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伯纳德·奥莫洛
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One，19 (1)，e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.，13 (1)：17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下，在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志，22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学，13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论：生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿，10：1069098。[PMID：36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
