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使用改进的序贯概率比检验在实时功能磁共振成像实验中提前停止
使用改进的序贯概率比检验进行共振成像 Sarah JA Carr 1,2 、Weicong Chen 3 、Jeremy Fondran 4 、Harry Friel 5 、Javier Sanchez-Gonzalez 6 、Jing Zhang 4 和 Curtis Tatsuoka 4,2,* 1. 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系 2. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学神经病学系 3. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学计算机与数据科学系 4. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学人口与定量健康科学系 5. 美国俄亥俄州高地黑兹飞利浦医疗集团 6. 西班牙马德里飞利浦医疗集团 *通讯作者：Curtis Tatsuoka 10900 Euclid Avenue 凯斯西储大学克利夫兰， OH，美国 44106 电子邮件：cmt66@case.edu 关键词：实时 fMRI、自适应 fMRI、动态实验、SPRT、提前停止 摘要简介：功能性磁共振成像 (fMRI) 通常需要较长的扫描时间以确保可以检测到相关的大脑活动。然而，过度的实验会导致许多不良影响，例如学习和/或疲劳影响、受试者不适、过多的运动伪影以及无法持续关注任务。因此，过长的实验会对信号质量和准确的体素激活检测产生不利影响。在这里，我们建议使用一种新颖的统计驱动方法对实时 fMRI 进行动态实验，当观察到足够的统计证据来评估与任务相关的激活时，该方法会提前停止。方法：对 12 名健康青少年受试者和 11 名极度早产 (EPT) 青少年受试者的数学 1-back 任务的 fMRI 扫描实施基于一般线性模型 (GLM) 的体素级序贯概率比检验 (SPRT) 统计数据。该方法基于似然比，并允许基于统计误差阈值进行系统性早期停止。我们采用两阶段估计方法，可以准确估计误差方差。报告了不同第一阶段长度的早期停止性能，并将激活结果与完整持续时间进行比较。最后，对两个早期停止的模型进行组比较
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在这一框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功和强大，ERP 表示特定事件或刺激后从大脑记录下来的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此在对信号进行分类之前，需要执行多个刺激序列（又称迭代）并取平均值。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（无停止环境），但最近文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在这项工作中，我们探索了如何通过结合优化和机器学习来提高基于 P300 的 BCI 中的分类性能。首先，我们提出了一个新的决策函数，旨在提高无停止和提前停止环境中的分类性能（准确度和信息传输速率）。然后，我们提出了一个新的 SVM 训练问题，旨在促进目标检测过程。我们的方法在几个公开可用的数据集上被证明是有效的。
附录
对于所有实验，源解析器都是一个神经 PCFG [64]，具有 20 个非终结符和 20 个前终结符。所有实验共享的其他模型设置包括：（1）Adam 优化器，学习率 = 0.0005、β1 = 0.75、β2 = 0.999，（2）梯度范数剪裁为 3，（3）L2 惩罚（即权重衰减）为 10-5，（4）Xavier Glorot 均匀初始化，以及（5）训练 15 个 epoch，并在验证集上提前停止（大多数模型在 15 个 epoch 之前就收敛得很好）。SCAN 和风格迁移数据集的批次大小为 4，机器翻译数据集的批次大小为 32。由于内存限制，在实践中我们使用批次大小 1，并通过梯度累积模拟更大的批次大小。我们观察到训练有些不稳定，一些数据集（例如 SCAN 和机器翻译）需要使用 4 到 6 个随机种子进行训练才能表现良好。一般来说，我们发现过度参数化语法和使用比必要更多的非终结符是可以的 [13]。
早发性和晚发性新生儿感染抗生素指南
怀疑感染败血症的持续时间为 7 天，但如果每日复查考虑到以下因素，则可以提前停止治疗：感染的初始怀疑程度、婴儿的临床进展和当前状况以及 CRP 2.1 的水平和趋势。指南/建议：回顾产妇和新生儿病史，对婴儿进行体检，包括立即评估生命体征。静脉抗生素治疗应尽快开始，并始终在决定治疗后的第一个小时内开始，在进行适当的培养和检查后开始。应每天复查所有抗菌药物。在推荐的抗生素治疗持续时间之后，仍需要微生物学授权码（参见表 7）。应复查最近的产妇和婴儿微生物学结果（如果有），以确定患者是否有患败血症的风险，并且感染了更具耐药性的有机体，这些有机体可能对标准的一线疗法没有反应。遵循 IV 专论中提供的关于庆大霉素测定时间和剂量的指导，并预先印在 NNU 处方表上。有关抗生素的推荐剂量，请参阅 NNU、Badgernet 图书馆和文档管理系统上提供的新生儿药物剂量政策和个别药物专论。如有疑问，请联系您的药剂师获取进一步建议。
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在此框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功且稳定，ERP 代表特定事件或刺激后从大脑记录的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析 (SWLDA) 和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此需要执行多个刺激序列（即迭代），然后取平均值，然后对信号进行分类。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比 (SNR)，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（不停止），但最近，文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在
PLGA 纳米粒子递送 CPT-11 结合聚焦超声可抑制铂耐药性卵巢癌
卵巢癌是妇科最常见的恶性肿瘤，根据最新统计，卵巢癌占生殖道癌症的22.9%（1），约80%的卵巢癌患者确诊时已发展至中晚期，死亡率居妇科癌症第一位（2）。临床上，铂类药物（顺铂、卡铂、奥沙利铂、奈达铂等）联合紫杉醇是卵巢癌的一线化疗方案，但70%的患者在初次治疗后复发并对铂类药物产生耐药，这是患者死亡的主要原因（3）。对于铂类耐药且复发的卵巢癌患者，需要进行与铂类无交叉耐药的二线化疗，常用的药物包括坎普托沙（CPT-11），但该类药物疗效有限且副作用较大（4）。 CPT-11是喜树碱的半合成衍生物，是DNA拓扑异构酶I(Topo I)的选择性抑制剂。但CPT-11的疗效并不高，ten Bokkel Huinink等研究发现，CPT-11对复发性OC的总有效率仅为20%～25%（5）。Takeuchi等的Ⅱ期临床研究（6）对52例接受过化疗的OC患者使用CPT-11治疗，也发现有效率仅为23%。此外，CPT-11有明显的不良反应，如迟发性腹泻和中性粒细胞减少（7），超过40%的患者使用CPT-11后出现Ⅲ～Ⅳ度腹泻，78.7%的患者出现中性粒细胞减少，Ⅲ～Ⅳ度中性粒细胞减少的发生率高达48%（8）。由于严重的副作用，必须提前停止治疗或减少剂量（9），这是限制其剂量和有效性的关键因素之一。