思影科技-腾讯云开发者社区

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

思影科技

专栏成员

428

文章

492152

阅读量

132

订阅数

Circulation：胎儿脑体积预测先天性心脏病患儿的神经发育

编程算法线性回归

背景：神经发育障碍在先天性心脏病（CHD）患儿中很常见，但产后变量仅能解释预后中30%的差异。为了探讨神经发育障碍是否可能开始于子宫，我们分析了胎儿脑体积是否能预测CHD儿童未来的神经发育预后。

2022-04-12

3910

鱼与熊掌兼得：ERP数据的单变量统计数据的灵活性和效力

erp 编程算法数据分析腾讯云测试服务

ERP研究产生了大量的时空数据集。这些丰富的数据集是帮助我们理解认知和神经过程的关键。然而，它们也存在大量的多重比较问题，可能导致大量具有假阳性效应（effect）的研究(高I型错误率)。ERP统计分析的标准方法是对时间窗和感兴趣区域的平均，但这并不总是能控制第一类错误，它们的不灵活性可能导致检测真实效应的效力（统计效力，power，以下全部成为效力）较低。单变量方法提供了另一种分析方法。然而，迄今为止，它们被认为主要适用于探索性统计分析，只适用于简单的设计。在这里，我们提出了新的模拟研究，表明基于置换（permutation）的单变量检验可以用于复杂的因子设计。最重要的是，当使用强的先验时间窗和空间区域时，单变量方法比传统的时空平均方法提供略大的效力。此外，当使用更具探索性的时空参数时，它们的效力仅略有下降。我们认为，在许多ERP研究中，单变量分析方法优于传统的时空平均分析方法。本文发表在Psychophysiology杂志。

2022-02-28

7770

动态功能连接组：最新技术和前景

数据分析编程算法

静息态功能磁共振成像(fMRI)突出了在没有任务或刺激的情况下大脑活动的丰富结构。在过去的二十年里，人们一直致力于研究功能连接(FC)，即大脑不同区域之间的功能相互作用，这在很长一段时间内被认为是静止的。直到最近，FC的动态行为才被揭示，表明在自发fMRI信号波动的相关模式之上，不同脑区之间的连接在一个典型的静息态fMRI实验中表现出有意义的变化。因此，大量的工作被用来评估和表征动态FC(dFC)，并探索了几种不同的方法来确定相关的FC波动。同时，关于dFC的性质提出了几个问题，只有回到神经起源，才会引起人们的兴趣。为了支持这一点，建立了与脑电图(EEG)记录、人口统计学和行为数据的相关性，并探索了各种临床应用，其中可初步证明dFC的潜力。在本文中，我们旨在全面描述迄今为止提出的dFC方法，并指出我们认为对该领域未来发展最有希望的方向。讨论了dFC分析的优点和缺陷，帮助读者通过可用的方法和工具的复杂网络来确定自己的方向。本文发表在Neuroimage杂志

2022-02-28

8090

在BRATS挑战赛中用于脑肿瘤分割、预后评估和总体生存预测的最佳机器学习算法

胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵袭性、不同的预后和不同的组织学亚区，即瘤周水肿/瘤周浸润侵犯组织，坏死组织，增生活跃的组织，非强化的组织。这种内在的异质性也表现在它们的影像学表型上，因为它们的亚区域通过多参数磁共振成像（mpMRI）扫描中不同强度分布来描述，反映了不同的生物学特性。它们的形状、范围和位置的不均匀性是导致这些肿瘤难以切除的一些因素，在某些情况下甚至无法手术。在纵向扫描中，在评估表观肿瘤的潜在预后诊断时，需要切除肿瘤的数量也是一个考虑因素。此外，越来越多的证据表明，精确分割各种肿瘤亚区域可以为定量图像分析提供基础，从而预测患者的总体生存率。本研究评估了2012-2018年国际脑肿瘤分割（BraTS）挑战赛最后七次比赛中，mpMRI扫描中用于脑肿瘤图像分析的最新机器学习（ML）方法。具体而言，我们关注：

2022-02-28

1.5K0

影像组学初学者指南

神经网络人工智能编程算法深度学习图像分析

影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。

2022-02-28

1.7K0

Biological Psychiatry：自闭症的神经亚型研究进展

分类算法编程算法数据库 sql 数据分析

一般认为，自闭症谱系障碍(ASD)的神经生物学基础是异质性。因此，研究分子、细胞和脑网络的变化是识别其生物标志物的先决条件。本文总结了基于数据驱动的在大脑结构和功能水平上识别更多ASD神经亚型的研究结果，。方法论步骤为：诊断样本的选择、神经成像特征、算法和验证方法。虽然研究方法各不相同，但普遍认为至少可能存在2-4种不同的ASD亚型。他们的识别提高了症状预测和诊断标签的准确性，超过了组平均比较。本文也指出了相关研究存在的挑战和差距：

2020-08-11

6560

读文万卷030期：功能磁共振功能连接应用于青少年神经发育；静息态fMRI在阿尔茨海默症患者分类的应用

1.Annual Review of Clinical Psychology：功能磁共振功能连接应用于青少年神经发育

2020-07-30

7870

GazeR-基于采样点数据的注视位置和瞳孔大小数据分析开源工具包

数据分析编程算法数据处理

从视觉科学、心理语言学到市场营销和人机交互，眼球追踪在科学界广泛应用。但令人惊讶的是，到目前为止，在眼动数据的预处理步骤中几乎没有持久性和透明性，这使得许多研究的重复和再现性变得困难。为了增加可重复性性和透明性，本文的作者团队创建了一个基于R语言的被称为gazeR的眼动分析工具包，用于读取和预处理两种类型的数据：注视位置数据和瞳孔大小数据。

2020-07-23

2.1K0

NPP:结构MRI数据的生理性别分类显示跨性别者女性的错误分类增加

跨性别者(TIs)表现出不同于其生理性别和心理性别的大脑结构变化。本文结合多变量和单变量的分析方法，证实TIs的大脑结构不同于男性和女性。对1753名顺性别者(CG，就是从心理上认同自己的生理性别)健康被试，基于体素的形态测量预处理后得到灰质分割结果，用于训练(N=1402)和验证(20%，N=351)可以对生理性别进行分类的支持向量机分类器。作为第二次验证，对1104名抑郁症患者进行分类。第三次验证使用与CG样本匹配的跨性别者女性(生理性别男、心理性别女，TW)样本。最后，通过控制性取向、年龄和大脑总体积的单变量分析，比较了CG男性、女性和TW跨性别激素治疗(CHT)前后的大脑体积。将生理性别分类器应用于跨性别者样本，真阳性率显著降低(TPR-男性=56.0%)。有抑郁者(TPR(真实标签正确预测)-男性=86.9%)与无抑郁者(TPR-男性=88.5%)的TPR差异无统计学意义(P>0.05)。对跨性别者样本的单变量分析表明，TW治疗前后在壳核和脑岛，CG女性和CG男性的脑结构存在差异，与全脑分析的结果一致。作者的结果支持这样的假设，即TW(跨性别者女性)的脑结构不同于其生物学性别(男性)的脑结构，也不同于他们感知的性别(女性)的脑结构。这一发现证实了TIs大脑结构发生变化，导致了与CG个体的不同。

2020-06-18

1K0

PNAS：社会经济地位调节了成人与年龄相关的大脑功能网络组织和解剖结构的差异

一个人的大脑的发育和成熟与生活环境有关。社会经济地位（SES）是生活环境的一个重要部分，它评估了物质资源的获得和社会声望。以前对社会经济地位和大脑之间关系的描述主要集中在人一生的早期或者晚期（比如：儿童，老年人）。

2020-05-15

8740

读文万卷009期：利用眼动技术和人工智能提升学生在网课中的学习动力；精神分裂症患者谷胱甘肽和谷氨酸的7T-MRS研究

欢迎关注思影科技的读文万卷栏目，希望读文万卷栏目可以伴随思影的读者们共同成长，如果能给我们一个转发，一定是对思影的莫大帮助和鼓励，谢谢！

2020-05-11

5770

脑电机器学习数据处理业务

erp 编程算法

数据质量检查包括：检查是否存在坏的导联、Marker信息是否完整、信号是否有过大的波动或漂移等。

2020-05-11

9080

Neuro-Oncology：对脑胶质瘤IDH突变状态进行分类的一种新型的基于MRI的全自动深度学习算法

神经网络学习方法编程算法深度学习

异柠檬酸脱氢酶（Isocitrate dehydrogenase, IDH）突变状态已成为神经胶质瘤的重要预后标志。当前，可靠的IDH突变诊断需要侵入性外科手术。该研究的目的是使用T2加权（T2w）MR图像开发高度精确的、基于MRI的、基于体素的深度学习IDH分类网络，并将其性能与基于多模态数据的网络进行比较。研究人员从癌症影像档案馆（The Cancer Imaging Archive，TCIA）和癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）中获得了214位受试者（94位IDH突变，120位IDH野生型）的多参数脑MRI数据和相应的基因组信息。他们开发了两个单独的网络，其中包括一个仅使用T2w图像的网络（T2-net）和一个使用多模态数据（T2w，磁共振成像液体衰减反转恢复序列（FLAIR）和T1 postcontrast）的网络（TS-net），以执行IDH分类任务和同时进行单标签肿瘤分割任务。本文使用3D的Dense-UNets的架构。使用三折交叉验证泛化网络的性能。同时使用Dice系数评估算法分割肿瘤的精度。T2-net在预测IDH突变状态任务上表现出97.14％±0.04的平均交叉验证准确率，灵敏度为0.97±0.03，特异性为0.98±0.01，曲线下面积（AUC）为0.98±0.01。TS-net的平均交叉验证准确性为97.12％±0.09，灵敏度为0.98±0.02，特异性为0.97±0.001，AUC为0.99±0.01。T2-net的肿瘤分割Dice系数的平均得分为0.85±0.009，TS-net的肿瘤分割Dice系数的平均得分为0.89±0.006。

2020-04-01

1.2K0

识别最优的数据驱动特征选择方法以提高分类任务的可重复性

node.js 文件存储编程算法模式识别大数据

在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法，在挑选出具有可重复性特征的同时，兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。

2020-02-25

1K0

BRAIN：离散结构网络是帕金森病人冲动和赌博失范的神经底物

神经网络编程算法

帕金森病是当前最严重的神经退行性疾病，其神经变性除了导致患者的运动障碍以外，对其高级认知功能也有一定损害，其中对帕金森病人的奖赏系统的研究是众多研究者关注的重点。有研究认为，帕金森病的冲动性可能是由于对奖励的错误评估或抑制不当选择的失败而导致的。尽管先前的研究表明，不同的神经网络构成了这些认知操作的基础，但对帕金森病患者的神经网络及其与冲动的个体间差异的关系的研究却很少。

2020-02-24

6110

Neuron脑影像机器学习：表征、模式信息与大脑特征：从神经元到神经影像

人们对于神经影像的研究已不满足于对大脑局部的研究，开始探索汇集了更多分散于多个脑系统的脑活动预测模型。这里我们回顾多变量预测模型如何对定量可重复的预测结果进行优化，构建了比传统模型具有更大影像的身心交互模型并对大脑表达构筑于思维模式的方法进行了解释，尽管在实现前两个目标方面取得了越来越大的进展，但是模型仅仅开始处理后一个目标。通过明确地识别知识的缺口，研究项目可以有意地、程序化地朝着识别潜在心理状态和过程的大脑表征的目标前进。本文由美国科罗拉多大学学者发表在Neuron杂志。

2019-12-30

1.6K0

Current Biology：基于猴脑的神经电生理研究：神经回路抑制下的经济决策

编程算法 http

人们认为，商品之间的经济选择依赖于眶额皮层(OFC)，但对其决策机制仍知之甚少。为了阐明这个基本问题，作者记录了猴子在两种相继呈现的果汁之间的选择。对不同时间窗口的放电率的分析揭示了不同神经元群的存在，这些神经元群与之前在同步放电条件下发现的神经元群相似。这一结果表明，两种模式下的经济决策是在同一神经回路中形成的。然后作者研究了关于决策机制的几个假设。OFC神经元在基于果汁的表征(标签)中对果汁(identities)和价值(value)进行编码。与前人研究结果相反，作者的数据反驳了决策依赖于价值水平不同水平的相互抑制进行编码的观点。事实上，作者证明了对相互抑制机制的观察会被价值范围的差异所混淆。相反，决策似乎涉及回路抑制机制，即每个提供给猴子的价值（即文中的offer value）间接抑制了神经元编码使得猴子进行了相反的结果选择。作者的研究结果与之前的许多发现相一致，为经济选择的神经基础提供了一个大致的解释。该文章发表在杂志《Current Biology》上。

2019-12-26

6530

AJP：大脑功能连接的内在模式在调节重度抑郁患者抗抑郁治疗反应中的作用

重度抑郁症是一种精神科慢性疾病，最常见的治疗方法是使用单胺类抗抑郁药。临床发现药物治疗的预后因人而异，一些病人的症状在服用抗抑郁药后得到了极大改善而其他人则反应平平甚至没有作用。然而，目前我们对于调控抗抑郁药疗效的神经影像学机制知之甚少。因此来自四个临床中心（德克萨斯大学西南医学中心、麻省总医院、哥伦比亚大学和密歇根大学）的研究者们通过一项多中心纵向随机双盲安慰剂对照试验（EMBARC），采用基于感兴趣区域的方法，按照意向性分析原则利用线性混合效应模型来确定大脑各区域之间的静息态连接模式是否能预测抗抑郁药物(舍曲林)与安慰剂的疗效差异。该研究由德克萨斯大学西南医学中心精神科的Cherise R. Chin Fatt等人发表在The American Journal of Psychiatry期刊上，具体内容如下：

2019-12-25

1.4K0

Molecular Psychiatry：静息态fMRI预测青少年认知能力

数据分析编程算法

青春期是主要的身体、认知和社会心理的变化时期，极易出现不良行为模式和精神疾病，可能会导致整个成年期的精神和身体健康状况恶化。其中主要危险因素之一是难以获得较高层次的认知功能，其中包括各种不同的推理和解决问题的能力、认知能力和学习/回忆信息能力。目前普遍认为，高阶认知功能依赖于任务控制网络和默认模式网络（DMN）之间的复杂相互作用。而且，从儿童早期到成年早期，任务控制网络和DMN之间的功能联系逐渐发展，这意味着信息交换的增长和自上而下的监管关系的成熟。这提出了一个有趣的问题：这些网络之间的连接模式的差异是否预示着高阶认知功能的差异。

2019-12-25

7510

视觉字符串大脑左半球皮层特异化预测学龄前儿童基本字符-声音关联认知能力

本项研究通过记录左半球视觉区域内2分钟电生理反应的方法，在5岁学龄前儿童群体中发现了稳定且独特的对文本信息敏感的脑电信号。这一脑电信号与学龄前儿童的基本字符认知能力（一项独立采取的行为测量）有显著相关性，说明存在除了视觉熟悉之外的特异化神经回路，这些发现还强调了高度灵敏客观的非行为测量方法对发展中个体字符认知能力（阅读能力的前身）评估的潜力。本研究由比利时鲁汶大学心理科学研究所和神经科学研究所的Aliette Lochya, Marie VanReybroecka, 和Bruno Rossion发表在PNAS上。

2019-11-14

8330

点击加载更多

社区活动

【纪录片】中国数据库前世今生

穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程

Python精品学习库

代码在线跑，知识轻松学

博客搬家 | 分享价值百万资源包

自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼

技术创作特训营·精选知识专栏

往期视频·千货材料·成员作品最新动态