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智能神经界面：神经技术的新兴时代
智能算法在神经设备上的整合对于各种脑部疾病具有重要机遇。在本文中，我们回顾了在可植入或可穿戴设备上嵌入信号处理的三类智能神经假体的最新进展，包括：1）用于闭环症状追踪和响应性刺激的神经接口；2）用于新兴网络相关疾病如精神疾患的神经接口；以及
PDF2 months ago
脑疾病诊断中的跨模态领域自适应：基于最大均值差异的卷积神经网络
大脑疾病的精确诊断依赖于先进的医学成像技术，然而缺乏标注数据对于机器学习模型的部署造成了挑战。这项研究采用了深度学习和领域适应技术，结合了最大均值差异方法和卷积神经网络，改善了医学图像模态间的泛化能力，并通过提高诊断准确性和效率，为临床医生
PDF2 months ago
HDGL：一种用于脑疾病分类的层次动态图表示学习模型
我们提出了一种分层动态图表示学习模型 (HDGL)，该模型可以构建大脑网络图，并学习它们的空间和时间嵌入，并在嵌入学习后形成人群图并进行分类。通过在 ABIDE 和 ADHD-200 数据集上评估该模型的性能，结果显示在多种评估指标上相较于
PDF8 months ago
深度学习揭示多种年轻和老年脑部疾病的共同特征谱：基于脑功能网络的研究
利用多个不同来源的功能性磁共振成像数据（4,410 名受试者，6 个位置）建立深度学习模型，能够识别 5 种脑部疾病，包括默认模式、执行控制、视觉和边缘网络等共同受损的功能子网络，并发现了早期和晚期大脑疾病共同谱系。
PDFa year ago
分析复杂的功能性脑网络：融合统计学和网络科学来理解大脑
通过结合网络科学和统计方法，将在功能神经影像研究中产生强大的分析工具，以促进我们对大脑功能及不同脑疾病的理解。
PDF11 years ago