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智能工业远程 - 差距分析报告 - PPMI
在此背景下，该报告是“智能工业远程：非数字化行业的远程工作——试点项目”研究的一部分。该研究的目的是针对五个中小企业比例特别高且受 COVID-19 相关危机重创的行业提出智能工业远程 (SIR) 措施：建筑、纺织、零售、汽车和农产品。本报告分析了五个国家-行业对中阻碍行业数字化的现有差距：匈牙利的汽车；波兰的零售；葡萄牙的纺织；立陶宛的农产品；罗马尼亚的建筑。这五个国家-行业对是根据每个行业的数字化强度指数得分选择的，并考虑到该行业对特定国家的经济重要性。
NACC＆Gates Ventures AD/ADRD数字飞行员计划
注意： *单点老化和广告风险队列未列出。nk =迟到的是神经变化的实体 - 临床标准尚未定义，并且假定所有较旧的同类群都包含一些尚未知道的NC负担； LBD包括Lewy身体的痴呆症和帕金森氏病痴呆症及其前序。其他缩写：VCID血管认知障碍。领导纵向早期发作AD研究； PPMI Parkinsons的进步标记倡议； DLBC Lewy身体财团；
域内不变的特征学习脑中的MR成像用于基于内容的图像检索
进行大规模研究以从多个设施中收集大脑MR图像时，在每个站点的成像设备和协议中的差异的影响不容忽视，并且近年来，该域间隙已成为一个重要的问题。在这项研究中，我们提出了一种称为样式编码器对抗域的适应（SE-ADA）的新的低维表示（LDR）施加方法，以实现基于内容的图像检索（CBIR）的大脑MR图像。se-ADA通过将特异性信息与LDR分开，并使用对抗性学习来最大程度地减少域差异，从而减少了域差异。在评估实验中，将SE-ADA与八个公共大脑MR数据集（ADNI1/2/3，OASIS1/2/3/4，ppmi）进行比较的域进行了比较，SE-ADA有效地删除了域信息，同时保留了原始大脑结构的关键方面并证明了最高疾病搜索的准确性。
文章通过深度学习模型和放射组学方法实现阿尔茨海默病的计算机辅助诊断
摘要：本文针对阿尔茨海默病的诊断问题，结合深度学习与影像组学的方法，提出了一种基于改进的卷积神经网络模型和图像融合方法的阿尔茨海默病诊断分类模型，并与现有的网络模型进行了比较。在ADNI和PPMI数据库中收集了182例阿尔茨海默病患者，在单模态图像训练中AUC达到0.906，在融合图像训练中AUC达到0.941，证明了所提方法在融合图像上具有更好的性能。该研究对促进多模态图像在阿尔茨海默病诊断中的应用具有推动作用，基于多模态图像的融合图像数据集比单模态图像数据集具有更高的诊断准确率。深度学习方法和影像组学显著提高了阿尔茨海默病的诊断准确率。
2024帕金森氏病治疗学会议
作为帕金森研究的世界上最大的非营利组织，迈克尔J.福克斯基金会致力于加快治愈帕金森氏病的方法，并改善了当今患有这种病的人的治疗方法。基金会通过一项积极资助的高度针对性的研究计划以及科学家，帕金森患者，商业领袖，临床试验参与者，捐助者和志愿者的积极全球参与来追求其目标。除了迄今为止为20亿美元的研究提供资金外，该基金会从根本上改变了治愈进步的轨迹。在全球帕金森研究中心运营，基金会与行业领导者，学术科学家和政府研究资助者建立了开创性的合作；通过其具有里程碑意义的临床研究PPMI创建强大的开放访问数据集和生物样品库，以加快科学突破和治疗。通过其在线工具Fox Tria Finder，将参与者流入帕金森氏病临床试验中；通过备受瞩目的倡导，活动和宣传来促进帕金森的意识；并协调了全球成千上万的FOX成员的基层参与。有关更多信息，请访问Michaeljfox.org或LinkedIn。
多视角脑网络分析与跨视角缺失网络生成
摘要 —帕金森病 (PD) 是最常见的神经系统疾病之一，长期以来一直是公共卫生临床诊断和科学理解方面的挑战。最近，人们对脑网络分析的兴趣激增，这有助于广泛了解大脑功能并早期发现神经系统疾病。可以构建具有不同感兴趣区域 (ROI) 连接模式的多视图脑网络，以反映脑连接概况的不同和互补视角。然而，这种多视图脑网络的提取依赖于多种神经成像模态的可用性和繁重的数据预处理，这通常会导致任一视图中数据严重缺失。跨视图缺失问题阻碍了多视图表示学习和下游分析的实用性。在这项工作中，我们提出了跨视图脑网络生成的新问题，并提出了 CroGen，这是一种图形生成模型，当仅给出一个视图时，它可以生成缺失的视图。具体来说，GroGen 利用了同一个体脑网络不同视图之间的潜在相关性。此外，我们设计了一个预训练方案，以充分利用仅具有单一脑网络视图的标记个体。对现实生活中的帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 队列进行的大量实验证明了 CroGen 在跨视图生成任务和下游 PD 分类方面都比基线更有效。索引术语 — 多视图网络分析、跨视图网络生成、基于脑网络的疾病分类
通过分析脑磁共振成像早期诊断帕金森病
帕金森病 (PD) 是一种影响运动技能的慢性疾病，症状包括震颤和僵硬。目前的诊断程序使用患者评估来评估症状，有时使用磁共振成像 (MRI) 扫描。然而，症状变化会导致评估不准确，而 MRI 扫描的分析需要经验丰富的专家。这项研究提出通过结合帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 数据库中的症状数据和 MRI 数据，利用深度学习准确诊断 PD 严重程度。实施了一种新的混合模型架构，以充分利用这两种形式的临床数据，还开发了仅基于症状和仅基于 MRI 扫描的模型。基于症状的模型集成了完全连接的深度学习神经网络，MRI 扫描和混合模型集成了基于迁移学习的卷积神经网络。所有模型都不是只执行二元分类，而是将患者诊断为五个严重程度类别，其中零期代表健康患者，四期和五期代表 PD 患者。仅症状模型、仅 MRI 扫描模型和混合模型分别实现了 0.77、0.68 和 0.94 的准确率。混合模型还具有较高的准确率和召回率，分别为 0.94 和 0.95。真实的临床病例证实了混合模型的强大性能，其中患者被其他两个模型错误分类，但被混合模型正确分类。它在 0-4 严重程度的五个阶段中也保持一致，表明早期检测准确。这是第一份将症状数据和 MRI 扫描与如此大规模的机器学习方法相结合的报告。