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神经信息学 2010
神经信息学 2010 由 INCF 与 INCF 日本节点合作举办。与前两次 INCF 大会（分别在斯德哥尔摩和皮尔森）一样，神户会议将汇集来自众多学科和数十个国家的神经信息学研究人员。单轨计划包括五位主旨演讲人、四场科学研讨会和两场海报和演示会议。此外，最后半天将专门用于 INCF 日本节点特别会议，讲座和讨论 INCF 全球倡议和亚太圈的神经信息学。我们还与 Neuro2010 会议合作，该会议紧随其后，涵盖了广泛的神经科学领域。总之，我们期待一场非凡的科学盛会，这将有助于提高全球神经信息学研究的水平。请欣赏许多精彩的演讲、海报和演示！
脑机接口神经技术
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中风中的下一个前沿：Neuro
• Cochrane review: treatment effects immediately after intervention for functional communication (SMD 0.28, 95% CI 0.06 to 0.49, p=0.01) when treatment was provided with sufficient intensity (5– 10 hours per week), but not at 6 month follow-up (Brady et al 2016) • Chronic trials: variability in participant treatment response, with stroke and aphasia severity
从哲学到神经/生命科学
即使在神经科学等其他分支机构中，这也受到以下信念，即现实是由物质和能量组成的。Indeed, starting from the most important consignments of the past millennia, promoted by the Greek philosophy of Aristotle (Shields, 2020) about matter as the main/fundamental constituent of reality, and also by the Chinese Confucius's philosophy (Raphals, 2020), which promoted the energetic view of the Yin/Yang (Feminine/Masculine) type of reality structuration, the modern sciences base their philosophical主要基于物质和能量，作为我们居住的现实的基本组成部分。尽管信息（作为一种概念）有时被明确认可并用来描述人体中的自然现象和某些过程，但这种概念是隐含和默认假定的，而没有深入了解其基本意义，并参与了现实本身的实际结构。为了清楚地理解信息中信息在我们周围的所有事物中的重要性和参与，在一系列文章中，强调了信息在描述人体功能中的作用（Gaiseanu，2018a; 2019c; 2019c; 2019d; 2020a; 2020a; 2020b; 2020b; 2020b; 2020b; gaiseanu，2019d），以及2020年的2020年2020年； 2021c）以及思想与身体之间的关系，这是几千年前（Gaiseanu，2021b）以来辩论的问题。但是，信息如何干预物质结构的问题很少，甚至在某些特定的具体情况下，仅在零星和准时地从偶发地和准时地涉足生活结构。最近表明，真正的信息概念并没有悠久的历史，实际上是从上世纪中叶（Gaiseanu，2021H）开始的，尽管柏拉图在他的希腊哲学学校（Kraut，2016年）提出了信息（被视为“想法”/“形式”），作为世界组织的关键要素。为了证明信息概念引入的广泛/深度影响，信息将作为现实的结构组成部分，许多科学分支从中找到了合适的调查来源和研究工具，或者是针对辩论中的问题的解决方案，因为它将在表现方面详细介绍。
神经ICU中的机器学习应用程序
Book章节机器学习应用程序中的神经ICU：大数据混乱的解决方案？Farhan Chaudhry 1,2† *, Rachel J Hunt 2† , Prashant Hariharan 3 , Sharath Kumar Anand 1 , Surya Sanjay 1 , Ellen E Kjoller 1 , Connor M Bartlett 1 , Kipp W Johnson 4 , Phillip D Levy 1 , Houtan Noushmehr 2 and Ian Y Lee 2 1 Department of Emergency Medicine and Integrative Biosciences Center, Wayne State University, USA 2 Department of Neurosurgery, Henry Ford Hospital, USA 3 Department of Biomedical Engineering, Wayne State University, USA 4 Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, USA † These authors have contributed equally to this work *Corresponding Author: Farhan Chaudhry, Department of Emergency Medicine and Integrative Biosciences Center, Wayne State University, Detroit, MI, USA Published January 20, 2021年本章是Farhan Chaudhry等发表的一篇文章的重新出版。在2020年10月在神经病学的边境。（Chaudhry F，Hunt RJ，Hariharan P，Anand SK，Sanjay S，Kjoller EE，Bartlett CM，Johnson KW，Levy PD，Noushmehr H和Lee IY和Lee IY（2020）Neuro ICU中的机器学习应用：用于大数据Mayhem？正面。神经。11：554633。 doi: 10.3389/fneur.2020.554633) How to cite this book chapter: Farhan Chaudhry, Rachel J Hunt, Prashant Hariharan, Sharath Kumar Anand, Surya Sanjay, Ellen E Kjoller, Connor M Bartlett, Kipp W Johnson, Phillip D Levy, Houtan Noushmehr, Ian Y Lee.机器学习
神经ICU中的机器学习应用程序
神经系统ICU（神经ICU）通常由于其神经严重护理患者的资源可用性稀缺而受到重大限制。神经ICU患者需要经常进行神经系统评估，对各种生理参数的连续监测，频繁的成像和常规实验室测试。这对每位患者的特定数据进行了大量数据。Neuro ICU团队通常对每个患者的数据复杂性负担过重。机器学习算法（ML）具有独特的能力，能够解释太困难的高维数据集，无法理解。因此，ML在神经ICU中的应用可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述用于（1）Brie -fl y总结了ML并比较不同类型的MLS，（2）回顾了改善Neuro ICU管理的最新ML应用，（3）描述ML对Neuro ICU管理的未来影响。
神经重症监护室中的机器学习应用
神经重症监护病房 (neuro ICU) 常常因神经重症监护患者资源匮乏而受到严重限制。神经重症监护病房患者需要频繁进行神经系统评估、持续监测各种生理参数、频繁进行影像学检查和常规实验室检测。这需要积累大量特定于每个患者的数据。神经重症监护病房团队常常因每个患者数据的复杂性而负担过重。机器学习算法 (ML) 具有独特的能力，可以解释人类难以理解的高维数据集。因此，在神经重症监护病房中应用 ML 可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述旨在 (1) 简要总结 ML 并比较不同类型的 ML，(2) 回顾最近用于改善神经重症监护病房管理的 ML 应用，以及 (3) 描述 ML 对神经重症监护病房管理的未来影响。