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    利用无创性头皮脑电图可以快速定位神经静默

    一种快速、经济、非侵入性的检测和表征神经静默的工具在诊断和治疗许多疾 病方面具有重要的益处。我们提出了一种名为SilenceMap的算法,用于使用非侵入性头皮脑电图(EEG)信号揭示电生理信号或神经静默的缺失。通过考虑不同来源对记录信号功率的贡献,并使用半球基线方法和凸谱聚类框架,SilenceMap允许使用相对少量的EEG数据快速检测和定位大脑中的静默区。SilenceMap在使用不到3分钟的脑电图记录(13、2和11 mm对25、62和53 mm)以及对基于真实人体头部模型的100个不同模拟静默区域(12±0.7 mm对54±2.2 mm)进行估计方面,大大优于现有的源定位算法。SilenceMap为可访问的早期诊断和持续监测人类皮质功能的改变的生理特性铺平了道路。 1.简述 本文利用数据相对较少的头皮脑电(EEG)信号,为神经静默的非侵入性检测提供了理论和实验支持。我们采用静默或静默区域这一术语来指代大脑组织中神经活动很少或没有活动的区域。这些区域反映缺血、坏死或病变组织、切除的组织(例如,癫痫手术后)或肿瘤。皮质扩散去极化(CSD)也出现动态静默区,这是大脑皮层缓慢传播的静默波。 脑电图被越来越多地用于诊断和监测神经疾病,如中风和脑震荡。用于检测脑损伤的常用成像方法(例如磁共振成像(MRI)或计算机断层扫描)不是便携式的,不是为连续(或频繁)监视而设计的,在许多紧急情况下难以使用,甚至可能在许多国家的医疗机构中不可用。然而,许多医学场景可以受益于便携式、频繁/持续的神经静默监测,例如,检测肿瘤或病变大小/位置和CSD传播的变化。然而,非侵入性头皮脑电图在紧急情况下可以广泛使用,甚至可以在现场部署,但只有几个限制。与其他成像方式相比,它安装简单快捷,携带方便,成本较低。此外,与MRI不同的是,EEG可以从体内植入金属物体的患者身上记录下来,例如起搏器。 源定位VS静默定位。脑电图的一个持续挑战是源定位,即根据头皮脑电图记录确定潜在神经活动的位置的过程。挑战主要来自三个问题:(i)问题的性质不明确(传感器很少,源的可能位置很多);(ii)大脑和头皮之间的距离和层的空间低通滤波效应;以及(iii)噪声,包括外部噪声、背景脑活动以及伪像,例如心跳、眼球运动和咬合下巴。在应用于神经科学数据的源定位范例中,例如在事件相关电位范例中,头皮EEG信号在事件相关试验上聚集以求出背景脑活动和噪声的平均值,从而允许提取跨试验一致的信号活动。静默区的定位带来了额外的挑战,其中最重要的是如何处理背景脑活动:虽然在源定位中它通常与噪声归为一类(例如,有文章指出:“脑电数据总是受到噪声的污染,例如,外源性噪声和背景脑活动”),在静默定位中,估计背景活动存在的位置是直接感兴趣的,因为静默定位的目标是将正常的大脑活动(包括背景活动)从异常静默中分离出来。因为源定位忽略了这种区别,正如我们在下面的实验结果中所展示的那样,经典的源定位技术,例如多信号分类(MUSIC)、MNE(MNE)和标准化低分辨率脑电磁层析成像(SLORETA),即使在适当的修改之后,也不能定位大脑中的静默(“方法”详细说明了我们对这些算法的修改)。 为了避免平均背景活动,我们估计了每个源对所有电极上记录的EEG的贡献。这一贡献是以平均功率感而不是平均值来衡量的,因此保留了背景脑活动的贡献。我们的静默定位算法,称为SilenceMap,估计这些贡献,然后使用工具量化我们对静默区域的假设(连续、静默区域的小尺寸,并且仅位于一个半球)来定位它。正因为如此,另一个不同之处出现了:静默定位可以使用更多的时间点(比典型的源定位)。例如,采样频率为512 Hz的160秒数据为SilenceMap提供了大约81,920个要使用的数据点,提高了信噪比(SNR),而源定位技术通常仅依赖于几十个与事件相关的试验来平均和提取跨试验一致的源活动。 此外,我们还面临两个额外的困难:缺乏背景脑活动的统计模型,以及参考电极的选择。第一种情况是通过包括基线记录(在没有静默的情况下;我们在实验结果中没有基线)或利用半球基线来处理第一种情况,即在相对于纵向裂缝对称放置的电极上测得的功率大致相等(见图1B)。虽然这里使用的半球基线提供了相当精确的重建,但我们注意到这个基线只是一个近似值,实际的基线有望进一步提高精度。第二个困难是相关的:为了在功率上保持这种近似的半球对称性,最好利用纵裂顶部的参比电极(见图1A)。利用这些改进,我们提出了一种迭代算法,使用相对较少的数据来定位大脑中的静默区。在模拟和真实数据分析中,SilenceMap在定位准确性方面优于现有的算法,该算法仅使用128个电极上160秒的脑电信号来定位三名接受手术切除的参与者的静默区域。 2.结果 SilenceMap通过两个步骤定位静默区:(1)第一步在低分辨率源网格中找到一个连续的静默区,假设在此分辨率下,源在空间上是不相关的。在这个低分辨率的网格中,

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    好文速递:使用机器学习方法改善卫星对海洋颗粒有机碳浓度的检索

    摘要:微粒有机碳(POC)在海洋碳循环中起着至关重要的作用,是将碳移至深海的“生物泵”的一部分。蓝绿带比例算法可用于在全球海洋中推算POC浓度;但是,它往往会低估光学复杂水中的高值。为了开发准确,可靠的海洋POC模型,本研究旨在探索卫星学习POC浓度的机器学习方法。测试了三种机器学习方法,即极端梯度增强(XGBoost),支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN),并采用了递归特征消除(RFE)方法来识别敏感特征。全球原位POC测量与海洋颜色气候变化倡议(OC-CCI)产品的配对用于训练和评估POC模型。结果表明,机器学习方法产生的性能明显优于蓝绿色带比率算法,并且在测试的三种机器学习方法中,XGBoost最为稳健。但是,蓝绿色带比率算法仍然适用于POC较低的晴朗开放海水,而ANN对于POC极高的光学复杂水域更为有效。这项研究为卫星检索POC浓度提供了全球适用的方法,这将有助于研究全球海洋以及生产性边缘海中POC的动力学。

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    数据挖掘系列(6)决策树分类算法

    从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。   这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍   物以类聚,人以群分,分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支,在各方面都有着广泛的应用,如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题

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    领券