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​虚拟环境和功能核磁共振为神经反馈技术注入新活

在神经反馈(NF)技术中,可以通过采集脑电波并利用视频或音频信息来训练调节参与者的大脑活动。近年来,电子游戏和虚拟环境(VE)软件平台越来越多地用于神经科学和神经反馈技术中。这样的环境可以创造任何物理环境的类似物,并吸引参与者,提供高水平的沉浸感。实时功能磁共振成像(rt-fMRI)能够在线反馈明确定义的大脑网络功能。结合脑机接口(BCI),可以实现大脑活动的闭环强化和训练。利用脑机接口rt-fMRI,可以针对特定的局部脑区域进行自我调节。这种方法可以解决以神经激活模式改变为特征的疾病。德国亚琛工业大学医学院精神病学、心理治疗和身心学系的研究者们在本文描述了在rt-fMRI过程中用于局部脑活动自我调节的VE-BCI的发展。

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AD阶段分类论文阅读笔记

-- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍,会导致记忆和思维能力的丧失 该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类:非病态健康控制(NC)、显著性记忆关注(SMC)、早期轻度认知损害 (EMCI)、晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD) 在进行分类之前,fMRI的数据经过严格的预处理以避免任何噪音;然后,利用AlexNet模型提取从低到高水平的特征并学习 阿尔茨海默病以不同的速率发展,每个个体可能在不同的时间经历不同的症状,在不同阶段的阿尔茨海默氏症中,类别间的差异很低。 阿尔茨海默病是痴呆的主要病因,不同类型的痴呆症包括:老年痴呆(AD)、路易体痴呆、额颞叶紊乱症和血管性痴呆 在阿尔茨海默病中,大脑细胞中某些蛋白质水平的变化会影响神经元在海马体区域的交流能力,因此阿尔茨海默氏症的早期症状是失忆 病人的大脑中有一些不正常的团块和缠结在一起的纤维束,它们分别被称为淀粉样斑块和神经纤维缠结。这些现在被认为是老年痴呆症的一些主要症状 研究人员认为AD病人在出现症状之前的20年或更多年以前,大脑就发生了变化 目前,对于AD的阶段没有很好的定义,一些专家为更好地理解疾病的进展使用了七阶段的模型

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COSAS2024——跨器官和跨扫描仪腺癌分割

在各种挑战的推动下,数字病理学领域在肿瘤诊断和分割方面取得了重大进展。尽管取得了这些进步,但由于数字病理学图像和组织中固有的多样性,当前算法的有效性仍面临重大挑战。这些差异来自不同的器官、组织准备方法和图像采集过程,导致所谓的域转移。COSAS 的主要目标是制定策略,增强计算机辅助语义分割解决方案对域转移的弹性,确保不同器官和扫描仪的性能一致。这一挑战旨在推动人工智能和机器学习算法的发展,以供实验室常规诊断使用。值得注意的是,COSAS 标志着计算组织病理学领域的第一项挑战,它提供了一个平台,用于评估综合数据集上的域适应方法,该数据集包含来自不同制造商的不同器官和扫描仪。

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