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学习婴儿大脑发育连接以预测认知分数 ⋆
摘要：在婴儿期，人类大脑的结构、功能和认知都迅速发育。认知技能和大脑形态之间的紧密联系促使我们关注使用纵向结构 MRI 数据进行个体层面的认知分数预测。在出生后早期，大量的大脑区域连接包含一些内在的拓扑结构，例如小世界性和模块化组织。因此，可以使用图卷积网络合并不同的区域组合来预测婴儿的认知分数。然而，大脑区域连接的定义仍然是一个问题。在这项工作中，我们提出了一个精心设计的层，即区域间连接模块 (ICM)，以数据驱动的方式有效地构建大脑区域连接。为了进一步利用隐藏在发展模式中的关键线索，我们选择路径签名作为顺序数据描述符来提取区域生长轨迹的基本动态信息。利用这些区域发育特征和区域间连接，构建了一种新型皮质发育连接网络 (CDC-Net)。对 3 个时间点内数百名受试者的纵向婴儿数据集的实验表明，我们的性能优越，优于基于经典机器学习的方法和基于深度学习的算法。
运动和大脑活动的评估
a 美国马里兰州贝塞斯达美国国立卫生研究院国家神经疾病和中风研究所人体运动控制科 b 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学儿科系 c 美国伊利诺伊州斯普林菲尔德南伊利诺伊大学医学院神经内科 d 意大利特罗伊纳 Oasi 研究所 – IRCCS e 美国俄勒冈州波特兰俄勒冈健康与科学大学神经内科 f 巴黎脑研究所（ICM）、神经影像研究中心（CENIR）、“运动、调查和治疗”团队（MOV'IT）、INSERM U 1127、CNRS UMR 7225、索邦大学、法国巴黎 g 日本京都大学医学院癫痫、运动障碍和生理学系 h 日本神户大学医学院神经内科 i 日本东京大学医学院生物医学统计和多模态信号处理部运动障碍和神经刺激科德国美因茨约翰内斯古腾堡大学医学中心神经内科、转化神经科学重点项目 (FTN) j 神经内科门诊诊所，Preusserstr. 1-9, 24105 基尔，德国 k 京都大学医学院，日本
RAPM-2022-103830.full.pdf
近年来，我们的世界受到众多供应链短缺的影响，包括冥想短缺。目前，由于中国上海的一家生产设施关闭，iohexol无法获得或有限的供应。2该设施现已开放并恢复了iohexol的生产，但是短缺预计将持续几个月。替代碘对比培养基（ICM）的可用性，例如iopamidol，iopro-mide，ioversol和ioxilan也可能受到继发用途的影响。药物短缺也经常出现。与药物短缺有关的药物错误可以报告给安全性医疗实践研究所（ISMP）网站上的药物错误报告网站（https://www.ismp.org/report-medi- cation-errorsite）。组织和医疗保健系统应在短缺期间为临床医生提供指导。应进行每次保存临床适当干预措施的对比度。在疼痛医学领域，临床医生应考虑在可行的替代图像指导（超声（US））的情况下最大程度地减少碘化对比度的使用，这是可行的，延迟了临床上不紧急的干预措施，或者在没有对比度的情况下无法安全地执行。美国地区麻醉和止痛药学会（ASRA止痛药）的成员创建了一项临时工作，以创建这些推荐。ASRA止痛药委员会审查并批准了该文件。
开发用于识别和表征内分泌代谢干扰物的新方法——PARC 项目
1 德国联邦风险评估研究所食品安全系，柏林，德国；2 蒙彼利埃癌症研究所（IRCM），蒙彼利埃大学 ICM，法国蒙彼利埃，INSERM U1194，3 法国蒙彼利埃大学 CBS 结构生物学中心，法国蒙彼利埃，CNRS，INSERM，4 瑞典乌普萨拉大学药物生物科学系和生命科学实验室，5 德国联邦风险评估研究所农药安全系，柏林，德国；6 乌得勒支大学兽医学院风险评估科学研究所人口健康科学系，荷兰乌得勒支；7 安特卫普大学兽医学系，兽医生理学和生物化学斑马鱼实验室，比利时威尔赖克；8 亥姆霍兹分子系统生物学系环境研究中心 (UFZ)，莱比锡，德国， 9 因斯布鲁克生物化学和分子生物科学研究所，因斯布鲁克大学，因斯布鲁克，奥地利， 10 Toxalim（食品毒理学研究中心），图卢兹大学，国家农业、食品与环境研究所 (INARE)，国立高等学校图卢兹兽医 (ENVT)、INP-Purpan、保罗萨巴蒂尔大学 (UPS)，图卢兹，法国
使用关节 ROM 信号验证上肢外骨骼的性能
外骨骼系统正逐渐用于机器人辅助手术和神经功能障碍患者的康复。我们实验室开发了一种新型上肢 (UE) 外骨骼，可能用于我们实验室的机器人辅助手术和中风康复。本研究的目的是介绍通过处理 UE 关节的运动范围 (ROM) 来自愿控制 UE 外骨骼的方法。为 UE 外骨骼运动控制设计了同侧对同侧同步 (IIS) 控制和同侧对对侧镜像 (ICM) 控制机制。进行了 3D 模拟以验证运动学运动的机械设计。然后在六名健康受试者中验证了 ROM 控制的 UE 外骨骼的性能。UE 外骨骼在 2D 面板中执行绘图动作。将 UE 外骨骼创建的绘图与健康受试者创建的绘图进行比较，以确定绘图性能的准确性。进行了可靠性统计分析（Cronbach 检验）以确定受试者表现与 UE 外骨骼表现之间的评分者间一致性。结果显示，人体绘图与外骨骼绘图之间存在极好的一致性（Cronbach Alpha 值 = 0.904，p<0.01）。这项研究表明，可以处理 UE 关节的 ROM 以自愿控制 UE 外骨骼。UE 外骨骼可能用于机器人辅助骨科手术和 UE 康复训练。
人皮层中想象的体感感知的神经生理学表示
人类原发性体感皮质（S1）中的心脏内微刺激（ICM）已被用于成功引起自然的感觉。然而，诱发感觉的背后的神经生理机制仍然未知。要了解特定刺激参数如何引起某些感觉，我们必须首先了解大脑中这些感觉的表示。在这项研究中，我们记录了植入S1，前体皮层和男性参与者的后顶叶皮层的皮质内微电极阵列，执行了体感成像任务。所想象的感觉是在同一参与者的同一阵列中由ICMS先前引起的感觉。在尖峰和局部场上的记录中，神经信号的特征都可用于对不同的想象感觉进行分类。这些功能随着时间的推移而显示稳定。感觉运动皮层仅在图像任务过程中编码想象中的感觉，而后顶叶皮层则用提示呈现开始编码感觉。这些发现表明，感觉体验的不同方面可以从整个皮质感觉网络中的内部记录的人类神经信号分别解码。这些独特的感官表示基础的活动可能会告知刺激参数，以通过ICMS在未来的工作中通过ICMS进行特定的感觉。
脑机接口控制中的学习以大脑和行为的联合分解为依据
1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经科学研究生组，宾夕法尼亚州费城 19104，美国 2 宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院生物工程系，宾夕法尼亚州费城 19104，美国 3 Inria Paris，Aramis 项目团队，F-75013，巴黎，法国 4 Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ` ere，ICM，Inserm，U 1127，CNRS，UMR 7225，Sorbonne Universit ´ e，F-75013，巴黎，法国 5 美国 CCDC 陆军研究实验室人类研究与工程理事会，马里兰州阿伯丁，美国 6 加利福尼亚大学心理与脑科学系，加利福尼亚州圣巴巴拉，美国 7 加利福尼亚大学机械工程系，加利福尼亚州河滨市 92521，美国 8 电气与系统工程系，宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院，美国宾夕法尼亚州费城 19104 9 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院神经病学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 10 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院精神病学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 11 宾夕法尼亚大学艺术与科学学院物理与天文系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 12 圣达菲研究所，美国新墨西哥州圣达菲 87501 13 通讯作者。
西南地区珊瑚礁监测活动回顾......
Abbreviations AFRC Albion Fisheries Research Centre AID Association d'Intervention pour le Développement et l'Environnement (Comoros) AMP Aldabra Marine Programme ARVAM Agency for Marine Research and Development BV Blue Ventures CEAGI Coastal East Africa Global Initiative CHICOP Chumbe island Coral Park CI Conservation International CORDIO Coastal Oceans Research and Development in the Indian Ocean (formerly Coral Reef Degradation in the Indian Ocean) COREMO Coral Reef Monitoring database (ARVAM) COUT Cellule des Océanographes de l'Université de Toliara CRIS Coral Reef Information System CRTF Coral Reef Task Force DOC Dissolved Organic Carbon DRC D'Arros Research Centre EAME East Africa Marine Ecoregion EIA Environmental Impact Assessments FFEM French Global Environment Facility GCRMN Global Coral Reef Monitoring Network GEF Global Environment Facility GVI Global Vision International ICM/ICZM Integrated Coastal (Zone) Management ICS Island Conservation Society ICT Information Communication Technology IHSM Institut Halieutique et海洋科学 (图莱亚尔) IMS 海洋科学研究所 IOC 印度洋委员会
Axion Quark Nugget暗物质的光芒
上下文。斧头夸克掘金的存在是轴突场的潜在结果，该结果为量子染色体动力学中的电荷结合奇偶校验违规提供了一种解决方案。除了解释物质抗逆点非对称性的宇宙学差异以及可见的 - 黑暗 /ω可见的比率外，这些复合材料的紧凑型物体还可以通过与普通的Baryonic Matter相互作用来代表潜在无处不在的电磁背景辐射。，我们对局部网络的受约束宇宙学模拟（慢）的群内培养基环境中的轴夸克掘金 - 巴里氏菌相互作用进行了深入分析。目标。在这里，我们旨在通过推断出来自轴突夸克nugget-Cluster-Cluster Gas Itsptrotions的热和非热发射光谱来对银河系簇环境中的电磁对应物进行上限预测。方法。我们使用缓慢的模拟分析了161个模拟星系簇的大型样本中轴夸克掘金的发射。这些集群分为150个星系簇的子样本，以五个质量箱为单位，范围为0。8至31。7×10 14 m⊙，以及11个跨识别星系簇的观测。，我们通过假设所有暗物质由轴夸克块组成，研究了Z = 0的红移，在当前阶段的星系簇中的暗物质 - 巴里氏物质相互作用。结果。19 GHz和νT∈[3。97，10。99]×10 10 GHz。结论。将所得的电磁特征与每个星系簇中的热bremsstrahlung和非热宇宙射线（CR）同步器发射进行了比较。我们进一步研究了模仿WMAP，PLANCK，EUCLID和XRISM望远镜的可观察范围的单个频带，用于最有前途的跨识别星系簇，这些星系簇载有轴突Quark Nugget nuggets发射的可检测到的特征。我们观察到在低能和高能频率窗口中的正值，在该窗口中，热和非热轴夸克掘金发射的发射可以显着有助于（甚至超出）频率（甚至超出）频率的发射（甚至超出），最高为νTt t t t≲3842。如果单个簇的Cr同步加速器发射足够低，则发现可以观察到Axion Quark金块的发射特征。导致发射过量的参数中的退化使得在指出正轴夸克nugget多余的特定区域的预测方面具有挑战性；但是，基于此暗物质模型，预期的总星系簇发射的总体增加。轴夸克掘金构成4。在低能量状态下的总星系簇发射的80％的占3842的低能状态。 19 GHz，用于选择跨识别的星系簇。 我们提出，在寻找斧头夸克掘金发射标志时，福纳克斯和处女群体代表了最有前途的候选人。 我们模拟的结果表明，如果可以充分地将其签名与ICM辐射完全分离，则可以在观察结果中检测出星系簇中的轴夸克掘金过量。占3842的低能状态。19 GHz，用于选择跨识别的星系簇。我们提出，在寻找斧头夸克掘金发射标志时，福纳克斯和处女群体代表了最有前途的候选人。我们模拟的结果表明，如果可以充分地将其签名与ICM辐射完全分离，则可以在观察结果中检测出星系簇中的轴夸克掘金过量。该模型提出了对暗物质组成的有前途的解释，并有可能通过观察结果来验证这种结果，但我们提出了进一步的变化，旨在完善我们的方法。我们的最终目标是确定在不久的将来提取的斧头夸克掘金的电磁对应物。
可解释的人工智能（XAI）研讨会
Gitta Kutyniok于2000年获得了Paderborn University的数学博士学位。她在普林斯顿大学，圣安福德，耶鲁大学和佐治亚理工学院等顶级大学中担任过各种学术职务。她于2006年在吉森大学获得了数学领域的习惯。从2008年至2011年，她一直是Osnabrück大学的全面应用分析教授，并且是应用分析小组（AAG）的负责人（随后她为2011年柏林技术大学至2020年的Ma -Thematics授予爱因斯坦主持人。从2019年至2023年，她一直是Tromsø大学机器学习的兼职教授。自2020年以来，她担任巴伐利亚人AI的数学基础，在路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑大学。她获得了各种荣誉和奖项，包括DFG在2007年获得的冯·卡文奖。她于2013年被邀请在Ömg-DMV大会上担任Noether讲师，2021年在欧洲第八届欧洲数学大会（8ECM）的全体讲师。在2022年国际数学家国际大会（ICM 2022）和国际工业与应用数学大会（ICIAM）（ICIAM）上，她也受到了邀请的讲座的荣誉。她于2019年成为暹罗研究员，于2016年加入柏林 - 布兰登堡科学与人文学院，并于2022年当选为欧洲科学院。Gitta Kutyniok的研究重点是应用数学，艺术智能和深度学习。