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使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
免疫和细胞治疗新进展学术会议
肿瘤衍生的外泌体在将肿瘤分子转移到相邻细胞中起着关键作用，从而导致其表型改变并促进肿瘤生长，转移，耐药性和调节肿瘤微环境。我们对恶性脑肿瘤的研究表明，胶质母细胞瘤干细胞（GSC）通过细胞外囊泡（EVS）将其货物转移到肿瘤非茎细胞或正常细胞中，从而导致具有治疗性耐药性和癌性特性的肿瘤干细胞亚型的发展。tzab-001，一种由GSC衍生的细胞外囊泡产生的单克隆抗体，通过阻断EV的细胞间传播，可以显着降低肿瘤干细胞的治疗性耐药性。TZAB-001在神经胶质瘤中识别的蛋白质比其他肿瘤高了60倍。免疫组织化学染色和蛋白质印迹表明，TZAB-001抗体明确识别人GBM干细胞，肝癌细胞系HEPG2，胰腺癌细胞PANC-1和肺癌细胞系A549，但不是正常脑细胞。结果表明，TZAB-001具有肿瘤诊断，癌症干细胞的CART免疫疗法以及ADC药物开发的应用潜力，以提高其功效。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。