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对PTSD和MDD共病患者的TMS临床治疗反应的脑网络机制的探索性研究

PTSD(创伤后应激障碍)和MDD(重度抑郁症)均为常见且伴有重要精神症状和心理社会失能的精神障碍。PTSD和MDD经常共病,高达50%的PTSD患者也被诊断患有MDD。PTSD和MDD这两种精神障碍,经过标准化的治疗后仍旧有大量的患者存留精神症状,并且那些共病焦虑、抑郁的患者治疗预后更差。应用在PTSD与MDD中,对新兴神经网络异常的理解来解决上述问题显得更为有希望。同时,在数据分析过程中,无论是简单相关(例如皮尔逊相关)发现的相关关系还是利用GLM模型发现的相关关系在在被试量较少的情况下其假阳线都会有一定程度的提升,因此使用灵活而有效的方法去控制预测分析的假阳性发生率是非常有必要的。

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BRAIN:遗传性言语障碍中的背侧语言通路异常

言语障碍在某些学龄前儿童中普遍存在,但通常,相当一部分的言语障碍会随着儿童语言能力的发展得到解决。但是,最持久和最严重的语言失用症的神经生物学基础仍然难以得到理解。目前成人语音处理的神经解剖学模型提出了两条平行的语言处理通路(即结构上的连接,白质纤维束),一条是背侧通路,这条通路参与声音到运动语言的转换,另一条是腹侧通路,它支持声音/字母到意思的转换。但是,目前这些理论大多是基于假设的,通过数据驱动的方法对这些通路在非典型言语和语言发展中的作用的检验是缺乏的。对此,来自伦敦大学学院的研究者们对一个言语障碍家庭的行为学数据和脑成像数据展开研究。这个家庭中,家长一方和11个孩子表现出儿童语言失用的特征(与FOXP2变异相关的相同的言语障碍)。目前,这一家族疾病的遗传原因仍有待查明。但引起研究关注的是,在这个家庭中,不同成员在各自的言语障碍方面(指具体的运动语言时的障碍,speech disorder)与语言或读写障碍没有系统性的联系。该研究对7名儿童的大脑进行了MRI扫描。该研究发表在BRAIN杂志。

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NeuroImage:磁共振3D梯度回波磁化转移序列同时对铁和神经黑色素进行成像

早期帕金森病(PD)的诊断仍然是临床上的一大挑战。以往的研究仅用黑质(SN)中的铁、神经肽(NM)或黑体-1(N1)征本身并不能为这些方法的临床应用提供足够高的诊断性能。本研究的目的是利用单个三维磁化传递对比(MTC)梯度回波序列提取代表整个SN的NM复合体体积、铁含量和体积,以及N1征作为潜在的互补成像生物标志物,并评估它们在早期PD中的诊断性能和临床相关性。对40例早期特发性帕金森病患者和40例年龄、性别匹配的健康对照(HCS)进行3T扫描。使用动态编程(DP)边界检测算法半自动地确定NM边界(代表SN部致密区(SNPC)和脑桥臂旁色素神经核)和铁边界(代表总SN(SNPC和SN网状部))。受试者操作特性分析用于评估这些成像生物标志物在早期帕金森病诊断中的作用。应用相关分析研究这些影像指标与临床评分的关系。我们还引入了NM和总铁重叠体积的概念,以证明NM相对于含铁SN的损失。此外,所有80例患者均独立评估N1征象。PD组SN中NM和SN体积低于HCS组,而SN中铁含量高于HCS组。有趣的是,双侧N1信号缺失的帕金森病患者的铁含量最高。单项测量的两个半球的平均值的曲线下面积(AUC)值为:NM复合体体积为0.960;SN总体积为0.788;SN铁含量为0.740;N1标志为0.891。通过二元Logistic回归将NM复合体体积与以下测量中的每一项相结合,得到了右侧和左侧的平均0AUC值:总铁含量为0.976;总SN体积为0.969,重叠体积为0.965,N1符号为0.983。我们发现SN体积与UPDRS-III呈负相关(R2=0.22,p=0.002)。虽然N1标志表现良好,但它不包含任何有关铁含量或NM数量的信息,因此,将该标志与NM和RON测量结合起来,可以更好地解释当N1标志在PD受试者中消失时发生的情况。总之,从单个MTC序列得出的NM复合体体积、SN体积、铁含量和N1征的组合为理解和诊断早期PD提供了补充信息。

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中国数字化办公的自我进化——从协同到数字化,改变已然发生

疫情催化之下,数字办公理念的升级将取代协同办公,与企业一同进入新的发展周期。以提升管理效率为目的的协同办公在人工智能、大数据等新技术的加持下,快速步入赋能业务、提升业务效率的自律型协作模型。 更多的业务目标参与到协同办公的建设之中,业务流程、业务逻辑要求更精细,一体化诉求程度更深。从面向流程到面向业务,必然需要解决更复杂、更多变的场景化难题。 从协同办公到数字办公的进阶正在企业用户当中潜移默化的展开,主动或被动的在线办公模式更加剧了数字办公进化的速率,特别是在服务业的渗透和应用中,数字办公的价值快速放大,令

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度量是这样炼成的,中国农业银行度量平台建设的思考与实践

随着软件工程实践的不断深入,人们逐步认识到软件质量和软件生产过程密切相关。像传统制造业一样,只有提高软件生产过程能力才是企业长期、稳定地开发高质量软件产品的保障。那么,对于软件过程的现状和改进的效果如何进行检查?答案是只有通过度量。 软件度量是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程,能够解决软件项目中很多问题,是软件研发中重要的一环。通过研发度量建立有效的控制、监督、分析和反馈机制,“数”说研发,让目标更明确、现状更清晰、改进更精准。 一、农行研发度量面临的挑战 1、数据量

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