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转移学习和常规机器学习的比较应用于结构性大脑MRI，以早期诊断和预后的阿尔茨海默氏病
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，老年人群患病率为10％。常规机器学习（ML）被证明有效地支持了AD的诊断，而很少有研究研究了这项复杂任务中深度学习和转移学习的表现。在本文中，我们评估了集合转移学习技术的潜力，在通用图像上预估计，然后转移到结构性大脑MRI，以供AD的早期诊断和预后，以基于基于支持矢量机的传统ML方法的融合，直接应用于结构性大脑MRI。特别是从ADNI存储库中获得了600多名受试者，包括AD，轻度认知障碍转化为AD（MCIC），轻度认知障碍不会转化为AD（MCINC）和认知正常（CN）受试者。我们使用T1加权大脑-MRI研究来训练：（1）在通用图像上预测的五个转移学习结构的集合； （2）在MRI体积上从头开始训练的3D卷积中性网络（CNN）； （3）两个常规ML分类器的融合，这些分类器来自不同特征提取/选择技术与SVM的融合。研究了AD-VS-CN，MCIC-VS-CN，MCIC-VS-MCINC比较。整体转移学习方法能够有效地从CN区分为90.2％AUC的CN，MCIC，来自CN，为83.2％的AUC，MCIC和MCIC的MCIC和70.6％AUC的MCIC具有70.6％的AUC，显示出可比或稍低的结果，与CN的融合融合了93.1％AUC，MCIC，来自CN的MCIC，以及89.6％AUC，以及89.6％AUC，以及89.6％AUC，以及89.6％的AUC，以及89.6％的AUC，以及89.6％的AUC，以及89.6的MCIC。 69.1–73.3％）。由于用于训练的图像的样本有限，从头开始训练的深度学习网络比常规ML系统的融合和集合转移学习的融合较低。这些结果为使用转移学习与神经图像结合起来开放了新的前瞻性，即使在通用图像上进行了预估计，也可以自动对AD进行自动诊断和预后。
Risankizumab-rzaa (SKYRIZI) 和银屑病关节炎国家......
来源：AMCP 档案 5；FDA 多学科审查 6 粗体蓝色文本表示置信区间不包括值 0 的差异或置信区间不包括值 1.0 的相对风险。 CFB，与基线的变化；HAQ-DI，健康评估问卷-残疾指数（MCIC ≥ 0.35）；LDI，利兹指趾炎指数；LEI，利兹肌腱炎指数；MCIC，最小临床重要变化；MDA，最小疾病活动度；mNAPSI，改良型指甲银屑病严重程度指数；PBO，安慰剂；Q，GRADE 证据质量（H = 高，M = 中等，L = 低，VL = 非常低）；PsA-mTSS，银屑病关节炎改良型总 Sharp 评分；RIS，Risankizumab-rzaa 150 毫克； SF-36 PCS，36 项简明健康调查问卷身体成分概要（MCIC ≥ 3）7 * 在总体 I 型错误控制下具有统计学意义（p <0.001） α 因不一致而降级 β 因不精确而降级（未达到最佳信息量） γ 因未进行分层随机化的亚组分析而导致的偏倚风险降级 δ 因多重性导致的偏倚风险降级 • 实现 ACR20 的绝对效果如表 3 所示。
从第七条到第九条，武装部队部致力于所有...
为了向公众宣传军队和国防，电影和创意产业团 (MCIC) 于 2016 年 5 月成立。由 Madame Blanc-Deleuze 执导，它支持视听和电影项目（但也支持与漫画世界相关的项目，请参阅下面的简短“漫画”和视频游戏），从编写项目到一旦完成就进行交流已发布。MCIC 希望通过结合建议和专业知识来支持编剧，为他们提供激发武装部队资源的潜力：这是一个“为作者提供有关特定宇宙的知识”的问题，“军队“布兰科-德勒兹夫人指出。然而，对于剧本的写作、场景的拍摄，甚至所涵盖的主题的选择，绝不会强加选择：艺术家的自由和独立是神圣的原则。2017 年 9 月，法国武装部队部长弗洛伦斯·帕利在国防部与法国编剧协会签署框架协议时表示：“女士们、先生们（编剧们），国防部的大门向你。敞开心扉，唯一的限制就是你的想象力。”正是由于这种合作工作，武装部队部每年研究超过 200 个视听项目，并在其军事场地或部队中接受其中 25 个项目进行场景拍摄。新剧《哨兵》的制片人 Antoine Szymalka 讲述了“巴尔哈恩行动”世界观中他从 MCIC 获得的支持。
推出第五届 Galons de la BD
漫画。许多有关环境或军事的作品都得到了武装部队的支持。国防信息和通信代表团（DICoD）的电影和创意产业代表团（MCIC）提供上游的书面援助；国防视听通信和制作机构 (ECPAD) 提供查阅文件和视听档案的权限，同时还为
灰质体积决定精神分裂症患者的大脑年龄差距：一项 SHAP 研究
基于神经影像的脑年龄是一种通过机器学习 (ML) 预测生成的生物标记。脑年龄差距 (BAG) 通常定义为预测脑年龄与实际年龄之间的差异。研究一致报告称，精神分裂症 (SCZ) 患者的 BAG 呈阳性。然而，人们对哪些特定因素驱动基于 ML 的脑年龄预测知之甚少，导致对 BAG 的生物学解释有限。我们从三个公开数据库（COBRE、MCIC 和 UCLA）和一个早期精神分裂症的额外数据集（TOPSY）（82.5% 未接受治疗的首发样本）收集数据，并使用预训练的梯度提升树计算脑年龄。然后，我们应用 SHapley 加性解释 (SHAP) 来确定哪些脑特征会影响脑年龄预测。我们研究了每个特征和组的 SHAP 分数与 BAG 之间的相互作用。这些分析确定了总灰质体积（组 × SHAP 交互项 β = 1.71 [0.53; 3.23]; p 相关 < 0.03）是影响 SCZ 中观察到的 BAG 的特征，这些特征是最能预测大脑年龄的大脑特征之一。其他大脑特征在 SCZ 和 HC 之间的 SHAP 值也存在差异，但它们与 BAG 没有显著关联。我们将研究结果与非精神病性抑郁症数据集（CAN-BIND）进行了比较，其中相互作用并不显著。这项研究对于理解大脑年龄预测模型和 SCZ 中的 BAG 以及可能在其他精神疾病中的 BAG 具有重要意义。