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与局灶性肌肉振动相关的皮质活性直接应用于势后患者的前臂屈肌：FNIRS研究
方法：为这项研究选择了22例右偏瘫患者进行康复康复的患者。使用块设计范式从受试者中收集了FNIRS数据。随后，使用NIRSPARK软件分析了收集的数据，以确定任务中每个感兴趣的皮质区域（ROI）的平均氧降压蛋白（HBO）浓度和每个受试者的休息状态。刺激任务是直接应用于受影响侧的屈肌腕radialis肌（FCR）的FMV（频率60 Hz，振幅6 mm）。HBO在大脑皮层中的六个兴趣区域（ROI）中进行测量，其中包括双侧前额叶皮层（PFC），感觉运动皮层（SMC）和枕皮层（OC）。同时对患者的临床特征进行评估，包括Lovett的6级肌肉力量评估，临床肌肉张力评估，Fugl-Meyer评估（FMA-EU）的上肢功能项目（FMA-EU），Bruunstrom登台量表（BRS）和Barthel Index（MBI）。统计分析以确定ROI的激活，并理解其与患者的临床特征的相关性。
学习融合多个大脑功能网络以实现自闭症的自动识别
摘要：功能连接网络（FCN）已成为识别脑功能障碍（如自闭症谱系障碍（ASD））潜在生物标志物的常用工具。由于其重要性，研究人员提出了许多从静息态功能磁共振（rs-fMRI）数据估计FCN的方法。然而，现有的FCN估计方法通常仅捕获大脑感兴趣区域（ROI）之间的单一关系，例如线性相关、非线性相关或高阶相关，因此无法对大脑中ROI之间的复杂相互作用进行建模。此外，此类传统方法以无监督的方式估计FCN，并且估计过程独立于下游任务，这使得难以保证ASD识别的最佳性能。为了解决这些问题，本文提出了一种基于rs-fMRI的ASD分类多FCN融合框架。具体而言，对于每个受试者，我们首先使用不同的方法估计多个FCN，以从不同角度编码ROI之间的丰富相互作用。然后，我们使用标签信息（ASD 与健康对照 (HC)）来学习一组融合权重，以衡量这些估计的 FCN 的重要性/区分度。最后，我们将自适应加权融合 FCN 应用于 ABIDE 数据集，以从 HC 中识别出患有 ASD 的受试者。提出的 FCN 融合框架易于实现，与传统和最先进的方法相比，可以显著提高诊断准确性。
作战室战略辩论电子邮件模板
● 预读：查看随附的全面预读文档，该文档深入介绍了客户旅程和我们的战略要务。此外，请完整查看提供的市场研究见解。 ● 有研究支持的策略：根据提供的全面市场研究、内部数据分析和竞争情报，确定并提出三种高影响力的营销策略。这些策略应具有远见卓识，但又以数据为基础。 ● 投资回报率预测：对于每种策略，准备一份详细的第一年投资回报率预测。这应包括您的计算方法、预期成本、预期回报以及实现可衡量结果的时间表。使用数据驱动的见解来支持您的预测，确保它们是现实的和可实现的。 ● 演示：此策略和投资回报率预测的准备工作应记录在您带到辩论中的三张挂图上——每个策略一张挂图。准备在辩论中正式介绍您的发现——每人最多十五分钟或每个策略最多五分钟。 ● 辩论准备：做好准备，坚定地倡导您的策略。您应该准备好参与建设性而严谨的辩论，捍卫您的预测并考虑同行的反馈以改进您的方法。
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高管说，缺乏对如何推动大量业务绩效改善的明确，共同的愿景，这是对高科技投资回报率的强烈障碍）
Biomek i7 混合液体处理器上的自动化 QIAseq® Targeted DNA Pro Panel
QIAseq Targeted DNA Pro Panel 可简化 Sample to Insight® 的 DNA 靶向新一代测序 (NGS)。靶向富集技术增强了 DNA NGS，使用户能够对特定感兴趣区域 (ROI)（而不是整个基因组）进行测序，从而有效提高测序深度和样本通量，同时最大限度地降低成本。QIAseq Targeted DNA Pro Panel 利用高度优化的反应化学，将独特的分子指数 (UMI) 整合到单个基因或 ROI 特定的基于引物的靶向富集过程中，从而克服偏差/伪影。通过在连接和靶向富集步骤后用酶净化代替珠子净化，QIAseq Targeted DNA Pro Panel 可实现更高效、快速、一致且自动化友好的工作流程。
TG-DGM：使用时间图深度生成模型对大脑活动进行聚类
大脑可以表示为一个时间图，其中节点是大脑图谱定义的空间分布的感兴趣区域 (ROI)。边缘由应用于 fMRI 数据的动态功能连接 (dFC) 测量确定。新兴研究表明，ROI 群落的时间动态是了解大脑功能和功能障碍的有用生物标志物。现有方法大多数都受到假设静态连接的限制，或者难以扩展到许多受试者，或者是监督的（Ting 等人，2020 年；Gadgil 等人，2020 年）。基于这些限制，我们提出了一种无监督时间图深度生成模型 (TG-DGM)，用于从 fMRI 数据中学习大脑活动的动态群落。我们的模型受到图动态嵌入 (GRADE) 的启发（Spasov 等人，2020 年）。具体来说，我们通过引入多图学习和主题嵌入来扩展 GRADE，使其能够量化特定主题对社区成员和动态的影响。我们证明我们的方法可以学习高质量的表示，并且考虑到时间动态可以提高生物性别分类任务的性能。可能的应用包括使用嵌入来发现新的患者类别，以及识别 ROI 的新功能网络（即集群）。
大脑网络转换器
为了了解大脑功能和精神障碍，人脑通常被建模为感兴趣区域 (ROI) 及其连接的网络。最近，基于 Transformer 的模型已经针对不同类型的数据（包括图）进行了研究，结果显示可广泛提高性能。在这项工作中，我们研究了基于 Transformer 的大脑网络分析模型。在数据的独特属性的驱动下，我们将大脑网络建模为具有固定大小和顺序的节点的图，这使我们能够 (1) 使用连接配置文件作为节点特征来提供自然且低成本的位置信息，以及 (2) 学习 ROI 之间的成对连接强度，并在个体之间使用有效的注意力权重，从而对下游分析任务具有预测性。此外，我们提出了一种基于自监督软聚类和正交投影的正交聚类读取操作。该设计考虑了决定 ROI 组之间相似行为的底层功能模块，从而产生可区分的聚类感知节点嵌入和信息图嵌入。最后，我们在唯一一个公开可用的大型脑网络数据集 ABIDE 上重新标准化了评估流程，以便对不同的模型进行有意义的比较。实验结果表明，我们提出的 B RAIN N ETWORK T TRANSFORMER 在公开的 ABIDE 和我们受限的 ABCD 数据集上都有明显的改进。实现可在 https://github.com/Wayfear/BrainNetworkTransformer 上获得。
在大脑区域的异质电动机BOLD-FMRI反应表现出负大胆的脑血管反应性，表明窃取现象并不总是是由于耗尽的脑血管储备能力
简介：表现出负血氧水平的大脑区域，依赖性脑血管反应性（BOLD-CVR）对二氧化碳（CO 2）的反应被认为遭受了完全耗尽的自动调节性脑血管储备的能力和表现出血管窃取现象。如果此假设是正确的，那么在基于电动机的BOLD FMRI研究中，血管窃取现象的存在应随后导致相等的FMRI信号响应（代谢增加而不会增加由于耗尽的储备能力而增加的脑血流），而其他功能性的脑组织则在其他功能性脑组织中。为了调查这一前提，这项研究的目的是进一步研究表现出负BOLD CVR的大脑区域中基于电动机的BOLD-FMRI信号反应。Material and methods: Seventy-one datasets of patients with cerebrovascular steno-occlusive disease without motor defects, who underwent a CO 2 -calibrated motor task-based BOLD-fMRI study with a fingertapping para- digm and a subsequent BOLD-CVR study with a precisely controlled CO 2 -challenge during the same MRI ex- amination, were included.我们比较了双侧前后Gyri - i的BOLD-FMRI信号反应。 e。感兴趣的区域（ROI）与此ROI中的相应BOLD-CVR。使用对42个接受相同研究方案的健康个体的BOLD-FMRI任务研究的第二级组分析确定ROI。结果：BOLD-CVR的总体下降与ROI内BOLD-FMRI信号响应的降低有关。对于表现出阴性BOLD-CVR的患者，我们发现基于正电动机和负电动机的BOLD-FMRI信号反应。结论：我们表明，对CO 2的负CVR响应的存在与基于Motor的BOLD-FMRI信号反应有关，其中一些患者表现出更大的假定 - 负面BOLD-FMRI信号反应，而其他患者则表现出阳性的BOLD-FMRI信号反应。此发现可能表明
增强了脑肿瘤MR图像分割的增强区域
摘要：脑肿瘤是儿童和成人死亡率增加的最大原因之一。脑肿瘤是大量的组织，它无法控制调节大脑内部生长的正常力。脑肿瘤就会出现。大脑内部或颅骨内部的细胞异常生长，可能是癌变或非癌性的是成年人在埃塞俄比亚等发展中国家之下的成年人死亡的原因。研究表明，生长算法的区域可以手动或半手动初始化种子点，从而影响分割结果。但是，在本文中，我们提出了一种增强的自动种子点初始化区域生长算法。使用常见数据集Brats2015将拟议方法的性能与最先进的深度学习算法进行了比较。在拟议的方法中，我们应用了阈值技术来从每个输入脑图像中剥离头骨。剥去头骨后，将大脑图像分为8个块。然后，对于每个块，我们计算了平均强度，并从中从八个块中选择了最大平均强度的五个块。接下来，将五个最大平均强度用作分别生长算法的区域的种子点，并为每个头骨剥离的输入脑图像获得了五个不同的感兴趣区域（ROI）。我们提出的方法在三种不同的实验设置中得到了验证。使用骰子相似性评分（DSS），联合（IOU）的交叉点以及针对地面真实（GT）的准确性（GT）评估了使用拟议方法生成的五个ROI，并选择了最佳的感兴趣区域作为最佳ROI。最后，将最终的ROI与DSS的不同最新深度学习算法和基于区域的分割算法进行了比较。在第一个实验设置中，其中15个随机选择的大脑图像用于测试，并实现了DSS值为0.89。在第二和第三实验设置中，提出的方法分别为12个随机选择和800个脑图像的DSS值分别为0.90和0.80。三个实验设置的平均DSS值为0.86。
2021 年年度报告
减免公司的投资回报率 (ROI) 通过将减免后估计的新税金额除以减免的税收金额来确定。2021 年，标准减免中每减免一美元的税收，将额外收取 7.05 美元。从同一时期的减免中的地方学校支持税 (LSST) 部分来看，每减免一美元，将收取 4.12 美元。自 2010 年以来，标准减免的美元对美元投资回报率为 5.46 美元，LSST 部分的美元对美元投资回报率为 3.14 美元。所有减免（包括标准、航空、数据中心和专门减免）的投资回报率自 2010 年以来为 2.45 美元，今年迄今为止为 7.05 美元。年度受助公司统计