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主要抑郁症的功能连通性特征：两个多中心神经成像研究的机器学习分析
机器学习的承诺激发了开发精神病学诊断工具的希望。初步研究表明，具有静止状态连接性的主要抑郁症（MDD）鉴定高精度，但由于缺乏大型数据集，进步受到了阻碍。在这里，我们使用常规的机器学习和先进的深度学习算法来区分MDD患者与健康对照的患者，并在两个最大的MDD静止状态数据集中确定抑郁症的神经生理学特征。我们从REST-META-MDD（n = 2338）和PSYMRI（n = 1039）联盟中获得了静止状态功能磁共振成像数据。分类，并使用5倍的交叉验证评估了性能。使用GCN解释器，一项消融研究和单变量t检验来可视化特征。结果显示，MDD与对照组的平均分类精度为61％。分类（非）药物亚组的平均准确性为62％。性别分类的精度在数据集中取得了明显的更好（73 - 81％）。结果的可视化表明，分类是由两个数据集中更强的丘脑连接驱动的，而几乎所有其他连接都较弱，单变量效应大小较小。这些结果表明，整个大脑静息状态的连通性是MDD的可靠生物标志物，但可能是由于疾病异质性所致，因此使用相同的方法进一步支持了性别分类的较高准确性。深度学习表明，在两项多中心研究中，丘脑性超连接性是抑郁症的突出神经生理学特征，这可以指导未来的研究中生物标志物的发展。
在印度
前言 我非常高兴地介绍印度国家空间研究委员会 (INCOSPAR)、印度国家科学院 (INSA) 和印度空间研究组织 (ISRO) 为 2024 年 7 月 13 日至 21 日在韩国釜山举行的第 45 届 COSPAR 科学大会准备的《印度空间研究报告》。该报告概述了 2022 年 1 月至 2023 年 12 月期间印度在近地空间、太阳、行星科学和天体物理学几个领域取得的重要成就、成果和研究活动。本报告还介绍了空间科学研究能力建设活动、空间科学和技术学术课程、空间科学和技术方面的国家和国际合作、在各个研究所和中心建立的为印度空间科学探索和研究做出贡献的实验室和设施，等等。印度空间科学界一直活跃于天文学和天体物理学、太阳物理学、空间天气和日地关系、空间和大气科学、行星科学、地磁学和地球科学等领域。本报告介绍了海洋学、大气结构和动力学、云和对流系统、气溶胶、辐射和微量气体、天气和气候变化、中层大气、电离层、磁层、太阳风和空间天气、月球和行星研究、太阳和太阳系天体、恒星、星系、银河系和河外天文学和宇宙学等领域的研究重点。在行星科学领域，2023 年 8 月 23 日，月船三号在月球南部高纬度 Shiv-Shakti 点软着陆，使印度成为第四个掌握月球软着陆技术的国家，但却是第一个在南极地区实现软着陆的国家。月船三号收集了着陆点附近元素组成、热物理性质、等离子体环境和地震活动等一个农历日的数据。成功演示了从月球表面跳跃、从月球轨道脱离到地球轨道，这将为未来的样品返回铺平道路。月船二号轨道器已运行五年，为月球科学提供了新的见解。AstroSat 是印度首个多波长太空天文观测站，已于 2023 年 9 月 28 日成功完成八年运行。该观测站自 2016 年 10 月起以提案方式运行，并向天文学界开放。目前，AstroSat 拥有来自 50 个国家的约 2700 名用户。在最初的八年中，AstroSat 观测已产生了 440 多份同行评审出版物，以及 1500 多份会议论文集、GCN 通告、天文学家电报和其他非同行评审出版物。在此期间，AstroSat 数据得出的一些主要科学成果包括利用 UVIT 发现遥远矮星系中的扩展发射，2018 年爆发衰退阶段，变貌活跃星系 NGC 1566 的光谱跃迁，以及对 OJ 287 火焰星光谱状态的多波长观测。Aditya-L1 于 2023 年 9 月 2 日发射，是印度首次从日地系统拉格朗日点 1 (L1) 研究太阳的太空任务。该任务搭载七个有效载荷来观察光球层、色球层和日冕，为观察太阳活动及其对空间天气的影响提供了更大的优势。Aditya-L1 在 2024 年 5 月捕获了太阳事件（耀斑和日冕抛射）。印度的 X 射线偏振测量任务 XPoSat 于 2024 年 1 月 1 日发射，已开始进行科学观测，其中包括由 XPoSat 上的 X 射线偏振仪 POLIX 生成蟹状脉冲星的脉冲轮廓。我感谢为编写本报告而为其各自研究所和部门开展的空间研究活动提供意见的科学家。我感谢印度空间研究组织总部班加罗尔科学计划办公室代表 INCOSPAR 编撰和编辑本报告的辛勤工作。
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