Temperature ▪ Elmendorf Tear ▪ Tensile/Elongation ▪ Flexural Modulus ▪ Charge Decay Time ▪ Surface Resistivity ▪ Humidity Chamber ▪ Instrumented Impact ▪ Falling Dart Impact ▪ Heat Deflection Temp ▪ Glow Wire ▪ UL 94 Flame ▪ Plasticizer Extraction ▪ Microwave Ashing ▪ KF & LIW Moisture ▪ Fogging Tester
摘要 一些系统评价强调了多种来源在精神疾病研究中的作用。对于 fMRI,最近的文献重点主要放在三个研究方面,即:功能连接、网络分析和频谱分析。数据由加州大学洛杉矶分校神经精神表型组学联盟收集。样本由 130 名神经典型者组成,其中 50 名被诊断患有精神分裂症,49 名患有躁郁症,43 名患有 ADHD。通过一种新方法(i-ECO)对每个感兴趣区域的结果进行平均,并通过加色法(RGB)降低单次 fMRI 扫描的维数:局部连接值(区域同质性)、网络中心性度量(特征向量中心性)、频谱维度(低频波动的分数幅度)。绘制并描述了每个诊断组的平均图像。通过使用卷积神经网络,探索了这种以综合方式可视化和分析 fMRI 结果的新方法的判别能力。i-ECO 的新方法显示了人眼可以轻松识别的组间差异。根据测试集(80/20 分割)的评估,我们模型的精确度-召回率曲线下面积 (PR-AUC) 对于每个诊断组均 > 84.5%。总之,本研究为 fMRI 结果的分析和可视化提供了一种综合且易于理解的方法。对精神疾病的判别能力很高。这项工作证明研究可用于研究更广泛的数据集的进一步发展,涵盖更广泛的精神疾病诊断。
说明•事件:rangoli竞争•主题:微生物的形态•只有一个属(例如,必须采取青霉 /颤音)•编号< / div>参与者每队:02•要使用的颜色:最大2•rangoli的大小:半径1.5英尺的圆圈•名称应从圆圈中写出。