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使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介
发展的人类连接项目（DHCP）自动化新生婴儿的静止状态功能处理框架
fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系fmrib，NU官员临床神经科学系，英国牛津大学，英国牛津大学B生物医学图像分析小组，计算系，伦敦帝国学院，英国伦敦，英国伦敦皇家大脑中心，发展大脑中心Zagreb，克罗地亚E小儿神经影像学小组，英国牛津大学儿科学系。 I伦敦帝国帝国学院生物工程系
新生儿缺氧 - 缺血性脑损伤中的静止状态脑网络：功能性近红外光谱研究
目前，临床HIBD诊断主要依赖两个方面。These include clinical characterization, which specifically refers to abnormal changes in consciousness, original reflec- tion (there are some congenital reflexes in newborns, which reflect whether the body and nervous system function of the newborn is normal), and muscle tension, 6 as well as detection of HIBD- induced lesions using ultrasound, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and other medical imaging技术。这些古典技术具有自己的优势和局限性。超声已经逐渐优化了大脑结构扫描的分辨率，但不足以监测功能性血流动力学的能力。ct涉及一定的辐射程度，未成熟的脑组织具有单场耐受性。MRI具有强大的空间分辨率，可以准确区分局部脑血流的灌注水平。但是，由于临床不稳定和/或治疗性干预所需的医疗设备，对新生儿的方便且连续的床边监测有新兴的需求。通过功能近红外光谱（FNIRS）静止状态脑网络分析来满足需求是一项积极的努力。fnirs是一种相对较新的非侵入性脑成像技术，由于其对参与者的友好性，引起了大脑研究人员的极大关注。7，8更重要的是，FNIRS在HIBD诊断中的主要优势是支持便携式和连续的床边监测。9，10fnirs允许我们在几分钟内获得新生儿高质量的数据集。值得注意的是，可以在不需要执行任务或其他辅助试剂（镇静剂）的情况下与婴儿一起以安静或睡眠状态收集数据。床边的短期准备和检测期意味着儿科医生可以在任何关键点反复记录数据。此外，与CT或正电子发射CT相比，FNIRS避免了辐射对新生儿的影响。大脑网络分析已广泛用于评估大脑功能。人脑是具有许多本地或全球拓扑特征的高度复杂的网络系统。
基于深图卷积神经网络
MDD患者的连通性。 通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.MDD患者的连通性。通过将人脑视为功能上相互作用的大脑区域并将其与人类行为相关联的全面网络，我们可以了解脑组织如何在精神疾病中的变化，这可能有效地有助于MDD诊断方法（He et ne.，2017年）。近年来，大规模研究讨论了精神病的病理机制，并试图寻找其生物标志物。大多数人确认脑疾病的生物病理学主要与脑FC的异常有关。Cattarinussi等。 （2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。 Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Cattarinussi等。（2022）收集了双相情感障碍的静止状态fMRI，研究了皮质边缘结构之间大脑功能网络的改变。Park等。 （2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。 Hirshfeld-Becker等。 （2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。 Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Park等。（2022）表明，普遍焦虑症患者的临床症状严重程度与在负面情绪状况下大脑区域的FC强度有很强的相关性。Hirshfeld-Becker等。（2019）通过内在的脑FC对青春期的MDD预测进行了试点研究。Long等。 （2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。 Shen等。 （2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。 早在2011年，Brier等人。 ，2017年）。Long等。（2020）用大量静止状态fMRI数据构建了静止状态脑功能网络，表明MDD神经病理学的基础可能与异常的脑FC有关。Shen等。（2016）将静止状态fMRI数据应用于抑郁症患者的客观诊断，或者通过图理论特征不焦虑，并说明了静止状态fMRI数据对MDD诊断研究的重要性。早在2011年，Brier等人。，2017年）。由静止状态fMRI数据构建的大脑网络FC数据也是MDD诊断的可靠数据源。（2011）通过血氧水平依赖性静止状态功能连接网络系统地研究了阿尔茨海默氏病。然后，Shi等。（2021）使用静止状态FC数据进行了渐进的三步机学习分析，以调查多中心大型样本数据集中机器学习模型的分类性能。此外，他们基于静止状态FC数据应用了极端梯度增强模型，以对MDD患者和正常对照进行分类，并评估了MDD中数据的临床应用值。大脑网络分类研究主要在两个流中：传统的机器学习和深度学习。到目前为止，最广泛使用的机器学习是支持向量机（SVM）（Rathore等人早在2009年，Craddock等。（2009）使用线性SVM分类了20个受试者的感兴趣区域（ROI）FC。目前，该领域的研究越来越多。Ichikawa等。 （2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。 Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Ichikawa等。（2020）通过逻辑回归对65例患者的整个大脑FC进行了分类。Zhu等。 （2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。 Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Zhu等。（2021）通过线性SVM实现了31个受试者的分类。Yan等。 （2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。 但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。 秦等人。Yan等。（2021）使用SVM对32名患者的区域均匀性进行了分类。但是，由于MDD研究的人口统计学和临床异质性，分类精度存在显着差异。秦等人。（2022）指出，尽管出版物数量越来越多，但结果与报告的分类准确性的不一致从61.7％到98.4％不等。此外，机器学习模型的优化通常需要足够的培训数据以在不同样本中安装可推广性。大型样本量对于确保人口代表性模型的性能和提供有关生物基础的可靠信息至关重要。使用具有较小样本量的单站点数据集进行了实质性的先前机器学习研究，从而导致模型性能的巨大可变性和差的生成性。为了消除小型数据集带来模型性能带来的这个问题，我们为以下研究选择了大型和多站点数据集。
在青少年和成年人中的常规大麻使用与大脑静止状态的功能连通性之间的关联
• Personal history of a diagnosed psychotic episode or disorder • Current daily use of psychotropic medication • Past month treatment for any mental health condition, including cannabis dependence • BMI <18.5 or >34.9 (adults), or at <2 nd or >99.6 th percentile (adolescents) • Any one illicit drug used more than two days per month, averaged over the past three months (except laughing gas) • Use of laughing gas more在过去的三个月中，比每周一次，平均•MRI禁忌症•每周或更频繁的大麻在18岁之前使用大麻，至少三个月
颞叶癫痫中的神经元雪崩作为诊断工具：对内在静止状态动力学的无创研究
1索邦大学，脑研究所 - 巴黎脑研究所-ICM，CNR，Inria，Inserm，inserm，ap-hp，delapitiéSalpêtrière医院，F-75013，法国巴黎2，法国2应用科学和智能系统，国家研究委员会，POZZUOLI，ITALY 3 INTALITE SYSTERSILIL法国马赛4萨萨里大学，生物医学科学系，Viale San Pietro，07100，意大利萨萨里5号IRCCS E. Medea科学研究所，癫痫病单元，通过Costa Alta 37，31015，ITALY 37，31015，意大利Conegliano
步态疾病的脑小血管疾病患者的大脑功能改变：静止状态的功能性MRI研究
步态障碍是脑小血管疾病（CSVD）的重要临床特征，它增加了跌倒和残疾的风险。大脑结构改变和CSVD患者的步态障碍已得到很好的证明。然而，步态障碍患者的内在静止脑功能模式在很大程度上尚不清楚。58名CSVD患者已参与我们的研究，并根据步态检查分为步态障碍组（CSVD-GD，n = 29）和NOT-NGAIT障碍组（CSVD-NGD，n = 29）。步态通过定时和GO测试以及能量消耗和活动的智能设备（IDEEA）进行定量评估。使用低频频率（FALFF）分析的功能性MRI和分数幅度用于探索局部固有的神经振荡改变。基于Falff结果的功能连接性被计算出来，以检测远程连接的潜在变化。与CSVD-NGD组相比，CSVD-GD组在主要位于感觉运动网络和额叶网络的区域中显示出Falff的下降，例如左侧补充运动区域（SMA.L）和左侧的顶壁回和左下角，并增加了右下角的Falff，在右下角吉里（Orbital Gyrus（Orbital Part）中，左下角是左侧的Pureane，以及左CARAINE，以及左CARAINE，以及左侧的caudate，pured caudaud of puretaud of caud od pured of tod of tod。此外，CSVD-GD患者在SMA.L和颞叶之间表现出较低的连通性，这与步态速度有关。sma.l的falff值与节奏有关。这项研究强调了步态障碍的CSVD患者中SMA的区域和网络相互作用异常。这些发现可以进一步了解CSVD中步态障碍的神经机制。
纤维肌痛中的自适应和补偿性神经特征：静止状态和刺激诱发的EEG振荡的分析
1个神经调节中心和临床研究中心，Spaulding Rehabilitation Hospital and Massachusetts综合医院，哈佛医学院，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州02115； lcamargo@mgh.harvard.edu（L.C.）; kevin.pacheco.barrios@gmail.com（K.P.-B。）2 Unidad deResjuctivacióntolaGeneraceción y y y y y sinties证据En Salud，San Ignacio de Loyola大学，利马15024，秘鲁3精神卫生部，圣卡斯萨·德·斯卡萨（Paulo） lucasmurins@gmail.com 4里奥格兰德大学（UFRGS）联邦大学医学院，巴西Porto Alegre 90010-150； wcaumo@hcpa.edu.br 5疼痛和神经调节实验室，医院Declíricasde Porto Alegre（HCPA），Porto Alegre 90035-903，巴西 *通信：Fregeni.felipe.felipe@mgh.harvard.edu;电话。： +1-617-952-6153;传真： +1-617-952-6150†这些作者对这项工作也同样贡献。
疫苗无菌生产的最低要求...
根据所需环境特点，疫苗生产洁净区分为四个等级。每项生产操作都需要在运行状态下具有适当的环境洁净度水平，以最大限度地降低所处理产品或材料受到颗粒物或微生物污染的风险。为了满足运行条件，这些区域应设计为在静止状态下达到某些指定的空气洁净度水平。静止状态是设备安装完毕并运行，配备生产设备，但没有操作人员在场的状态。运行状态是设备在规定的运行模式下运行，有规定数量的人员在工作的状态。应为每个洁净室或一套洁净室定义运行状态和静止状态。