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World File Search System回归
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
神经回归评估：案例报告
摘要：简介：由于各种原因，神经回归可能发生，包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，某些遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露或代谢性疾病。通常以神经功能随着时间的推移逐渐降低的特征。神经回归可能是由多种因素引起的，包括神经退行性疾病，遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露和代谢性疾病。目的：此案报告的目的是突出显示发育延迟与发育回归之间的差异，也称为差异诊断。病例报告：一个2.2岁的男性，具有发育延迟和癫痫病的背景，被录取了多次突破性癫痫发作。发展里程碑是适当的，直到11个月大（癫痫发作之前）。癫痫发作后，孩子的运动发育局长，孩子无法坐下或站立。言语和语言里程碑适合癫痫发作之前的年龄，并在癫痫发作后退缩。结论：在我们的研究中，很明显，根据父母的报告，以前和现在的临床评估以及临床观察，经历了神经回归的孩子。回归表明需要进行更多的调查，并且应该参与诸如发展中心医生，神经科医生和临床心理学家之类的团队成员。关键字：神经回归，发展延迟，发展回归语音延迟。简介：婴儿和幼儿神经回归的病因谱是多种多样的。神经回归通常是指先前获得的神经功能或能力的丧失或下降。这可能表现为认知，运动，语言或社交技能的下降。神经回归可能出于各种原因，包括神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病，某些遗传疾病，脑损伤，感染，毒性暴露或代谢性疾病。它通常以渐进式
超出标准模型物理的符号回归
，我们建议符号回归是对标准模型以外的物理模型的数值研究的强大工具。在本文中，我们证明了该方法在基准模型上的功效，即受约束的最小超对称标准模型，该模型具有四维参数空间。我们提供了一组分析表达式，这些表达式在理论的参数方面重现了三个低能的观察结果：希格斯质量，对穆恩的异常磁矩的贡献以及冷暗物质依赖密度。为了证明该方法的功能，我们在全局拟合分析中采用了符号表达式来得出参数的后验概率密度，而这些概率密度比使用常规方法更快地获得了两个数量级。
基于能量的回归实用学习建议
近年来，基于能量的模型 (EBM) 在机器学习中经历了复苏，包括成为概率回归的有前途的替代方案。然而，基于能量的回归需要手动设计一个用于训练的提议分布，并且必须在测试时提供初始估计。我们通过引入一种概念上简单的方法来自动学习有效的提议分布来解决这两个问题，该方法由单独的网络头参数化。为此，我们得出了一个令人惊讶的结果，即得出一个统一的训练目标，该目标共同最小化从提议到 EBM 的 KL 分歧，以及 EBM 的负对数似然。在测试时，我们可以对训练过的提议进行重要性抽样，以有效评估学习到的 EBM 并产生独立的预测。此外，我们利用我们得出的训练目标，通过联合训练的基于能量的教师来学习混合密度网络 (MDN)，在计算机视觉领域的四个真实世界回归任务中，其表现始终优于传统的 MDN 训练。代码可在 https://github.com/fregu856/ebms_proposals 获得。
逻辑回归机器学习算法在 MRI 上...
Shaik Sofia Saba、D Sreelakshmi、P Sampath kumar、K Sai kumar、shaik Rushdiya saba 摘要：医学领域需要快速准确的诊断才能治疗，但目前的技术还不具备这种能力。因此需要实施有效的诊断应用程序才能有效治疗。在本研究中，基于 LR（逻辑回归）的机器学习（ML）方法进行分类，并使用全局阈值分割进行预处理。在第一阶段进行了图像采集和去噪，第二阶段利用 ML 技术实现了分类和回归。在此提出了一种用于脑部疾病和肿瘤的 MRI 脑部图像计算机辅助自动检测系统。这项工作的计算方法是阈值分割，然后是 LR-ML 分类器。该实验包括来自实时 MRI 脑部数据库的 120 张脑部图像，其中 15 张正常，105 张异常。已获得 99.46% 的训练和测试图像准确率等性能指标。该技术与最近发表的技术相比，得出结论：具有 Th 分割的 LR-ML 具有快速、真实和准确的大脑诊断系统索引词：MRI 大脑图像、LR-ML、Th 分割、MIT 数据集和准确性。
roket：最佳基于运输的内核回归
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罕见疾病：人类基因组研究正在回归
摘要 在经历了漫长而令人失望的曲折之后，基因组研究重新将罕见疾病视为改善医疗保健的重要机遇，也是了解基因和基因组功能的线索。在这期《CSH 罕见疾病分子案例研究》特刊中，几篇受邀观点、大量病例报告以及这篇社论本身都探讨了这一广泛领域的最新突破以及尚未解决的问题。这些问题包括无间隙诊断全基因组测序的激动人心的前景、与识别和区分致病和良性变异有关的持续存在的问题；从英国很快将不再是唯一将全基因组测序引入医疗保健的国家这一好消息，到令人警醒的结论：许多国家仍然缺乏将基因组医学带给患者的临床基础设施。由于与疾病密切相关的基因不到 5,000 个，识别至少两倍于此的疾病基因是一项重大挑战，而阐明它们的功能则是一项更大的任务。但鉴于人们对罕见疾病的新兴趣、其对医疗保健的重要性以及研究罕见疾病的概念和方法的广泛和不断增长，人类基因组研究的前景是光明的。
研究文章使用自适应内核回归
切片到体积重建（SVR）方法可以很好地处理运动伪像，并为胎儿脑MRI提供高质量的3D图像数据。但是，在SVR方法中，稀疏采样的问题并未很好地解决。在本文中，我们主要集中于从多个被运动伪影损坏的胎儿脑MRI稀疏体积重建。基于SVR框架，我们的方法包括Slice-volume 2D/3D注册，基于点差函数（PSF-）卷更新以及基于自适应内核回归的卷更新。自适应核回归可以很好地处理稀疏的采样数据，并通过通过协方差矩阵捕获局部结构来增强详细的保存。对临床数据进行的实验结果表明，核回归可通过结构灵敏度的参数设置为0.4，转向内核大小为7×7×7的稀疏抽样数据的图像质量提高，并转向平滑带宽0.5。所提出的基于GPU的方法的计算性能的速度超过90倍。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布