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老年人Stroop任务期间颈动脉粥样硬化与脑激活模式的联系:fNIRS研究

越来越多的证据表明,血管疾病可能导致认知能力下降和显性痴呆。特别令人感兴趣的是动脉粥样硬化,因为它不仅与痴呆有关,而且可能是心血管疾病直接影响大脑健康的潜在机制。在这项工作中,研究者评估了动脉粥样硬化患者(定义为双侧颈动脉斑块(n=33)和健康年龄匹配对照组(n=32)在Stroop颜色词任务期间,基于功能近红外光谱(fNIRS)的脑激活、任务表现和中央血液动力学(平均动脉压(MAP)和心率(HR))变化的差异。在健康对照组中,左前额叶皮层(LPFC)是唯一一个显示激活迹象的区域,当与标称Stroop测试进行不一致比较时。与健康对照组相比,在斑块组中观察到较小程度的脑激活(1)通过氧合血红蛋白(p=0.036)测量,以及(2)通过脱氧血红蛋白测量的LPFC(p=1.02)和左感觉运动皮质(LMC)(p=0.008)。斑块组和对照组之间的HR、MAP或任务绩效(完成任务所需的时间和错误数量)没有显著差异。这些结果表明,颈动脉粥样硬化与功能性脑激活模式的改变有关,尽管没有证据表明Stroop任务的表现受损或中枢血流动力学改变。

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Gradient Harmonized Single-stage Detector

虽然两级检测器取得了巨大的成功,但是单级检测器仍然是一种更加简洁和高效的方法,在训练过程中存在着两种众所周知的不协调,即正、负样本之间以及简单例子和困难例子之间在数量上的巨大差异。在这项工作中,我们首先指出,这两个不和谐的本质影响可以用梯度的形式来概括。此外,我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来对冲不协调。GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵(CE)等分类损失函数和smooth l1 (SL1)等回归损失函数中。为此,我们设计了两种新的损失函数GHM-C和GHM-R来平衡梯度流,分别用于anchor分类和bounding box细化。MS COCO的消融研究表明,无需费力的超参数调整,GHM-C和GHM-R都可以为单级探测器带来实质性的改进。在没有任何附加条件的情况下,该模型在COCO test-dev set上实现了41.6 mAP,比目前最先进的Focal Loss(FL) + SL1方法高出0.8。

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