摘要:在脑部计算机界面(BCI)系统中,识别运动成像(MI)脑信号提出了挑战。已建立的识别方法从SSVEP,AEP和P300等模式中实现了有利的性能,而MI的分类方法需要改进。因此,寻求一种表现出高精度和鲁棒性在MI-BCI系统中的应用是必不可少的。在这项研究中,拼音搜索算法(SSA)优化的深信信仰网络(DBN)(称为SSA-DBN)旨在识别经验模式分解(EMD)提取的EEG特征。通过SSA获得的优化超参数增强了DBN的性能。我们的方法的功效在三个数据集上进行了测试:两个公共和一个私人。结果表明,相对较高的精度率,表现优于三种基线方法。具体来说,在私人数据集上,我们的方法的准确度为87.83%,标志着标准DBN算法的10.38%改善。对于BCI IV 2A数据集,我们记录了86.14%的精度,超过DBN算法的精度为9.33%。在SMR-BCI数据集中,我们的方法达到了87.21%的分类精度,比常规DBN算法高5.57%。这项研究表明,MI-BCI的分类能力增强,有可能导致BCI领域的进步。
摘要:本文介绍了一种利用脑电信号进行心理任务识别的无监督深度学习驱动方案。为此,首先将多通道维纳滤波器应用于脑电信号,作为一种伪影消除算法,以实现稳健的识别。然后,应用二次时频分布 (QTFD) 提取脑电信号的有效时频信号表示,并捕捉脑电信号随时间变化的频谱变化,以提高对心理任务的识别。QTFD 时频特征被用作所提出的深度信念网络 (DBN) 驱动的孤立森林 (iF) 方案的输入,以对脑电信号进行分类。实际上,基于每个类的训练数据构建单个基于 DBN 的 iF 检测器,以该类的样本为内点,所有其他样本为异常(即一对多)。DBN 被认为可以在不假设数据分布的情况下学习相关信息,而 iF 方案用于数据区分。该方法使用来自格拉茨技术大学公开数据库的包含五项心理任务的实验数据进行评估。与基于 DBN 的椭圆包络、局部离群因子和最先进的基于 EEG 的分类方法相比,所提出的基于 DBN 的 iF 检测器在心理任务的判别性能方面更胜一筹。
图1。深度学习技术的分类学。图改编自参考[70]。MLP: Multi-Layer Perceptron; CNN: Convolutional Neural Network; ResNet: Residual Neural Net- work; GCN: Graph Convolutional Network; GAT: Graph Attention Network; RNN: Recurrent Neural Network; LSTM: Long Short-Term Memory; GRU: Gated Recurrent Unit; SAT: Structure- Aware Transformer; GAN: Generative Adversarial Network; AE: Auto-Encoder; SAE:稀疏自动编码器; DAE:DENOISISIS AUTOCODER; CAE:CASSITIVE AUTOCONEDER; VAE:VIRIATIANIT AUTOCONECODER; SOM:自组织映射; RBM:限制性Boltzmann Machine; DBN; DBN; DBN:深信信念网络:DRL:DRL:DRL:深度强化:深度强化学习。
脑肿瘤是一种癌症,其中大脑中的组织在大脑中迅速而不均匀地生长,并对人类生命造成巨大威胁。脑肿瘤被认为是成年人中常见可怕的癌症之一,它也会影响儿童。这种癌症分为两种类型,例如良性肿瘤和恶性肿瘤。然而,良性肿瘤是可以治愈的,而恢复受恶性肿瘤影响的患者的生存机会较小。如今,通常使用MR图像来检测脑肿瘤的种类。早期分类和肿瘤的鉴定对于治疗肿瘤并从早期死亡中挽救了人类生命很重要。然而,使用术前和术后MR图像的脑肿瘤分类和变化检测百分比是一项非常具有挑战性的任务。为了克服此类问题,这项研究提出了一种新的有效技术,用于使用拟议的深信念网络(DBN) +深卷积神经网络(DCNN)来确定像素变化检测。该过程涉及四个阶段,例如预处理,分割,特征提取和分类。DBN + CNN的组合用于基于错误函数的决策。DBN + CNN通过开发的横梁算法进行了训练。此外,提出的方法的最大准确度为0.957,灵敏度为0.967,特异性为0.918。
癫痫是全球最常见的神经系统疾病之一。最近的研究结果表明,大脑是一个由神经元网络组成的复杂系统,癫痫发作被认为是其相互作用产生的一种新特性。基于这一观点,网络生理学已成为一种有前途的方法,用于探索大脑区域如何在健康状态和危重疾病条件下协调、同步和整合其动态。因此,本文的目的是介绍(动态)贝叶斯网络 (DBN) 的应用,以基于使用阈值分析发现的弧数对诱发癫痫发作的大鼠的局部场电位 (LFP) 数据进行建模。结果表明,DBN 分析捕捉到了发作过程中大脑连接的动态特性,以及与神经生物学的显著相关性,这些相关性源于采用药理学操作、病变和现代光遗传学技术的开创性研究。根据所提出的方法评估的弧与以前的文献取得了一致的结果,此外还展示了功能连接分析的稳健性。此外,它还提供了令人着迷的新颖见解,例如前肢阵挛和全身性强直阵挛性癫痫 (GTCS) 动态之间的不连续性。因此,DBN 与阈值分析相结合可能是研究脑回路及其动态相互作用的绝佳工具,无论是在稳态条件下还是在功能障碍条件下。
深度信念网络(DBN)是通过堆叠受限的Boltzmann机器(RBMS,(Smolensky,1986)获得的一类生成概率模型。有关RBMS和DBNS的简要介绍,我们将读者推荐给调查文章(Fischer&Igel,2012; 2014; Mont´ufar,2016; Ghojogh等,2021)。Since their introduction, see (Hinton et al., 2006; Hinton & Salakhutdinov, 2006), DBNs have been successfully applied to a variety of prob- lems in the domains of natural language processing (Hin- ton, 2009; Jiang et al., 2018), bioinformatics (Wang & Zeng, 2013; Liang et al., 2014; Cao et al., 2016; Luo等,2019),财务市场(Shen等,2015)和计算机视觉(Abdel-Zaher&Eldeib,2016; Kamada&Ichimura,2016; 2019; Huang等,2019)。但是,我们对这些模型的理论理解是有限的。 近似近似概率分布的能力(通常称为通用近似属性)仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题,更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。 作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度,通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。但是,我们对这些模型的理论理解是有限的。近似近似概率分布的能力(通常称为通用近似属性)仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题,更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度,通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。
该银行最近被《全球金融》杂志评选为尼日利亚最佳私人银行和非洲客户最佳私人银行数字解决方案;被《全球银行与金融奖》评选为 2022 年尼日利亚最佳中小企业银行;被《金融时报》和《银行家杂志》评选为尼日利亚最佳私人银行。该银行还获得了尼日利亚开发银行 (DBN) 颁发的白金奖和服务大使奖。
摘要 阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的痴呆症类型。在发达国家,65 岁以后的 AD 发病率估计约为 5%,85 岁以上的发病率高达 30%。AD 会破坏脑细胞,导致人们失去记忆力、心理功能和继续日常活动的能力。这项研究的结果可能会帮助专家通过患者的磁共振成像 (MRI) 区分 AD 患者和正常对照 (NC) 来做出决策。性能进化被应用于来自阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 收集的 346 张磁共振图像。深度信念网络 (DBN) 分类器用于实现分类功能。权重用于测试所提出方法的识别能力,并使用样本训练集对网络进行训练。因此,这项研究提供了一种利用自动分类识别阿尔茨海默病的新方法。在测试中,它的表现令人钦佩,当将灰度共生矩阵 (GLCM) 特征与 DBN 相结合时,对 AD 和 NC 研究类别的准确率达到 98.46%。关键词:阿尔茨海默病、深度信念网络、灰度共生矩阵、磁共振成像。
摘要 - 脑部计算机接口(BCI)允许其用户仅使用大脑活动与计算机或其他机器进行交互。运动障碍者是这项技术的潜在用户,因为它可以使他们在不使用周围神经的情况下与周围环境互动,从而帮助他们恢复失去的自主权。P300拼写器是最受欢迎的BCI应用程序之一。其性能取决于其分类器识别和区分p300电位与脑电图(EEG)信号的能力。为了使分类器正确执行此操作,有必要使用平衡的数据集训练它。但是,由于p300通常是用奇数范式引起的,因此只能获得不平衡的分布。本文在P300 EEG信号上采用了一种基于自组织图(SOM)的采样下采样方法,希望提高分类器的准确性。通过从健康受试者和中风后受害者获得的数据集测试了两个分类模型,一个深层喂养网络(DFN)和深信仰网络(DBN)。我们将结果与以前的作品进行了比较,并观察到我们最关键的主题的分类准确性增加了7%。对于健康和中风的受试者,DBN的最高分类准确性为95.53%和94.93%,而DFN为96.25%和93.75%。索引术语 - 脑计算机界面,神经网络,自组织图,击球后,脑电图
HEALTHCARE ACCESS IN MALAYSIA ____________________________________________________________________________________ Kuala Lumpur, December 5, 2023 – The International Affordable Diagnostics and Therapeutics Alliance (IA-DATA) unveiled groundbreaking initiatives to transform healthcare access in Malaysia at the International Conference on Drug Discovery and Translational Medicine 2023 (ICDDTM'23).该公告是由科学,技术与创新部长YB Tuan Chang Lih Kang(MOSTI)提出的,这标志着应对全球健康挑战的重要一步,包括感染,癌症和非传染性疾病。在部长的讲话中,Chang强调了国家生物技术政策2.0(DBN 2.0)的重要性,该政策于2022年9月推出,以加强马来西亚的生物技术生态系统。该政策侧重于三个关键领域:农业生物技术和粮食安全,医疗保健生物技术和福祉,以及工业生物技术和循环经济。DBN 2.0旨在到2030年将马来西亚转变为技术发展国家,并设定了为生物技术公司,增强研究机构,推动经济贡献,促进人才认可并鼓励生物创新的目标。dbn2.0还旨在通过与生物技术相关的新兴行业创造财富机会,到2030年,占马来西亚GDP的5%。”他补充说,该倡议还反映了该部的国家科学,技术和创新政策2021-2030,该政策通过多个关键科学,技术和创新计划设想了马来西亚将其转变为以知识为中心的经济。