cc1609130201的博客

EDA信号可以由一系列重叠、快速变化的相位SCR表征，这些SCR覆盖在缓慢变化的强直活动(SCL)上，使皮肤电导(SC)的数据分解变得复杂，也限制了经典方法评估SCR的能力。EDA平均水平通常在2-20微秒，不同的个体有1-3微秒的波动，峰谷到峰值的典型上升时间约1-3秒，SCR幅值开始恢复的一半时间(half recovery)为2-10秒。我们的结果还强调要考虑具有不同心理生理特征的被试的个体差异，这些特征往往对相同刺激有不同的生理反应，而不解决这种个体差异会对情绪状态的分类表现产生负面影响。

在2012年的健康检查中，鼓励年龄在40-79岁之间、没有禁忌症(严重高血糖，即最近测得的血红蛋白A1c[HbA1c]≥9.4%或使用胰岛素治疗)的患者接受OGTT(口服葡萄糖耐量试验)。OGTT也要求80岁以上的患者进行。因此，在总共1189名符合条件的患者中，887人(74.5%)接受了OGTT，其余302人(25.4%)只测量了空腹或餐后血糖浓度。用己糖激酶法测定血糖水平。糖尿病定义为空腹血糖(FPG)≥7.0 mmol/L，2hPG或餐后血糖≥11.1 mmol/L，和/或使用抗糖尿病药物。

执行控制功能与大脑额叶、顶叶、扣带回和脑岛区域交互，这些区域通过分布式大规模网络相互作用。在这里，我们讨论fMRI功能连接如何能够阐明控制的组织。在本文的第一部分，我们从fMRI功能连接、激活和损伤研究中总结出证据，表明大脑中存在多个具有不同功能特性的可分离控制网络。在第二部分中，我们将讨论图论概念如何帮助阐明控制网络与其他大脑区域相互作用以执行目标导向功能的机制，重点关注专门的hubs区域在调节跨网络交互中的作用。再次，我们使用功能连接、损伤和任务激活研究的组合来支持这一说法。我们的结论是，大规模的网络视

目的：虽然颞叶癫痫(TLE)被认为是一种系统疾病，但从动态角度探究其病理变化的研究很少。通过利用量化连接之间信息流的计算模拟，我们测试了网络通信异常的假设，研究了疾病影响下海马和网络水平之间的相互作用，并评估了与认知相关的情况。 方法：通过扩散加权磁共振成像的采集大脑结构影像，通过线性阈值模型模拟信号传播，将31名经组织学证实的海马硬化症患者与31名年龄和性别匹配的健康对照组进行比较。我们评估了大脑皮层和海马结构改变对网络动力学的调节作用。此外，多变量统计方法用于分析与认知的相关关系。结果：我们观察

脑电图(EEG)是一种复杂的信号，可能先进的信号处理和特征提取方法才能正确解释。最近，深度学习(DL)由于其从原始数据中学习良好特征表示的能力，在帮助理解脑电图信号方面显示了巨大的潜力。然而，DL是否真的比传统的脑电图处理方法更有优势？仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们回顾了2010年1月至2018年7月发表的154篇将DL应用于脑电图的论文，这些论文涉及：癫痫、睡眠、脑机接口、认知和情感监测等不同的应用领域。我们从这一庞大的文献中提取趋势和突出有趣的方法，以便为未来的研究提供信息并制定建议。我们的分

重度抑郁症(MDD)是导致残疾和发病率最大的单一因素，影响全球约10%的人口。目前，临床上还未发现有用的诊断生物标志物可以从抑郁症和双相情感障碍(BD)的早期就能诊断出抑郁症。因此，迫切需要探索基于机器学习的方法找到情感障碍的生物标记物，尽管这在当前仍旧具有很大的挑战性，但机器学习方法仍旧在提高我们对这些障碍的理解方面具有巨大潜力。本文中，作者们总结了用于大脑成像分类和预测的常用的机器学习方法，并提供了研究概述，特别是对MDD的研究。本文包括的研究类型有：使用磁共振成像数据(a)对MDD与对照组或者与.

基于机器学习对神经影像数据进行分析可以准确预测健康人的年龄。预测年龄与健康大脑的年龄的偏差被证明与认知障碍和疾病有关。在这里，我们基于深度学习的预测建模方法，特别是卷积神经网络（CNN），进一步测试了脑龄预测的影响因素，并表明脑龄可以作为大脑发育过程中的个体差异的生物标志物，该模型可应用于数据预处理后的结构像和原始T1加权MRI结构数据。首先，作者们用一个健康成人的大数据集来证明CNN模型预测大脑年龄的准确性（N=2001）；接下来，通过单卵和双卵女性双胞胎的样本验证预测的遗传性特征（N= 62)；第三

精分是具有异质性遗传特征，且在神经生物学表型特征上极为复杂的一类神经精神综合征。目前为止，并没有形成能够用于指导临床诊断和治疗决策的客观生物学标志物。神经影像学能够捕捉精分疾病作用靶点分子、细胞或者脑环路的表型变异，对促进精分生物标志物的形成具有重要的作用。这些基于机制性的生物标志物可能代表了疾病过程中直接的病理生理基础指标，因此可以作为真正的中介或最终表征。有效的生物标志物能够确定新的治疗靶点或者通路，预测治疗反应，帮助患者选择治疗方案，确定治疗区域以及提供合理的精准个体化治疗。本文中，作者讨论了一系列疾

目前大多数基于EEG的脑机接口的算法都是基于机器学习算法。正如我们在2007年的论文中写的，这个领域中使用了多种多样的分类器。现在，在那篇综述发表后的十年内，许多新的算法已经被开发和测试，用来对脑机接口中的脑电信号进行分类。因此，对脑机接口脑电分类算法进行综述更新的时机已经成熟。方法我们汇总了2007年至2017年的BCI和机器学习的文献，以确定设计用在脑机接口方向的新分类方法。我们综合了现有方法的研究，解释它们如何应用于脑机接口，得到了怎样的结果，并确认它们的优点和缺点。主要结果我们发现，

许多研究强调，通过机器学习技术将基础神经科学知识应用到临床存在很大困难。由于不同中心的功能磁共振成像具有很大差异，很难将机器学习得到的脑标记物推广到从独立成像中心获取的数据。本文为突破这一问题带来了重要的解决方案，本研究找到了一种基于静息态功能连接模式将重度抑郁症(major depressive disorder, MDD)患者与健康对照区分开来的通用标记物。数据集包括713名受试者（来自4个成像中心），使用最近开发的调和方法去除了不同成像中心的差异，并开发了机器学习MDD分类器。对于包含521名受试者（

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

用于临床心理学和精神病学的机器学习方法特别着重于从多维数据集学习统计函数，以对个体进行普适性的预测。机器学习方法有可能利用临床和生物学数据来更好地帮助医生做出对精神疾病患者的诊断，预后和治疗相关的决策，本文目的就在于提供一种更便于理解的途径，以了解这种方法在未来实践中的重要性。为此，我们对当前的心理健康研究统计范式的局限性提出了批评，并对临床研究中使用的关键机器学习方法进行了介绍。本文提出从当前的初步结果看，机器学习在临床心理学和精神病学的发展是令人鼓舞的，但仍旧需要推广机器学习方法并进一步证明其有效性。本

人们通常有一种直觉，认为自己和朋友相似，然而基于自我报告的个性同性(和相似的人做朋友)的证据是不一致的。功能连接——大脑中自发同步的模式——在个体中是稳定的，可以预测人们倾向于如何思考和行为。因此，他们可能捕捉到潜在特征的个体间差异，这些潜在特征在朋友中特别相似，但可能无法自我报告。本文中，我们研究了静息态（没有外部刺激）功能连接中的人际相似性，并测试了功能连接相似性是否与现实社交网络中的邻近性有关。本文分析了一个偏远村庄的社交网络；一部分居民接受了功能磁共振成像。功能连接相似性与社交网络邻近性呈正相关，尤