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使用混合静息态结构连接组增强全脑动态模拟
摘要 人脑由数十亿个神经元和突触连接组成，是一个复杂的网络，协调着大脑区域之间兴奋和抑制活动的复杂平衡。兴奋和抑制之间的动态平衡对于调整皮质网络中的神经输入/输出关系以及调节其对刺激的反应动态范围至关重要。为了使用连接组学推断这种平衡，我们最近引入了一个基于 Ising 模型的计算框架，该模型最初是为解释铁磁体中的相变而开发的，并提出了一种新型的混合静息态结构连接组 (rsSC)。在这里，我们表明，基于 Kuramoto 相位振荡器的生成模型可用于模拟以 rsSC 作为耦合权重系数的静态和动态功能连接组 (FC)，这样与使用传统结构连接组模拟的 FC 相比，模拟的 FC 与观察到的 FC 很好地一致。模拟是使用高性能计算基础设施上的开源框架虚拟大脑执行的。
产前服用阿片类药物的婴儿的静息状态功能性 MRI 连接
1. Desai RJ、Hernandez-Diaz S、Bateman BT、Huybrechts KF (2014) 参加 Medicaid 的女性在怀孕期间处方阿片类药物的使用增加。Obstet Gynecol 123 (5):997-1002。doi:10.1097/AOG.0000000000000208 2. Patrick SW、Davis MM、Lehmann CU、Cooper WO (2015) 新生儿戒断综合征发病率和地理分布增加：美国 2009 年至 2012 年。J Perinatol 35 (8):650-655。 doi:10.1038/jp.2015.36 3. Patrick SW、Schumacher RE、Benneyworth BD、Krans EE、McAllister JM、Davis MM (2012) 新生儿戒断综合征及相关医疗保健支出：美国，2000-2009 年。JAMA 307 (18):1934-1940。doi:10.1001/jama.2012.3951 4. Ross EJ、Graham DL、Money KM、Stanwood GD (2015) 胎儿接触药物对发育的影响：我们知道什么以及我们仍需了解什么。神经精神药理学 40 (1):61-87。doi:10.1038/npp.2014.147
巴士在整个网络上发生变化 - 北部海滩
•144N路线将被撤回并取代，并在男子气概和人车之间的144号公路上进行了改进的全夜服务•在199号往返于棕榈滩的199号路线上延长现有的全夜服务•时间表调整以提高可靠性。•通过Paci -Fifif Highway更改为114号公路服务，以改善与Crows Nest Station悉尼地铁站的连接。•路由B1、100和230的频率提高。
大脑静息状态下的功能连接体现了个体在（不）诚实方面的差异
衡量社会不良行为（如不诚实）的决定因素非常复杂，而且受社会期望偏见的影响。为了避免这些偏见，我们使用基于连接组的预测模型 (CPM) 来测量静息状态的功能连接模式，并结合一项新任务，该任务不引人注意地测量自愿作弊行为，以获得 (不) 诚实的神经认知决定因素。具体来说，我们研究了静息状态下大脑中与任务无关的神经模式是否可用于预测 (不) 诚实行为的倾向。我们的分析表明，功能连接，尤其是与自我参照思维 (vmPFC、颞极和 PCC) 和奖励处理 (尾状核) 相关的大脑网络之间的功能连接，在独立样本中与参与者的作弊倾向可靠相关。作弊最多的参与者在几项自我报告的冲动测量中也得分最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更为重要。
使用原始静息状态脑电图数据的基于循环神经网络的急性脑震荡分类器
脑震荡是全球关注的健康问题。尽管脑震荡发病率很高，但对这种弥漫性脑损伤的机制的全面了解仍然难以实现。然而，众所周知，脑震荡会导致严重的功能障碍；儿童和青少年受到的影响比成年人更大，恢复时间也更长；正在康复的人更容易遭受更多脑震荡，每次受伤都会增加长期神经和心理健康并发症的风险。目前，脑震荡管理面临两大挑战：没有客观的、临床认可的、基于大脑的方法来确定 (i) 运动员是否遭受了脑震荡，以及 (ii) 运动员何时康复。诊断基于临床测试和症状及其严重程度的自我报告。自我报告非常主观，症状只能间接反映潜在的脑损伤。在这里，我们介绍了一种基于深度学习的长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络，该网络仅使用一段短暂（即 90 秒）的静息状态 EEG 数据样本作为输入，即可区分健康和急性脑震荡后青少年运动员。运动员在数据收集过程中既不需要执行特定任务，也不需要受到刺激，并且获取的 EEG 数据既没有经过过滤、清除伪影，也没有进行显式特征提取。LSTM 网络使用 27 名患有运动相关脑震荡的男性青少年运动员的数据进行训练和测试，以 35 名健康青少年运动员为基准。在严格测试期间，分类器始终以 > 90% 的准确率识别脑震荡，其整体中值曲线下面积 (AUC) 对应于 0.971。这是第一个仅依赖易于获取的静息状态 EEG 数据的高性能分类器实例。它是朝着开发一种易于使用、基于大脑的、在个体层面上自动进行脑震荡分类的方法迈出的关键一步。
旨在利用AI（人工智能）技术改善河流监测......
然而，对于人或黑色和绿色垃圾袋没有任何反应。因此，我们决定进行一项研究，以提高夜间检测精度。 为了提高检测精度，我们决定使作为检测目标的图像更清晰。为了提高可视性，可以对设备本身进行改进或更换，例如安装图像锐化装置或引入可以夜间监控的红外摄像机。但缺点是每台初始投资为数十万日元至数百万日元。另一方面，有一种方法使用图像处理技术来锐化现有闭路电视摄像机拍摄的图像。该方法的模型构建成本为数万日元至数十万日元，通过将其纳入使用 CNN 模型的检测工作的第一阶段，有望实现图像锐化并提高检测精度。相机图像锐化模型。 伽玛 (γ) 校正是锐化夜间摄像机图像的图像处理技术之一。该技术利用伽马值（表示图像灰度响应特性的数值）将图像的亮度和灰度校正为最适合人类观看的值，也用于再现亮度和暗度。我们构建了一个实现该技术的图像锐化模型，锐化闭路电视摄像机图像和检测 CNN 模型的结果如图 4-8 所示。
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但一直没有人回应，黑色和绿色的垃圾袋也无人回应。为此，我们决定进行一项研究，以提高夜间的检测准确率。 为了提高检测准确性，我们决定让被检测物体的图像更清晰。为了改善图像质量，可能采取的措施包括安装图像锐化装置或引入可进行夜间监控的红外摄像机，或者改进或更换设备本身。但缺点是每台设备的初期投资可能需要几十万日元至数百万日元。针对此问题，目前已有利用图像处理技术来锐化闭路电视摄像机等拍摄的图像的方法。该方法仅需几万至几十万日元的成本就能构建一个模型，并且由于期望在使用 CNN 模型进行检测工作之前将其纳入，从而提高图像锐化和检测精度，因此我们构建了夜间摄像机图像锐化模型。 伽马（γ）校正是用于提高夜间摄像机图像清晰度的图像处理技术之一。该技术利用伽马值（表示图像层次响应特性的数值）将图像的亮度和层次调整到最符合人眼感知的状态，同时也用于在液晶电视上再现自然的明暗。我们构建了实现该技术的图像锐化模型，对CCTV摄像机图像进行锐化并用CNN模型检测的结果如图4-8所示。
第2次新人工智能战略审查会议农林水产省说明材料
茨城县、栃木县、群马县、埼玉县、千叶县、东京都、神奈川县、山梨县、长野县、静冈县 水田 5 (4, 1, --, --) 大田作物 1 (-, 1, --, --) 露天蔬菜 13 (2, 2, 4, 5) 温室园艺 6 (2, 2, --, 2) 果树 7 (2, 2, 1, 2) 花卉 1 (-, --, --, 1) 茶 2 (1, --, --, 1) 畜牧业 2 (1, 1, --, --) 合计 37 (12, 9, 5, 11)
人脑神经元-胶质细胞-突触组成在形成静息状态中的作用
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a、b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院放射学系 b 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院神经病学系 *通讯作者：Dmitriy A. Yablonskiy，博士 华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 4525 Scott Ave，3216 室 圣路易斯，密苏里州 63110 电话：314-362-1815 传真：314-362-0526 电子邮件：YablonskiyD@wustl.edu 关键词：功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触、人类连接组计划 摘要 虽然在研究健康人脑和广泛人群的静息态功能网络方面已经取得了重大进展尽管许多临床情况都存在这种情况，但许多有关它们与大脑细胞成分关系的问题仍未得到解决。在此，我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 来映射人脑细胞组成，并使用 BOLD（血氧水平依赖性）MRI 来探索大脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。结果表明，网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义的同步性主要与区域神经元密度有关，而功能单元间的连接强度也受到脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。具有最高神经元密度（但神经胶质细胞和突触密度最低）的视觉网络表现出最强的 BOLD 信号相干性，以及最强的网络内连接。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近，其 BOLD 信号的相干性相对较低，但细胞内容非常平衡，使 DMN 在大脑的整体组织和功能网络层次结构中发挥重要作用。