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4级MI-EEG信号产生和识别CVAE-GAN
摘要：随着脑电图（EEG）测量人脑的实时电子学的能力（EEG），所有人都知道，信号处理技术，尤其是深度学习，可以为学习提供新颖的解决方案，也可以优化从EEG信号中优化鲁棒表示。考虑到有限的数据收集和受试者测试期间的浓度不足，必须使用脑库界面（BCI）系统的潜在最终用户获得足够的训练数据和有用的功能。在本文中，我们将一个条件变分的自动编码器网络（CVAE）与生成的对抗网络（GAN）结合在一起，用于从EEG脑信号中学习潜在表示。通过更新馈送到产生的生成模型中的细胞调整参数，我们可以在特定类别下合成脑电图信号。我们采用了一个编码器网络来获得脑电图信号的分布式样本，并应用了一种对抗性学习机制来连续优化发生器，歧视器和分类器的参数。采用CVAE以更大的近似于实际样本类的调整。最后，我们证明了我们的方法具有统计和功能匹配的优势，以使训练过程更快，更稳定，并通过数据增强来解决深度学习应用程序中小规模数据集的问题。我们提出的CVAE-GAN方法生产的增强培训数据集显着增强了MI-EEG识别的性能。
VAERS 数据使用指南
2. VAERS 简介 美国卫生与公众服务部 (DHHS) 建立了 VAERS，由食品药品管理局 (FDA) 和疾病控制中心 (CDC) 共同管理，用于接收所有年龄段接种美国许可疫苗后出现的所有疑似不良事件报告。1990 年 11 月 1 日，VAERS 取代了 CDC 的免疫接种不良事件监测系统 (MSAEFI)（用于公共部门报告）和 FDA 的自发报告系统（用于私营部门和制造商报告）。维护数据库的主要目的是作为上市前测试期间未检测到的不良事件的预警或信号系统。此外，1986 年《国家儿童疫苗伤害法案》 (NCVIA) 要求医疗保健提供者和疫苗制造商向 DHHS 报告法案中概述的疫苗接种后出现的具体不良事件。所有报告均经过编码并输入 VAERS 数据库。从 1990 年 11 月到 2007 年 1 月 16 日，每份报告中描述的不良事件均使用 FDA 的不良反应术语词库 (COSTART) 进行编码。2007 年 1 月 17 日，VAERS 编码系统转换为全球使用的国际编码系统。该系统称为监管活动医学词典 (MedDRA)。MedDRA 编码系统使用代表病例报告中描述的医疗状况的关键词，并将其转换为标准化代码。数据集中提供的 MedDRA 代码称为“首选术语”；有超过 17,000 个首选术语
GP-VAE：深概率的多元时间序列插补
具有缺失值的多变量时间序列在医疗保健和财务等领域很常见，并且多年来的数量和综合性已经增长。这提出了一个问题，是否可以在该领域中执行经典数据插补方法。然而，深度学习的幼稚应用在提供可靠的置信估计和缺乏可解释性方面缺乏。我们提出了一个新的深层连续变量模型，以减少维度和数据插补。我们的建模假设是简单且可解释的：高尺寸的时间序列具有较低的代数反应，该代态根据高斯过程在及时的及时演变而来。使用具有新型结构化变分近似的VAE方法实现了缺失数据的非线性维度降低。我们证明，我们的APS在计算机视觉和医疗保健领域的高维数据上胜过几种经典和深度学习的数据插补方法，同时增加了进化的平稳性，并提供了可解释的不良估计。
疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 的医生指南
什么是 VAERS？疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 是一项全国性计划，旨在收集有关接种疫苗后不良事件的信息，以监测美国的疫苗安全性。不良事件是指接种疫苗后发生的健康影响，可能与疫苗有关，也可能与疫苗无关。1986 年的《国家儿童疫苗伤害法案》 (NCVIA) 要求报告某些不良事件，VAERS 于 1990 年成立，旨在提供数据库管理系统来收集和分析这些报告。它由疾病控制和预防中心 (CDC) 和食品药品管理局 (FDA) 联合运营。这些机构监测 VAERS 数据，以检测每种疫苗和每个批号的先前未知的不良事件或已知不良事件的增加。
VAERS FACTEDPENG
VAERS员工评估不利事件。vaers将“严重的不良事件”定义为涉及死亡，住院，威胁生命的疾病，持续或严重的残疾/无能力或某些其他重要的医学上重要疾病的事件。CDC和FDA评估单个报告和报告模式，以确定在进行其他研究之前是否需要深入审查。一旦在VAERS中发现了不利事件，可以在其他免疫安全系统中监测它们，以评估事件在疫苗接种后是否更频繁地发生或进行更受控的科学研究以确认特定不良事件是否与疫苗接种有关并确定任何特定的风险因素。