Aditi Verma,Reddy Peera Kommaddi,Barathan Gnanabharathi,Etienne Hirsch,Vijayalakshmi Ravindranath。在帕金森氏病中,对多巴胺能神经元的发育和分化至关重要的基因被下调。神经传播杂志,2023,130(4),pp.495-512。10.1007/S00702-023-02604-X。Inserm-04002894
脑铁沉积被认为会增加神经退行性疾病的风险,1但机制很复杂,慢性疾病,肝素产生,巨噬细胞的铁保留和肠道吸收之间的相互作用。2我们先前报道说,特定皮质下脑区域中较高的血浆铁和铁沉积与非阿尔茨海默氏痴呆症和帕金森氏病的风险增加有关。3,4脑铁沉积存在于阿尔茨海默氏病中,与认知有关,但可能不是因果关系,但尚无最明确的证据支持对铁螯合剂的干预。5尚未完全了解增加脑铁沉积的潜在危险因素,而在因果关系链中报告的因素的重要性不确定性导致疾病。
在这项工作中,我们开发了统计方法,根据患者的重复测量结果对疾病进展进行建模,重点关注帕金森病 (PD)。一个关键挑战在于 PD 患者之间存在固有的异质性,以至于现在怀疑 PD 包含多种亚型或运动表型。为了深入了解疾病进展,研究建议在多个时间点为每个患者收集广泛的标记物测量值。这些数据允许通过统计建模研究疾病的进展模式。在第一部分中,我们模拟了 PD 标量标记物的进展。我们扩展了疾病进展模型,即纵向时空模型。然后,我们提出解决数据缺失问题,并对不同性质的标记物的联合进展进行建模,例如临床评分和从成像模式中提取的标量测量。通过这种方法,我们模拟了 PD 的早期运动进展,并在第二项研究中模拟了特发性 PD 进展的异质性,重点关注睡眠症状。在论文的第二部分,即独立的部分,我们处理了医学图像的纵向建模。对于这些高维数据,深度学习通常被使用,但主要是在横断面设置中,忽略了可能的内部动态。我们建议利用深度学习作为降维工具来构建疾病进展的时空坐标系。我们首先利用这种灵活性来处理多模态数据。然后,我们利用假设随时间单调性而产生的自我监督,为建模时间变异性提供更高的灵活性。
1. 艾克斯·马赛大学,CNRS,INT,德拉蒂莫内神经科学研究所,13005,马赛,法国。 2. 艾克斯-马赛大学、INSERM、INS、系统神经科学研究所,13005,马赛,法国 3. 中央地中海学院,13013,马赛,法国。 4. APHM,马赛大学医院,蒂莫内医院神经病学和运动障碍科,13005,法国。 5. 斯特拉斯堡大学神经科学认知与适应性实验室,67000 斯特拉斯堡,法国。 6. 罗马生物医学大学校园工程系非线性物理和数学模型组,意大利 00128。 7. 外科癫痫病科、功能性和立体定向神经外科,蒂莫内大学医院,13005,马赛,法国。8. 艾克斯马赛大学,UMR INSERM 1106,功能性神经外科系,13005,马赛,法国。¡ 资深作者 * 通讯作者:hasnae.agouram@univ-amu.fr,pierpaolo.sorrentino@univ-amu.fr
此预印本版的版权持有人于2025年2月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.09.25321969 doi:medrxiv preprint
城市停车系统是导致交通拥堵和驾驶员挫败感的重要贡献,研究表明,高达30%的城市交通是由于寻找停车场的驾驶员而造成的。传统的停车系统通常缺乏实时数据和适应性,导致效率低下,例如填充地段和未充分利用的空间。本文探讨了人工智能(AI)和物联网技术如何通过实现实时停车空间检测,需求预测和动态定价来优化城市停车位。通过整合来自物联网传感器,交通系统和移动应用程序的数据,城市可以减少拥堵,改善停车位并增强整体城市流动性体验。实验结果表明,停车效率,交通流量和用户满意度的显着提高,为智能城市停车系统提供了可持续的蓝图。
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