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Nature neuroscience:神经脆弱性作为癫痫发作区脑电图标志物

全世界有超过1500万癫痫患者对药物没有反应。成功的手术治疗需要完全切除或切断癫痫发作区(SOZ),即癫痫发作的脑区。然而,由于没有临床验证的SOZ生物标记物存在,手术成功率在30 - 70%之间。我们开发并回顾性验证了一种新的脑电图(EEG)标记物——神经脆弱性——在对91例患者的回顾性分析中,使用注释过的SOZ的神经脆弱性作为预测手术结果的指标。脆弱性预测了47例手术失败中的43例,总体预测准确率为76%,而临床医生的准确率为48%(成功结果)。在失败的结果中,我们确定了未得到治疗的脆弱区域。与作为SOZ标记的20种脑电图特征相比,脆弱性在预测能力和可解释性方面表现更好,这表明神经脆弱性可作为SOZ的脑电图生物标志物。本文发表在Nature neuroscience杂志。(可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料,另思影提供免费文献下载服务,如需要也可添加此微信号入群,原文也会在群里发布)。

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第一届国际云安全大会看点:全球首批CSA STAR Tech评估证书颁发,蜜罐技术应对内网安全威胁

12月19日至20日,云安全领域举办的的首次国际盛会——第一届国际云安全大会在安徽宿州隆重召开。本次大会由安徽省人民政府指导,中国云安全与新兴技术安全创新联盟、中国网络空间安全协会、中国云体系产业创新战略联盟联合主办。会议邀请了10多位国际顶级专家学者与相关院士,更有国内云安全技术领域大咖与知名云计算企业加盟,引发了各方人士的高度关注。 此次大会主题为“云涌起,安共商”。原美国联邦CIO、微软原CIO 托尼·斯科特,俄罗斯上海合作组织秘书处大使米哈伊尔·科纳罗夫斯基,美国科学院院士、美国人文与科学院院士俞士

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避开机器学习中的陷阱 数据比算法更重要

用户行为分析、网络威胁检测,一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险,并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据,并把它交给算法,然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具,“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面:数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是,机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇,但是当这种情况出现在安全

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领券