摘要引入轻度认知障碍(MCI)的诊断,即正常年龄相关认知能力下降和痴呆症之间的短暂阶段仍然是一项艰巨的任务。观察到多模式方法(对几种互补方式的同时分析)可以提高分类精度。我们将结合三种非侵入性测量方式:功能性近红外光谱(FNIRS),通过ECG的脑电图和心率变异性。我们的目的是探索认知表现的神经生理学相关性,以及我们的多模式方法是否可以帮助早期鉴定MCI患者。方法和分析本研究将与MCI和健康对照患者(HC)进行横断面。将在休息期间和执行认知任务时测量神经生理信号:(1)Stroop,(2)N-BACK和(3)言语流利性测试(VFT)。统计分析的主要目的是(1)确定HC和MCI的神经生理反应的差异,(2)研究认知性能和神经生理反应的测量之间的关系,以及(3)研究是否可以通过使用我们的多态方法来提高分类精度。为了满足这些目标,统计分析将包括机器学习方法。据我们所知,这是同时应用MCI和HC同时应用这三种方式的第一项研究。我们假设与单峰方法相比,多模式方法提高了HC和MCI之间的分类精度。如果我们的假设得到了验证,则本研究为痴呆症研究多模式方法的更多研究铺平了道路,并促进了对新生物标志物的探索,以尽早发现非生理年龄与年龄相关的认知能力下降。伦理和传播伦理批准是从当地伦理委员会获得的(参考:83/19)。数据将在学习和数据组装完成后不超过1年。试验注册号临床临床。
Dekkers, JF; Whittle, JR; Vaillant, F.; Chen, H.-R.; Dawson, C.; Liu, K.; Geurts, MH; Herold, MJ; Clevers, H.; Lindeman, GJ; Visvader, JE,利用 CRISPR-Cas9 介导的人类乳腺类器官工程构建乳腺癌模型。JNCI:《美国国家癌症研究所杂志》2019,112 (5), 540-544。
ONJCRI 首席执行官兼拉筹伯大学癌症医学院院长 Marco Herold 教授表示:“我们确信这项工作将鼓励其他研究团队使用这种 Cas12a 临床前模型,该模型与筛选库相结合,是一套强大的新基因编辑工具,可提高我们对许多不同癌症背后机制的理解。”
Martius,C。,Zlinszky,A.将地球观测与高通量生物多样性数据联系起来。自然生态与进化,1(7),1-9。https://doi。org/10. 1038/s4155 9-017-0176 Callahan,B.J.,McMurdie,P.J。,&Holmes,S。P.(2017)。精确序列
相互尊重我们文化的一个重要方面是学生,教职员工之间的相互尊重,这些方面不仅在专业和研究兴趣方面,而且在性别,国籍,宗教,宗教,性取向和其他人口特征方面都高度多样化。基于种族,颜色,国籍,出生性,性别认同,障碍或残疾,年龄,性取向,宗教,信条,祖先,祖先,信仰,退伍军人地位或遗传信息的词或行动,表达基于种族,颜色,国籍,性别认同,障碍或残疾,基于种族,颜色,出生性,性别认同,障碍或残疾,表达歧视,不尊重,恐吓或骚扰。任何违反这些标准的行为都应将其授予博士学位。计划主任克里斯蒂安·卡斯特纳(ChristianKästner),博士协调员,康妮·埃罗德(Connie Herold),计划或学生事务办公室的监察员。
Adrian Gottschlich#1,2,3,Moritz Thomas#4,5,RuthGrünmeier#1,Stefanie Lesch 1,Lisa Rohrbacher 3,6,Veronika IGL 1,Daria Briukhovetska 1 XU 9,Dario Dhoqina 1,FlorianMärkl1,Sophie Robinson 10,11,Andrea Sendelhofert 12,Heiko Schulz 12,Öyküumut1,Vladyslav Kavaka 13,14 ,索菲亚股票1,3,15, PhilippJieMüller1,JaninaDörr1,Matthias Seifert 1,Bruno L. Cadilha 1,Ruben Brabenec 1,4,NatalieRöder1,FelicitaS Rataj 1,ManuelNüesch1,Franziska Siska Modemann 16,17,Jasmin Wellbrock 16,Walbrock 16,Walbrock 16,walbrock偏见Herold 3,15,Dominik Paquet 10,11,Irmela Jeremias 7,8,15,Louisa Von Baumgarten 15,19,Stefan Endres 1,15,20,Marion Subklewe 3,6,15,Carsten Marr 3,§
质量标准以 EPPIC 合作伙伴的意见为基础,可在 www.eppic-project.eu 上查阅:奥地利:Rahel Kahlert、Günter Stummvoll、Cees Goos(欧洲社会福利政策与研究中心);丹麦:Vibeke Asmussen Frank、Maria Dich Herold(奥胡斯大学);意大利:Franca Beccaria、Sara Rolando(Eclecti ca);波兰:Jacek Moskalewicz、Katarzyna Dąbrowska、Agnieszka Pisarska(华沙精神病学和神经病学研究所);英国:Betsy Thom、Karen Duke、Helen Gleeson、Rachel Herring(密德萨斯大学)和 Raj Ubhi(Change Grow Live)。作者要感谢所有对合作国家质量标准草案发表评论的从业者和利益相关者,以及来自 EPPIC 项目及其顾问委员会的同事,他们为本手册的编写提供了咨询和贡献。
卡特里斯(Katris)amunts 1:2,马克斯·轴(Markus Axer)1:3,Swati Banerjee 4,虱子5,Jan G. Bjaalie 6,Philip Brauner 7,Andrea Brovelli 8,Ven Cichon 1,12,13,Mann 24,7 Ismaphairus Abd Hamid 46,Herold Claus C. Hilgetag的Chrina 47,48,7,56,Gregory,Kiar 57,Zeljka 58,Lars Clus T 58,Jafri Malin Abdul Lah 46,Paola di Magielse 76 Itter 86,凯瑟琳·罗克兰88,斯特凡·鹿特89,安德烈亚斯·罗德90,萨宾·鲁兰德·伯特兰·蒂里恩,伯特兰97,伯特兰9.52,伯特兰9.52,ncenz-donnelly,弗洛里安·沃尔特104
Michaela I. Hegglin 1 , 2 , 3 *, Ana Bastos 4 , Heinrich Bovensmann 5 , Michael Buchwitz 5 , Dominic Fawcett 6 , Darren Ghent 7 , Gemma Kulk 8 , Shubha Sathyendranath 8 , Theodore G. Shepherd 1 , 9 9肖恩·奎根 10雷吉娜·罗斯利斯伯格 11 , 斯蒂芬·布里格斯 1 , 12 , 卡洛·布翁坦波 13 , 安妮·卡泽纳夫 14 , 埃米利奥·楚维科 15 , 菲利普·西亚斯 16 , 大卫·克里斯普 17 , 理查德·恩格伦 18 , 苏瓦纳·法德纳维斯 19 , 马丁·霍瓦斯 19 , 霍瓦斯 12 , 20奥斯卡·琼森 22、加布里埃尔·卡帕卡 23、克里斯托弗·J.Merchant 1 , 24 , Christian Mielke 25 , Thomas Nagler 26 , Frank Paul 27 , Thomas Popp 28 , Tristan Quaife 1 , 24 , Nick A. Rayner 29 , Colas Robert 30 , Marc Schröder 31 , Stephen Sitch 6 , Sara Venturini 32、罗宾·范德沙利33、Mendy van der Vliet 33、Jean-Pierre Wigneron 34 和 R. Iestyn Woolway 35
本文件是应欧洲议会数字时代人工智能特别委员会的要求提供的。作者 Peter GAILHOFER,Öko-Institut。e.V.Anke HEROLD,Öko-Institut e.V.Jan Peter SCHEMMEL,Öko-Institut e.V.Cara-Sophie SCHERF,Öko-Institut e.V.Cristina URRUTIA,Öko-Institut e.V.Andreas R. KÖHLER,Öko-Institut e.V.Sibylle BRAUNGARDT,Öko-Institut e.V.负责管理员 Matteo CIUCCI Frédéric GOUARDÈRES 编辑助理 Catherine NAAS 语言版本 原文:EN 关于编辑 政策部门提供内部和外部专业知识,支持欧洲议会委员会和其他议会机构制定立法并对欧盟内部政策进行民主审查。要联系政策部或订阅电子邮件提醒更新,请写信至: 经济、科学和生活质量政策部 欧洲议会 L-2929 - 卢森堡 电子邮件:Poldep-Economy-Science@ep.europa.eu 手稿完成时间:2021 年 5 月 出版日期:2021 年 5 月 © 欧盟,2021 本文件可在互联网上获取:http://www.europarl.europa.eu/supporting-analyses 免责声明和版权 本文件中表达的观点由作者全权负责,并不一定代表欧洲议会的官方立场。允许出于非商业目的进行复制和翻译,前提是注明来源并事先通知欧洲议会并发送副本。出于引用目的,本研究应引用为:Gailhofer,P. 等人,《人工智能在欧洲绿色协议中的作用》,为数字时代人工智能特别委员会 (AIDA) 撰写的研究报告,经济、科学和生活质量政策部,欧洲议会,卢森堡,2021 年。© 封面图片经 Adobe Stock 许可使用