波动性认知障碍是一种复杂的致残症状，在路易体痴呆和帕金森痴呆中常见，（路易体痴呆(dementia with lewy bodies，DLB)是一种常见于中年晚期及老年的进行性神经系统变性引起的临床表现主要为波动性的认知功能障碍、帕金森综合征及视幻觉的疾病。DLB是仅次于阿尔茨海默病(Alzheimer disease，AD)的第二大变性痴呆性疾病，占人口总数的0-5％、痴呆患者总数的0-30.5％，其年发病率约为0.1％，占年新发痴呆患者总数的3.2％，最近一项基于人口15年的前瞻性研究报道法国西南地区65岁以上老年人中DLB的年发生率为112/10万人。国内DLB的临床研究报道例数很少，30余年间仅有35例临床资料比较详细的报道，DLB是值得人们加强认识和重视的疾病。）的核心诊断症状。
鉴于人工智能和数字驱动技术的快速发展，施维雅制药集团在2018年初做出决定：建立一个专门的高通量计算平台，在研发部门内实施新的数据流程和计算方法。该平台被命名为”Patrimony"。经过4年的实施，Patrimony平台已经非常显著地改变了施维雅的药物发现和开发方法。
自然语言处理（NLP）在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法，但尽管如此，NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据，但是在某些业务领域中，非结构化数据是常态。在本文中，我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。
最近，来自 Salesforce AI 研究院、谷歌、斯坦福大学等机构的研究人员合作撰写了一篇文章，综述了基于深度学习的计算机视觉技术在医疗领域中的现状与应用。该论文发表在 Nature 旗下期刊 npj Digital Medicine 上。
在大型基础模型的推动下，人工智能的发展近来取得了巨大进步，尤其是 OpenAI 的 GPT-4，其在问答、知识方面展现出的强大能力点亮了 AI 领域的尤里卡时刻，引起了公众的普遍关注。
AI 科技评论消息，近日，由卡内基梅隆大学机器学习系副主任邢波教授创立的 Petuum 公司近期发表了几篇论文，介绍了如何使用机器学习自动生成医学影像报告，从而更好地辅助医生做治疗与诊断。 医学影像在临床实践中被广泛应用于诊断和治疗。专业医师阅读医学影响并撰写文字报告来描述自己的发现。对于没有经验的医生来说，撰写报告很可能会出错，对于人口众多的国家的医生来说，这样的工作又耗时又枯燥。为了解决这些问题，邢波教授的团队研究了医学影像报告的自动生成，作为人类医生更准确高效地生成报告的辅助工具。 为了应对这些挑战，
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
近日，全球领先的精准医疗公司Tempus宣布完成E轮1.1亿美元融资，Baillie Gifford领投, T. Rowe Price，Revolution Growth，New Enterprise Associates (NEA)和其他投资者跟投。
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
2019年春节期间，QQ红包运营活动进行了全新改版，将卡券福利、现金奖励打包成福袋形式，并通过年俗小游戏及共享福袋的玩法吸引更多用户参与。在点击福袋进入小游戏的界面，我们推出了QQ空间新春福袋品牌视频，希望用户在等待加载的过程中感受到新春氛围，同时也加强对空间的品牌认知，深化其与产品之间的情感联动。
2022 开源新春活动 点击抽签 开启开源新年好运气 虎年 无bug 论坛 爆火 保持 健康 头发 狂长 告别 996 虎虎 生威 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 活动时间：2022年01月14日-02月28日 活动内容：完成三项打卡任务即可获得领奖资格，活动期间每个工作日10个春节礼包 新年快乐 开源应用中心新春活动 打卡集好礼，礼包天天送 打卡内容 打卡1:体验开通应用 打卡2:分享体验心得至各大社交平台 打卡3:将开源历史文章分享至个人论坛（没有个人论坛的同学可以通过
随着中国保险科技的高速发展，保险行业仍面临相当的挑战，主要表现在数据收集、整合方面。
本文介绍了医疗行业中的深度学习技术，主要从计算机视觉、自然语言处理、强化学习和通用方法这些方面入手。主要介绍了这些计算技术对关键医疗领域的影响，并探索了如何构建端到端系统。计算机视觉方面主要关注医疗成像，自然语言处理方面主要涉及电子健康档案数据，强化学习方面主要讨论机器人辅助手术，通用深度学习方法主要涉及基因组学。
今天和大家分享的是2020年3月发表在CANCER RESEARCH （IF=9.727） 的一篇文章"Computational staining of pathology images to study the tumor microenvironment in lung cancer ", 作者建立肺癌病理图像深度学习模型，对肿瘤组织细胞核进行分割与分类，描述肿瘤微环境特征，预测病人预后。
为贯彻落实中共中央办公厅、国务院办公厅《关于推进实施国家文化数位化战略的意见》，服务于国家文化数位化战略，中国中央广播电视总台数字文化艺术博物馆的「央博」平台在1 月21 日(除夕)正式上线，「央博新春云庙会」元宇宙体验活动也同步推出。
AI+医疗不止于影像筛查，姚建华博士在本文介绍了 AI 辅诊、导诊、分诊的快速发展，以及病理分析上的科研趋势。 2019腾讯全球数字生态大会将于5月21日-5月23日在昆明滇池国际会展中心召开。5月22日上午，以“智医疗 至健康”为主题的智慧医疗专场重磅开启。 随着医疗行业融入更多大数据、人工智能、传感技术等高科技，医疗服务正走向真正意义的智能化，并快步走进寻常百姓的生活。AI医学影像分析、AI辅助诊断、AI运动视频分析、AI病理分析等创新技术，正在不断开拓智慧医疗的新边界，更优质、高效、安全的医疗逐
新春福利 新春期间 腾讯云CDN来送福利啦！ 『立即扫码关注 腾讯云CDN』 即可免费领取！境内加速流量包！ 分享还能得更多！！ 活动时间 2021/02/02 - 2021/02/26 活动对象 在腾讯云官网注册 且完成实名认证的国内站用户 （协作者与子账号除外） 活动详情 『立即扫码关注 腾讯云CDN』 获取10GB免费流量包 及专属云上祝福海报 分享祝福海报给好友助力 还能额外获得最高40GB免费流量包 无论相隔多远 腾讯云CDN都能将祝福加速送达... 活动规则 详细活动规则以活动页公
根据中国国家铁路集团的统计，今年春运前三天的客流量仅为去年同期的四分之一，这意味着就地过年的人们不在少数。 这不，鹅厂的乐问上， 已经有同事开始“掉眼泪”了： 为了让就地过年的人们少一点难过，多一点温暖，用腾讯乐享来陪大家过年吧！ 01 让社区“红”起来 “红”是过年必不可少的元素，用自定义装饰、祝福模版，让社区的年味红起来。 新年新气象，社区有新样 年味从社区的新装饰开始，红红火火才有过年的气息： 牛年走牛运，祝福已上新 “牛来运转”新春祝福模版已上线，赶快配置，不管回不回家过年，来自公司的关
阿尔茨海默病(AD)损害了大脑的结构和功能网络，导致认知障碍。最近的连接组学研究结果已经将AD中结构和功能网络组织的变化与淀粉样蛋白-β和tau蛋白的积累和扩散模式联系起来，为该疾病的神经生物学机制提供了见解。此外，对基因相关的连接组变化的研究可能有助于AD的早期诊断，并促进在该疾病的早期阶段有效的个性化治疗策略的发展。在这篇文章中，我们回顾了连接组变化与淀粉样蛋白-β和tau蛋白病理之间的关系以及分子遗传学的研究。我们还强调了连接组衍生的计算模型在复制先验发现和跟踪与预测AD病理生理学生物标记物进展方面的应用。
在精神疾病中观察到的异常认知、感知和行为模式被认为是由快速进化的神经过程的复杂相互作用驱动。目前神经成像技术固有的空间和时间分辨率之间的权衡阻碍了对人类体内这些动态过程的理解。最近精神病学研究的一个趋势是使用高时间分辨率成像，特别是脑磁图，通常与复杂的机器学习解码技术相结合。这方面的发展有望对认知现象的时空动力学提供新的见解，包括与精神疾病相关的领域，如奖励和回避学习、记忆和计划。本综述回顾了利用这种提高的时空精度所取得的最新进展，并特别提到了寻求推动对精神病理学的机制理解和实现临床前转化的应用。
1月推广满任务值，除常规返佣奖励外，推广者可获新春采购节五星权益奖励，还有腾讯定制版珍藏公仔赠送！
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【导读】2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。本白皮书梳理和研究国际、国
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景》。以下为王晓哲的演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展
摘要：2月23号下午“揭秘红包背后的9大技术”在线技术峰会顺利召开，我们将本次峰会的讲义PDF+活动视频整理出来，以供大家学习参考。后台（非评论区）回复关键词“蚂蚁金服”获取相关讲义与视频资料包。 在本次主题分享中，主讲人天镜飞老师，介绍了“支付宝17新春红包技术体系”。 天镜飞 蚂蚁金服技术专家 蚂蚁金服转账技术组leader ▼ 11年毕业后加入支付宝。连续两年参与新春红包项目，16年担任五福红包的技术负责人，17年担任AR红包和五福红包的技术负责人。 以下内容基于阿里云“揭秘红包背后的9大技术”在线技
网络分析工具越来越多地应用于静息代谢活动(PET)或血氧依赖信号(功能MRI)的脑成像，以表征导致脑部疾病的异常神经环路。这种方法对神经退行性疾病的研究特别有价值，因为神经退行性疾病的特征是病理沿着离散的神经通路扩散。疾病特异性脑网络的识别和验证有助于定量评估通路随时间和治疗过程中的变化。网络异常通常可以在症状出现之前识别出来，甚至可以在临床前期用于跟踪疾病进展。同样，治疗可调节网络活动，因此可能在临床试验中作为疗效的标志物。最后，通过同时测量个体患者扫描图像中多个疾病网络的活动水平，可以实现早期鉴别诊断。虽然这些技术最初是为PET开发的，但在过去几年中，类似的方法也被引入了功能MRI，这是一种更容易获得的非侵入性成像模式。这一进展预计将扩大网络工具在大规模和多样化患者人群中的应用。
自 2017 年 7 月国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，中国人工智能技术得以迅猛发展，并在金融、医疗、教育、交通、社交等领域快速推广。
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常分析了有限数量的特征、解码器或两者兼而有之。对于I)更详细的基于特征的EEG分析，以及II)两种方法的深入比较，我们首先开发了一个全面的基于特征的框架，然后将该框架与最先进的端到端方法进行比较。为此，我们将提出的基于特征的框架和深度神经网络(包括EEG优化的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN))应用于病理性和非病理性EEG分类。为了进行强有力的比较，我们选择了天普大学医院(Temple University Hospital, TUH)的异常EEG语料库(2.0.0版)，其中包含大约3000个EEG记录。结果表明，所提出的基于特征的解码框架可以达到与现有深度神经网络相同的精度。我们发现这两种方法的准确率都在81%到86%的范围内。此外，可视化和分析表明，这两种方法使用了相似的数据方面，例如，在颞叶电极位置处的delta和theta波段功率。我们认为，由于临床标签之间的不完全一致性，目前的二值EEG病理解码器的准确率可能达到90%左右，并且这种解码器已经在临床上有用，例如在临床EEG专家很少的领域。我们提出的基于特征的框架是开源的，从而为EEG机器学习研究提供了一个新的工具。本文发表在Neuroimage杂志。
美国能源部橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）和路易斯安那州立大学（Louisiana State University）的研究人员与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，简称NCI）合作，开发了一种长序列AI转换器，能够处理数百万份病理报告，为研究癌症诊断和管理的专家提供更准确的癌症报告信息。
腾讯 AI Lab 今日在南京举办的「腾讯全球合作伙伴大会」上宣布，其AI+医疗领域研究已抢先从影像筛查进入病理分析阶段，相关的「智能显微镜」项目已在研发测试阶段。
转化神经科学的一个主要目标是识别精神病理学的神经相关因素（“生物标志物”），可用于促进诊断、预后和治疗。这一目标已经导致了对精神病理学症状如何与大规模的大脑系统相关的大量研究。然而，这些努力还没有产生在临床实践中使用的实际生物标志物。这一令人失望的进展的一个原因可能是，许多研究设计关注的重点是增加样本量，而不是在每个个体中收集额外的数据。这一焦点限制了任何一个人的大脑和行为测量的信度和预测效度。由于生物标记物存在于个体的水平上，因此更加关注在个体中验证它们是有必要的。我们认为，从个人内部的大量数据收集中估计出来的个性化模型可以解决这些问题。我们回顾了来自两个迄今为止独立的关于(1)精神病理症状和(2)大脑网络功能磁共振成像测量的个性化模型研究的证据。最后，我们提出了跨两个领域的方法，以改进生物标志物研究。
解决大脑的多尺度组织，这是器官动态库的基础，仍然具有挑战性。原则上，应该可以对神经元和突触进行详细建模，然后将它们连接成大型神经元组件，以解释微观现象、大规模大脑功能和行为之间的关系。从集成测量(例如目前通过大脑活动记录获得的测量)推断神经元功能更加困难。在这篇文章中，研究者考虑了从神经元生物物理学原理产生的自下而上模型与基于网络活动的集成表示和功能原理的自上而下模型相结合的理论和策略。这些综合方法有望在虚拟大脑和神经机器人中提供有效的多尺度模拟，并为未来在医学和信息技术中的应用铺平道路。
澎湃新闻近日上线新春互动H5《拜年腔调》，邀请热门电视剧《繁花》里的明星朋友做大家的沪语“私教”，“宝总”胡歌、“陶陶”陈龙、“潘经理”佟晨洁等一齐嘉宾教大家用上海话送上“地道”的新年祝福，延续《繁花》热度，推广沪语方言。
本文介绍健康医疗的深度学习技术，重点讨论了计算机视觉、自然语言处理、强化学习和广义方法的深度学习。我们描述这些计算技术如何影响医学的几个关键领域，并探索如何构建端到端系统。计算机视觉的讨论主要集中在医学成像上，自然语言处理则主要关注其在电子健康记录数据等领域的应用。同样，在机器人辅助手术的背景下讨论了强化学习，并综述了基因组学的广义深度学习方法。
3月1日，DNSPod新春特惠活动正式开启 戳进传送门》》 限时优惠域名刷新，10元域名仅限活动期： 2023.2.21-3.31 10元以下、20元以下域名后缀继续增加，赶紧注册吧，新春大促是域名囤积的最佳time！ 域名续费专区 .com 原价75元，活动价72元 .cn | .com.cn 原价38元，活动价35元 .top 原价28元，活动价25元 .net | .xyz 原价79元，活动价75元 （具体优惠价，以页面信息为准～限时优惠，赶紧续费吧！） DNSPod产品专场 解析专业版/
认知和行为共病在儿童和成人癫痫中普遍存在，并对人类和经济造成巨大负担。在过去的一个世纪里，了解这些共病的病因和病程的经典方法是通过癫痫医学分类，包括其病因、病程、特征和综合征。尽管“病变模型”长期以来一直是该领域的组织范式，但对该模型的实质性挑战来自不同方面，包括神经影像学、神经病理学、神经心理学和网络科学。患者分层和表型研究的进展为癫痫的认知和行为共病提供了一种新的分类方法，这反映了其临床表现的异质性，并提出了精准医学的可能性。正如我们在本文中所讨论的，这些进展为发展修订病因学范式提供了信息，该范式包括复杂的神经生物学测量、基因组学、共病、多样性和逆境以及恢复力因素。我们描述了可改变的危险因素，可以指导癫痫的早期识别、治疗，最终预防认知和更广泛的神经行为共病，并提出了指导未来研究的路线图。本文发表Nature reviews Neurology杂志。
这个问题有两种答案： 看好AI的人会说YES，因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生，会取代那些Below average（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Above average（高于平均水平）的医生。 不看好AI的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的，天真的以为AI不会取代任何医生。其实未来最需要AI的是Below average的医生，也是最不理解和最不能接受AI的人。 最近AI很火，不仅仅是在投资界很火，在学术界也很火。 好的AI公司很容易融到钱，连不咋地的AI公司也拿到钱了，
机器学习在临床肿瘤学中越来越常用，可以用于癌症的诊断、预测患者的治疗效果以及辅助制定治疗计划。本文综述了机器学习在临床肿瘤学工作流程中的最新应用。我们回顾了这些技术在医学成像和液态/实体肿瘤活检分子数据方面的应用，用于癌症的诊断、预后和治疗设计。我们讨论了开发针对成像和分子数据所带来的不同挑战的机器学习的关键考虑因素。最后，我们审查了被监管机构批准用于癌症相关患者使用的机器学习模型，并讨论了提高机器学习的临床实用性的方法。
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用，包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
2021年9月20日，来自法国制药公司施维雅(Servier)的Philippe Moingeon等人在Drug Discovery Today发表文章，对人工智能在药物设计和开发方面的四个主要应用进行了阐述。
今天为大家介绍的是来自James Zou 团队的一篇论文。公开可用的医学图像缺乏注释，成为计算研究和教育创新的主要障碍。与此同时，许多医生在医学Twitter等公共论坛上分享了匿名化的图像和大量知识。在这里，作者利用这些群体平台来策划OpenPath，这是一个包含208,414张病理图像与自然语言描述配对的大型数据集。通过开发病理语言-图像预训练（PLIP）来展示这个数据资源的价值，这是一个具有图像和文本理解能力的多模式人工智能，它在OpenPath上进行了训练。
诊断和治疗异质性脑部疾病需要具有跨遗传学、蛋白质组学和神经成像多个学科的专业技术。NeuroPM-box旨在满足这一需求，它是一款用户友好、开放访问、多工具的跨平台软件，能够描述多尺度和多因素的神经病理学机制。该工具包使用先进的分析模型进行分子、组织病理学、脑成像和临床评估等多种应用。通过体外（N > 2900）、体内（N = 911）和尸检（N = 736）神经退行性样本数据（包括临床特征）验证了：
导语 为加强创新人才生态环境建设并积极推动国家人才教育改革，⾃2006年起，腾讯与北京大学、西安交通大学、上海交通大学、中山大学、电子科技大学、哈尔滨工业大学等20余所高校合作成立“腾讯高校创新俱乐部（简称TIC）”，俱乐部以“互联网技术和产品”为核心定位，提倡自由、开放、分享的文化氛围，通过举办各类赛事等活动，为学⽣提供学习先进技术、体验开放文化及个人实践成长的平台。 2019年腾讯高校创新俱乐部主要开展包括腾讯犀牛鸟云开发校园工坊、腾讯网络安全T-Star高校挑战赛、犀牛鸟精英研学营、腾讯WE大会校园
据麦肯锡估计，从现在到2030年，人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下，2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命，但他们不知道AI能做什么，AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
“拍车岁月，天天光辉！” 天天拍车最近举办了总部年会，在乐享活动大屏幕上，我们看到了这样8个字。 从大屏幕的留言互动中，不难看出员工们对于公司有满满的认可和浓浓的情怀呀~ 当然，年会除了现场互动，怎么能缺少抽奖环节？索菲亚各个子公司近日都在举办年会，给大家分享下现场抽奖的热闹气氛！ ▼ 可以看到，到了年底，乐享的年会大屏幕越来越受欢迎，实在是炒热氛围、提高互动的利器！ Btw，离春（fang）节（jia）的脚步越来越近，春节前后我们可以在乐享上怎么玩？ 乐乐准备了18个案例给大家“抄作业”了！
精神疾病是复杂的，通常在发展过程中出现在特定领域的多个非典型过程中。描述支持这些区域的神经回路的发育特征可能有助于分解复杂疾病的组成部分，并揭示与精神风险相关的功能变化。这篇综述强调了婴儿任务型功能磁共振成像(fMRI)在阐明精神疾病的发育神经生物学方面的当前和潜在作用。任务功能磁共振成像测量通过改变血氧水平依赖性信号来诱发大脑对特定刺激的反应。首先，我们回顾了从出生到生命最初几年使用任务功能磁共振成像的现有研究，并综合了关于何时、何地以及如何在婴儿大脑中执行不同的神经计算的现有证据。通过任务功能磁共振成像(task fMRI)对婴儿的感觉知觉、抽象类别知觉和统计规律检测的神经回路进行了表征，为识别和解释与精神疾病风险相关的神经回路功能变异提供了发育背景。接下来，我们将讨论一些研究，这些研究专门研究了婴儿期这些神经回路的功能变化与精神疾病风险的关系。这些研究揭示了特定神经回路何时分化成熟，环境风险因素的影响，以及任务功能磁共振成像在促进早期治疗或预防后期精神问题方面的潜在效用。最后，我们为未来的婴儿任务-功能磁共振成像研究提供了考虑，这些研究有可能促进对婴儿时期神经回路功能和随后精神疾病风险的理解。
在过去的几十年里，强大的基于核磁共振成像的方法已经被开发出来，这些方法产生了基于体素的大脑活动图和与不同情况相关的解剖变化。对于功能性或结构性MRI数据，正向推断试图确定哪些区域涉及到心理功能或大脑紊乱。正向推理的一个主要缺点是它缺乏特异性，因为它表明大脑区域的参与对被调查的过程/条件不是特定的。因此，需要一种不同的方法来确定特定的大脑激活或改变模式在多大程度上与心理功能或大脑病理相关。在本研究中，我们提出了一种名为BACON(贝叶斯因子建模)的新工具，用于对功能和结构神经成像数据进行反向推理。BACON实现了贝叶斯因子，并使用激活似然估计衍生图来获得关于特定心理功能或大脑病理特异性证据的后验概率分布。
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