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基于Atlas的新型PET/CT脑图像分割和癫痫的定量方法的临床评估
在临床实践中，视觉解释被广泛用作评估癫痫中PET/CT图像的主观方法。结果在很大程度上取决于诊断医生的经验；因此，该方法具有许多缺点，包括它是高度主观的，难以解释（4）。为了实现客观评估，脑内不对称指数（AI）测量方法使用同一患者正常侧的大脑区域作为评估另一侧的癫痫状态的参考。在大脑的癫痫和正常区域中绘制了相同大小，形状和面积的感兴趣的镜像区域（ROI），并计算其平均标准化吸收值（SUV）和AI值（5）。但是，AI方法在很大程度上取决于医生的诊断经验，并且可重复性差（5,6）。
频率，可变性和共发生对...
■通过统计和结构规律的复杂组合将对象分为类别。我们试图更好地理解隐式学习导致对象类别的结构特征的神经反应。成年参与者暴露于32个对象类别，其中包含三种结构属性：在隐式学习任务中，频率，可变性和共发生。在此暴露后，参与者完成了一项识别任务，然后在fMRI会议期间出示了学习对象类别的块。分析是通过从整个梭形回旋和外侧枕皮层的ROI中提取数据来进行的，并比较整个ROI的不同结构证券的影响。行为上，我们发现该符号
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解哪些大脑区域与特定的1个神经系统疾病或认知刺激有关，一直是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，这是一个图神经网络-3工作（GNN）框架，以分析功能磁共振图像4（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊5属性，我们设计了新型的Roi Awaw Agraw consolu-6 Tional（RA-GCONV）层，以利用fMRI的拓扑和功能7信息。是在需要透明度的透明度分析中的动机中，我们的braingnn包含ROI选择的池池9 ers（R-Pool），突出了显着的ROI（图中的节点），因此10我们可以推断出哪个ROI对预测很重要。此外，我们11提出正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和12个组级别的一致性（GLC）损失 - 通过汇总结果，以鼓励13个可追溯的ROI selection，并提供完全14个个人或与小组级别数据一致的单个个人或模式。我们将15个BRAINGNN框架应用于两个独立的fMRI数据集：自闭症16频谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Con-17 Nectome Project（HCP）900主题释放的数据。我们研究了超参数的18种选择，并表明Braingnn优于19的替代fMRI图像分析方法，该方法在四个不同的20个ENT评估指标方面。获得的社区聚类和显着的21 ROI检测结果表明，与先前的22个神经影像学衍生的ASD和特定任务的生物标志物的证据相应很高。23为HCP解码的状态。25接受后，我们将公开公开24。
数据驱动的机器学习模型，用于解码诱发大脑反应的语音分类
抽象目标。对音频的分类感知（CP）对于了解人脑认为尽管声学特性的广泛可变性是如何感知语音的至关重要。在这里，我们研究了反映语音CP的听觉神经活动的时空特征（即将语音原型与模棱两可的语音分开）。方法。我们记录了64次通道脑电图，因为听众沿声音连续体迅速分类元音。我们使用支持向量机分类器和稳定性选择来确定何时何地在大脑CP中通过对事件相关电位的源级分析在空间和时间上最好地解码。主要结果。我们发现早期（120毫秒）全脑数据解码语音类别（即原型与模棱两可的代币）的精度为95.16％（曲线下的面积为95.14％； F 1分95.00％）。在左半球（LH）和右半球（RH）响应上进行单独的分析表明，LH解码比RH更准确，更早（89.03％vs. 86.45％的精度； 140 ms vs. 200 ms）。稳定性（特征）选择确定了68个大脑区域中的13个兴趣区域（包括听觉皮层，上部回旋和下额回（IFG）]，在刺激编码过程中显示出分类表示（0-260毫秒）。相比之下，有必要15个ROI（包括额叶 - 顶部区域，IFG，运动皮层）来描述以后的分类阶段（后来300-800毫秒），但这些区域与听众的分类听证会的强度高度相关（即意义。行为识别函数的斜率）。我们的数据驱动的多元模型表明，在语音处理的时间过程中，抽象类别出人意料地出现了早期（〜120毫秒），并由相对紧凑的额叶临时 - 直脑脑网络的参与来控制。
使用扩散张量成像参数，用1.5T MRI扫描仪收集的扩散张量成像参数：案例研究
该研究的相关性在于需要通过利用从常规1.5 Tesla MRI扫描仪获得的扩散张量成像（DTI）来改善肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的诊断。这项研究旨在研究使用不同机器学习（ML）分类器以区分ALS个体的潜力。In this study, five ML classifiers (“support vector machine (SVM)”, “k-nearest neighbors (K-NN)”, naïve Bayesian classifier, “decision tree”, and “decision forest”) were used, based on two DTI parameters: fractional anisotropy and apparent diffusion coefficient, obtained from two manually selected ROIs at the level of the brain pyramids in 47 ALS患者和55名健康受试者。使用混淆矩阵和ROC曲线评估每个分类器的质量。通过径向内核支持矢量方法（77％的精度[P = 0.01]）证明了基于DTI数据的ALS患者与健康个体的最高准确性，而K-NN和“决策树”分类器的性能略低，“决策林”分类器对训练的训练量过高（AUC = 1）。作者在检测锥体区域中ALS的放射学特征方面表现出足够准确的ML分类器“ SVM”。
BCI学习在M/ ... div>中诱导核心 - 周期重组
图2：单层和多层提供的信息（a）在MI条件下BCI训练中单层和多重疗法值的演变。对于与单个脑叶相关的给定轴，我们绘制了分别在EEG，MEG和Multiplex（Mux）中分别在受试者和属于叶的ROI中获得的中位裂缝值。第一线对应于α2频带内的演变，第二线对应于β1频带中的演化。（b）相对度（∆ c）在会话中的演变。表示用脑电图层获得的ΔC值，平均在受试者上。在Y轴上显示了用MEG层获得的值。标记的颜色与用多路复用获得的值相关联。每个标记对应于给定的ROI。
功能连通性的可识别性可能会无意中膨胀预测结果
功能磁共振（fMRI）是研究体内认知过程的宝贵工具。许多最近的研究使用功能连通性（FC），部分相关连接（PC）或FMRI-DERMIDERS BRAIN网络来预测表型，结果有时无法复制。同时，可以使用FC准确地从不同的扫描中识别相同的主题。在本文中，我们展示了一种方法，通过治疗与独立数据点的纵向或同时扫描，可以在不知不觉中将分类从61％的精度膨胀至86％的精度。使用英国生物银行数据集，我们发现可以通过利用与10,000名无需双浸的培训对象的可识别性来实现50个培训主题的相同差异。我们在四个不同的数据集中复制了这种效果：英国生物库（UKB），费城神经发育群体（PNC），中间表型（BSNIP）的双极和精神分裂症网络以及开放式纤维纤维肌毛肌痛数据集（Fibro）。在四个数据集中，无意的改善范围在7％至25％之间。另外，我们发现，通过使用动态功能连接性（DFC），即使一个受试者仅限于单个扫描，也可以应用此方法。一个主要的问题是，与ROIS或连接性的功能以及膨胀的结果报告可能会使未来的工作感到困惑。本文希望阐明即使是小管道异常也可能导致出乎意料的出色结果。
基底神经节 - 丘脑的因果相互作用。
受试者保持身体姿势不做任何计划好的动作，并在运动任务条件下，受试者用右手重复进行手指伸展/屈曲。BOLD 对比图像（4x4x4 毫米体素平面分辨率；回波平面成像重复时间为 1.6 秒；回波时间 21.6 毫秒；翻转角度 90º）以 100 个体积的块形式按照以下顺序记录：运动阻滞→静止阻滞→运动阻滞→静止阻滞（每个受试者 400 个总体积 = 100 个体积 x 2 个运动阻滞 x 2 个静止阻滞）。fMRI 数据与 3D 解剖图像（1x1x1 毫米体素分辨率；重复时间 7.6 毫秒；回波时间 1.6 毫秒；翻转角度 12º；250 x 250 毫米视野；256x256 采样矩阵）联合注册。所有数据集都标准化到 Talairach 空间（表 1 显示了 ROI 的位置和大小）。
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。
鸣谢台风战机飞行员（隆美尔之死）
盐 。一辆参谋车和一辆装甲车也遭到扫射，留下远处的热雾，我们燃烧着坠落。 一辆从 6,000 英尺到 0 英尺（刚好高于地面，我们沿着树梢的道路掠过。 与皇家空军中校鲍德温一起飞行，高度和高度为 DSO、DFC 和 Bar，大约 800 枚炮弹。 圣路易斯的 Pete Langille “其中一名电报骑手把约翰、N.B.、飞行中尉 R.W. Davidg 带走了，因为那里有足够的掩护，而飞行中尉 W.A. Switzer，两人都躲在树篱和树下： Edson、Atta、WO.A.E. Sugden 在现场被杀，当我们在回国时，我们看到英国人的汽车要么在冒烟，要么在燃烧：“虽然这次行动长期以来一直在近距离支援下进行”，但加拿大第一集团军的战机很容易找到，因为该集团军的战机非常擅长低空俯冲轰炸，并被厚厚的树篱和小树林隔开。今天，四个月内，联队至少有十几个这样的 EST ROIs~ 被摧毁了，就像一座农舍。我们击中了总部 10 次，其中大部分是用 500 磅炮击中的，然后，由于我们被高射炮很好地防御着。Z8~~ 似乎还有很多汽油，——EIIA~~ 我决定用大炮对该地区进行武装侦察。在卡昂以东和卡昂以南，在一个叫多祖拉的村庄附近，我发现了两个派遣骑士，一个；