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确定药物难治性癫痫患者丘脑前部深部脑刺激的最佳目标
目的 丘脑前核 (ATN) 是深部脑刺激 (DBS) 治疗药物难治性癫痫的常见靶点。然而，尚未明确确定 ATN 内基于图谱的最佳 DBS (主动接触) 靶点。本项回顾性研究的目的是分析主动接触位置与癫痫发作减少之间的关系，以建立基于图谱的 ATN DBS 最佳靶点。方法 在 2016 年至 2018 年期间接受 ATN DBS 手术治疗药物难治性癫痫的 25 名患者中，那些接受 1 年以上随访评估的患者有资格纳入研究。在初始 6 个月的刺激期后，患者被分为对治疗有反应 (癫痫发作频率中位数减少≥ 50%) 或无反应 (癫痫发作频率中位数减少< 50%)。对于无反应的患者，调整刺激参数和/或主动接触位置，并监测他们的反应性至少 1 年。将术后 CT 扫描与术前 MRI 图像进行非线性配准，以确定蒙特利尔神经学研究所 (MNI) 152 空间中所有主动接触的中心坐标和基于图谱的解剖定位。结果 19 例难治性癫痫患者在植入针对 ATN 的双侧 DBS 电极后接受了至少一年的随访。位于 ATN 体积前半部分重心（定义为前中心 (AC)）附近的主动接触与不在此位置的接触相比具有更大的癫痫发作减少率。有趣的是，最初无反应的患者在最后的术后随访中通过将主动接触调整到更靠近 AC 的位置，最终可以大大减少癫痫发作。结论 接受针对 AC 的刺激的患者可能具有有利的癫痫发作减少率。此外，作者在最初无反应的患者中重新定位电极后获得了额外的良好结果。针对该最佳区域进行有目的的战略性轨迹规划可能会预测 ATN DBS 的良好结果。
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。
当前部署 - 美国海军/海军陆战队 - Metromatics
P-8A Poseidon 远程海上巡逻机捕获、处理和存储情报、监视和侦察任务的数据。部署的 Crystal 产品：P-8A 视频和数据存储系统 (VADSS) 上使用 RSS116F、RS100F、RS300FM 单元