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在有损腔中对经典驱动量子的纠缠保护
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通过多元模式分析揭示大脑连接的长期和冥想特定调节
摘要 神经影像学研究已经提供了证据，表明大量的冥想练习会改变人类大脑的功能和结构特性，例如大规模大脑区域的相互作用。然而，不同的冥想风格如何参与这些大规模大脑网络的调节仍不清楚。在这里，我们使用机器学习和 fMRI 功能连接，研究了集中注意力和开放监控冥想风格如何影响大规模大脑网络。具体来说，我们训练了一个分类器来预测两组受试者的冥想风格：专家上座部佛教僧侣和新手冥想者。我们表明，分类器只能区分专家组的冥想风格。此外，通过检查训练后的分类器，我们观察到前部显着性和默认模式网络与分类相关，这与它们在冥想中参与情绪和自我相关调节的理论一致。有趣的是，结果还强调了调节注意力和自我意识的关键区域与处理和整合体感信息相关区域之间的特定耦合的作用。最后，我们观察到左半球间连接在分类中的作用更大。总之，我们的研究支持了以下证据：大量的冥想练习会调节大规模的大脑网络，而不同的冥想风格会对有助于特定风格功能的连接产生不同的影响。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
多元分析揭示了工作记忆负荷的可概括的人类电生理特征
抽象工作记忆（WM）是一个在线内存系统，对于在正在进行的认知处理过程中以快速访问状态保持注入至关重要。因此，在提供WM载荷的时间解析索引的方法中具有很强的价值。尽管已经确定了单变量的EEG信号随着WM负载而变化，但多变量分析方法的最新进展表明，可能会有丰富的信息来源不会产生可靠的单变量标志。在这里，使用了四项已发表研究的数据（n = 286和> 250,000个试验），我们证明了对脑电图电压地形的多元分析提供了对WM中存储的项目数量的敏感指数，这些索引概括为新型人类观察者。此外，多元负载检测（“ MVLOAD”）可以在单试级别提供强大的信息，超过现有单变量方法的灵敏度。我们表明，此方法以（1）独立于备忘录的空间位置的方式跟踪WM负载，（2）足够精确地在存储的项目数量中划分项目划分，（3）可在不同的任务和刺激显示的跨个体差异，以及（4）与wm wm行为中的个体差异相关。因此，这种方法为单变量分析方法提供了强大的补充，并阐述了人类在线内存存储的时间解决方案。
根据机器学习和多元统计，修改欧洲捕鱼机队细分
考虑到由于过度捕捞而导致的过度开发股票的关键问题，建立了欧盟的数据收集框架（DCF）。在DCF中，成员国收集和分析与可持续渔业管理相关的数据。为了评估渔业的地位，有必要将捕鱼机队分为车队。但是，当前的DCF分割主要基于技术血管参数，例如容器长度和主要的渔具，通常不能准确地代表船舶的捕鱼活动。为了解决这个问题，我们开发了一种替代的车队细分方法，该方法提供了更现实的捕鱼活动概述。这种方法利用了多元统计数据，并与机器学习技术一起进行自动化。将这种方法应用于二十年的德国渔业数据，与DCF方法相比，该数据集具有较少段的数据集，DCF方法更贴近实际捕鱼策略。对当前和新型分割方案计算的生物库存健康指标的比较表明，当前方案通常会错过依靠过度开发的股票的细分市场迹象。应用的机器学习技术显示出较高的分类精度，错误分类很少见，并且仅发生在具有重叠捕获组合物的段中。由于机器学习几乎可以完美地分配给修订后的细分市场，因此我们希望成功实施该协议以供未来的车队SEG进行。此方法非常适合数据收集和分析程序，并且可以用作标准工具。因此，这种新颖的方法可以有助于改善捕鱼机队的分析和政策建议，以提供更好的渔业管理。
实时多元血糖预测的移动软件开发套件
摘要在血糖预测的领域中，文献上有足够的算法，这些算法表现出在葡萄糖管理中的潜力。然而，这些命题面临着许多机器学习算法常见的问题：数据集的重复使用（过度拟合）和孤立地开发算法的趋势，与实际情况分离。加剧了这些挑战是，许多胰岛素泵供应商和连续的葡萄糖监测器供应商使用封闭和专有协议，从而限制了研究人员的数据访问以及部署复杂的多变量优化器的能力。本研究试图通过设计软件开发套件来弥合理论算法及其实际应用之间的差距。该套件从连续的葡萄糖监测器，碳水化合物摄入量，胰岛素管理系统中的胰岛素传递以及诸如体育活动，压力和可穿戴设备的睡眠等指标中收集实时数据。我们的方法论利用了与苹果健康和各种可穿戴设备集成的开源胰岛素管理系统，循环。尽管通过各种通信协议进行导航以将这些设备链接出来，但我们成功地汇总了一个全面的数据集来进行血糖预测。为了强调我们软件开发套件的实用性，我们在该平台上执行了技术证明，说明了实时，个性化的，数据驱动的多元血糖预测。我们希望我们的平台可以有助于将机器学习算法从技术发展转变为具有现实世界中有益于血糖管理的可行工具。它为研究人员提供了一个基础，以在更具动态，数据丰富的环境中完善其预测算法和决策支持系统。
使用多元解码方法评估精神分裂症 ERP 信号的信息内容
多元模式分类（解码）方法通常用于研究典型个体的神经认知处理机制，它们可用于量化单个参与者神经信号中存在的信息。这些解码方法在确定精神病和非精神病人群之间信息表示的差异方面也可能很有价值。在这里，我们检查了精神分裂症患者（PSZ）和健康对照受试者（HCS）的 ERP，他们在工作记忆任务中需要记住屏幕一侧的 1、3 或 5 个项目并忽略另一侧。我们使用 ERP 的空间模式来解码屏幕的哪一侧被保存在工作记忆中。人们可能会认为，由于噪音增加（即试验间变异性更大），PSZ 的解码准确度不可避免地会更低。然而，我们发现在记忆负荷 1 时，PSZ 中的解码准确度高于 HCS，这与之前的研究一致，在之前的研究中，在记忆负荷 1 时，PSZ 中的记忆相关 ERP 信号大于 HCS。我们还观察到，解码准确度与记忆相关 ERP 活动与噪声水平的比率密切相关。此外，我们发现 PSZ 和 HCS 中的噪声水平相似，这与 PSZ 会表现出更大的试验间变异性的预期相反。总之，这些结果表明，多变量解码方法可以有效地应用于个体参与者层面，以了解精神病人群认知功能受损的性质。
基于代谢组学的多元机器学习来预测疾病严重程度：covid
1个INSERM单位iSché再灌注，tabolism和炎症（Irmertist），UMR U1313，F-86073 Poitiers，法国； lepoittevin.maryne@gmail.com（M.L。）; luc.pellerin@univ-poitiers.fr（l.p。）; thierry.hauet@univ-poitiers.fr（T.H.）2法国Poitiers，Poitiers，Poitiers，法国Poitiers 3 UMR CNR 7285，环境化学研究所和Matériauxde Poitiers（IC2MP），Poitiers，4 Rue Michel-Brunet，TSA 51106，F-866073，Poitiers（IC2MP）， quentin.blancart.remaury@univ-poitiers.fr 4 Litec，Chu de Poitiers，病毒学和Mycobact ES Rioology实验室，POITIERS，POITIERS，2 RMILéTrie，F-86000 Poitiers，法国； nicolas.leveque@chu-potiers.fr 5重症监护医学部，法国F-86021 Poitiers，法国； arnaud.thille@chu-poitiers.fr（A.W.T。）; karine.salaun@chu-poitiers.fr（K.S.）6法国Poitiers Chu Poitiers的Gériatric医学系； thomas.brunet@chu-poitiers.fr 7内科和传染病部，法国F-86021 POITIERS CHU POITIERS； melanie.catroux@chu-poitiers.fr 8生物学系，法国F-86021 Poitiers，法国 *通信 *通信：raphael.thuillier@univ-poitiers.fr
AI AGE中的多元，功能和复杂生物医学数据的变量选择方法
个性化医学和数字健康中的许多问题都取决于对高分辨率患者监测产生的连续时间功能生物标志物和其他复杂数据结构的分析。在此上下文中，这项工作提出了基于最佳subsset选择的指标空间中的多变量，功能，甚至更一般结果的新的新变量选择方法。我们的框架适用于几种类型的回归模型，包括线性，分位数或非参数添加剂模型，以及广泛的随机响应，例如单变量，多变量欧几里得数据，功能性，甚至随机图。我们的分析表明，我们所提出的方法在准确性方面的表现优于最先进的方法，尤其是在速度方面，与各种统计响应的竞争对手相比，作为数学功能的情况，对竞争对手的几个数量级改善。尽管我们的框架是一般的，并且不是为特定的回归和科学问题而设计的，但文章是独立的，专注于生物医学应用。在临床领域，为生物统计学，统计数据和人工智能专业人士的宝贵资源是对这一新技术AI-ERA中可变选择问题感兴趣的人工智能的宝贵资源。关键字：变量选择，多元数据，复杂的统计响应，数字健康，个性化医学。
eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。