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[4] Besl＆McKay：一种注册3D形状的方法。PAMI（1992）[15] Horaud等。 ：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。 PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。 PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。 CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）PAMI（1992）[15] Horaud等。：刚性和铰接点的注册，并有条件地最大化。PAMI（2011）[23] Myronenko＆Song：Point-Set注册：连贯的点漂移。PAMI（2010）[30] Williams＆Bennamoun：同时注册多个相应点集。CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。 pami（2011）CVIU（2001）[18] Jian＆Vemuri：使用高斯混合模型的稳健点设置注册。pami（2011）
Corcon 2022
在闪闪发光的颁奖典礼上，IIT Kharagpur的Jyotsna Dutta Majumdar教授提供了研究和教育方面的卓越科学技术；腐蚀科学技术研究与教育方面的区别，CSIR Punita Mourya博士 - IIP，Uttarakhand；德里Oxycoats Ruchi Grover博士，工业组织腐蚀科学技术的区别；博士学位的学生奖，伊加尔（Igcar），卡尔帕卡姆（Kalpakkam）的Geetisubhra Jena博士； M. Tech的学生奖，IIT Madras的Naveen Krishnan先生；班加罗尔印度斯坦航空有限公司的优秀实验室奖；阿里加尔穆斯林大学的穆罕默德·莫宾（Mohammad Mobin）博士在研究与教育方面的贡献；工业组织中的有利贡献，Vemuri Padmanabhan Sastry先生，M/S资产完整性和材料
UC旧金山先前出版的作品
Jaffrey，Jackson A，Marco Abreu A，Jeffrey L. Dage A，Dage，Dian/Dian/Dian/Dian-Tu临床遗传学和Alexander，Joel Kumer和Laurel W. Gregory S. Day Q，Ranjan Duara R，Ranjan Duara R，Neill R. Graff-Radford。 Rogalski Z，
基于眼部跟踪信号的眼睛疲劳检测特征和算法的探索“ 2279糖尿病预测的深度学习技术
糖尿病是我们社会中的一种常见疾病。每个第三人都会受到这种严重疾病的影响。这是由不规则的生活方式，不良的饮食习惯以及缺乏运动以及怀孕期间引起的。在人体中，血糖水平受胰腺释放的胰岛素激素控制。由于胰岛素激素的任何原因，由于任何原因，血糖水平也会影响。这样，一个人可能会受到糖尿病的影响。可以通过定期运动和采用健康的生活方式来治愈受影响的患者。要控制血糖水平，可以给予某些药物或可以明确给予胰岛素。要知道一个人是否受到糖尿病的影响，需要进行一些诊断。如果我们在早期了解这种疾病，我们可能会防止这种有害疾病。用于早期预测机学习技术已被使用（Kerner＆Bruckel，2014）。机器学习技术从数据集中学习以预测结果。Some data is used as a training data which is used to train and then we can perform prediction using test data (Bottou,2014).For early stage diabetes prediction the various researchers have been used Support Vector Machine(Vishwanathan et al.,2002),Naive Bayes (Rish,2001), Artificial Neural Network (Wang,2003), Decision tree (Safavian et al.,1991)(Pal,2005),K nearest Neighbour （Liao＆Vemuri，2002），LSTM（长期记忆）（Sherstinsky，2020）。
使用语音在6年内对阿尔茨海默氏病进展的预测：一种新的方法利用语言模型
1。Mitchell AJ，Shiri-Feshki M.轻度认知障碍对痴呆症 - 元素分析41个强大的Inception Cohort研究的进展率。Acta Psychiatr Scand。2009; 119：252-265。 2。 Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2009; 119：252-265。2。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。Int J Mach学习Cybern。2023; 14：213-228。3。Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。BMC Med Infors Decis Mak。2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2018; 18：1-20。4。Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。阿尔茨海默氏病。柳叶刀（Lond Engl）。2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2016; 388：505-517。5。Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。前神经。2020; 11：496。6。Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。j阿尔茨海默氏症。2020; 76：905-922。7。Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。阿尔茨海默氏症痴呆症。2023; 19：307-317。8。Caminiti SP，Ballarini T，Sala A等。FDG-PET和CSF生物标志物在预测大型多中心MCI队列中转化为不同痴呆症中的精度。神经图像临床。2018; 18：167-177。 9。 Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。 基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2018; 18：167-177。9。Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。对阿尔茨海默氏病的预测和分类。PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。PLOS ONE。2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2017; 12：E0173372。10。Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。SCI代表。2019; 9：2235。11。Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。Syst Rev。2020; 9：1-6。
识别与认知正常个体的脑神经变性和血管病理相关的血浆蛋白
1. Jack CR Jr、Bennett DA、Blennow K、Carrillo MC、Framework NIA- AAResearch。阿尔茨海默病的生物学定义。Alzheimers Dement。2018；14：535-562。2. Apostolova LG、Green AE、Babakchanian S 等人。正常衰老、轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默病中的海马萎缩和脑室扩大。Alzheimer Dis Assoc Disord。2012；26(1)：17-27。3. Schröder J、Pantel J。海马萎缩的神经影像学在阿尔茨海默病早期识别中的作用——经过二十年研究的批判性评价。Psychiatry Res Neuroimaging。2016；247：71-78。 4. Seab JP、Jagust WJ、Wong ST、Roos MS、Reed BR、Budinger TF。阿尔茨海默病海马萎缩的定量 NMR 测量。Magn Reson Med。1988；8：200-208。5. Debette S、Schilling S、Duperron MG、Larsson SC、Markus HS。血管性脑损伤磁共振成像标记物的临床意义：系统评价和荟萃分析。JAMA Neurol。2019；76：81-94。6. Prins ND、Scheltens P。白质高信号、认知障碍和痴呆：最新进展。Nat Rev Neurol。 2015；11：157-165。7. Wardlaw JM、Valdés Hernández MC、Muñoz-Maniega S。白质高信号是由什么构成的？与血管性认知障碍的关系。J Am Hear Assoc。2015；4：1140。8. Sundermann EE、Biegon A、Rubin LH、Lipton RB、Landau S、Maki PM。女性在言语记忆方面的优势是否导致人们低估女性与男性的阿尔茨海默病病理？J Alzheimers Dis。2017；56：947-957。9. Sundermann EE、Biegon A、Rubin LH 等。尽管海马萎缩程度相似，但 MCI 女性的言语记忆力优于男性。神经病学。 2016；86：1368-1376。10. Hua X、Hibar DP、Lee S 等。萎缩率的性别和年龄差异：一项基于 n = 1368 次 MRI 扫描的 ADNI 研究。神经生物学衰老。2010；31：1463-1480。11. Ardekani BA、Convit A、Bachman AH。MIRIAD 数据分析显示海马萎缩进展存在性别差异。阿尔茨海默病杂志。2016；50：847-857。12. Burke SL、Hu T、Fava NM。通过海马体积或白质高信号预测轻度认知障碍和疑似阿尔茨海默病发展的性别差异。女性衰老杂志。2019；31：140-164。 13. Kim S、Kim MJ、Kim S 等人。从轻度认知障碍转变为阿尔茨海默病的风险因素的性别差异：一项 CREDOS 研究。Compr Psychiatry。2015；62：114-122。14. Mielke MM、Vemuri P、Rocca WA。阿尔茨海默病的临床流行病学：评估性别和性别差异。临床流行病学。2014；6：37-48。15. Smith BH、Campbell A、Linksted P 等人。队列概况：苏格兰一代：苏格兰家庭健康研究 (GS:SFHS)。该研究、其参与者及其对健康和疾病的遗传研究潜力。国际流行病学杂志。2013；42：689-700。 16. Navrady LB、Wolters MK、MacIntyre DJ 等。群组概况：纵向分层复原力和抑郁 (STRADL) 研究：针对 Generation Scotland 的一项问卷随访：苏格兰家庭健康研究 (GS:SFHS)。国际流行病学杂志。2018；47：13-14g。17. Habota T、Sandu AL、Waiter GD 等人。纵向分层复原力和抑郁 (STRADL) 研究的队列概况：针对 Generation Scotland 的一项以抑郁为重点的调查，使用