1临床医学研究所,I.M.Sechenov第一莫斯科州立医科大学(Sechenov大学),俄罗斯莫斯科11991; zolnikova_o_yu@staff.sechenov.ru(O.Z. ); dzhakhaya_n_l@staff.sechenov.ru(n.d。); bueverova_e_l@staff.sechenov.ru(E.B. ); sedova_a_v@staff.sechenov.ru(A.S。); kurbatova_a_a@staff.sechenov.ru(a.k. ); chekulaev_p_a@student.sechenov.ru(p.c.) 2公共卫生研究所,I.M. Sechenov第一莫斯科州立医科大学(Sechenov大学),俄罗斯莫斯科11991; Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所,生物群体,俄罗斯莫斯科109028; t.butkova@gmail.com(T.B. ); izotov.alexander.ibmc@gmail.com(a.i. ); likulikova@mail.ru(L.K.) 4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支,142290,俄罗斯Pushchino,俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow,Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心,俄罗斯123098,俄罗斯; ks_yurku@mail.ru *通信:zaborova_v_a@staff.sechenov.ruSechenov第一莫斯科州立医科大学(Sechenov大学),俄罗斯莫斯科11991; zolnikova_o_yu@staff.sechenov.ru(O.Z.); dzhakhaya_n_l@staff.sechenov.ru(n.d。); bueverova_e_l@staff.sechenov.ru(E.B.); sedova_a_v@staff.sechenov.ru(A.S。); kurbatova_a_a@staff.sechenov.ru(a.k.); chekulaev_p_a@student.sechenov.ru(p.c.)2公共卫生研究所,I.M. Sechenov第一莫斯科州立医科大学(Sechenov大学),俄罗斯莫斯科11991; Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所,生物群体,俄罗斯莫斯科109028; t.butkova@gmail.com(T.B. ); izotov.alexander.ibmc@gmail.com(a.i. ); likulikova@mail.ru(L.K.) 4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支,142290,俄罗斯Pushchino,俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow,Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心,俄罗斯123098,俄罗斯; ks_yurku@mail.ru *通信:zaborova_v_a@staff.sechenov.ru2公共卫生研究所,I.M.Sechenov第一莫斯科州立医科大学(Sechenov大学),俄罗斯莫斯科11991; Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所,生物群体,俄罗斯莫斯科109028; t.butkova@gmail.com(T.B. ); izotov.alexander.ibmc@gmail.com(a.i. ); likulikova@mail.ru(L.K.) 4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支,142290,俄罗斯Pushchino,俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow,Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心,俄罗斯123098,俄罗斯; ks_yurku@mail.ru *通信:zaborova_v_a@staff.sechenov.ruSechenov第一莫斯科州立医科大学(Sechenov大学),俄罗斯莫斯科11991; Kryuchkova_k_yu@staff.sechenov.ru 3生物医学化学研究所,生物群体,俄罗斯莫斯科109028; t.butkova@gmail.com(T.B.); izotov.alexander.ibmc@gmail.com(a.i.); likulikova@mail.ru(L.K.)4生物学数学问题RAS的数学问题 - 俄罗斯科学学院应用数学研究所的分支,142290,俄罗斯Pushchino,俄罗斯5个州研究中心 - 俄罗斯123098 Moscow,Burnasyan Federalan联邦联邦医学生物物理学中心,俄罗斯123098,俄罗斯; ks_yurku@mail.ru *通信:zaborova_v_a@staff.sechenov.ru
抽象背景我们确定对脑副血流的全面评估是否与通过血栓切除术成功治疗的患者的缺血性病变水肿生长有关。方法,这是一项多中心回顾性研究,对进行大型血管阻塞的血栓切除术治疗的缺血性中风患者。侧支状态是使用脑副外侧级联(CCC)模型确定的,该模型包括三个组成部分:在CT血管造影和组织级别的侧外(降压较低的侧外)(降压强度强度率)上的CT血管造影和静脉流出特征(皮质静脉不透明评分)在CT Perfision上。定量缺血性病变净水吸收(NWU)用于确定入院和随访的非对比度头CT(ΔNWU)之间的水肿生长。定义了三组:CCC+(良好的皮拉侧支,组织水平的侧支和静脉流出),CCC-(较差的毛皮侧支,组织水平的侧支和静脉流出)和CCCMIX(其余患者)。主要结果是缺血性病变水肿生长(ΔNWU)。多变量回归模型用于评估主要和次要结果。结果包括538例患者。157例患者患有CCC+,274例CCCMIX患者和107例CCC-概况。多变量回归分析表明,与CCC+谱的患者CCC-(β1.99,95%CI 0.68至3.30,p = 0.003)和CCC混合(β1.65,95%CI 0.75至2.56至2.56,p <0.001)的剖面与较大的缺血性LESCHEMIC LESCEMEMION EDEMA疗法相关(ΔNewu)差异(ΔNewu)。ΔNWU(OR 0.74,95%CI 0.68至0.8,p <0.001)和CCC+(OR 13.39,95%CI 4.88至36.76,p <0.001)与功能独立性独立相关。结论使用CCC模型对脑抵押品进行全面评估与通过血管内血管血栓切除术成功治疗的急性中风患者的水肿生长和功能独立性密切相关。
通过N-甲基 - D-天冬氨酸受体(NMDARS)信号对于谷氨酸能突触的成熟至关重要,部分是通过表达主要表达Glun2B-和Glun3a含Glun3a的不成熟突触的发育转换,从而获得了含Glun3a的含量,从而涉及含Glun2a的含量。这种亚基开关被认为是神经网络巩固所需的NMDAR的突触稳定的基础。但是,控制NMDAR交换的细胞机制尚不清楚。使用单分子和共聚焦成像以及生化和电生理方法的组合,我们表明表面glun3a-nmdars形成了一个高度扩散的受体池,它松散地固定在突触上。值得注意的是,glun3a亚基表达的变化选择性地改变了glun2a-的表面扩散和突触锚定,但不能通过改变与细胞表面受体的相互作用来改变glun2b-nmdars。Glun3a对NMDAR表面扩散的影响仅限于啮齿动物产后发育的早期窗口,从而允许Glun3A亚基控制NMDAR信号成熟和神经元网络重新构造的时间。
摘要 — 在脑机接口或神经科学应用中,广义典型相关分析 (GCCA) 通常用于提取关注同一刺激的不同受试者神经活动中的相关信号成分。 这可以量化所谓的受试者间相关性,或提高刺激后大脑反应相对于其他(非)神经活动的信噪比。 然而,GCCA 不了解刺激:它不考虑刺激信息,因此不能很好地处理较少量的数据或较小的受试者群体。 我们提出了一种基于 MAXVAR-GCCA 框架的新型刺激知情 GCCA 算法。 我们展示了所提出的刺激知情 GCCA 方法的优越性,该方法基于一组受试者聆听相同语音刺激的脑电图反应之间的受试者间相关性,尤其是对于较少量的数据或较小的受试者群体。
睡眠惯性是指在醒来后立即经历的短暂的警觉性和表现力受损时期。人们对这一现象背后的神经机制知之甚少。更好地了解睡眠惯性期间的神经过程可能有助于深入了解觉醒过程。在生物夜晚从慢波睡眠中突然醒来后,我们每 15 分钟观察一次大脑活动,持续 1 小时。使用 32 通道脑电图、网络科学方法和受试者内设计,我们评估了对照和多色短波长丰富光干预条件下各频带的功率、聚类系数和路径长度。我们发现在对照条件下,觉醒大脑的典型特征是全局 theta、alpha 和 beta 功率立即降低。同时,我们观察到 delta 波段内的聚类系数下降和路径长度增加。醒来后立即暴露在光线下可以改善聚类变化。我们的结果表明,大脑内的长距离网络通信对于觉醒过程至关重要,并且大脑可能会在这种过渡状态下优先考虑这些长距离连接。我们的研究突出了觉醒大脑的一种新神经生理学特征,并提供了一种光在醒来后改善表现的潜在机制。
研究小组分析了 506 名参加新加坡“健康成长” (GUSTO) 队列研究的儿童自出生以来的数据。当孩子 12 个月大时,研究人员要求家长报告每周工作日和周末的平均屏幕使用时间。然后,根据每天的屏幕使用时间,将儿童分为四组:少于一小时、一至两小时、两至四小时和超过四小时。在 18 个月大时,研究人员还使用脑电图 (EEG) 收集大脑活动,这是一种跟踪大脑活动变化的高灵敏度工具。除了接受脑电图检查外,每个孩子还参加了各种认知能力测试,以测量他们在 9 岁时的注意力持续时间和执行功能(有时称为自我调节技能)。
a 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系 b 德国莱比锡马克斯普朗克国际研究院 NeuroCom c 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所“自适应记忆”独立研究小组 d 德国弗莱堡大学心理学、神经心理学研究所 e 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所奥托·哈恩小组“认知神经遗传学” f 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所(INM-7:大脑与行为) g 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所 NMR 方法与开发小组 h 德国柏林洪堡大学哲学学院柏林心智与脑学院 MindBrainBody 研究所 i德国耶拿弗里德里希席勒大学耶拿大学医院心理治疗和心理肿瘤学 j 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所“社会压力和家庭健康”独立研究小组 k 德国莱比锡大学医学院
我们提出了一种针对受保护或敏感因素实施 AI 公平性的新方法。该方法使用双重策略执行训练和表示改变 (TARA) 来缓解 AI 偏见的主要原因,包括:a) 通过对抗独立性使用表示学习改变来抑制数据表示对受保护因素的偏见依赖性;以及 b) 通过智能增强改变训练集以解决引起偏见的数据不平衡,通过使用生成模型,允许通过领域适应和潜在空间操纵对与代表性不足的人群相关的敏感因素进行精细控制。在图像分析上测试我们的方法时,实验表明 TARA 显著或完全消除了基线模型的偏差,同时优于具有相同信息量的其他竞争性消除偏差方法,例如,对于 Eye-PACS,(% 总体准确度,% 准确度差距) = (78.8, 0.5) vs. 基线方法的得分 (71.8, 10.5),对于 CelebA,(73.7, 11.8) vs. (69.1, 21.7)。此外,认识到当前用于评估消除偏差性能的指标的某些局限性,我们提出了新颖的联合消除偏差指标。我们的实验还证明了这些新指标在评估所提出方法的帕累托效率方面的能力。
申请荣誉充实合同的学生必须目前被巴雷特荣誉学院录取。荣誉学生将被要求完成一份书面作业(5 页双倍行距),由教师和学生商定,并与课堂上涉及的主题相关。示例主题包括与毒瘾作斗争的朋友或家人的个人描述,或支持或反对娱乐性大麻合法化的论点。务必将主题和
1所示的频率是直方图中的中值值,该值是通过分配“每日”响应为0的构建的; “每周”,1; “每月”,2; “季度”,3; “每年”,4; “每隔几年”,5;和“从不”,6。这个问题还询问了评估并购机会的频率,这是每个制定策略讨论的一部分。没有显示这些响应,因为并购通常需要比测试的其他操作实践更长的时间范围,通常是由于监管原因。2个2018年调查的受访者说,他们的组织相对于其他受访者而言,他们的组织的有机收入增长率为十大(即过去3年或以上); n = 138。 3家具有前期技术捐赠的公司是那些受访者对技术在组织策略中的作用以及技术在其组织中的总体作用的至少7个声明(在13个总计中)达成了7个陈述; n = 158。2个2018年调查的受访者说,他们的组织相对于其他受访者而言,他们的组织的有机收入增长率为十大(即过去3年或以上); n = 138。3家具有前期技术捐赠的公司是那些受访者对技术在组织策略中的作用以及技术在其组织中的总体作用的至少7个声明(在13个总计中)达成了7个陈述; n = 158。