» Armspach, J.-P.» Namer, L, Gounot, D. 和 Rumbach. L (2003)。多模态序列 MR1 中的自动变化检测:应用于多发性硬化症病变演变。NeuroImage 20, 643-656。doi: 10.1016ZS1053-8119(03)00406 3 1.6 Brownlee, WJ, Altmann. DR. Prados, F., Miszkiel, KA. Eshaghi, A., Gandini Wheeler-Kingshott, Q A. 等人 (2019)。复发型多发性硬化症长期结果的早期成像预测因子。Brain 142。2276-2287。doi: !0.1093/brain/awzl56 1.7 Carass, A., Roy, log. A., Cuzzocreo。 J. L、Magrath、E.、Gherman、A. 等 (2017)。纵向多发性硬化症病变分割:资源与挑战。NeuroImage 148,77-102。doi:10.10I6/j.neuroimage20l6.12.064 1.8 Qtek、0.、Abdulkadir、A.、I.ienkamp、SS。Brox、T.» 和 Ronneberger、O. (2016)。“3D U-Net 从稀疏注释中学习密集体积分割。”国际医学图像计算与计算机辅助干预会议 (雅典:Springer),424-432。1.9 Commowick、O.、Istace、A.、Kain、M.» Laurent. B.. Leray, F., Simon, M.. 等人 (2018)。使用数据管理和处理基础架构对多发性硬化症病变分割进行客观评估。Sci. Rep. 8, 1-17。doi: 10.1038/S41598-018-31911-7 1.10 Egger, G, Opfer, R., Wang, C.» Kepp, T.» Sormani, MP。Spies, L, 等人 (2017)。多发性硬化症中的 MR1 FLAIR 病变分割:自动分割是否与手动注释相符?NeuroImage Clin. 13, 264-270。doi: 10.1016/j.nicl.2016.11.020
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测,但是这些预测主要是为分类任务而设计的,尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此,在这项工作中,我们介绍了专家:专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值,我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异,并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的,其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此,这提供了一个基于示例的解释,并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型:成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能,同时洞悉模型的推理过程。
1。Alexandre Gramfort,Martin Luessi,Eric Larson,Deni A. Engemann,Strohmeier Daniel,Christian Brodbeck,Roman Goj,Mainak Jas,Brooks,Lauri和Matti S.任何Python的Mne-Python。神经科学的前线,7(267):1-13,2013。2。Cabanero-Gome,L.,Hervas,R.,Constance,I。和Rodrig-Benite,L。(2021)。eglib:用于EEG提取的Python模块。3。 Head,T.,Mechcoder,G。L.,&Shcherbatyi,I。 (2018)。 skikit-optimize:v0。 5.2。 版本V0,5 4。 Joel,D。,Berman,Z (2015)。 人脑。 112(50),15468-15473。 5。 Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y. (2017)。 LightGBM:高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。 Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。3。Head,T.,Mechcoder,G。L.,&Shcherbatyi,I。(2018)。skikit-optimize:v0。5.2。版本V0,5 4。Joel,D。,Berman,Z (2015)。 人脑。 112(50),15468-15473。 5。 Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y. (2017)。 LightGBM:高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。 Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Joel,D。,Berman,Z(2015)。人脑。112(50),15468-15473。5。Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y. (2017)。 LightGBM:高速公路激动人心的梯度。 神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。 Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Go,G.,Meng,Q.,Finy,T.,T.,Chen,W.,W.,W.,... Liu,T.-Y.(2017)。LightGBM:高速公路激动人心的梯度。神经信息系统的进步,30,3146–3154 6。Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。 超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。 Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Phillips,Opery,A。K.,Hsu,V.,Ollila,H。M.,Hillary,R。P.,R.,R。,J。,J.&Singh,M。K.(2019)。超越二元类别的性别:对不同差异,心理病理学和基因型的检查。Sychiatry Academy,58(8),787-798。 7。 TOOLE,JM和BOYLAN,G。B. (2017)。 neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。Sychiatry Academy,58(8),787-798。7。TOOLE,JM和BOYLAN,G。B.(2017)。neral:新生儿脑电图的定量特征使用matlab。ARXIV预印型ARXIV:1704.05694。Vinck,M.,Oostenveld,R.,Van Wingerden,M.,Battaglia,F。,&Pennartz,C。M.(2011)。 在存在体积传导,噪声和样品大小偏置的情况下,改进了相结合的相同步指数。 Neuroimage,55(4),1548-1565。 8。 Zhang,C.,Dougherty,C.C.,Baum,S.A.,White,T。,&Michael,A。M.(2018)。 功能连通性预测性别:静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图,39(4),1765-1776。Vinck,M.,Oostenveld,R.,Van Wingerden,M.,Battaglia,F。,&Pennartz,C。M.(2011)。在存在体积传导,噪声和样品大小偏置的情况下,改进了相结合的相同步指数。Neuroimage,55(4),1548-1565。8。Zhang,C.,Dougherty,C.C.,Baum,S.A.,White,T。,&Michael,A。M.(2018)。 功能连通性预测性别:静止大脑连通性中性别差异的证据。 人类脑图,39(4),1765-1776。Zhang,C.,Dougherty,C.C.,Baum,S.A.,White,T。,&Michael,A。M.(2018)。功能连通性预测性别:静止大脑连通性中性别差异的证据。人类脑图,39(4),1765-1776。
Brenda Milner Keynote讲座,蒙特利尔神经学研究所邀请以色列高级研究所研究员,邀请特殊讲座,神经科学学会当选成员,Dana基金会当选成员,DANA基金会当选成员,国际神经心理学社会记忆和偶像疾病奖,国际神经心理学社会奖和偶然的社会奖,哥伦比亚大学珍妮特·斯宾斯大学(Janet Spence)的变革性早期职业贡献奖,美国国家科学基金会职业发展奖年轻调查员奖,纳尔萨德博士后个人国家研究服务奖,NIMH DEAN的最佳论文论文奖,罗特斯大学LEHRMAN LEHRMAN学术奖学金
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