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使用多级静止状态fMRI特征
精神分裂症研究表明，该组中所有死亡原因中多达40％可以归因于自杀（Wildgust等，2010），而25-50％的精神分裂症患者试图在他们的一生中自杀（Bohaterewicz等人，2018年； Cassidy等，2018年）。因此，非常需要开发更准确和客观的方法来预测精神分裂症患者自杀的风险。功能磁共振成像（fMRI）是一种非侵入性，广泛使用的方法，允许一种方法来测量人脑的活性。静止状态（RS）反过来被认为是高度有效的，因为它捕获了大脑总活动的60-80％（Smitha等，2017）。此外，一些研究表明，它允许监测治疗结果以及评估精神疾病的生物标志物（Glover，2011; Moghimi等，2018）。Previous studies indicate gray matter volume reduction in dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), superior temporal gyrus, as well as insular cortex in patients after suicide attempt, compared to the ones without suicide attempt in the past ( Besteher et al., 2016 ; Zhang et al., 2020 ), whereas fMRI studies revealed that during a simple task based on cognitive control, suicide thoughts were associated随着PFC活性的降低和先前的自杀企图的病史导致前皮层的活性降低（Minzenberg等，2014； Potvin等，2018）。体积和功能任务的先前结果fMRI分析表明，默认模式网络（DMN），显着性网络（SN）和Sensorimotor Network（SMN）中包含的区域的潜在静止状态大脑活动变化。近年来，RSFMRI数据的机器学习应用程序越来越多，以进行预后评估并在各个组或条件之间进行差异（Pereira等，2009）。最近，采用了以fMRI为公正的生物标志物的ML分类器来识别从事自杀相关行为的人，包括自杀念头。例如，Just等。（2017）能够正确地识别17名自杀参与者中的15个，灵敏度为0.88，使用高斯幼稚的贝叶斯算法和fMRI数据的特定为0.94。在最近的工作中，Gosnell等人。（2019）使用了随机森林（RF）算法和RSFMRI功能连通性数据，来自精神病患者，使他们能够以81.3％的敏感性正确地对自杀行为进行了分类。据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。 在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。 最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。 每个指标礼物据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。每个指标礼物
pmol/mol 级碳氢化合物气体标准，支持环境大气测量
气候变化研究越来越多地认识到碳氢化合物对大气产生的各种影响，包括对颗粒物和臭氧形成的影响。对主要非甲烷碳氢化合物 (NMHC) 的测量表明，大气浓度范围从低 pmol/mol 到 nmol/mol，具体取决于位置和化合物。为了准确地确定浓度趋势并关联来自众多实验室和研究人员的测量记录，必须有良好的校准标准。世界上的几个国家计量研究院 (NMI) 正在开发 nmol/mol 级的一级和二级参考气体标准。虽然美国 NMI，即国家标准与技术研究院 (NIST) 已经为卤代烃和一些挥发性有机物制定了 pmol/mol 标准，但尚未确定为 pmol/mol 级的 NMHC 制定良好特性的稳定标准。 NIST 最近通过重量稀释法开发了一套一级标准，其中包含 18 种 NMHC，浓度范围为 60 pmol/mol 至 230 pmol/mol。考虑到 NMHC 在用于制备的高纯度稀释剂氮中的贡献虽小但化学意义重大，这些 NMHC 在一级标准中的相对浓度和短期稳定性（2 至 3 个月）已通过色谱分析确认。从用于制备材料的方法和分析浓度分配的重量值
夏威夷网络空间 ） ASBCA 编号 54065 ） 合同编号...
武装部队合同上诉委员会上诉 -- ) ) 夏威夷网络空间 ) ASBCA 编号 54065 ) 合同编号 F64605-96-M-7445 ) 上诉人出庭： Philip Blackman 先生 主任 政府出庭： 美国空军首席审判律师 Anthony P. Dattilo 上校 Mark H. Alexander 先生 高级审判律师 美国空军审判律师 Andrea L. Muldoon 上尉 行政法官 JAMES 的意见 此上诉源于合同官 (CO) 的最终决定，该决定驳回了上诉人 2002 年 5 月 17 日的索赔，指控根据上述合同有 10 项指示更改和额外工作。我们于 2003 年 11 月 5 日做出的决定批准了被告的动议，驳回了第 2 项和第 6 项索赔，原因是缺乏签署的 CDA 认证。夏威夷网络空间，ASBCA 第 54065 号，04-1 BCA ¶ 32,455。上诉人于 2004 年 3 月 9 日和 26 日致函委员会，撤回索赔项目 1、7、9 和 10，并“将索赔项目 4 和 5 合并为一个陈述”。因此，只有索赔项目 3、4、5 和 8 仍有争议。委员会根据 1978 年《合同争议法》（CDA）（41 U.S.C. § 607）对上诉拥有管辖权。各方选择根据委员会规则 11 记录在案地提交上诉，并已向委员会提交了简报。我们仅决定权利。事实认定 1. 为响应招标号 F64605-96-Q-1043，Philip Blackman 独资经营的 Hawaii CyberSpace（“HCS”）于 1996 年 8 月 28 日提交了一份关于“飞行信息系统和交互式电话应答系统”的提案
临床心理学博士后奖学金
750 1 st Street, NE, Washington, DC 20002 电话：(202) 336-5979 电子邮件：apaaccred@apa.org 网址：www.apa.org/ed/accreditation WRJ HCS 也是心理学、博士后和实习中心协会 (APPIC) 的成员，参与国家匹配服务 ( www.natmatch.com/psychint/ ) 并遵守 APPIC 匹配政策中规定的 APPIC 准则。这些政策可在 APPIC 网站 www.appic.org 上查阅。 具体资格：博士后奖学金项目寻求具有一些初级保健环境和健康心理学工作培训和经验的申请人。WRJ VAMC 的奖学金以临床为导向，因此非常重视那些通过奖学金为申请人提供临床实践准备的经验。备受推崇的候选人将完成临床实习，并具有进行个人心理治疗（即对成年人进行短期和长期心理治疗和临床访谈）、心理评估、健康心理学和初级保健临床实践的经验。备受推崇的候选人还将完成健康心理学课程，并具有认知行为心理治疗和心理动力心理治疗的经验。WRJ VAHCS 相信退伍军人医疗保健管理局 (VHA) 的使命：“履行林肯总统的承诺，照顾那些在我们国家军队服役的人及其家人、照顾者和幸存者。”我们是一个机会均等的培训计划，我们欢迎并强烈鼓励所有合格的候选人申请，无论其种族、民族、宗教、性取向、残疾、父母身份、军人身份或其他少数民族身份如何。申请程序：符合资格标准的有兴趣的人应提交以下材料：
运动技能和神经系统软体征：它们仅仅是临床差异还是抽动障碍和原发性刻板运动障碍不同病因的反映？
虽然抽动障碍 (TD) 和刻板性运动障碍 (SMD) 在儿科诊所中经常共病，但它们的临床和病因差异仍然不太清楚。我们旨在通过评估神经系统软体征 (NSS) 和运动技能来研究区分 TD 和原发性 SMD 的临床特征。向儿童及其父母发放了《儿童情感障碍和精神分裂症量表（针对学龄儿童）-当前和终身版本 DSM-5 (K-SADS-PL)》和社会人口和临床数据表。临床医生完成了耶鲁全球抽动严重程度量表 (YGTSS)、重复行为量表修订版 (RBS-R) 和神经系统评估量表 (NES)。九孔钉测试用于测试精细运动技能，1 分钟坐站测试用于测试粗大运动技能，火烈鸟平衡测试用于测试静态平衡，指鼻测试用于测试双侧协调性。家长完成了康纳斯家长评定量表修订简表 (CPRS-RSF) 和发育性协调障碍问卷修订版 (DCDQ-R)。我们的样本包括 20 名 TD、20 名原发性 SMD、13 名 ADHD 患者和 20 名健康对照者 (HC)。SMD 组的 NES 复杂运动动作排序得分明显高于 HC。原发性 SMD 组的九孔钉测试优势手表现明显低于 TD 组。原发性 SMD 儿童的 1 分钟坐站测试得分明显较低；DCDQ-R 总分和分量表得分高于 HC，且发育性协调障碍风险更高。我们的研究结果为 TD 和原发性 SMD 的不同病因提供了宝贵的见解，为未来的神经生物学研究奠定了基础。
静息态大脑动态
早期生活压力 (ELS) 和重度抑郁症 (MDD) 具有共同的神经网络异常。然而，尚不清楚 ELS 和 MDD 如何单独和/或共同与大脑网络相关，以及患有和不患有 ELS 的抑郁症患者之间是否存在神经差异。此外，先前的研究评估了静态与动态网络属性，这是一个关键的空白，因为大脑网络会随着时间的推移显示协调活动的变化。71 名未接受药物治疗的女性，有或没有童年性虐待 (CSA) 史和/或 MDD，完成了静息状态扫描和压力任务，其中收集了皮质醇和情感评分。检查了重复的功能网络共激活模式 (CAP)，并计算了 CAP 中的时间（每个 CAP 表达的次数）和转换频率（不同 CAP 之间的转换）。检查了 MDD 和 CSA 对 CAP 指标的影响，并将 CAP 指标与抑郁和压力相关变量相关联。结果表明，MDD 与 CAP 指标相关，但 CSA 与 CAP 指标无关。具体而言，与 HC（N = 36）相比，患有 MDD（N = 35）的个体在后默认模式 (DMN)-额顶网络 (FPN) CAP 中花费的时间更多，并且在后 DMN-FPN 和原型 DMN CAP 之间转换的频率更高。在各个组中，在后 DMN-FPN CAP 中花费的时间越多，DMN-FPN 和原型 DMN CAP 转换频率越高，反刍的频率就越高。DMN 和 FPN 之间的不平衡似乎是 MDD 的核心，可能导致与 MDD 相关的认知功能障碍，包括反刍。出乎意料的是，CSA 并没有调节此类功能障碍，这一发现需要在未来样本量更大的研究中进行复制。
报告
ADR Adverse Drug Reaction AMA African Medicines Agency AMR Antimicrobial Resistance API Active Pharmaceutical Ingredient DP&NM Department of Pharmaceuticals and Natural Medicines EAC East African Community FY Financial Year GDP Gross Domestic Product GMP Good Manufacturing Practices GoU Government of Uganda HCs Health Centres HSDP Health Sector Development Plan IGAD Inter Government Agency for Development KPI Key Performance Indicators MAAIF Ministry of Agriculture Animal Industry and Fisheries MDAs Ministries, Departments and Agencies M&E Monitoring and Evaluation MOH Ministry of Health NCRI Natural Chemotherapeutic Research Institute NDA National Drug Authority NDP/A National Development Plan Act NDQCL National Drug Quality Control Lab NESW National electronic Single Window NIRA National Identification AND Registration Authority NMP National Medicines Policy NPSSP National Pharmaceutical Sector Strategic Plan NVDP National兽医药物政策PD药房部PNFP PNFP私人非营利性PSU PSU药物学会RCERS RCERS地区监管卓越的地区中心可持续发展目标SDT服务交付时间表SSFFC ssffc ssffc ssffc confcm undistal/disfalsely/difalsely/falsely tcms and Complastion ugaud TCMS uga uga ugand ugcand uganda ugcce ugccc食品和药物法UHC环球医疗保健乌干达乌干达，乌干达国家科学与技术委员会Undro乌干达国家健康研究组织兽医兽医谁世界卫生组织PHP公共卫生产品PMS PES MARK SAMER MARKENS SURVEILLANCE
使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介
afmci36-2602.pdf - 空军
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使用静止状态EEG
抽象目标。这项研究旨在设计和实施第一个深度学习（DL）模型，以根据静止状态脑电图（EEG）信号对阿尔茨海默氏病（AD）的前驱状态（AD）进行分类。方法。脑电图记录了17个健康对照（HCS），56个主观认知下降（SCD）和45名轻度认知障碍（MCI）受试者的记录。预处理后，我们选择了与眼睛闭合条件相对应的部分。使用带通滤波器提取Delta，Theta，Alpha，Beta和Delta-to-Theta频段来创建五个不同的数据集。为了对SCD与MCI和HC vs SCD与MCI进行分类，我们提出了一个基于变压器体系结构的框架，该框架使用多头注意力专注于输入信号的最相关部分。我们使用了一个主题输出的交叉验证方法训练并验证了每个数据集上的模型，并将信号分为10 s时。受试者与大多数时期分配给同一类。的分类性能，并与其他DL模型进行了评估，并将其与其他DL模型进行了比较。主要结果。结果表明，DELTA数据集允许我们的模型获得SCD和MCI歧视的最佳性能，从而达到ROC曲线下的一个0.807的区域，而在Alpha和Theta上获得了Alpha和Theta的最高结果，其最高结果是在Alpha和Theta上获得的，其Micro-auc高于0.74。意义。我们证明了DL方法可以支持采用非侵入性和经济技术作为脑电图，以将处于AD风险的临床人群中的患者分层。由于注意力机制能够学习信号的时间依赖性，重点是最歧视的模式，从而实现了这一结果，从而实现了最新的结果。我们的结果与临床证据相一致，表明在考虑AD的早期阶段时，大脑活动的变化是渐进的。