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机器学习和基于 MRI 的 ADHD 诊断模型：我们已经到达了吗？
标题：机器学习和基于 MRI 的 ADHD 诊断模型：我们到达了吗？作者：Yanli Zhang-James 1、Ali Shervin Razavi 2,3、Martine Hoogman 4,5,6、Barbara Franke 4,5,6 和 Stephen V Faraone 1,2* 附属机构：1. 纽约州立大学上州医科大学精神病学和行为科学系，纽约州雪城 2. 纽约州立大学上州医科大学神经科学和生理学系，纽约州雪城 3. 纽约州立大学上州医科大学 MD-PhD 项目，纽约州雪城 4. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心人类遗传学系 5. 荷兰奈梅亨 Donders 大脑、认知和行为研究所 6. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心精神病学系 通讯作者：Stephen V. Faraone，博士。纽约州立大学上州医科大学 750 E Adam St, Syracuse, NY, 13210 315-464-3113, 315-849-1839 (传真) sfaraone@childpsychresearch.org 简称：MRI 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 分类器 * 通讯作者
1人类肠道细菌具有可追溯...
约翰内斯·M·M·马森（Johannes M. M. M. M.温德冬季6，Lena Alessandra Riva 7.8，Stefanie Trinh 9，Laura Mitchell 10，10 Jonathan Hartman 11，David Berry 10，5.6.13，Michael Pester 3.14，ABT 3.5，Lorenz 12 C. 12 C.
2023 年年度报告.pdf
菲鲁泽·索尔坦·穆罕默迪 | Firoozeh Soltan Mohammadi |鲁哈·伊玛尼 |赛义德-索鲁什·阿巴西 |赛义德·阿明·阿巴西 |赛义德·卡拉姆·阿巴西 |纳西姆·卡沙尼·内贾德 | Nasim Kashani Nejad霍马永·坎洛里 |尼玛·马欣·巴赫特 | 尼玛·马欣·巴赫特萨纳兹·塔法佐利 |沙鲁兹·埃斯梅里 |内马特·普尔瓦利 |梅尔-阿里·赫马蒂 |哈米德·戈尔金 |加迪尔·拉希米 |穆罕默德·巴赫拉米 |赛义德·费雷敦·塔赫里 | Seyed Fereydoun Taheri赛义德·法哈德·扎努里 |阿里·纳扎里 |诺沙德·塔赫里 |赛义德·法里博兹·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Fariborz Shah-Ebrahimi法尔扎德·拉赫马塔巴迪 |阿明·马雷克扎德 |梅拉吉·赫马蒂 |巴迪亚·塔吉迪尼 |拉希德·穆罕默迪 |哈米德·阿夫沙里 |马苏姆·拉扎维 |纳吉·拉赫马尼 |法泽拉奈 |赛义德·福德·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Foad Shah-Ebrahimi纳维德·哈桑卢 |哈米德·赞迪·内贾德 |梅萨姆·阿齐米 |阿夫辛·阿齐米 |赛义德·沙胡·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Shahoo Shah-Ebrahimi赛义德·阿里·达基 |卡米亚布·海达里 |西亚瓦什·卡利亚尼 |卡基·赛义德·阿尔马西 |法泽·阿卜迪普尔 | Faezeh Abdipour帕尔瓦·贝达德 |埃拉赫·穆罕默迪 |普亚·萨拉夫 |雷利·卡拉米 |哈密巴哈多里|沙扬·古拉米 |沙加耶·巴赫拉米 |卡米亚·哈比比 |巴迪·哈泽伊 |西鲁斯·扎比希 |阿马汉·扎比希 |阿拉什·扎马尼 |萨曼·哈德姆 |帕里莎·鲁希·扎德根 | Parisa Roohi Zadegan尼卢法尔·哈米迪 |阿伊达·拉斯蒂|阿明·谢里菲 |阿塔什·沙卡拉米 |埃纳亚图拉·纳伊米 | Enayatollah Naeimi了解更多 |帕亚姆瓦利 |马里赫·纳扎里 |约瑟夫·沙巴齐安 |阿图拉·扎法尔 |法里巴·阿什塔里 |芝拉·沙赫里亚里 |埃勒姆·乔布达尔 |碧塔
卡尔·皮乔塔
2024 Justin Jee * , Christopher Fong * , Karl Pichotta * , Thinh Ngoc Tran * , Anisha Luthra * , Michele Waters, Chenlian Fu, Mirella Altoe, Si-Yang Liu, Steven B Maron, Mehnaj Ahmed, Susie Kim, Mono Pirun, Walid K de Brula, Jamie Artika, Ben-Kin, Artika s, Brooke Mastrogiacomo, Tyler J Aprati, David Liu, JianJiong Gao, Marzia Capelletti, Kelly Pekala, Lisa Loudon, Maria Perry, Chaitanya Bandlamudi, Mark Donoghue, Baby Anusha Satravada, Axel Martin, Ronglai Shen, Yuan Chen, A Rose Brannon, Jason Braun, Lion, Anton, Sorton, Anton m, Pablo Sanchez- Vela, Clare Wilhelm, Mark Robson, Howard Scher, Marc Ladanyi, Jorge S Reis-Filho, David B Solit, David R Jones, Daniel Gomez, Helena Yu, Debyani Chakravarty, Rona Yaeger, Wassim Abida, Wungki Park, Eileen M O'Reilly, Julio-Aguilar, Nicholas-V, Sanchez-V. Zhang, Peter D Stetson, Ross Levine, Charles M Rudin, Michael F Berger, Sohrab P Shah, Deborah Schrag, Pedram Razavi, Kenneth L Kehl, Bob T Li, Gregory J Riely, Nikolaus Schultz.自动化的真实世界数据集成改善了癌症结果预测。自然 。 2024年。
引用：Day, TG、Budd, S.、Tan, J.、Matthew, J.、Skelton, E.、Jowett, V.、Lloyd, D.、Gomez, A.、Hajnal, JV、Razavi, R. 等人 (2023)。使用人工智能进行超声左心发育不全综合征的产前诊断：与目前的筛查方案相比，其表现如何？。产前诊断，44(6-7)，第 717-724 页。doi：10.1002/pd.6445
1. Bernier PL、Stefanescu A、Samoukovic G、Tchervenkov CI。先天性心脏病在全球面临的挑战：流行病学和人口统计学事实。Semin Thorac Cardiovasc Surg Pediatr Card Surg Annu。2010；13(1)：26-34。https://doi.org/10.1053/j.pcsu.2010.02.005 2. Knowles RL、Bull C、Wren C、Dezateux C。1959-2009 年英格兰和威尔士先天性心脏病死亡率：通过时期和出生队列分析探索技术变革。Arch Dis Child。2012；97(10)：861-865。 https://doi.org/10.1136/archdischild‐ 2012‐301662 3. Gilboa SM, Salemi JL, Nembhard WN, Fixler DE, Correa A. 1999 至 2006 年美国儿童和成人先天性心脏病死亡率。Circulation。2010；122(22)：2254-2263。https://doi.org/10.1161/circulationaha.110.947002 4. Holland BJ, Myers JA, Woods CR. 产前诊断危重先天性心脏病可降低计划新生儿心脏手术前因心血管损害而死亡的风险：一项荟萃分析。Ultrasound Obstet Gynecol。2015；45(6)：631-638。 https:// doi.org/10.1002/uog.14882 5. Bonnet D, Coltri A, Butera G 等。检测胎儿大动脉转位可降低新生儿发病率和死亡率。循环。1999；99(7)：916-918。https://doi.org/10.1161/01.cir.99.7。916 6. NHS 胎儿畸形筛查计划手册。英国公共卫生出版物；2018 年。
人类中的早期菱形唇蛋白+VE干细胞...
推荐引用推荐引用Visvanathan，Abhirami； Saulnier，Olivier； Chen，Chuan；霍尔迪普尔，帕尔西夫；奥利斯（Orisme），怀尔德（Wilda）； Alberto的Delaidelli； Shin，Seungmin；米尔曼，杰克；科比，安德鲁； Abeysundara，Namal；吴，Xujia;亨德里克斯（Liam D）；帕蒂尔，维卡斯； Zahedeh Bashardanesh；戈尔瑟（Joseph）；利文斯顿，布林G；中岛，武马； Funakoshi，Yusuke； ong，温妮； Rasnitsyn，Alexandra； Aldinger，金伯利A；里奇曼（Richman），科里（Cory M）； Van Ommeren，Randy；李，约翰·J·; Ly，Michelle； Vladoiu，Maria C；凯特林的卡拉斯；巴林，波琳娜；埃里克森（Erickson），安德斯（Anders W）；方，弗农；张，乔；苏阿雷斯，劳尔A；王，豪；黄，宁；帕洛塔，乔纳尔·G；道格拉斯（Tajana）； Haapasalo，Joonas； Razavi，Ferechte； Silvestri，Evelina； Sirbu，Olga；索曼莎（Samantha）蠕虫； Kameda-Smith，Michelle M；吴，小牛；丹尼尔斯，克雷格； Michaelraj，Antony K；巴杜里（Bhaduri），阿帕纳（Aparna）；丹尼尔·舒拉梅克；铃木，Hiromichi； Garzia，Livia；艾哈迈德，纳比尔；克莱德曼（Kleinman），克劳迪亚（Claudia L）；斯坦，林肯D；德克斯，彼得；邓纳姆，克里斯托弗；纳达（Jabado），纳达（Nada）； Rich，Jeremy N；李，魏； Sorensen，Poul H； Wechsler-Reya，Robert J；魏斯，威廉A； Millen，Kathleen J；埃里森（David W） Dimitrov，Dimiter S；和泰勒（Michael D），“早期的菱形唇脂蛋白+VE干细胞中的人类特异性神经血管生态裂市场启动并维持3组髓母细胞瘤”（2024）。教职员工出版物。2593。https://digitalcommons.library.tmc.edu/baylor_docs/2593
课程大纲 ELEC 5503 RFIC 设计时间表
Behzad Razavi ,“RF微电子学”, Prentice-Hall 1998, ISBN 0-13-887571-5, Thomas H. Lee ,“CMOS射频集成电路设计，第二版”, Cambridge University Press, 2004. Jan Crols, Michiel Steyaert ,“CMOS无线收发器设计”, Kluwer Academic Publisher, 1997. Assad Abidi, Paul R. Gray, Editors,“无线通信集成电路”, IEEE Press 论文集, Steve Cripps ,“无线通信的射频功率放大器”, Artech House 1999. ISBN 0890069891 Stephen A. Maas ,“微波混频器”, 第二版, Artech House 1993. Stephen A. Maas ,“射频和微波电路设计手册”, Artech House 1998. Lawrence E. Larson，“无线通信的射频和微波电路设计”，Artech House，1996 年。James S. Ussailis，“无线通信的射频电路和布局”，McGraw-Hill，1998 年。Gonzalez，“微波晶体管放大器”，第二版，Prentice-Hall 1997 年。Hagen，“射频电子学”，剑桥大学出版社 1996 年。Joseph J. Carr，“射频电路设计的秘密”，McGraw-Hill，（books.com 说是 Tab Books），1996 年。Chris Bowick，“射频电路设计”，Butterworth-Heinemann 1997 年（1982 年书籍的重印版？不确定是否更新）。 Davidse，“模拟电子电路设计”，Prentice-Hall 1991。Pederson，“用于通信的模拟集成电路”Kluwer 1991。Grebene 和 Gray，Meyer，模拟集成电路设计的通用参考资料。Jack Smith 和 Krauss，Bostian，Raab，通信电路设计的通用参考资料。
ThPOK 的多态性变异导致了一种新的人类疾病，其特征是 T 细胞异常、免疫失调、过敏和纤维化
由 T 细胞异常、免疫失调、过敏和纤维化 Maryam Vaseghi-Shanjani 1,2* 、Mehul Sharma 2* 、Pariya Yousefi 2 、Simran Samra 1 、2 Kaitlin U. Laverty 3 、Arttu Jolma 3 、Rozita Razavi 3 、Ally HW Yang 3 、Mihai Albu 3 、Liam Golding 2 , Anna F. Lee 4 , Ryan Tan 2 , Phillip A. Richmond 5 , Marita Bosticardo 6 , Jonathan H. Rayment 2 , Connie L. Yang 2 , Kyla J. Hildebrand 2 , Rae Brager 7 , Michelle K. Demos 2 , Yu Lung Lau 8 , Luigi D. Notarangelo 6 , Timothy R. Hughes 9、凯瑟琳·M. Biggs 2† , Stuart E. Turvey 2† 1 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学医学院实验医学项目。2 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院儿科系。3 加拿大安大略省多伦多大学唐纳利中心。4 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院病理学和实验室医学系。5 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚儿童医院研究所罕见疾病发现中心。6 美国国立卫生研究院国家过敏和传染病研究所临床免疫学和微生物学实验室。7 加拿大安大略省汉密尔顿麦克马斯特大学麦克马斯特儿童医院儿科风湿病、免疫学和过敏科。 8 香港大学李嘉诚医学院临床医学院玛丽医院儿科及青少年医学系，香港，中国。 9 加拿大安大略省多伦多大学分子遗传学系。 * 表示与共同第一作者贡献相同 † 表示与共同资深作者贡献相同 通讯作者：Stuart E. Turvey，MBBS，DPhil，FRCPC BC 儿童医院 950 West 28 th Avenue Vancouver，BC，V5Z 4H4，加拿大 电子邮件：sturvey@bcchr.ca
使用经过训练以模仿大脑统计特性的神经网络来提高物体识别能力
目前最先进的物体识别算法——深度卷积神经网络 (DCNN)，灵感来自哺乳动物视觉系统的架构，在许多任务上能够达到人类水平的表现。在对 DCNN 进行物体识别任务训练时，已证明 DCNN 能够开发出与哺乳动物视觉系统中观察到的隐藏表征相似的隐藏表征 (Razavi 和 Kriegeskorte，2014 年；Yamins 和 Dicarlo，2016 年；Gu 和 van Gerven，2015 年；Mcclure 和 Kriegeskorte，2016 年)。此外，在物体识别任务上训练的 DCNN 是目前我们拥有的哺乳动物视觉系统的最佳模型之一。这让我们假设，教导 DCNN 实现更像大脑的表征可以提高其性能。为了测试这一点，我们在一个复合任务上训练了 DCNN，其中网络被训练为：(a) 对物体图像进行分类；同时 (b) 具有与猴子视觉皮层神经记录中观察到的中间表征相似的中间表征。与纯粹为对象分类而训练的 DCNN 相比，在复合任务上训练的 DCNN 具有更好的对象识别性能，并且对标签损坏的鲁棒性更强。有趣的是，我们发现这个过程不需要神经数据，但具有与神经数据相同统计特性的随机数据也会提高性能。虽然我们在复合任务上训练时观察到的性能提升与“纯”对象识别任务相比并不大，但它们非常稳健。值得注意的是，我们在研究的所有网络变体中都观察到了这些性能提升，包括：较小（CORNet-Z）与较大（VGG-16）架构；优化器的变化（Adam 与梯度下降）；激活函数的变化（ReLU 与 ELU）；以及网络初始化的变化。我们的结果证明了一种训练对象识别网络的新方法的潜在效用，使用大脑（或至少是其激活模式的统计特性）作为训练 DCNN 的教师信号的策略。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
项目 16 – 心血管医学 – 位于盖伊和圣托马斯医院 参考号：2122/KCL/16 个人安置描述符 (IPD)
学术实习地点：盖伊和圣托马斯医院 部门简介 心血管临床学术集团整合了 KCL 心血管医学与科学学院和国王健康伙伴临床心血管服务。我们拥有英国最大的英国心脏基金会研究卓越中心，最近又续签了第三任期。该学院拥有 ~45 名 PI（包括 4 名 BHF 教授）和 50 多名博士/医学博士生，员工人数达 200 人。这里有各种国际领先的从实验室到临床的研究项目，涵盖主要疾病领域（https://www.kcl.ac.uk/scms/index）。临床培训在盖伊和圣托马斯医院 (GSTT) 进行，该医院是英国领先的心脏中心，提供全面的心脏病学/心脏外科服务和良好的临床创新记录。许多决定心肌活力和功能的关键细胞过程都是通过细胞内信号通路调节的，这些通路对环境或机械刺激作出反应并导致下游靶标的化学修饰。我们的工作重点是决定缺血性心脏病中心肌活力和功能的信号通路。我们特别感兴趣的是通过冠状动脉侧支的生长和微循环内血流的适应性变化来适应缺血的临床和实验研究。我们使用各种基础和临床实验室技术以及先进的横断面成像来研究这些。研究主题位于圣托马斯医院校园的心血管学院，涉及雷恩研究所和盖伊和圣托马斯临床心脏病学部门的跨学科临床医生和科学家小组。与 Michael Marber 合作的其他相关研究人员包括 Simon Redwood、Divaka Perera、Michael Shattock、Amedeo Chiribri、Reza Razavi 和 Rene Botnar 学术项目结构/预期内容 有各种项目可供选择，可以根据职业抱负和学术兴趣进行量身定制。通常，这些项目涉及检查侵入性生理流量和压力信息，并将其与通过横断面成像获得的非侵入性指标进行比较。目的是验证新的非侵入性技术来测量心脏功能并预测临床结果。我们关注的心血管疾病是心肌缺血、心力衰竭和主动脉瓣狭窄。