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基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
特定恐惧症的神经图像
摘要多年来，图像技术已被广泛用于研究和评估与焦虑症有关的生理学和神经生物学。这项研究对有关神经影像和特定恐惧症的文献进行了系统的综述。审查了100多种文章，以得出有关神经影像和疾病的结论。根据各种图像技术，讨论了杏仁核，岛状和扣带皮质的作用。这些大脑区域是理解该疾病责任的基础。尽管该领域的研究正在发展，但有必要扩大研究以巩固已经发现的结果。关键字：神经生物学，焦虑，恐惧症，神经图像，皮层。摘要评估研究心理疾病神经生物学的成像方法和实践的研究，例如焦虑症和特定恐惧症，该疾病的亚型。文献综述了与使用互补考试有关特定恐惧症的主题，包括PET，磁共振成像，SPECT，MRI和DIPT。研究强调了结论中的局限性，表明结果尚未确定。虽然目前的研究融合了其结果，但对特异性恐惧症患者的岛菌，杏仁核，皮层和额叶区域的更大激活的评估却得到了很好的确定。关键字：神经生物学，焦虑，特定恐惧症，神经影像学，皮层。这个工作室对神经膜和特定恐惧症trasdors进行了系统评价。总结多年来，图像技术已被广泛用于研究和评估与焦虑症有关的生理和神经生物学。 div>审查了100多种文章，以得出有关神经影像和疾病的结论。 div>通过各种图像技术分析了杏仁核，绝缘体和螺丝皮层的功能。 div>大脑的这些领域对于了解该疾病的责任至关重要。 div>尽管该领域的研究进展，但有必要扩大研究以巩固已经发现的结果。 div>关键字：神经生物学，焦虑，恐惧症，神经膜，皮质。 div>
用于神经图像分类的可解释领域感知学习
本论文中引用的其他人作品中的所有句子或段落均已明确注明作者、作品和页码。任何非本论文作者作品的插图均已获得原作者的明确许可，并已明确注明。我理解，不这样做就等同于剽窃，将被视为整个学位考试不及格的理由。
使用MRILAB模拟的大脑T2加权神经图像中的参数来评估图像特征
已经对用于调整磁共振成像（MRI）参数的技术进行了研究，以获取具有更好特征的图像。在这项研究中，我们旨在通过使用用户友好的MRILAB模拟程序来调整翻转角度，激发次数（NEX）和带宽（BW）来确认人脑T2加权图像的最佳参数值。我们还考虑了噪声水平和相似性评估参数。根据结果，随着NEX的增加和BW的降低为90°，噪声水平和相似性评估得到了改善，而它们的最佳状态不太最佳，而不是90°的翻转角度。发现过多的参数变化会在此类图像中引起额外的噪声和伪影，从而导致图像清晰度恶化。因此，我们确认设置适当的参数在磁共振图像采集中至关重要。