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学士学位课程 人工智能
NVAO 已于 2019 年 9 月 25 日批准了评审小组的组成。评估人工智能学士学位课程的评审小组包括： Prof. dr. A.(Ann) Nowé。布鲁塞尔自由大学科学学院计算机科学系教授和工程学院计算机科学组教授 [主席]。 Prof. dr. C. (Cees) Witteveen。代尔夫特理工大学工程、数学和计算机科学学院 (EEMCS/EWI) 算法组全职教授。 Dr. ir。J.F.M.(Hans) Tonino。代尔夫特理工大学工程、数学和计算机科学学院算法组副教授兼嵌入式系统研究主任； A. 博士(Annerieke) Heuvelink-Marck。飞利浦集团创新与研究软件概念部高级科学家； M. (Maartje) Stokvis 理学硕士。马斯特里赫特大学决策数据科学硕士研究生 [学生成员]。小组由 José van Zwieten (QANU) 担任秘书。
四个欧洲国家心力衰竭护理中的挑战
1德国长期生病的基金会，柏林，德国2综合护理学院，萨福克大学，伊普斯维奇，英国伊普斯维奇3号护理学院和助产士，贝尔法斯特皇后大学，贝尔法斯特，英国贝尔法斯特贝尔法斯特4贝尔法斯特健康和社会护理信托基金，地板，贝尔法斯特市医院，英国贝尔法斯特市医院5荷兰的罗尔蒙德（Roermond）7心脏病学系，马斯特里赫特大学医学中心，马斯特里奇特，荷兰8号卫生服务系8卫生服务部研究，马斯特里奇特大学，马斯特里奇特大学，马斯特里奇特，荷兰9托马斯莫斯特里希特9托马斯·莫尔斯·莫尔·莫尔·莫尔大学，吉尔大学，吉尔大学，吉尔大学，吉尔吉斯大学10级，吉尔吉姆10级，ducia offerand offerand forn offerand forn forn fornforn forn fornforn forn fornforn forn fornfand。英国布拉德福德大学布拉德福德大学应用健康研究
儿童循环死亡后心脏移植和捐赠。对技术，后勤和道德框架的评论
1 Paediatric Heart Unit, Institute of Transplantation, Freeman Hospital, Newcastle upon Tyne, United Kingdom, 2 Congenital Heart Disease Research Group, Population Health Sciences Institute, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, United Kingdom, 3 National Health Service Blood and Transplant, Bristol, United Kingdom, 4 Department of Cardiothoracic Surgery, Papworth Hospital NHS Foundation Trust, Cambridge, United Kingdom, 5小儿重症监护病房，大奥蒙德街儿童NHS基金会信托基金会，英国伦敦，6转化和临床研究所，医学科学学院，纽卡斯尔大学，纽卡斯尔，英国纽卡斯尔，英国，英国，英国7重症监护室，7重症监护室，诺丁汉大学NHS Trust，NHS Trust，NHS Hospitality，AL Tingham，United Kingdors，Biontial，Biontial，Biontial，extriad，exect of Bionife of Bigin of Bigin of Biginive伦理学，巴塞尔大学，瑞士巴塞尔大学，卫生，医学与生命科学学院10学院，马斯特里赫特大学，马斯特里奇特，马斯特里奇特，荷兰
肿瘤化疗诱导的免疫原性细胞死亡
比利时鲁汶天主教大学细胞与分子医学系细胞应激与免疫 (CSI) 实验室； b 比利时鲁汶天主教大学鲁汶癌症研究所肿瘤学系实验肿瘤学实验室； c 捷克共和国布拉格查理大学第二医学院和莫托尔大学医院免疫学系； d Sotio Biotech，捷克共和国布拉格； e 代谢组学和细胞生物学平台，法国巴黎萨克雷大学古斯塔夫鲁西癌症中心研究所，维尔瑞夫； f 法国巴黎大学、索邦大学、INSERM U1138、法国巴黎大学研究所科德利埃研究中心、抗癌联盟标记团队； g 法国巴黎乔治蓬皮杜欧洲医院生物学系、AP-HP、巴黎 CARPEM 癌症研究所； h 比利时根特大学人体结构与修复系细胞死亡调查与治疗 (CDIT) 实验室； i 比利时根特大学根特癌症研究所； j 比利时鲁汶天主教鲁汶癌症研究所肿瘤学系肿瘤免疫学和免疫治疗实验室； k 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学医学中心 GROW 肿瘤和生殖学院放射肿瘤学系（MAASTRO）； l 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心放射治疗系； m 比利时鲁汶大学医院神经外科； n 比利时鲁汶天主教大学神经科学系、实验神经外科和神经解剖学实验室； o 比利时鲁汶天主教鲁汶大学鲁汶脑研究所 (LBI)； p 比利时鲁汶天主教大学慢性疾病和代谢系呼吸疾病和胸外科 (Breathe) 实验室； q 比利时安特卫普大学肿瘤学研究中心 (CORE)、综合个性化和精准肿瘤学网络 (IPPON)； r 比利时安特卫普大学医院细胞治疗和再生医学中心； s 比利时鲁汶天主教大学肿瘤学系分子消化肿瘤学； t 比利时根特 VIB-Ugent 炎症研究中心 (IRC) 细胞死亡和炎症部门； u 比利时根特大学生物医学分子生物学系分子信号和细胞死亡研究中心； v 欧洲肿瘤免疫学学会、古斯塔夫·鲁西癌症中心、法国维尔瑞夫 INSERM 肿瘤免疫学和癌症免疫治疗
医学教育中人工智能的范围审查
英国普雷斯顿中央兰开夏郡大学医学和牙科学院； B布莱克浦医院NHS基金会信托基金会，英国布莱克浦； C加利福尼亚大学圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州桑迪戈大学医学院； D英国莱斯特的莱斯特NHS Trust大学医院蜂窝病理学系； e美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学认知科学系； F美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学院和教育办公室； G美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院急诊医学系； h英国诺里奇的东安格利亚大学；内华达大学里诺大学医学系，美国内华达州里诺市医学院；美国北卡罗来纳州马斯特里奇特市马斯特里赫特大学卫生学院卫生教育学院教育学院； k美国休斯敦贝勒医学院卫生专业教育研究，创新和奖学金中心
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
额颞叶痴呆症中的社会脑假说的古神经学研究
完整作者名单：Vandenbulcke、Mathieu；鲁汶大学，神经科学系，精神病学部，鲁汶脑和情感实验室 (BELL) Van de Vliet，Laura；鲁汶大学，神经科学 孙嘉泽；鲁汶大学，神经科学 黄云安； KU Leuven，鲁汶脑研究所，神经科学系，神经精神病学 Van Den Bossche，Maarten；鲁汶大学，神经科学 Sunaert，Stefan；鲁汶大学医院放射科 Peeters，Ronald；鲁汶大学医院放射科朱琪；鲁汶大学神经科学系 Vanduffel，Wim；哈佛医学院放射学；吉隆坡，实验室。神经生理学和心理生理学，神经科学 de Gelder，Beatrice；马斯特里赫特大学心理学与神经科学系 De Winter，Francois-Laurent；鲁汶天主教大学，鲁汶脑研究所，神经科学系，神经精神病学 Van den Stock，Jan；鲁汶天主教大学，鲁汶脑研究所，神经科学系，神经精神病学
pitx2缺乏导致心房线粒体功能障碍
Monforte de Lemos，3-5。pabellón11。Planta 0，28029西班牙马德里； 19 Inserm umrs1166，ICAN - 索邦大学心脏代谢与营养学院，心脏病学研究所，皮蒂·萨尔佩特里尔医院，91 Boulevard del'Hôpital，75013 BOULEVARD deL'Hôpital，75013 Paris，法国巴黎； 20 MASTRICHT大学心血管研究学院生理学系，MASTRICHT大学，Minderbroedersberg 4-66211 LK Maastricht，荷兰； 21人类遗传学研究所，遗传流行病学研究所，WWUMünster，Albert-Schweitzer-Campus 1，D3，Domagkstraße3，48149Münster，德国； 22遗传流行病学和统计遗传学的心血管研究学院，马斯特里赫特大学，Universiteitssingel 50，6229 Er Maastricht，荷兰； 23德国沃兹堡大学药理学与毒理学研究所，沃尔兹堡大学9，97078Würzburg，德国； 24形态学和电子显微镜系，分子神经生物学中心，汉堡 - 埃潘多夫大学医学中心，Martinistraße52，20246年，德国汉堡；和25 Leibniz-InstitutFürAnalytischeWissenschaften-ISAS-E.V。
Med Med
1。这些法规适用于对生物医学科学学士学位课程的教育，考试和最终考试，以下简称该计划。2。该计划由马斯特里赫特大学的卫生，医学和生命科学学院提供，以下是教师。3。规定适用于2024-2025学年注册该计划的所有学生，并原则上所有以前的规则替换。4。替换前法规可能不会违反所涉及的学生。如果新法规不利的学生，考官委员会将找到解决方案。5。与第1.1条的内容相反。但是，第3和第4款，单身汉计划和相关的考试组件仍适用于与学年学生相对应的法规中指定的，进入了生物医学科学学士学位。6。这些法规每年由卫生，医学和生命科学学院委员会根据教育计划委员会的咨询/同意，并在卫生，医学和生命科学学院委员会的建议/同意下确定。7。这些法规还适用于其他课程，教职员工或高等教育机构的学生，就这些教育和考试法规适用的计划的组成部分。8。第1.2条在这些规定中的术语定义适用以下定义：对于学生在另一个学位课程，教职员工或高等教育机构中遵循的课程的组成部分，其他计划的教育和考试法规，教职员工或机构适用于相关组成部分。
脑电图特征可预测重度抑郁症的抗抑郁反应
1 华南理工大学自动化科学与工程学院，广东广州，中国。2 斯坦福大学精神病学和行为科学系，美国加利福尼亚州斯坦福。3 斯坦福大学吴仔神经科学研究所，美国加利福尼亚州斯坦福。4 美国退伍军人事务帕洛阿尔托医疗保健系统和塞拉太平洋精神疾病研究、教育和临床中心 (MIRECC)，美国加利福尼亚州帕洛阿尔托。5 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心精神病学系。6 美国德克萨斯州达拉斯德克萨斯大学西南医学中心奥唐奈脑研究所。7 脑诊所基金会脑诊所研究所，荷兰奈梅亨。8 荷兰马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院认知神经科学系。9 美国马萨诸塞州贝尔蒙特哈佛医学院和麦克莱恩医院精神病学系。 10 纽约州精神病研究所和哥伦比亚大学医学院精神病学系，纽约州纽约市，美国。11 乌得勒支大学实验心理学系，荷兰乌得勒支。12 荷兰神经护理集团，荷兰奈梅亨。13 以下作者贡献相同：Madhukar H. Trivedi、Amit Etkin。✉ 电子邮件：amitetkin@stanford.edu