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比较脑功能连接网络中的社区检测方法
摘要。脑功能网络对于理解功能连接组至关重要。计算功能磁共振成像 (fMRI) 脑活动区域之间的时间依赖性，我们可以得到区域之间的功能连接。矩阵形式的成对连接对应于功能网络 (fNet)，也称为功能连接网络 (FCN)。我们首先分析相关矩阵，它是 FCN 的邻接矩阵。在这项工作中，我们进行了一个案例研究，比较了在寻找脑网络节点社区时使用的不同分析方法。我们使用了五种不同的社区检测方法，其中两种方法是在过滤掉权重低于预定阈值的边后在网络上实施的。我们还计算并观察了结果的以下特征：(i) 社区的模块性，(ii) 大脑左右半球之间的对称节点分区，即半球对称性，以及 (iii) 分层模块组织。我们的贡献在于找到一个合适的测试平台，以比较使用不同语义的方法的结果，例如网络科学、信息论、多元分析和数据挖掘。
2021 年伊利区无线电频率指南、中继器地图和...
1.将克隆 2. 电缆的主开关端（按钮）连接到主电台的侧面连接器。2.从主电台中选择要克隆的组。3.按住主开关，然后按住 [FCN] 键，直到显示屏显示“- - - ID”，将主电台置于编程模式。输入所选组的密码。显示屏显示“PRG CH 00”。 4. 在每个 CHXX 提示符下按 [FCN] 或 [ENT] 键，查看电台中编程的值。现在必须进行任何必要的更改。5.将电缆的另一个插头连接到要克隆的电台的侧面连接器。6.打开克隆机并将其设置为所需的频道组。7.按下主收音机键盘上的 [*] 键。显示屏将闪烁“PROG”，表示收音机已准备好将其程序下载到克隆机。8.按下主收音机键盘上的 [FCN] 键。当主机的信息下载到克隆机时，显示屏将闪烁“CLONE”。9.如果成功，主机上的显示屏将继续闪烁“PROG”。 • 要克隆另一个频道组，请关闭两个收音机并返回步骤 3，根据需要更改频道组。10.如果克隆不成功，主机将显示“FAIL”，并发出多声哔声。失败的原因可能是连接不当、无法打开克隆、将克隆设置为编程模式、PC 编程将组“锁定”。注意：要停止“FAIL”模式，请按 [CLR]，关闭两个无线电，然后重试，从上一页的步骤 1 开始。
2021 年伊利区无线电频率指南、中继器地图和...
1. 将克隆电缆的主开关端（按钮）连接到主电台的侧面连接器。 2. 从主电台中选择要克隆的组。 3. 按住主开关，然后按住 [FCN] 键，直到显示屏显示“- - - ID”，将主电台置于编程模式。输入所选组的密码。显示屏显示“PRG CH 00”。 4. 在每个 CHXX 提示符下按 [FCN] 或 [ENT] 键，查看电台中编程的值。必须立即进行任何必要的更改。 5. 将电缆的另一个插头连接到要克隆的电台的侧面连接器。 6. 打开克隆并将其设置为所需的频道组。 7. 按下主电台键盘上的 [*] 键。显示屏将闪烁“PROG”，表示电台已准备好将其程序下载到克隆中。 8. 按下主电台键盘上的 [FCN] 键。当主机的信息下载到克隆机时，显示屏将闪烁“CLONE”。9. 如果成功，主机上的显示屏将继续闪烁“PROG”。• 要克隆另一个频道组，请关闭两个无线电并返回步骤 3，根据需要更改频道组。10. 如果克隆不成功，主机将显示“FAIL”并发出多声蜂鸣。失败的原因可能是连接不当、无法打开克隆机、将克隆机设置为编程模式、组被 PC 编程“锁定”。注意：要停止“FAIL”模式，请按 [CLR]，关闭两个无线电，然后重试，从上一页的步骤 1 开始。
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1. 将克隆电缆的主开关端（按钮）连接到主电台的侧面连接器。 2. 从主电台中选择要克隆的组。 3. 按住主开关，然后按住 [FCN] 键，直到显示屏显示“- - - ID”，将主电台置于编程模式。输入所选组的密码。显示屏显示“PRG CH 00”。 4. 在每个 CHXX 提示符下按 [FCN] 或 [ENT] 键，查看电台中编程的值。必须立即进行任何必要的更改。 5. 将电缆的另一个插头连接到要克隆的电台的侧面连接器。 6. 打开克隆并将其设置为所需的频道组。 7. 按下主电台键盘上的 [*] 键。显示屏将闪烁“PROG”，表示电台已准备好将其程序下载到克隆中。 8. 按下主电台键盘上的 [FCN] 键。当主机的信息下载到克隆机时，显示屏将闪烁“CLONE”。9. 如果成功，主机上的显示屏将继续闪烁“PROG”。• 要克隆另一个频道组，请关闭两个无线电并返回步骤 3，根据需要更改频道组。10. 如果克隆不成功，主机将显示“FAIL”并发出多声蜂鸣。失败的原因可能是连接不当、无法打开克隆机、将克隆机设置为编程模式、组被 PC 编程“锁定”。注意：要停止“FAIL”模式，请按 [CLR]，关闭两个无线电，然后重试，从上一页的步骤 1 开始。
治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会
背景：心血管磁共振中的心脏功能定量需要精确的心脏腔室轮廓。这项耗时的任务越来越多地通过越来越复杂的深度学习方法来解决。但是，其中只有一小部分从学术界进入临床实践。在对医学人工智能智能的质量评估和控制中，不透明的推理和神经网络的独特错误符合极低的失败容忍度。目的：本研究的目的是对心脏功能定量的三个流行卷积神经网络（CNN）模型的性能进行多级分析和比较。方法：对U-NET，FCN和多肺部进行了培训，以分割临床常规的119例患者的短轴Cine图像，左心室和右心室进行分割。训练管道和超参数保持恒定，以隔离网络体系结构的影响。CNN性能。多级分析包括通过切片位置对结果的细分，以及分割偏差的可视化以及通过相关图与分割指标的体积差异与分割指标的联系。结果：所有模型均与专家在定量临床参数方面均显示出很强的相关性（R Z'= 0.978，0.977，0.977，0.978，分别为U-NET，FCN，多驱动器）。具有更高的差异和更多异常值。多孔孔明显低估了心室体积和左心室心肌肿块。分割的困难和失败聚集在所有CNN的基础和顶端切片中，基础切片的体积差异最大）（每片平均绝对误差：基础的4.2±4.5 mL，中间的0.9±1.3 ml，用于侧面的0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9 ml）。CNN中的临床参数的类内相关性非常出色（≥0.91）。
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。
反卷积网络在癫痫检测中的特征可解释性应用
大脑中不规则的电活动会导致人的行为、运动、感官体验和对周围环境的意识发生深刻而暂时的变化（Nasiri 和 Clifferd，2021 年）。在早期阶段识别和治疗癫痫对患有这种疾病的人来说可以带来关键而有价值的变化。头皮脑电图 (EEG) 是一种测量大脑电活动的非侵入性技术，是诊断癫痫的广泛使用的补充检查（Liang 等人，2020 年）。在癫痫发作期间，患者的脑电图将显示出明显的异常模式（Staba 等人，2014 年）。医生可以通过检查脑电图来帮助确定是否发生癫痫。然而，审查长期脑电图需要医生投入大量的时间和精力。因此，开发自动癫痫检测算法至关重要（Si 等人，2023 年）。研究人员正积极致力于开发利用脑电图数据自动检测癫痫发作的方法。从最初使用硬件电路的尝试到后来利用时域信息和基于阈值的方法进行癫痫发作检测。后续发展涉及使用频域特征和提取时频特征（Xia 等人，2015 年）进行癫痫发作检测。自引入以来，深度学习模型在计算机视觉任务中比手动提取的特征更具弹性（Chen 等人，2024 年）、语音识别（Eris and Akbal，2024 年）和自然语言处理（Luo 等人，2024 年）。因此，利用深度学习技术自动使用脑电图信号检测癫痫发作已显示出在做出最合适和最快临床决策方面具有重大前景（Ahmad 等人，2023 年）。近几年来，各种深度学习模型已用于癫痫发作检测，包括循环神经网络（Tuncer 和 Bolat，2022 年）、生成对抗网络（Rasheed 等人，2021 年）、深度神经网络（Liu 和 Richardson，2021 年）、分层神经网络（Hu 等人，2021 年）和卷积神经网络。这些模型取得了令人鼓舞的结果（Kaur 等人，2022 年）。卷积网络在逐像素进行端到端训练后，性能得到了进一步提升。随着全卷积网络 (FCN) 的引入，神经网络设计可以处理不同大小的输入，并通过高效的推理和学习机制产生相应大小的输出（Chou 等人，2023 年）。然而，FCN 尚未广泛应用于癫痫发作检测。同时，以往的深度学习算法往往忽略了不同通道对分类任务的贡献，导致模型的可解释性有限。针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的独立癫痫检测算法。算法可以从多通道脑电图数据中自主提取时间和空间信息，从而能够精确识别不同患者的癫痫发作事件。本文做出了几个关键贡献，包括：λ 提出了一种结合 SE（挤压和激励）模块的 CNN 模型检测算法。该方法已在 CHB-MIT 数据集上进行了评估，并取得了优异的性能。λ 首次将 FCN 模型中的上采样方法应用于癫痫发作检测，通过利用反卷积实现，将降尺度的图像从
基于多尺度特征融合目标检测与模型量化的电网覆冰状况边缘智能感知方法
绝缘子是输电线路的重要设备，绝缘子覆冰会严重影响输电线路的稳定运行，因此绝缘子覆冰状态监测对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。因此，本文提出了一种面向前端覆冰监测装置的轻量级绝缘子覆冰厚度智能识别方法。该方法融合残差网络（ResNet）与特征金字塔网络（FPN）构建多尺度特征提取网络框架，使浅层特征与深层特征融合，减少信息损失，提高目标检测精度。然后采用全卷积神经网络（FCN）对覆冰绝缘子进行分类与回归，实现覆冰厚度的高精度识别。最后,通过模型量化对所提方法进行压缩,减少模型的大小和参数,以适应计算资源有限的结冰监测终端,并在边缘智能芯片上验证了该方法的性能,并与其他经典方法进行了比较。