XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrois
简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。
人脑振荡作为个人大脑签名
图2确定主要的内在耦合模式（DOCM）。（a）用于识别两个AAL ATLAS ROI（左上额回，右额叶的右额回）之间使用的方法的示意图，以在静止状态MEG记录期间连续两个1 S滑动时间窗（t 1，t 2）。在此示例中，来自两个虚拟传感器的频带通信信号之间的功能相互依赖性通过虚拟相位锁定（IPLV）索引。以这种方式，在两个虚拟传感器之间计算IPLV，以用于相同频率振荡（例如δ至δ）或不同频率之间（例如δ至θ；潜在的内在耦合模式[PICM]）。使用替代数据进行参考的统计过滤来评估每个IPLV值是否与机会有显着不同。在t 1期间，DOCM反映了δ和α2振荡之间的显着相位锁定（由红色矩形表示），而在t 2期间，发现δ和θ振荡之间的主要相互作用。（b）左上额回和右上额回之间的DOCM爆发。可以认为此包装将DOCM系列中包含的“字母”分组，以形成神经”单词。”，代表许多DOCM的可能集成（Leinekugel等，2002）。
在说话和聆听过程中，额颞区域的连接性在句法结构构建中的作用
已发现，句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中，会使用相同的区域，但根据模态的不同，它们的激活强度会有所不同。在本研究中，我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强，并且在生成过程中上调，可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低，并且仅在成分较大时才增强，这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此，这些结果表明，额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调，为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
探索视觉空间工作记忆中后内侧皮层的信息流：一项脑磁图研究
后内侧皮质 (PMC) 是大脑默认模式网络的主要中枢，与多种内部驱动认知有关，包括视觉空间工作记忆。然而，它对这些认知过程的确切贡献仍不清楚。使用 MEG，我们测量了健康人类参与者（男女青年）在执行视觉空间工作记忆任务时的 PMC 活动。多元模式分类分析揭示了在编码和检索过程中在一组先验定义的皮质 ROI 中与刺激相关的信息，除了 PMC 之外，还包括前额叶、枕叶和腹颞叶皮质。我们在信息流分析中测量了这些刺激信息在区域之间交换的程度，从而测量了区域间随时间的格兰杰因果关系。与任务的视觉性质一致，来自枕叶皮质的信息在大多数时期内塑造了其他区域。然而，PMC 在视觉空间工作记忆中塑造了枕叶和前额叶皮质中的物体表征，在检索过程中影响枕叶皮质，并在所有任务时期影响 PFC。我们的研究结果与 PMC 在表征内部内容（包括记忆信息）以及将外部刺激与记忆材料进行比较方面所发挥的作用相一致。
TG-DGM：使用时间图深度生成模型对大脑活动进行聚类
大脑可以表示为一个时间图，其中节点是大脑图谱定义的空间分布的感兴趣区域 (ROI)。边缘由应用于 fMRI 数据的动态功能连接 (dFC) 测量确定。新兴研究表明，ROI 群落的时间动态是了解大脑功能和功能障碍的有用生物标志物。现有方法大多数都受到假设静态连接的限制，或者难以扩展到许多受试者，或者是监督的（Ting 等人，2020 年；Gadgil 等人，2020 年）。基于这些限制，我们提出了一种无监督时间图深度生成模型 (TG-DGM)，用于从 fMRI 数据中学习大脑活动的动态群落。我们的模型受到图动态嵌入 (GRADE) 的启发（Spasov 等人，2020 年）。具体来说，我们通过引入多图学习和主题嵌入来扩展 GRADE，使其能够量化特定主题对社区成员和动态的影响。我们证明我们的方法可以学习高质量的表示，并且考虑到时间动态可以提高生物性别分类任务的性能。可能的应用包括使用嵌入来发现新的患者类别，以及识别 ROI 的新功能网络（即集群）。
多视角脑网络分析与跨视角缺失网络生成
摘要 —帕金森病 (PD) 是最常见的神经系统疾病之一，长期以来一直是公共卫生临床诊断和科学理解方面的挑战。最近，人们对脑网络分析的兴趣激增，这有助于广泛了解大脑功能并早期发现神经系统疾病。可以构建具有不同感兴趣区域 (ROI) 连接模式的多视图脑网络，以反映脑连接概况的不同和互补视角。然而，这种多视图脑网络的提取依赖于多种神经成像模态的可用性和繁重的数据预处理，这通常会导致任一视图中数据严重缺失。跨视图缺失问题阻碍了多视图表示学习和下游分析的实用性。在这项工作中，我们提出了跨视图脑网络生成的新问题，并提出了 CroGen，这是一种图形生成模型，当仅给出一个视图时，它可以生成缺失的视图。具体来说，GroGen 利用了同一个体脑网络不同视图之间的潜在相关性。此外，我们设计了一个预训练方案，以充分利用仅具有单一脑网络视图的标记个体。对现实生活中的帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 队列进行的大量实验证明了 CroGen 在跨视图生成任务和下游 PD 分类方面都比基线更有效。索引术语 — 多视图网络分析、跨视图网络生成、基于脑网络的疾病分类
古代文化课程 - RH-Terre
我坚持需要这个精确的版本，选择它是因为它有丰富的注释和拉丁文本，可以及时为我们提供帮助。您的评估和课堂作业将以此为基础。仔细阅读作品，做笔记。学会探索历史。记住最著名的故事（罗慕路斯和雷穆斯、萨宾妇女的绑架、贺拉斯兄弟和库里亚蒂兄弟、卢克丽霞的强奸等）。关注政治体制的演变。七位国王是谁？他们的统治有何特点？王权什么时候会变成暴政？尝试区分不同的人物（谁是阿斯卡尼乌斯？卢库蒙？塔纳奎尔？布鲁图斯？等等）和罗马人的邻居（萨宾人？阿尔巴人？）。看看奇妙的事情是如何与故事交织在一起的。在学年开始后的几周内，我们会询问你的阅读情况。祝您阅读愉快、假期愉快，
通过生成的全脑建模
图1元连接动力学估计的管道。a，源重建（Sloreta）用于提取区域时间序列（82个ROI，大脑区域，AAL parcellation）。b，信号是在常见的EEG频带中滤波的，以计算功能连接性和元连接性。c，使用滑动窗口方法对时间分辨的功能连接进行表征，其中使用固定（8秒）和重叠（80％）时窗口估算功能连接性。对所有频段进行了该过程。trand的结果以示例为例。d，使用功能连通性矩阵的矢量上三角形构建动态功能连接矩阵。e，通过将连接对的时间序列跨时间窗口相关联，可以估算元连接性矩阵。这些矩阵捕获了高阶相关性（在三对大脑区域之间）。在示例中，为CN，AD和BVFTD患者显示了EEG 𝛽带中的矩阵。f，动力学粘度定义为metaConectivity矩阵中负值的绝对总和。𝛽在AD中，相对于CN，AD和BVFTD的带粘度较高。*| D | > 0.5，** | D | > 0.8，*** | D | > 1.2。小提琴图中的数据点与受试者相对应。框图是使用第一和第三四分位数，中值以及分布的最大值和最小值构建的。AAL，自动解剖标签； AD，阿尔茨海默氏病； BVFTD，行为变体额颞痴呆； CN，健康对照；脑电图，脑电图； ROI，感兴趣的地区； Sloreta，标准化的低分辨率脑电磁断层扫描分析。
AIRADF：人工智能启用
医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿
支持陆军粮食杂志n°12
来自东南委员会平台（PFC-SE）和联合作战装备保障中心（CIEC）“技术市场监测”部分的三名技术人员因其为利益所做的工作而以军事身份获得了士兵山奖山地部队（突击队装备、战斗滑雪板、鞋子、登山装备等）。该奖杯于 11 月 21 日在格勒诺布尔的高山部队博物馆举行，出席者包括克莱因 (2S) 师将军和穆苏 (Moussu)、山地士兵联合会委员会主席、CRG1 蒙瓦桑 (CRG1 Monvoisin) 以及第 27 师指挥官BIM - 吉夫尔准将 - 强调了三位获奖者的专业精神以及在部队装备领域取得的无可争议的进展。祝贺 IDEF Gérard、IDEF Jean-Paul 和 IEF Pascale！