XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System夜静
p63伤口愈合会议传单
r凭证，向参与者提供从/到机场到温莎套房的地面运输，并从温莎套房到砍伐。NFED将支付温莎套房2晚酒店的费用。，如果您需要额外的夜晚来容纳您的旅行，请告诉我们。NFED员工将与参与者接触旅行日期。
基于静息态功能磁共振成像数据的机器学习对重度抑郁症的诊断性能：系统评价与荟萃分析
结果：本荟萃分析纳入 31 项研究。汇总敏感性、特异性、DOR 和 AUC 及其 95% 置信区间分别为 0.80（0.75, 0.83）、0.83（0.74, 0.82）、14.00（9, 22.00）和 0.86（0.83, 0.89）。纳入的研究之间存在显著的异质性。元回归分析显示，留一交叉验证（loocv）（敏感度：p < 0.01，特异度：p < 0.001）、图论（敏感度：p < 0.05，特异度：p < 0.01）、n > 100（敏感度：p < 0.001，特异度：p < 0.001）、西门子设备（敏感度：p < 0.01，特异度：p < 0.001）、3.0T 场强（敏感度：p < 0.001，特异度：p = 0.04）和贝克抑郁量表（BDI）（敏感度：p = 0.04，特异度：p = 0.06）可能是造成异质性的来源。此外，亚组分析显示样本量（n > 100：敏感度：0.71，特异度：0.72，n < 100：敏感度：0.81，特异度：0.79），用汉密尔顿抑郁量表（HDRS/HAMD）评估的不同疾病程度（轻度vs.中度vs.重度：敏感度：0.52vs.0.86vs.0.89，特异度：0.62vs.0.78vs.0.82），严重程度相当的患者的抑郁量表。 （BDI 与 HDRS/HAMD：敏感度分别为：0.86 与 0.87，特异度分别为：0.78 与 0.80），所选的特征（图形与功能连接：敏感度分别为：0.84 与 0.86，特异度分别为：0.76 与 0.78）可能是造成异质性的原因。
采用多模式方法研究网络游戏障碍患者的静息态 fMRI 和听觉异常 ERP 的区域大脑活动
背景和目的：静息状态下的大脑活动可能与执行任务的能力有关；然而，涉及静息状态下功能性磁共振成像 (fMRI) 和事件相关电位 (ERP) 的多模态方法尚未广泛用于研究成瘾性疾病。方法：我们探索了 26 名患有网络游戏障碍 (IGD) 的患者和 27 名年龄和智商匹配的健康对照者 (HC) 的静息状态下 fMRI 和听觉异常 ERP 值。为了评估静息状态下 fMRI 的特征，我们计算了区域同质性 (ReHo)、低频波动幅度 (ALFF) 和低频波动幅度分数 (fALFF)；我们还计算了 ERP 的 P3 成分。结果：与HC相比，IGD个体在听觉ERP任务中表现出左侧枕下回的ReHo和fALFF值显著降低，右侧楔前叶的ReHo和ALFF值升高，左侧额上回的ALFF升高，以及中线中央顶叶区域的P3波幅降低。此外，IGD患者右侧颞下回和枕叶区域的静息态fMRI区域活动与P3波幅呈正相关，而左侧海马和右侧杏仁核的ReHo值与P3呈负相关。讨论与结论：我们的研究结果表明IGD患者难以与认知功能和感觉处理进行有效的互动，尽管其解释需要谨慎。本研究的结果将拓宽对IGD病理生理学背后神经生物学机制的整体理解。
引文：Deli, E. (2022)。人工智能会有意识吗？热力学能解释智力的进化吗？J Math Techniques C
信息科学将熵解释为变量中包含的“信息量”。感官系统将空间刺激压缩为全息表示。数据压缩会增加信息密度 [22, 23, 24]。正交变换将时间上相距遥远的身份整合到主观观察者状态中 [1, 2, 11, 15, 19]。因此，虽然时间变异性提供了高度的自由度，但通过正交变形对感官数据进行变换可以为经验和记忆产生稳定性，而不受感官干扰 [15]。感知（反应）源于自我调节，恢复高熵（静息）状态。因此，静息稳态是熵的要求。由于诱发状态建立在静息电位之上，因此可以使用热力学进行分析 [3, 4, 5, 18]。
区域经济报告 - 1月至2023年3月
注意：平均弹性是通过平均每个跨境都市获得的弹性来计算的。蓝线：美国 - 墨西哥边境；白线：联邦州。黑点对应于夜灯活动。来源：基于Inegi数据，国家地统计框架（2021），EOG-Payne Institute和美国人口普查局的Banco deMéxico。
自发静息状态振荡的临界动力学与 Go/Nogo 任务中与注意相关的 P300 ERP 相关
持续注意力是指即使在有干扰的情况下也能持续集中注意力于与任务相关的信息的能力。了解这种能力背后的神经机制对于理解注意力过程以及以注意力缺陷为特征的神经精神疾病（如注意力缺陷多动障碍 (ADHD)）至关重要。在这项研究中，我们旨在调查静息期间特征样临界振荡与 P300 诱发电位（一种常用于评估注意力缺陷的生物标志物）之间的关系。我们测量了静息状态 EEG 振荡中的长距离时间相关性 (LRTC) 作为信号临界性的指标。此外，在遵循古怪范式的连续执行任务中，受试者的注意力表现被评估为反应时间变异性 (RTV)。在此任务期间从 EEG 记录中获得 P300 幅度和延迟。我们发现，在控制任务表现的个体差异后，LRTC 与 P300 幅度呈正相关，但与延迟无关。与先前的研究结果一致，持续注意力任务中的良好表现与更高的 P300 振幅和更早的峰值延迟有关。出乎意料的是，我们观察到静息期间持续振荡的 LRTC 与 RTV 之间存在正相关关系，这表明静息期间大脑振荡的临界性越高，任务表现越差。总之，我们的结果表明，在临界状态附近运作的静息状态神经元活动与更高 P300 振幅的产生有关。接近临界状态的大脑动态可能会促进计算优势状态，从而促进产生更高事件相关电位 (ERP) 振幅的能力。
医学®
结果：TMT A 部分期间，右额叶、左中央、左枕叶、左下额叶、右颞中叶、右后颞叶和中顶叶区 delta 波的脑电图功率水平显著高于静息态期间（P < .05），左后颞叶区 alpha 波的脑电图功率水平显著低于静息态期间（P = .006），左顶叶区（P = .05）和左枕叶区（P = .002）高 γ 波的脑电图功率水平显著低于静息态期间（P = .041），左额极区、右额叶和右下额叶区低 γ 波的脑电图功率水平显著高于静息态期间（P < .05）。在集中注意力任务中，δ波的功率水平增加，α波的功率水平降低；在交替注意力任务中，β波和γ波的功率水平均增加。δ波与整个大脑有关，α波和高γ波与左后叶有关，β波和低γ波与两个额叶有关。
我们的太阳系在 AR 和代码中 | CSER MOOCs
● 我们太阳系的“内行星”是什么？“外行星”是什么？● 太阳对太阳系的重要性是什么？● 是什么让行星在夜空中显得明亮？● 什么是轨道？行星如何绕太阳运行，行星运行方式有何不同？● 我们需要哪些数据才能在 Scratch 中创建一个关于行星绕太阳运行的项目？● 我们可以在数字项目中向用户展示有关太阳系的哪些信息，以便他们学习？
跨队列可复制的静息状态功能连接在预测精神分裂症症状和认知方面的作用
Abram, SV, Wisner, KM, Fox, JM, Barch, DM, Wang, L., Csernansky, JG, MacDonald, AW, & Smith, MJ (2017)。额颞叶连接可预测精神分裂症患者的认知共情缺陷和体验性负面症状。人脑映射，38 (3)，1111 – 1124。https://doi.org/10.1002/hbm.23439 Abubacker, NF, Azman, A., Doraisamy, S., Azmi Murad, MA, Elmanna, MEM, & Saravanan, R. (2014)。乳腺医学图像语义注释中关联规则挖掘的基于相关性的特征选择。计算机科学讲义，482 – 493。https://doi.org/10.1007/978-3-319-12844-3_41 Adhikari, BM、Hong, LE、Sampath, H.、Chiappelli, J.、Jahanshad, N.、Thompson, PM、Rowland, LM、Calhoun, VD、Du, X.、Chen, S. 和 Kochunov, P. (2019)。精神分裂症中的功能性网络连接障碍和核心认知缺陷。 Human Brain Mapping，40 (16), 4593 – 4605。https://doi.org/10.1002/hbm.24723 Baker, JT, Holmes, AJ, Masters, GA, Yeo, BTT, Krienen, F., Buckner, RL, & Öngür, DJ (2014)。精神分裂症和精神病性躁郁症患者的皮质关联网络破坏。JAMA Psy-chiatry，71 (2), 109 – 118。https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry。 2013.3469 Beaty, RE, Kenett, YN, Christensen, AP, Rosenberg, MD, Benedek, M., Chen, Q., Fink, A., Qiu, J., Kwapil, TR, Kane, MJ, & Silvia, PJ (2018). 通过大脑功能连接对个人创造力进行稳健预测。美国国家科学院院刊，115 (5), 1087 – 1092。https://doi.org/10.1073/pnas.1713532115 Berman, RA, Gotts, SJ, McAdams, HM, Greenstein, D., Lalonde, F., Clasen, L., Watsky, RE, Shora, L., Ordonez, AE, Raznahan, A., Martin, A., Gogtay, N., & Rapoport, J. (2016). 感觉运动和社会认知网络中断是儿童期发病的精神分裂症症状的基础。 Brain , 139 (1), 276 – 291。https://doi.org/10.1093/brain/ awv306 Binder, JR、Desai, RH、Graves, WW 和 Conant, LL (2009)。语义系统在哪里？对 120 项功能神经影像学研究的评论与荟萃分析。大脑皮层 , 19 (12), 2767 – 2796。https://doi.org/10.1093/cercor/bhp055 Bonnici, HM、Kumaran, D.、Chadwick, MJ、Weiskopf, N.、Hassabis, D. 和 Maguire, EA (2012)。解码内侧颞叶中的场景表征。海马, 22 (5), 1143 – 1153。https://doi. org/10.1002/hipo.20960 Brady, R.、Tandon, N.、Keshavan, M. 和 Ongur, D. (2017)。精神分裂症的阴性症状和额顶叶回路功能障碍。生物精神病学, 81 (10), S111。https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2017. 02.285 Briggs, RG、Chakraborty, AR、Anderson, CD、Abraham, CJ、Palejwala, AH、Conner, AK、Pelargos, PE、O'Donoghue, DL、Glenn, CA 和 Sughrue, ME (2019)。下额回的解剖学和白质连接。临床解剖学，32 (4), 546 – 556。https://doi.org/10.1002/ca.23349 Cai, M., Ji, Y., Zhao, Q., Xue, H., Sun, Z., Wang, H., Zhang, Y., Chen, Y., Zhao, Y., Zhang, Y., Lei, M., Wang, C., Zhuo, C., Liu, N., Liu, H., & Liu, F. (2024)。精神分裂症中的同源功能连接中断及其相关基因表达。神经影像，289，120551。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage。 2024.120551 Chen, J., Müller, VI, Dukart, J., Hoffstaedter, F., Baker, JT, Holmes, AJ, Vatansever, D., Nickl-Jockschat, T., Liu, X., Derntl, B., Kogler, L., Jardri, R., Gruber, O., Aleman, A., Sommer, IE, Eickhoff, SB, & Patil, KR (2021). 任务定义大脑网络的内在连接模式允许个体预测认知症状
基于阿尔茨海默病静息态功能磁共振成像的图神经网络脑年龄预测
因此，AD的早期诊断方法至关重要。然而，现有的诊断方法主要依赖于对中晚期患者的心理测试和临床观察，缺乏客观有效的早期诊断方法。因此，开发更准确的识别方法并找到更客观的早期诊断生物标志物至关重要，这将有助于患者尽早接受治疗并提高治愈率（Tahami Monfared等，2022；Warren和Moustafa，2023）。脑年龄估计就是这样一种潜在的生物标志物，它可以帮助检测AD等精神障碍。此外，神经影像学驱动的脑年龄预测将有助于研究AD对大脑结构和功能网络的影响。同时，最近的研究也强调，显著延缓MCI进展为AD将降低AD的患病率和成本（Anderson，2019）。为此，通过脑年龄预测识别脑老化加速的个体对于精确识别和干预AD至关重要。因此，通过准确可靠的大脑年龄预测及早识别有患 AD 风险的个体将为制定有效的预防策略铺平道路 (Villemagne 等人，2013)。随着人工智能和医学成像技术的发展，近年来针对大脑年龄估计的研究有所增加 (Frizzell 等人，2022)。这些研究中大多数使用了结构磁共振成像 (MRI) 数据 (Gaser 等人，2013；Sajedi 和 Pardakhti，2019；Bashyam 等人，2020；Levakov 等人，2020；Lee 等人，2022)。例如，Bashyam 等人使用通过 T1 加权 MRI 获得的二维图像训练了 DeepBrainNet，这些图像以最少的预处理步骤从 11,729 名健康对照 (HC) 受试者中获得。他们实现了准确的年龄预测，并表明适度拟合的大脑衰老模型更适合区分 AD 和 HC。该方法通过简单的预处理步骤确保了模型在临床环境中的广泛适用性。然而，一个显着的局限性是它不能识别影响模型性能的解剖区域。Lee 等人（2022 年）认为遮挡敏感性分析增强了模型的可解释性。他们进一步发现，脑沟和白质与大脑年龄差距呈正相关。相反，脑回和脑室周围区域与大脑年龄差距呈负相关。通过这些分析，作者阐明了 AD 对大脑结构的影响。然而，必须注意的是，海马萎缩的结构变化发生在脑内积累 β-淀粉样蛋白 (A β ) 病理多年之后 ( McKhann 等人，2011 年；Villemagne 等人，2013 年)，并且AD中功能连接的受损几乎可以与使用正电子发射断层扫描（PET）测量的A β和tau同步检测到。因此，与大脑结构变化相比，通过静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）检测大脑功能变化可能是一种对有AD风险的个体更敏感、更早的方法（Gonneaud等人，2021年）。先前的研究也证明了rs-fMRI数据在预测大脑年龄方面的效用，并提出AD会导致加速衰老。其中一项研究采用了高斯过程回归（GPR），在测试集中获得了8.195的平均绝对误差（MAE）和10.31的均方根误差（RMSE）（Millar等人，2022年）。然而，大多数现有的