ASD是一种以大脑为基础的疾病，其特征是社会缺陷和重复行为。根据美国疾病控制中心最近的数据，美国68名儿童中就可能有1名患有自闭症。本研究的目的是基于深度学习算法从大型脑成像数据集中识别自闭症谱系障碍（ASD）患者。本文调查了一个ASD患者的大脑成像数据，该数据来自一个名为EXVIDE（自闭症大脑成像数据交换）的全球多站点数据库。本文主要从功能性脑成像数据中客观识别ASD参与者的功能连接模式，并试

例如，2016年世界卫生组织对中枢神经系统肿瘤的分类，重新审视了分类弥漫性胶质瘤的指南，推荐结合分子标记（例如，异柠檬酸脱氢酶1和2（IDH1/2）突变状态）进行组织病理学诊断，因为单独的每种模式都不足以解释患者预后的差异。虽然深度学习可以从复杂数据中提取预测特征，但这些特征通常是抽象的，而且并不总是明显的，它们在临床上是否相关。一种流行的方法是数据增强，它可以包括基本的数据转换以及合成数据的生成

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

诊断作为医学的核心原则之一，依赖于多模态数据的结合和严谨的决策。肿瘤作为医疗决策中独特的类型，不仅因为它的形式随着疾病的变化而变化，而且还需要考虑到患者的个人状况、他们接受治疗的能力和他们对治疗的反应。尽管目前技术有所改进，但在肿瘤的准确检测、表征和监测方面仍存在挑战。疾病的放射学评估最常依赖于视觉评估，其解释可通过先进的算法加以分析。...

基于MD的TBSS的LMCI相关白质改变我们还进行了基于平均扩散性（MD）的TBSS，以研究LMCI相关的WM改变（图3A）。在图4B中，我们进一步探讨了这些区域的哪些组合可以通过AdaBoost分类器提供更好的性能（例如，#1 额叶-顶叶，#2 颞叶-顶叶，#3 颞叶-枕叶，#4 前叶-颞叶，#5 颞叶-枕叶，#6 胼胝体（CC）-扣带回-岛叶-丘脑，#7 前叶-顶叶-岛叶-丘脑，#8 颞叶-枕

脑-计算机接口（BCI）是一种新兴技术，具有改变世界的潜力，其应用范围广泛，从医疗保健到人类增强等多个领域。脑电图（EEG）运动想象（MI）是最常见的BCI范式之一，已广泛应用于智能医疗，如中风后康复和移动辅助机器人。近年来，深度学习（DL）对基于MI-EEG的BCI产生了巨大影响。在这项工作中，我们系统地回顾了过去十年基于DL的MI-EEG分类研究。本文首先解释了研究选择的程序，然后概述了BCI

实验结果表明，

这里,d是Cohen's d效应量,Spooled是合并标准差,sd1和sd2是类特定的标准差,x1和x2是类1和类2的值,i和j都用作样本和变量的索引,vs是变量大小,ss1和ss2分别是类特定的样本数。另一方面，心律失常和心脏病发作数据集表明，由于良好的效应量和较高的分类准确率，表现良好的数据集在两类之间具有良好的区分能力，而随着样本量的增加，两种效应量和机器学习性能的方差都会缩小。值得注意的

仅对急性抑郁症患者（n = 599）、仅对缓解期抑郁症患者（n = 297）、仅对合并症患者（n = 373）或无合并症的患者（n = 482）进行的ML管道分析，或者仅对当前正在接受药物治疗的患者（n = 535）或不在接受药物治疗的患者（n = 321）进行的分析结果与包含所有抑郁症患者的分析结果相似（最大BACC = 64.8%）。在同一思路下，我们的亚组分析，特别是那些关注具有或不具有合并

背景：在胶质瘤领域，转录组亚型被认为是一种重要的诊断和预后生物标志物，有助于提高治疗效果。然而，现有的转录组亚型鉴别方法由于检测周期相对较长、无法通过活检或手术获得肿瘤标本以及病变内异质性而受到限制。为了寻找优于先前模型的方法，本研究评估了基于极端梯度增强（XGBoost）的影像组学模型对胶质母细胞瘤患者转录组亚型进行分类。方法：这项回顾性研究检索了TCGA-GBM和IvyGAP队列中病理诊断为胶