由于前置任务很快就解决了(在不到10个周期内达到99%的准确率),我们在(i)10个周期,(ii)30个周期,(iii)100个周期后对预训练模型进行了微调,并在微调期间交叉验证了最优的γ,同时设置学习率α=10−4。我们在精神疾病方面的结果扩展了最近一项关于阿尔茨海默病检测基准研究(Wen等，2020)的发现，该研究表明深度学习与在ADNI(Jack等，2008)上训练的简单线性SVM表现相当—

大脑信号指的是从人脑收集的生物测量信息。大脑信号的研究旨在通过信号解码发现个体的潜在神经或身体状态。近年来，新兴的深度学习技术显著地改进了大脑信号的研究。在这项工作中，我们首先介绍了非侵入性大脑信号的分类和深度学习算法的基础。然后，我们通过总结大量最近的研究，提供了应用深度学习进行非侵入性大脑信号分析的前沿内容。此外，基于深度学习的大脑信号研究，我们报告了可能的实际应用，这不仅有利于残疾人，也有利

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

1.跨频率耦合(CFC)，即多频率神经振荡的关联，存在于不同的频带和神经系统中。2.环路机制决定了CFC的特性：不同的环路vs.重叠环路中产生的振荡，以及连续的vs.间歇性快速振荡(FO)。3.动态网络特性决定了CFC特征：相位-相位耦合发生在弱耦合下，不与低频相位-高频振幅耦合同时发生；当FO是间歇性或稀疏尖峰时，存在相位幅度耦合；幅度-幅度耦合需要不对称的慢振荡。4.CFC机制涉及三种认知操作

在最近的一期fMRI培训中，我听到这样一段对话：甲：我已经构建了脑网络，已经做了统计，也用BrainNet做了可视化。乙：那你为啥还要参加基础班啊？（小小地惊讶。。）甲：额，我不太懂fMRI成像原理，没做过fMRI数据的预处理。乙：啊，好奇怪啊，不懂fMRI还把功能脑网络构建出来了。。听到这里，初学者可能有一些疑惑了，这家伙甚至没做过fMRI数据的预处理，竟然已经开始做脑...

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

在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法，在挑选出具有可重复性特征的同时，兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。关键词：机器学习 特...

将经颅磁刺激（TMS）与脑电图（EEG）相结合在基础和临床研究中日益受到关注，因为它能用于探测神经回路的反应性与连接性。然而，结合使用 TMS 和 EEG 会产生独特的伪迹，从而使得利用 EEG 来测量 TMS 诱发的神经反应变得具有挑战性。本文概述了 TMS-EEG 数据中存在的各种伪迹以及用于抑制这些不需要信号的离线清理方法。随后，我们描述了开放科学实践（包括专门用于 TMS-EEG 分析的开

由于前置任务很快就解决了(在不到10个周期内达到99%的准确率),我们在(i)10个周期,(ii)30个周期,(iii)100个周期后对预训练模型进行了微调,并在微调期间交叉验证了最优的γ,同时设置学习率α=10−4。我们在精神疾病方面的结果扩展了最近一项关于阿尔茨海默病检测基准研究(Wen等，2020)的发现，该研究表明深度学习与在ADNI(Jack等，2008)上训练的简单线性SVM表现相当—

帕金森病中的视觉幻觉可以从系统层面进行观察，其中负责感知的大脑网络之间通信的功能失调使个体易于产生幻觉。为此，高阶网络与初级感觉网络之间的异常功能交互已被认为与帕金森病视觉幻觉的病理生理有关，然而其具体特征仍有待确定。降维技术为简化多维脑成像数据的解释提供了一种新颖的方法，通过识别由功能网络内部和之间的变化驱动的数据中的层次模式。本文中，我们应用了两种互补的非线性降维技术——扩散图嵌入和t分布随机