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症状假设似乎不能正常工作

是一个问题描述,它并不是一个特定的名词或概念,所以无法给出具体的分类、优势、应用场景以及相关产品推荐。

根据问题描述,症状假设似乎不能正常工作可能是指在某个系统、软件或应用中出现了预期之外的行为或错误。针对这种情况,作为一个云计算领域的专家和开发工程师,我可以提供以下一般性的解决思路和建议:

  1. 确认问题:首先需要确定具体的症状和不正常的行为是什么,可以通过日志、错误信息、用户反馈等方式来了解问题的具体表现和影响。
  2. 分析原因:根据问题的症状和不正常行为,结合系统、软件或应用的逻辑和设计,分析可能导致问题的原因。可能的原因包括但不限于代码错误、配置问题、网络通信故障、数据库访问问题等。
  3. 调试和修复:针对确定的问题原因,采取相应的调试和修复措施。可以通过打日志、调试工具、代码审查等方式来定位和修复问题。
  4. 测试和验证:修复问题后,进行相应的测试和验证确保问题已经解决,并且修复过程没有引入新的问题。

在云计算领域,腾讯云提供了一系列相关的产品和服务来支持开发、部署和运行应用程序,例如:

  • 云服务器(Elastic Compute Cloud, ECS):提供可调整的计算能力,可用于部署和运行应用程序。
  • 云数据库(Cloud Database, CDB):提供可扩展的数据库存储和管理服务,支持主流关系型数据库和 NoSQL 数据库。
  • 云监控(Cloud Monitor):提供实时监控和告警功能,帮助监控系统的健康状态和性能。
  • 云安全(Cloud Security):提供网络安全和数据安全的解决方案,保护应用程序免受各种网络攻击和数据泄露风险。
  • 人工智能(Artificial Intelligence, AI):腾讯云提供了一系列的人工智能服务和工具,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等,可用于开发智能化应用程序。
  • 存储服务(Storage):腾讯云提供了多种类型的存储服务,包括对象存储、文件存储和块存储,适用于不同的数据存储需求。

以上是一些基本的解决思路和相关产品示例,具体的问题和解决方案可能因具体的情况而异。对于特定的问题,可能需要进一步分析和调查来提供更全面和详细的解决方案。

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    对PTSD和MDD共病患者的TMS临床治疗反应的脑网络机制的探索性研究

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    情绪脑机接口:脑机接口概述专题三 | 从运动脑机接口到情绪脑机接口

    编者的话:这篇文章是专业顶刊里发表的唯一一篇提出把脑机接口概念从运动系统扩展到情绪系统的观点文章,而且从系统实现的角度该说的基本也都说了。本质上讲,脑机接口是控制与学习的过程,是贯通神经系统与计算机系统的智能科学。脑机接口又是涉及多种技术有机集成的大工程。高级形式的脑机接口将是人脑智能与人工智能的集大成者。目前的技术瓶颈在其最前端的神经界面上,信号的质量和带宽都被其所限。很多人知道马斯克的脑机接口公司-Neuralink。有人仿制他们的模拟前端芯片就号称可以正面PK了,这种想法显然肤浅了。他们目前展示的仅仅是脑机接口的部分前端技术-信号转换器。这篇文章就是在讲它后边的事。

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    World Psychiatry|精神分裂症的功能性磁共振成像:当前证据、方法学进展、局限性和未来方向

    摘要:功能神经影像学的出现为精神分裂症的神经生物学提供了基本的见解。然而,它面临着挑战,最明显的是缺乏临床转化。本文对精神分裂症中功能性神经影像学,特别是功能性磁共振成像(fMRI)的文献进行了全面的回顾和批判性总结。我们首先通过历史视角回顾了精神分裂症和临床高风险阶段的fMRI生物标志物的研究,以及最近的机器学习算法来识别预测神经影像学特征。然后回顾了阴性症状以及神经认知和社会认知缺陷的fMRI研究结果。这些症状和缺陷的功能性神经标志物可能代表了精神分裂症的有希望的治疗靶点。接下来,我们总结了与抗精神病药物、心理治疗和社会心理干预以及神经刺激相关的 fMRI 研究,包括治疗反应和耐药性、治疗机制和治疗靶向。我们还回顾了fMRI和数据驱动方法在剖析精神分裂症异质性方面的效用,以及方法学的考虑和进展。最后,讨论了该领域的局限性和未来研究方向。我们的综述表明,为了使功能磁共振成像在精神分裂症患者的护理中具有临床价值,研究应解决精神分裂症治疗中常规的潜在可操作临床决策,例如应开哪种抗精神病药物或特定患者是否可能具有持续性功能障碍。功能磁共振成像的潜在临床效用受成本和可及性因素的影响,必须权衡。未来对fMRI在治疗反应研究中的效用评估可以考虑包括健康经济学分析。

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    数据驱动的疾病进展模型是一组新兴的计算工具,可重建长期慢性疾病的疾病时间线,为了解疾病过程及其潜在机制提供独特的见解。这种方法将人类的先验知识和假设与大规模数据处理和参数估计相结合,从短期数据推断出长期的疾病轨迹。与“黑匣子”机器学习工具相比,数据驱动的疾病进展模型通常需要更少的数据,并且本身具有可解释性,因此除了实现分类、预测和分层之外,还有助于理解疾病。在这篇综述中,我们将当前数据驱动的疾病进展模型置于一个总体框架中,并讨论了与构建静态疾病轮廓的更广泛的机器学习工具相比,它们在构建疾病时间轴方面的增强效用。我们回顾了它们在多种神经退行性疾病(尤其是阿尔茨海默病)中的应用,如确定疾病生物标志物的时间轨迹、检验关于疾病机制的假设和发现疾病亚型。我们概述了技术发展的关键领域,并将其转化为更广泛的神经科学和非神经科学应用。最后,我们讨论了将疾病进展模型纳入临床实践和试验设置的潜在途径和障碍。

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    失眠患者的功能连通性改变

    失眠 (Insomnia, ID) 是最常见的睡眠障碍;然而,ID症状的发病机制尚未完全了解。采用多因素的观点,并将ID视为一种涉及区域间神经元协调的情况,将有助于理解ID的病理生理学。功能连接 (Functional connectivity, FC) 可能有助于阐明ID症状的潜在功能过程和神经相关性。尽管越来越多的研究评估FC异常,但对ID病理生理学的见解仍然是零碎的。本文旨在寻找静息态下失眠的FC变化的经验证据。共涉及1052名ID参与者的31项研究符合本综述的纳入标准。结果表明,ID症状与主要静息态网络半球内和半球间相互作用受损相关。总的来说,证据支持这样一种假设,即失眠的特征是大脑功能连接的组织 (organization) 紊乱,导致睡眠、认知、情绪和记忆下降。然而,被综述的研究之间存在广泛的方法学异质性,以及本系统综述提出的研究方案和统计方法的局限性,使得很难提供一个单一的ID病理生理学框架。这一领域的未来研究应该引导共享和严格的搜索设计 (search designs),以确保ID病理生理学的可靠研究证据。本文发表在Sleep Medicine Reviews杂志。

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    Cerebral Cortex:妊娠期母亲抑郁症状与新生儿脑功能连接的关系

    摘要:怀孕期间抑郁很常见,在covID大流行期间患病率进一步增加。最近的研究表明,产前抑郁对儿童神经发育和行为有潜在影响,但其潜在机制尚不清楚。孕妇轻度抑郁症状是否会影响发育中的大脑也不清楚。在这项研究中,40名健康孕妇在妊娠12周、24周和36周时用贝克抑郁量表- ii评估了她们的抑郁症状,她们的健康足月新生儿在没有镇静的情况下接受了包括静息状态功能磁共振成像(fMRI)在内的脑部MRI检查,以评估功能连接的发展。功能连接与产妇贝克抑郁量表ii评分之间的关系采用Spearman's秩偏相关检验,并采用适当的多重比较校正与新生儿性别和胎龄进行控制。新生儿脑功能连通性与母亲的贝克抑郁量表- ii评分在妊娠晚期呈显著负相关,但在妊娠早期和中期则无显著负相关。妊娠晚期较高的抑郁症状与新生儿额叶和额颞叶与枕叶之间较低的脑功能连通性相关,表明即使在没有临床抑郁症的情况下,母亲抑郁症状也可能影响后代的大脑发育。

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    帕金森病患者脑电时空微状态分析

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 1.研究背景    由于缺少可以参考的生理指标,帕金森病(Parkinson’s disease, PD)的临床诊断非常困难,特别是在疾病的早期。早期PD无药物患者以运动功能受损、认知能力下降等临床症状为特征,这些症状是由大脑动态活动功能障碍引起的。PD患者早期非药物状态下的脑功能障碍指标可能为PD早期诊断及后期治疗提供有价值的依据,为了寻找PD脑功能障碍的时空特征标志,研究人员采用静息状态脑电图微状态分析,在亚秒时间尺度上对23例无药物治疗的PD患者与23例健康对照者的全脑短暂稳定状态进行了比较。脑电图微状态反映了短暂稳定的具有时空特征的脑拓扑结构,而空间特征的微状态分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活动提供了依据。为了进一步探讨时间微状态参数与显著临床症状之间的关系,以确定这些参数能否作为临床辅助诊断的依据,研究人员采用一般线性模型(general linear model, GLM)来探讨微状态参数与临床量表及多个患者属性的相关性,并采用Wilcoxon秩和检验来量化影响因素与微状态参数之间的线性关系。 2、方法 2.1被试    纳入天津医科大学总医院精神科23例患者(15例女性,年龄60-74岁,平均67岁;8男:年龄65-75岁,平均68岁)。    9例患者以运动迟缓为首发症状,14例为静息性震颤。所有患者均被诊断为原发性PD,病程3.2±2.5年,所有患者均在无药效学效应(即无药物作用)情况下,为收集脑电图数据而停药超过12 h,没有患者出现头部震颤。此外,23名年龄和性别匹配的健康参与者(12名女性:年龄范围60-70岁,平均年龄65岁;11名男性:年龄60-74岁,平均66岁)无神经或精神病史为对照组。表1描述了纳入患者的详细信息。

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    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。

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    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。

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