首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对照范围进行交叉检查

是指在软件开发过程中,通过对照需求规格、设计文档、编码实现等不同阶段的文档和代码,进行交叉检查,以确保软件的正确性、一致性和完整性。

交叉检查是软件开发中重要的质量保证手段之一,它可以帮助发现和纠正潜在的错误和问题,提高软件的质量和可靠性。在交叉检查过程中,通常会涉及以下几个方面:

  1. 需求与设计的交叉检查:通过对照需求规格和设计文档,检查需求是否被正确地转化为设计,并确保设计满足需求。
  2. 设计与编码的交叉检查:通过对照设计文档和编码实现,检查编码是否符合设计要求,并确保编码正确地实现了设计。
  3. 编码与测试的交叉检查:通过对照编码实现和测试用例,检查编码是否满足测试要求,并确保测试用例覆盖了编码的各个方面。
  4. 文档与实际情况的交叉检查:通过对照文档和实际情况,检查文档是否准确反映了实际情况,并确保文档与实际情况一致。

交叉检查的优势在于可以通过多个角度和不同的视角来审查软件,从而提高问题的发现率和解决效率。它可以帮助团队成员相互学习和借鉴,促进知识的共享和沟通,提高团队的整体水平和协作效果。

在云计算领域,交叉检查可以应用于各个环节,包括需求分析、架构设计、系统集成、性能测试等。通过交叉检查,可以确保云计算系统的各个组件和功能之间的一致性和协同工作,提高系统的可靠性和稳定性。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能、物联网等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据具体的应用场景和需求进行选择。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Nature medicine:基于可穿戴运动追踪数据早期识别帕金森疾病

摘要:帕金森病是一种具有长期潜伏期的神经退行性运动障碍,目前尚无治疗方法。可靠的预测性生物标志物可能会改变开发神经保护治疗的努力,但仍有待确定。利用UK Biobank,我们研究了加速度计在普通人群中识别前驱帕金森病的预测价值,并将这种数字生物标志物与基于遗传、生活方式、血液生化或前驱症状数据的模型进行了比较。使用加速度计数据训练的机器学习模型在区分临床诊断的帕金森病和诊断前7年的前驱帕金森病与普通人群方面的测试性能优于所有其他测试模。加速度计是一种潜在的重要、低成本的筛查工具,用于确定有患帕金森病风险的人,并确定神经保护治疗临床试验的参与者。

02
  • 重度抑郁症患者的脑龄

    重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中,研究了成人MDD患者大脑的提前衰老,以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据,进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积,预测实际年龄 (18–75岁),来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性,以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异,来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言,与对照组相比,MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而,这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来,需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究,以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。

    04

    Nature Neuroscience:怀孕导致人类大脑结构的长久改变

    怀孕涉及激素激增和生物适应。然而,怀孕对人脑的影响几乎是未知的。本研究为一项前瞻性(“怀孕前”-“怀孕后”)研究,包括首次怀孕的父母以及未经历过生产的对照组,该研究表明怀孕会使大脑结构发生实质性变化,主要是涉及社交认知区域的灰质(GM)体积减少。这些变化选择性地针对母亲,并且高度一致,可正确地将所有妇女分类为怀孕或未怀孕。有趣的是,这些体积减少的区域与女性产后对婴儿做出反应的大脑区域有很大的重叠。此外,孕期灰质(GM)体积的变化预测了产后母胎依恋的测量结果,这暗示了一个适应过程,该过程有助于过渡到母亲身份。另一次随访显示,灰质(GM)的减少在怀孕后至少持续了两年。本研究的数据提供了第一个证据,证明怀孕会导致女性大脑的长久性改变。

    04

    重度抑郁症患者的脑功能老化加速:来自中国大规模fMRI证据

    重度抑郁症(MDD)是一种最常见的心理健康疾病,它与脑萎缩和死亡率的关系已被深入研究。最近的研究表明,预测年龄和实际年龄之间的偏差可能是大脑衰老加速表征MDD的标志。然而,目前的结论通常是基于从白人参与者收集的结构MRI信息得出的。这一生物标志物的普遍性需要通过不同民族/种族背景的受试者和不同类型的数据进一步验证。在这里,我们使用REST-meta-MDD,一个从中国多个队列参与者收集的大规模静息状态fMRI数据集。我们开发了一个基于1101个健康对照的堆叠机器学习模型,该模型通过功能磁共振成像(fMRI)估计受试者的实际年龄,具有很好的准确性。训练后的模型应用于来自24个地点的1276名重度抑郁症患者。我们观察到MDD患者表现为a+4.43年,高于对照组的脑预测年龄差异(brain-PAD)。在MDD亚组中,抗抑郁药物使用者的脑PAD与非药物使用者的比较,我们观察到有统计学意义的+2.09年。观察到的统计关系进一步通过三种不同的机器学习算法进行检验。在中国参与者中观察到的脑内PAD阳性证实了重度抑郁症患者大脑加速老化的存在。利用脑功能连通性进行年龄估计从一个新的维度验证了现有的发现。

    03

    Molecular Psychiatry|青少年焦虑发作:一项机器学习预测

    最近对青少年的纵向研究报告了MRI与青春期前瞻性焦虑症状的相关性,而青春期是焦虑障碍发病的易感时期。然而,它们的预测价值尚未确定。通过机器学习算法进行个体预测可能有助于缩小与临床相关性之间的差距。采用随机森林、支持向量机和逻辑回归算法的投票分类器,评估感兴趣的灰质体积和心理测量学评分在检测前瞻性临床焦虑中的预测相关性。研究对象为年龄18 ~ 23岁的临床焦虑患者(N = 156)和健康对照者(N = 424)。提取Shapley值对特征重要性进行深度解读。对合并焦虑障碍的前瞻性预测主要依赖于心理测量学特征,达到了中等水平(受试者工作曲线下面积= 0.68),而广泛性焦虑障碍(GAD)的预测达到了相似的性能。仅就心理测量学特征而言,MRI局部体积并不能改善前瞻性合并焦虑症的预测性能,但它们改善了GAD的预测性能,其中尾状核和苍白球体积是贡献最大的特征之一。总之,在非焦虑的14岁青少年中,未来4-8年的临床焦虑发作可以个体化预测。心理测量学特征如神经质、绝望和情绪症状是汇总焦虑障碍预测的主要贡献因素。神经解剖学数据,如尾状核和苍白球体积,已被证明对GAD有价值,应纳入前瞻性临床焦虑预测。

    04

    DNN深度神经网络损失函数选择

    1.均方误差(MSE)、SVM的合页损失(hinge loss)、交叉熵(cross entropy) 2.相对熵 相对熵又称KL散度,用于衡量对于同一个随机变量x的两个分布p(x)和q(x)之间的差异。在机器学习中,p(x)常用于描述样本的真实分布,例如[1,0,0,0]表示样本属于第一类,而q(x)则常常用于表示预测的分布,例如[0.7,0.1,0.1,0.1]。显然使用q(x)来描述样本不如p(x)准确,q(x)需要不断地学习来拟合准确的分布p(x)。 1c8e834e63bc00b9586c18008c31a319.png 3.MSE函数 在上图的绿色部分,初始值是0.98,红色部分初始值是0.82,假如真实值是0。直观来看那么0.82下降的速度明显高于0.98,但是明明0.98的误差更大,这就导致了神经网络不能像人一样,误差越大,学习的越快。 4.交叉熵是误差越大,下降速度越快。 ​

    01

    Cerebral Cortex:大尺度结构协变网络预测中老年成人的脑年龄

    一、背景   老化是一个复杂而且动态的过程,伴随着不断累积的年龄效应,影响了人类的多个器官。这些器官的衰退引起了多种行为和临床的表现,比如心血管疾病,认知衰退等。虽然这些临床症状在老年时期才会显现,但是相应的变化在老年之前的很多年前就会开始发挥作用。越来越多的研究者开始寻找能够提前预示着老化的一些生物标记物,来防范于未然。   老化的一个显著的变化是大脑组织的改变,这些改变已用MRI研究发现。此前,很多研究已经发现从大脑灰质体积,白质完整性,皮层厚度等很多方面发与于老化有关系。并且,这些正常的衰老变化在神经精神疾病和神经退行性疾病中会发生改变。进而提出了大脑加速化衰老的概念,并且假设这种衰老化的快慢能够用来区分正常人和患者。借助机器学习,研究人员不仅发现人脑的灰质体积和白质完整性能够预测人的生物学年龄,并且发现阿尔兹海默症,轻度认知障碍,精神分裂症等患者存在脑加速衰老的表现。    近年来的研究发现,大脑不同区域之间共同作用形成了不同的大脑子网络。其中,结构协变网络就是其中一种研究大脑大尺度协作关系的研究手段。很多研究指出结构协变网络能够反映跨脑区的遗传发育和同步成熟。在此基础之上,很多研究也发现利用结构协变网络研究神经退行性疾病和神经精神病网络级上异常的可能性。近期,发表在《Cerebral Cortex》杂志上的一篇研究论文结合结构协变网络和机器学习来构建模型预测脑年龄,并且该模型能够检测出相关疾病的脑加速化衰老现象。 二、材料方法 1.被试   研究包含了中老年精神疾病和神经退行性疾病患者,年龄范围在50-90岁。正常对照的总人数是909人,年龄范围在50-89岁,用来构建模型预测脑年龄。 2.数据采集   采集了所有被试的T1加权图像,并且计算了每个被试的灰质体积图。 3.分析流程   图1表示了文章的具体分析流程。首先计算完每个被试的灰质体积图。将所有的被试串联在一起,用ICA的方法划分团块。这里由于ICA需要事先确定主成分个数,所以设定一个区间。在训练集内,用空间回归的方法计算每个网络整合系数(beta系数)。这些网络的整合系数被进一步当成特征来预测大脑的年龄。在确定了最优的成分数之后,训练集得到的ICA的成分图被当作先验模板来计算测试集和临床疾病数据的网络整合系数。然后,将测试集和临床疾病数据的网络整合系数送入训练好的模型进行预测。

    01

    PMBOK第六版工具与技术:数据收集数据分析数据表现

    数据收集技术: 1.头脑风暴:收集关于项目方法的创意和解决方案。 2.焦点小组:召集预定的相关方和主题专家,了解他们对所讨论的产品服务或成果的期望和态度。主持人引导大家互动式讨论。 3.访谈:通过与相关方直接面谈,来获取信息的正式或非正式的方法。 4.标杆对照:将实际与计划的产品过程和实践,与其他可比组织的实践进行比较,以便识别最佳实践。 5.问卷调查:设计一系列书面问题,向众多受访者快速收集信息。地理位置分散,受众多样化,适合开展统计分析的调查。也可用来收集客户满意度。 6.检查表:又称计数表,用于合理排列各种事项,以便有效地收集关于潜在质量问题的有用数据。用核查表收集属性数据就特别方便。 7.统计抽样:从目标总体中选取部分样本用于检查。 8.核对单:需要考虑项目,行动或要点的清单。它常被用作提醒。应该不时地审查核对单,增加新信息,删除或存档过时的信息。 9.市场调研:考察行业情况和具体卖方的能力。在规划采购管理中使用。

    03

    Lancet Neurology:长期意识障碍的干预治疗

    严重脑损伤和长期意识障碍患者的治疗存在重要问题,特别是在他们的治疗选择方面。临床和神经影像学数据表明,即使是在受伤数年后,一些长期意识障碍患者仍可能从治疗干预中获益。大多数旨在提高患者意识水平和功能恢复的干预研究都是行为和脑成像的开放性试验和病例报告,但也有一些随机对照试验用以探究药物或非侵入性脑刺激的使用效果。然而,只有两项关于金刚烷胺和经颅直流电刺激的研究提供了II类证据。尽管新的治疗方法对意识障碍患者似乎很有价值,但优化的刺激参数、替代药物以及康复策略仍需要测试和验证,以提高患者生活质量及康复率。本文发表在Lancet Neurology杂志。

    03

    机器学习与神经影像:评估它在精神病学中的应用

    精神疾病是复杂的,涉及不同的症状学和神经生物学,很少涉及单一的、孤立的大脑结构的破坏。为了更好地描述和理解精神疾病的复杂性,研究人员越来越多地将多元模式分类方法应用于神经成像数据,特别是监督机器学习方法。然而,监督机器学习方法也有独特的挑战和权衡,需要额外的研究设计和解释考虑。本综述的目的是提供一套评估机器学习应用于精神障碍的最佳实践。我们将讨论如何评估两种共同的努力:1)作出可能有助于诊断、预后和治疗的预测;2)询问精神病理学背后复杂的神经生理机制。我们在这里重点讨论机器学习应用于功能连接与磁共振成像,作为一个基础讨论的例子。我们认为,为了使机器学习分类对个体水平的预测具有转化效用,研究人员必须确保分类具有临床信息性,独立于混杂变量,并对性能和泛化性进行适当评估。我们认为,要想揭示精神疾病的复杂机制,需要考虑机器学习方法识别的神经成像特征(如区域、网络、连接)的独特效用、可解释性和可靠性。最后,我们讨论了大型、多站点、公开可用的数据集的兴起如何有助于机器学习方法在精神病学中的应用。

    00

    综述:高精度经颅直流电刺激及其对认知功能的影响

    高精度经颅直流电刺激(HD-tDCS)具有局灶性,可改善高级精神功能。由于缺乏已发表的证据,本文就HD-tDCS对健康和疾病个体认知功能的影响进行综述。我们进行了电子数据和灰色文献检索,以获得该综述的相关研究。两种不同的文献检索共获得468项研究。在这些研究中,共有12项研究是关于高级心理功能的,其中,2项关于意识障碍,5项关于记忆,2项关于语言,2项关于认知,1项关于执行。共纳入9篇有对照组的研究,采用PEDro量表进行方法学质量评价。其余3项研究采用无对照组的前后对照研究质量评价工具进行质量评价。我们发现阳极HD-tDCS刺激在治疗意识障碍和改善记忆、言语、认知和执行方面显著有效。

    01

    通过沉浸式虚拟现实观察动作增强运动想象训练

    1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察,也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明,镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习,从而引起相应区域的激活。因此,当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时,动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异,3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期,发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察,探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察,研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作:沉浸式VR耳机和显示器。此外,该研究以图形情景为刺激,更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动,研究者使用了EEG,并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性,研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。

    00

    支持神经发育障碍诊断和治疗的技术:系统综述

    根据《精神疾病诊断与统计手册》,神经发育障碍(ndd)是一组早期发病的疾病,其特征是各种缺陷,损害个人、学术、社交或职业领域的功能。近年来,ndd成为儿科人群中最常见的诊断之一,其中最常见的诊断是学习障碍,患病率约为8%,发展性语言障碍7%,自闭症谱系障碍(ASD, 2%),以及注意缺陷多动障碍(ADHD, 2%)。诊断本身可能具有挑战性,因为各种共病在NDD人群中不是例外,而是一种规则。另一个挑战是不同疾病之间一定程度的表型重叠,以及一种具有相同诊断的个体的症状和功能水平差异很大。早期发现ndd非常重要,因为它可以快速干预,改善儿童预后并最大化治疗效果,因为人类生命最初几年的神经可塑性很高。然而,转介进行NDD评估的患者在接受诊断时往往会遇到严重延误。根据最近发表的一项研究,40%的家庭在首次就诊后六个月仍在等待诊断。此外,在加拿大进行的研究表明,从转诊到收到ASD诊断的中位总等待时间为7个月。此外,一旦确诊,家庭往往要处理在开始治疗方面的严重延误和缺乏令人满意的治疗监测。例如,只有20%的图雷特综合症年轻人有机会接受行为抽动治疗,而那些接受治疗的人通常只参加不到建议次数的一半。造成这种情况的原因之一是缺乏训练有素的治疗师,特别是在地理上偏远的地区,以及临床时间不足,无法提供最佳护理实践。因此,为ndd的诊断和治疗确定具有时效性和易于获取的策略的重要性是显而易见的。

    03

    Nature neuroscience:精神疾病脑异常的局部、回路和网络异质性

    摘要:典型的病例对照研究往往忽略了精神疾病患者的个体异质性,这种研究依赖于群体均值比较。在此,我们对1294例诊断为6种疾病(注意缺陷/多动障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、抑郁症、强迫症和精神分裂症)的患者和1465例匹配对照患者的灰质体积(GMV)异质性进行了全面、多尺度的表征。规范模型表明,个人对区域GMV预期的偏差是高度异质性的,在同一诊断的人群中,影响同一地区的<7%。然而,在多达56%的病例中,这些偏差嵌入在共同的功能电路和网络中。显着-腹侧注意系统与其他系统有选择性地涉及抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症和注意缺陷/多动障碍。因此,相同诊断的病例之间的表型差异可能源于特定区域偏差的异质定位,而表型相似性可能归因于共同功能回路和网络的功能障碍。

    03

    MP:精神疾病患者和正常发育人群皮层特征的共同模式

    发育和精神病理学之间关系的神经生物学基础仍然不清楚。在这里,我们确定了一个在正常发育和一些精神神经疾病中共同的皮层厚度(CT)空间模式。主成分分析(PCA)被应用于Desikan-Killiany模板中的68个区域的CT,这些区域来自三个大规模的数据集,一共包括41,075个神经正常发育被试。PCA产生了一个大范围的主要空间主成分(PC1),并且这个结果是跨数据集可重复的。然后在一个包括14886名精神疾病患者和20962名健康对照组的7个ENIGMA疾病相关数据集中,健康成人被试的PC1与精神与神经疾病患者的CT差异模式进行了比较,正常成熟和衰老的被试来自于ABCD研究和IMAGEN发展研究的总共17697扫描,和ENIGMA寿命工作组的17075名被。同时还包含了艾伦人类脑图谱的基因表达数据。结果显示,PC1模式与在许多精神疾病中观察到的较低的CT之间存在显著的空间对应关系。此外,PC1模式也与正常成熟和衰老的空间分布模式相关。转录分析发现了一组包括KCNA2、KCNS1和KCNS2在内的基因,其表达模式与PC1的空间模式密切相关。基因富集分析表明,PC1的转录相关富集到多个基因本体类别,并从儿童后期开始,与青春期前到青春期的过渡过程中显著的皮层成熟和精神病理的出现相一致。总的来说,本研究报告了一种可重复的CT潜在模式,该模式捕获了正常大脑成熟和精神疾病谱系中皮层变化的区域间特征。PC1相关基因表达的青春期富集暗示了在青春期出现的精神疾病谱系的发病机制中神经发育的中断。

    01

    NeuroImage:基于脑电和结构MRI的AD和轻度认知障碍机器学习分类研究

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 1. 背景   阿尔茨海默氏病(AD)是引起痴呆症的主要原因,约占全世界病例的70%。到2050年,痴呆症的发病率将增加两倍,大多数新病例将出现在在中低收入国家。轻度认知障碍(MCI)是健康和痴呆症之间的一个阶段,其特征是认知缺陷但不影响日常生活。MCI患者罹患痴呆症的风险增加,在5年内平均进展率为39%。目前迫切需要低成本,可普及的方法来促进早期痴呆症的发现。脑电图(EEG)由于其低成本和便携性而具有解决这一需求的潜力。近期,发表在《NeuroImage》杂志的一项研究收集了老年AD患者(55岁),健忘性MCI(aMCI)和健康对照组(每组约60名)的静息状态EEG,结构MRI(sMRI)和大量的神经心理学数据,在此基础上评估了AD和aMCI分类的一系列候选EEG标记(即频段功率和功能连接),并将其分类性能与sMRI进行了比较。该研究还测试了脑电图联合认知量表分类模型。在对AD进行分类时,sMRI的表现优于静息状态EEG(AUCs分别为1.00和0.76)。但EEG和sMRI都只能较好地区分aMCI和健康老年人(AUCs=0.67–0.73),而且两种方法均未达到70%以上的灵敏度。相对于单独使用MMSE评分,EEG联合MMSE评分并没有优势。该研究是脑电图和sMRI对AD和aMCI分类的首次直接比较。 2.方法 2.1研究群体   从Dokuz Eylul大学神经病学系的门诊招募了AD(n=118)和aMCI的老年人(n=134)。利用各种社区资源中招募健康的老年人(n=198;55岁及以上),包括在公共会议和大学广告牌上发布公告。AD诊断是根据美国衰老和老年痴呆症协会(NIA-AA)的标准做出的。AD患者的纳入标准是:a)隐匿性发作;b)日常功能受损(临床痴呆评分(CDR)评分为1);c)两个或多个认知领域的损害;d)排除谵妄,痴其他原因引起的呆和其他主要精神疾病等。根据NIA-AA标准进行了aMCI诊断。 2.2诊断标准   所有受试者均通过一系列全面的神经心理学测试进行评估,旨在通过以下测试评估言语和视觉情景记忆、注意力、执行功能、视觉空间技能和语言:MMSE、Oktem口头记忆能力测试(OVMPT)、韦氏记忆量表修订版(WMS-R)数字跨度测试、口语流利性测试(语义)、波士顿命名测试(BNT)和CDR量表。使用了Yesavage老年抑郁量表排除抑郁。最后,所以受试者进行了神经、神经影像和实验室检查。 2.3EEG数据获取    根据国际10-20系统,将30个Ag / AgCl电极放在弹性帽(Easy-Cap;Brain Products GmbH;Gilching,德国)上记录脑电图,连接的耳垂电极(A1+A2)作为参考。记录室是电屏蔽的,声音衰减并且光线昏暗。从右眼的内侧上眼眶边缘和外侧眼眶边缘记录眼电图(EOG)。所有电极阻抗均小于10kΩ。脑电图和EOG通过带有0.03–70 Hz带通滤波器的Brain Amp 32通道DC系统机器进行放大,并以500 Hz的采样率在线数字化(Brain Products GmbH;Gilching,德国)。记录EEG:睁眼(EO)4分钟,闭眼(EC)4分钟。 2.4EEG数据预处理   EEGLAB结合FASTER插件进行预处理。将数据在0.1到70 Hz之间进行带通滤波,在50 Hz处陷波滤波,并以所有头皮电极为参考取平均。然后将其提取为2 s的数据段。FASTER删除了包含大伪迹(例如肌肉抽搐)和信号质量较差的内插通道数据。还使用FASTER自动识别了伪迹(即非神经)独立成分,并将其从数据中自动删除。然后视检数据质量,并去除任何残留的杂乱含噪数据。   去除受额外噪声影响的42例数据(16AD,13aMCI,13HC)。剩余408例数据(102AD, 121aMCI, 185HC)。闭眼状态下,预处理和视检去除数据平均百分数为6.38%(SD=2.78%, median=5.23%,range=2.08-23.03%),睁眼状态为6.67%(SD=5.91%,median=4.85%,range=2.08-26.88%)。闭眼状态,去除的独立成分平均数为2.73(SD=0.92, MEDIAN=3,RANGE=1-5),闭眼脑电最终平均时长225s,(SD=9.89S,MEDIAN=227.46S,RANGE=184.72-235),睁眼脑电为224s,(SD=12.72S,MEDIAN=228.35,RANGE=175.48-235)。 2.5脑电频段和功率比计算   使用具有Hann窗和0.5 Hz频率分辨率的多窗谱估计,对30个头皮电极上的绝对和相对功率进行谱分析。分别计算受试者睁眼和闭眼时脑电的功率,以探索这两种唤醒状态之间的潜在差异。包括以

    00

    脑成像中的双胞胎设计——阿尔茨海默病生物标志物综述

    双胞胎样本允许进行准实验的双胞胎病例对照方法,可以控制大脑认知关联中的遗传和环境混淆,与不相关个体的研究相比,在因果关系方面提供更多信息。我们回顾了利用不一致的同卵双胞胎设计来研究阿尔茨海默病脑成像标记物与认知的关联的研究。纳入标准包括认知或阿尔茨海默病成像标记不一致的双胞胎,并报告双胞胎内对认知和大脑测量之间关联的比较。我们的PubMed检索(2022年4月23日,2023年3月9日更新)得出18项符合这些标准的研究。阿尔茨海默病的成像标记只有少数研究涉及,大多数是小样本量。结构磁共振成像研究表明,与认知能力较差的双胞胎相比,认知能力较好的双胞胎的海马体体积更大,皮层更厚。没有研究关注皮质表面积。正电子发射断层成像研究表明,在双胞胎比较中,较低的皮质糖代谢率和较高的皮质神经炎症、淀粉样蛋白和tau蛋白积累与较差的情景记忆有关。到目前为止,只有皮质淀粉样蛋白和海马体积与认知的双胞胎内的横断面关联被复制。

    04

    脑成像中的双胞胎设计——阿尔茨海默病生物标志物综述

    双胞胎样本允许进行准实验的双胞胎病例对照方法,可以控制大脑认知关联中的遗传和环境混淆,与不相关个体的研究相比,在因果关系方面提供更多信息。我们回顾了利用不一致的同卵双胞胎设计来研究阿尔茨海默病脑成像标记物与认知的关联的研究。纳入标准包括认知或阿尔茨海默病成像标记不一致的双胞胎,并报告双胞胎内对认知和大脑测量之间关联的比较。我们的PubMed检索(2022年4月23日,2023年3月9日更新)得出18项符合这些标准的研究。阿尔茨海默病的成像标记只有少数研究涉及,大多数是小样本量。结构磁共振成像研究表明,与认知能力较差的双胞胎相比,认知能力较好的双胞胎的海马体体积更大,皮层更厚。没有研究关注皮质表面积。正电子发射断层成像研究表明,在双胞胎比较中,较低的皮质糖代谢率和较高的皮质神经炎症、淀粉样蛋白和tau蛋白积累与较差的情景记忆有关。到目前为止,只有皮质淀粉样蛋白和海马体积与认知的双胞胎内的横断面关联被复制。

    03

    精神分裂症患者的脑老化:来自ENIGMA精分联盟26个国际队列的证据

    精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中,我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据,以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据,共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁,范围18 ~ 73岁,55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值,7个皮层下体积,侧脑室体积和总颅内体积组成,所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中,脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明,SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。

    02
    领券