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![arxiv：2204.09840v1 [eess.sp] 2022年4月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\504a728d3f527df747c3c63716c58715487243b8.webp)
arxiv：2204.09840v1 [eess.sp] 2022年4月21日
摘要。可以通过观察大脑结构和功能连接性中的替代性来检测几种脑部疾病。神经疾病的发现表明，诸如轻度认知障碍（MCI）之类的脑疾病的早期诊断可以预防甚至将其发展为阿尔茨海默氏病（AD）。在这种情况下，最近的研究旨在通过提出在大脑图像上使用的机器学习模型来预测大脑连接的演变。但是，这种方法是昂贵且耗时的。在这里，我们建议将脑连接性用作更有效的替代方案，以通过大脑来依赖时间依赖大脑的诊断，而相反，大型互连图表征了几个大脑区域之间的相互连接方案。我们称我们提出的方法复发性脑图映射器（RBGM），这是一种新型的基于边缘的复发图神经网络，可预测单个基线中脑图的时间依赖性评估轨迹。我们的rbgm包含一组反复的neu-ral网络启发映射器，每个时间点都旨在将地面真相脑图投射到下一个时间点上。我们利用教师强迫方法来提高训练并提高进化的大脑图质量。为了在每个时间点保持预测的脑图及其相应的地面脑图之间的拓扑一致性，我们进一步整合了拓扑损失。我们还使用L 1损失来捕获时间依赖性，并最大程度地减少正规化的连续时间点脑图之间的差异。针对RBGM和最新方法的几种变体的基准表明，我们可以在更有效地预测大脑图演化方面达到相同的准确性，为新颖的图形神经网络体系结构和高度有效的训练方案铺平了道路。我们的RBGM代码可在https://github.com/basiralab/rbgm上找到。
饮食补充3'-透析或6
溶解的人乳寡糖（HMO），例如3' - 透明lllactose（3'-sl）和6' - 溶藻（6'-sl），在整个哺乳期中都很丰富，并且比在牛奶或婴儿配方室中的浓度更高。先前的研究表明，溶解的HMO在早期生活中可能具有神经认知益处。最近的研究集中在补充婴儿配方奶粉和生物活性剂中，以缩小配方奶粉和母乳喂养婴儿之间的发育差距。在此，我们研究了补充3'-SL或6'-SL对两个时间点[产后天（PND）33和61]的认知和脑发育的影响。为期两天的小猪（n = 75）被随机分配给无用的商业牛奶替代品，无需或以3'-sl或6'-sl（以粉末状形式添加为0.2673％的粉末状形式，以0.2673％的速度添加）。通过新颖的对象识别评估了认知发展，并且在两个时间点，结果都不显着（p> 0.05）。磁共振成像用于评估结构性大脑的发育。结果在扫描类型，饮食和时间点之间有所不同。观察到饮食的主要作用是白质和其他9个感兴趣区域（ROI）以及PND 30上的PON的相对体积（P <0.05）的主要作用。在PND 58上观察到了类似的影响。扩散张量成像表明PND 30上的差异很小（P> 0.05）。然而，在PND 58（p <0.05）上观察到了扩散结果之间的几种饮食差异，表明饮食对脑微观结构的影响。在任何时间点都从髓磷脂水分成像中观察到最小的饮食差异。总体而言，补充辅酶对学习和记忆没有影响，如新颖的对象识别所评估，但可能会影响大脑发育的时间依赖方面。
https://research.stmarys.ac.uk/标题急性低凝乳症，...
图3在每个实验条件下的每个时间点，从TMS值得出的兴奋性度量的更改。（a）Mep是最大值 - 1比（指示皮质脊髓兴奋性）的平均值±SD，处于活性运动阈值的130％。（b）在130％的活动电动机阈值下，MEP / m max -1的单个迹线。（c）在活动电动机阈值的150％时，mep是mep·m最大比率的平均值±SD。（d）在150％活动电动机阈值下，MEP / m max -1的单个轨迹。（e）平均值±SD主动电动机阈值。（f）主动电动机阈值的单个轨迹。T1，T2，T3和T4分别表示前，5分钟，45分钟和24小时时间点。*与HL显着不同（条件效应P <0.05）。
时钟神经元的每日超微结构重塑
图1。S-LNV端子的分割和3D模型。A，实验协议的示意图。在PDF阳性神经元中表达的RFP RFP使S-LNV终端的荧光鉴定以进行进一步处理。 mito :: apex2和dab被用来染色SBEM的LNV的线粒体。 b，标记的线粒体（白色箭头）用于识别S-LNVS末端。 c，手动分割后S-LNV端子的3D模型在每个时间点显示它们在一起（左）或单独（右）。 d，来自ZT2、14和22卷的代表性神经突出了定义为主要（洋红色），次级（绿色）或第三纪（紫色）神经突和bouton（黄色）的段。 主要神经突定义为从迷人的轴突束延伸的最长投影，次生神经突是由主要的神经突导致的。。RFP使S-LNV终端的荧光鉴定以进行进一步处理。mito :: apex2和dab被用来染色SBEM的LNV的线粒体。b，标记的线粒体（白色箭头）用于识别S-LNVS末端。c，手动分割后S-LNV端子的3D模型在每个时间点显示它们在一起（左）或单独（右）。d，来自ZT2、14和22卷的代表性神经突出了定义为主要（洋红色），次级（绿色）或第三纪（紫色）神经突和bouton（黄色）的段。主要神经突定义为从迷人的轴突束延伸的最长投影，次生神经突是由主要的神经突导致的。包括末端静脉曲张在内的短突出被标记为胸子。在任何给定时间点都没有观察到单个神经突之间的显着差异。e，每个顺序的神经突的总数在顶部指示。该图根据神经突长度根据其顺序（如D中定义）表示定量。f，每个时间点的终端/神经元的体积。在所有图中，误差线指示平均值（SEM）的标准误差。星号表示统计学上的显着差异： * p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001。未显示非显着差异。可以在补充表3中找到细节。
对非痴呆老年人进行认知训练和脑刺激的随机试验
图 2 事后和后续阶段的训练和迁移效应分析。缩写和单位：字母更新 # 正确。马尔可夫 % 最佳行动。Nback % 正确。WMT % 正确。VLMT（AVLT 的德语版本）# 回忆的单词。VR（虚拟现实任务）# 达成的目标。对事后评估和后续时间点的每个任务进行了单独的线性混合（“Post n-back”：GEE 除外）模型分析（即 1/7 m FU 值与相应的总体 FU 分数来自相同的模型）。如果有缺失数据，结果基于多重填补。对于单独的时间点：如无特别说明，则 N = 51。*n = 50。† n = 49。‡ n = 42。Δ n = 41。§n = 40。AVLT，听觉言语学习测试；CI，置信区间；FU，后续； GEE，广义估计方程；WMT，维纳矩阵检验。
处理组织战略管理中战略制定与实施的分离
图 1：组织战略管理框架 在这种表示中，战略制定由战略规划人员进行，实施由项目经理和其他人进行。前者向后者的移交通常发生在第 3 阶段的某个时间点，出于当前目的，我将其标记为移交阶段（用方括号表示）。Stretton 2020c 强调了这种做法的一个特殊后果，即项目管理通常不参与项目的初步选择，而项目是第 2 阶段制定、评估和选择的战略举措的主要组成部分。我进一步指出，让项目经理参与估算第 2 阶段战略举措项目组成部分的成本以及评估和选择这些组成部分似乎既合乎逻辑又明智。尽管如此，在大多数情况下，项目管理通常要到第 3 阶段的某个时间点，即在选择了战略举措及其项目组成部分之后，才会参与其中。
UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集
时空婴儿专用的大脑图石对于早期大脑发育的神经影像学分析至关重要。然而，由于获得高质量婴儿脑磁共振（MR）图像的困难，在处理获得的数据时面临重大的技术挑战，以及对大型样本量的需求，现有的婴儿地带通常以模糊的外观和稀疏的时间点构建。为了准确研究早期的大脑发育，高质量的空间婴儿脑图集是高度期望的。为了解决这个问题，我们基于UNC/UMN婴儿连接项目（BCP）数据集（Howell等，2019），为婴儿大脑构建了4D体积图谱，称为UNC-BCP 4D婴儿脑体积图集。这个4D地图集具有很高的空间分辨率，较大的年龄范围覆盖范围和密集采样的时间点（即0、1、2、3、4、5、6、7、7、8、9、9、10、11、11、12、15、15、18、11、24个月）。具体来说，使用T1W和T2W序列的542次MRI扫描，从240名婴儿到26个月的扫描年龄，用于我们的ATLAS结构。同时，将广泛使用的FreeSurfer Desikan皮层拟化方案（Desikan等，2006）映射到我们的4D地图集，并手动划定了皮层结构以促进基于ROI的分析。所有图像都扭曲成MNI空间（Mazziotta等，1995）。这个具有非常密集的时间点的4D婴儿体积图集将极大地促进对产后早期阶段中动态和关键神经发育的理解。
CSFα-突触核蛋白种子扩增测定阳性与疾病的关联 UC Riverside 从不同溶剂加工的有机太阳能电池的效率同样高的效率揭示了形态控制的关键因素 2024年诺贝尔生理学或医学奖 通过IFNγ诱导的NRF2还原加剧的神经毒性小胶质细胞激活 科学期刊 无线可编程的，皮肤整合的热... 在多种核酸检测中荧光微球的最新进展 tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau 血清素能抗抑郁药停药的影响... 迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？ 解开tau 肠道微生物组的重塑和代谢组谱可改善蛋白质起搏，并进行间歇性禁食与连续热量限制 粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模 劳伦斯·伯克利国家实验室 CIS基因调节的系统解码定义上下文... 干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能 圣地亚哥UC
注意：对于SAA转换器，在转换时间点之前和之后提供了队列特征（即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点，分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点）。n（％），用于连续变量的中位数（IQR）。在支持信息中，表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写：β，淀粉样蛋白β； ADAS-COG11，阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目； Ancova，协方差分析；方差分析，方差分析； apoe，载脂蛋白E； CDR-SB，临床痴呆评级盒子的总和； CSF，脑脊液；铜，认知没有受损； MCI，轻度认知障碍； MMSE，小型国会考试； PACC，临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料； p-tau181，磷酸化的tau181; SAA，种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄，性别，教育，诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄，性别，教育，APOE，诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄，性别，教育，诊断和APOE进行了调整。g配对t检验：所有连续变量； McNemar测试：所有二进制变量；配对标志测试：诊断。
神经外科 - 重点
目的 全球每年约有 150 万人死于创伤性脑损伤 (TBI)。医生在早期预测重度 TBI 患者的长期结果方面相对较差。机器学习 (ML) 已显示出改善多种神经系统疾病预测模型的前景。作者试图探索以下几点：1) 与标准逻辑回归技术相比，各种 ML 模型的表现如何；2) 经过适当校准的 ML 模型是否可准确预测创伤后长达 2 年的结果。方法 对 2002 年 11 月至 2018 年 12 月期间在单个一级创伤中心接受治疗的重度 TBI 患者的前瞻性收集数据库进行了二次分析。使用格拉斯哥结果量表评估受伤后 3、6、12 和 24 个月的神经系统结果。作者使用 ML 模型（包括支持向量机、神经网络、决策树和朴素贝叶斯模型）通过入院时可用的临床信息预测所有 4 个时间点的结果，并将性能与逻辑回归模型进行了比较。作者试图预测不利与有利的结果（格拉斯哥结果量表评分为 1-3 vs 4-5）以及死亡率。使用具有 95% 置信区间和平衡准确度的受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 评估模型的性能。结果在数据库的 599 名患者中，作者分别在创伤后 3、6、12 和 24 个月纳入了 501、537、469 和 395 名患者。在所有时间点，使用各种建模策略，死亡率的 AUC 范围为 0.71 至 0.85，不良结果的 AUC 范围为 0.62 至 0.82。决策树模型在多个时间点的不良结果和死亡率方面的表现都比所有其他建模方法差。其他任何模型之间均无统计学显著差异。经过适当校准后，模型在不同时间点的变化很小（0.02–0.05）。结论本文测试的 ML 模型在 TBI 预测方面的表现与逻辑回归技术相当。TBI 预测模型可以预测受伤后 6 个月至 2 年的结果。
高层建筑附件-住房最终报告
图 1.2：当地城镇景观的鸟瞰图，显示了已获批准的计划、最近完成的计划以及正在建设的计划。请注意：这些计划的状态代表了某个时间点（2024 年 3 月）的快照，因此会随着时间的推移而发生变化。