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图 1:跨物种通讯机制。此流程图显示了生物界中通讯机制的多样性,包括植物中的化学信号、细菌中的群体感应以及动物中的信息素和基于光的通讯等传感信号。每种机制都用图标表示,突出显示每个物种用于传递信息的特定传感通道和独特适应性。
心血管疾病 (CVD) 和癌症是拉丁美洲 (LA) 的主要死亡原因。这两种非传染性疾病 (NCD) 的共同风险因素包括吸烟习惯、缺乏运动、血脂异常、糖尿病、高血压和肥胖,这些风险是由慢性炎症和氧化应激等生理病理过程引起的。人们已经开发出新药来提高癌症的存活率和缓解率。然而,由于这些疗法具有心脏毒性,因此存在一个重要的警告。心脏毒性是肿瘤治疗的已知不良事件,在许多情况下会限制治疗的充分实施,从而降低疗效。因此,了解病理生理和分子基础对于制定预防和治疗措施至关重要,这些措施可以降低心脏毒性的发生率,而不会影响肿瘤治疗的有效性。将使用在之前的 ARCAL 项目中已经建立的成像多模态诊断单元,并因此培训人力资源,考虑采用性别和性别方法来管理癌症患者的心脏毒性。核技术与这些单元相关,因为它们可用于检测缺血和评估心室功能。这项新提案是 ARCAL 项目 RLA6086 的延续:“拉丁美洲女性的心血管疾病。核医学技术与多模态方法在心脏病学中的作用”。它代表了自然的演变,因为从缺血性心脏病的评估开始,将对化疗和放疗后的心血管并发症进行评估,重点是女性。
当今的数字健康旨在提高医疗服务效率以及个性化、及时的疾病护理。心血管疾病 (CVD) 是全球领先的死亡原因。在美国,三分之一的成年人患有某种形式的 CVD。预计到 2035 年,美国近一半的人口将患有至少一种 CVD,直接和间接总成本可能超过 1 万亿美元 (1-3)。医学成像数据涵盖多种主要以孤岛形式使用的模式。这些包括计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI)、CT 衍生的血流储备分数 (CT-FFR)、心脏 MRI、全心脏动态 3D 心脏 MRI 灌注、3D 心脏 MRI 晚期钆增强、心脏正电子发射断层扫描 (PET)、超声心动图和冠状动脉造影。然而,在混合配置中仅使用少数几种模式,例如正电子发射断层扫描与计算机断层扫描 (PET/CT)、单光子发射计算机断层扫描与 CT (SPECT/CT)、超声心动图和侵入性血管造影。整合这些不同的成像模式会给临床医生带来负担,因为它会增加复杂性、潜在的不准确性并增加医疗成本。本研究课题侧重于融合技术,该技术能够整合和建模这些多种模式,以提供互补信息,帮助改善心血管疾病护理。这些模式将利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术以及其他最先进的技术。以下是本研究课题的一些见解和发现:
块I 0.25-正确答案每4个问题都很好。 div>块II* 1-完整答案(每个问题2个部分x 0.5点)块III* 2-完整答案(4个部分x 0.5点IV* 2-完整响应 - 完整响应(2节x每个部分)。 div>>> div>*在块II,III和IV中,每个部分将被刺穿:0.5-完整答案 / 0.25-不完整的答案 / 0-不良答案。 div>射击缺陷的惩罚:在三项以上拼写罪的考试中,将有0.25点的惩罚摘要协议协调会议注意:蓝色以前的课程未显示以前的课程。 div>▪考试中的正式考虑: div>
目前的电生理学方法可以追踪许多神经元的活动,但如果没有进一步的分子或组织学分析,通常无法知道记录的是哪些细胞类型或大脑区域。因此,开发准确且可扩展的算法来识别记录神经元的细胞类型和大脑区域对于提高我们对神经计算的理解至关重要。在这项工作中,我们开发了一种用于神经数据的多模态对比学习方法,可以针对不同的下游任务进行微调,包括推断细胞类型和大脑位置。我们利用这种方法联合嵌入单个神经元的活动自相关和细胞外波形。我们证明了我们的嵌入方法,通过多模态对比学习的神经元嵌入 (NEMO),与监督微调相结合,实现了光标记视觉皮层数据集的最新细胞类型分类和公共国际脑实验室全脑图数据集的大脑区域分类。我们的方法代表着通过电生理记录准确进行细胞类型和大脑区域分类的迈出了有希望的一步。
本研究对与感知和想象概念相关的神经信号进行了分析,旨在提高有言语障碍人士的沟通能力。该研究利用通过 124 通道 ANT Neuro eego Mylab EEG 系统(ANT Neuro BV,亨格洛,荷兰)获取的公开可用的脑电图 (EEG) 数据。该数据集包括来自 12 名参与者的 11,554 次试验。所提出的卷积神经网络 (CNN) 模型在将 EEG 数据分类为来自感知或想象的语音任务条件方面优于其他模型,测试准确率达到 77.89%。传统的机器学习模型,包括随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 和 XGBoost,都表现出过度拟合的趋势,导致准确率较低。至于语义解码,不幸的是,不同的模型在机会层面上执行。索引词:语音解码、EEG、BCI、语义解码
摘要。由于神经系统疾病的病因复杂,使用标准方法寻找多组学特征之间的可解释关联可能具有挑战性。我们提出了 COMICAL,这是一种对比学习方法,利用多组学数据来生成遗传标记与脑成像衍生表型之间的关联。COMICAL 利用基于转换器的编码器和自定义标记器联合学习组学表征。我们的模态无关方法通过自监督学习方案和跨模态注意编码器唯一地识别了多对多关联。COMICAL 在英国生物银行中发现了多种神经系统疾病的遗传标记和成像衍生表型之间的几种重要关联,并根据学习到的表征预测了跨疾病和看不见的临床结果。COMICAL 的源代码以及预训练权重(支持迁移学习)可在 https://github.com/IBM/comical 上找到。
摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种复杂的疾病,结合来自患者病史、实验室结果或基因数据等多种来源的信息可以增进理解。眼科医生或自动化系统可以通过人工检查识别 DR。由于其成本效益和时间效率,糖尿病视网膜病变的自动检测已成为患者和医疗保健提供者的首选。这项研究的新颖之处在于开发了一种使用多模态数据融合预测糖尿病视网膜病变的模型,通过在长短期记忆 (LSTM) 网络中实现的早期融合技术,结合眼底视网膜图像、光学相干断层扫描 (OCT) 和电子健康记录 (EHR)。我们的模型利用多模态数据与局部二值模式 (LBP) 的早期融合,已展示出最佳性能,实现 AUC 值 0.99。这种高精度表明,整合来自各种数据源的信息可以显著提高模型检测糖尿病视网膜病变阳性和阴性病例的能力,从而增强我们对研究结果的可靠性的信心。
图 1:两种模态(M 1 − M 2)的五种合理候选子空间结构(S 1 − S 5)。每个面板描绘了五种不同的合理场景(S 1 − S 5)中两种模态(M 1 − M 2)源之间的理想化关联。每个块的大小表示子空间内的源数量(子空间大小)。以蓝色突出显示的彩色子空间在模态之间链接,而以绿色突出显示的黑色子空间(S 1 − S 4 中的 1×1 块)特定于每种模态(无跨模态相关性)。对于每种模态,同一子空间内的源在统计上是相关的,而不同子空间中的源在统计上是独立的。