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感觉运动网络内的早期结构连通性
由分布式和相互连接的结构组成，这些结构通过皮质皮质连接和皮质增生环路相互作用，感觉运动（SM）网络在围产期内经历快速成熟，因此特别容易容易体现早产。然而，早产对新兴SM连接的发展和完整性的影响及其与后来的运动和全球障碍的关系仍然很少了解。在这项研究中，我们旨在探索在期限年龄（TEA）时SM白质（WM）连接的早期微观结构成熟的程度受早产调节，并且与18个月校正年龄的神经发育结果有关。我们分析了从发展中的人类连接项目（DHCP）数据库中的118个扩散MRI数据集：59个早产（PT）低风险婴儿在TEA附近扫描的茶和对照组的成年（MRI和性别年龄）配对的对照组（FT）新生儿。我们使用概率拖拉机划定了主要的SM皮质（S1，M1和中心区域）和皮层下结构之间的WM连接，并使用扩散张量成像（DTI）和Neurite方向分散分散和密度成像（NODDI）模型评估了它们的微观结构。为了超越特定的单变量分析，我们根据每个PT婴儿相对于FT组的多参数Mahalanobis距离计算了与早产相关的成熟距离。我们的结果证实了PT和FT婴儿之间SM段的微观结构差异，其影响随着出生时胎龄较低而增加。成熟距离分析强调，早产性对较高距离的SM段具有差异作用，因此对（i）皮质皮质的影响比皮质 - 皮层的连接有影响。 （ii）涉及S1的投影比M1和中心区域； （iii）最胸部皮质皮质块，涉及凸出核。茶时的这些不同的变化表明脆弱性遵循特定的模式与已建立的
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CO1 Understand the concepts of Vector space and inner-product spaces CO2 Apply the linear algebra concepts in approximations and matrix decompositions CO3 Understand functions of several variables, gradients relevant for machine learning CO4 Apply optimization techniques in real life problems CO5 Acquire sound mathematical aspects of machine learning Syllabus: Linear Algebra : Vector spaces, linear independence, basis, linear transformations,坐标，线性变换，仿射空间，仿射映射的矩阵表示；内部产物空间 - 矢量空间上的内部产品和规范，长度，角度，正交补充，投影，最小平方近似，革兰氏schmidt过程，旋转；矩阵分解 - cholesky分解，特征分解和对角线化，奇异值分解；微积分和优化：几个变量的函数，矩阵的梯度，用于计算梯度的有用身份，反向传播和自动分化，深网中的梯度，线性化和多元泰勒级数；使用梯度下降，使用Lagrange乘数，凸优化的梯度下降优化 - 凸集，凸功能，线性编程，二次编程，legendre -fenchel transform，并凸出机器学习中的数学方面：线性回归和参数估计；降低降低 - 主成分分析，线性判别分析；高斯混合模型的密度估计；用支持向量机的分类 - 分离超平面，原始和双支持向量机，内核；学习资源：教科书：1。机器学习的数学，马克·彼得·迪森罗斯（Mark Peter Deisenroth），A。AldoFaisal和Cheng ong ong，剑桥大学出版社，2020年参考书：1。线性代数，Stephen H. Friedberg，Arnold J. Insel和Lawrence E. Spence，Pearson，2019年，第五版2。线性代数和从数据中学习，吉尔伯特·斯特朗线性代数和用于机器学习的优化，Charu C. Aggarwal，Springer，2020