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基于深度卷积神经网络的时频表示在构音障碍与帕金森病语音质量指标估计中的比较研究
摘要 语音语言病理学家使用原始语音的语音质量指标来评估构音障碍。与其使用原始语音,不如使用基于深度学习的诊断方法,从时频语音表示中提取这些指标,这将更加可靠并能保留说话者身份。在这项工作中,实验性地使用基于回归的深度卷积神经网络来估计抖动、微颤、基频(F0)和谐波噪声比(H
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-30
深度学习AI模型在全景X光片牙石检测中的性能比较与YOLO-GNN混合模型优化研究
摘要本研究的目的是比较评估基于深度学习的人工智能(AI)模型在检测修复牙和健康牙中的牙石(PS)方面的性能,这些模型是通过全景X光片训练的。本研究使用了2022年1月至2025年6月间获取的1,119张包含PS的全景X光片。使用LabelMe软件对全景X光片中的PS进行了标注
基于图卷积神经网络的个性化体育训练路径规划与动态评估方法
摘要个性化训练路径规划已成为智能体育教育领域的热点议题,但现有方法往往难以捕捉不同动作特征之间的依赖关系。本研究提出一种图卷积神经网络(GCN)方法,通过学习者动作特征网络来实现个性化路径规划与动态评估。我们构建了异质图,将运动技能和学习者画像作为节点,并通过混合加权策略在边
基于并行门控循环单元神经网络的单细胞RNA测序数据丢失事件插补方法(IPGRU)
单细胞RNA测序(scRNA-seq)可产生高维转录组数据,但受到丢失事件(dropout events)的严重影响,这些事件会掩盖真实的基因–基因关系。这些缺失值给下游分析引入偏倚,使数据处理复杂化并降低分析效率。因此,对丢失事件进行准确插补对于恢复真实表达
来源:Quantitative Biology
写作者痉挛(Writer’s cramp, WC)保留内隐运动序列学习但错误相关脑激活改变:一项事件相关功能磁共振成像(fMRI)研究
写作者痉挛(Writer’s cramp, WC)患者表现出保留的内隐运动序列学习(implicit motor sequence learning)。在序列反应时任务(Serial Reaction Time Task, SRTT)中的运动执行在WC患者中受
来源:Neuroscience Research
早期生成板下神经元(SpNs)大部分持续存在为成年小鼠新皮层第6b层(L6b)神经元:饱和EdU出生日期标记与全脑透明化定量证据
板下神经元(subplate neurons, SpNs)是哺乳动物新皮层中早期生成的神经元,在皮层发育中发挥关键作用。目前普遍认为,SpNs主要因出生后细胞死亡而丢失,仅少数残余细胞贡献成年新皮层第6b层(layer 6b, L6b)神经元,但SpNs持续存
来源:Journal of Comparative Neurology
太平洋盲鳗(<i>Eptatretus stoutii</i>)视网膜增殖模式提示成年神经发生具有古老起源
比较形态学揭示,与有颌类(gnathostomes,有颌脊椎动物)相比,无颌类(cyclostomes,无颌脊椎动物)的眼在结构和组织上存在显著差异。这项工作有助于更好地理解脊椎动物视网膜的进化起源,但某些问题仍未解决。在此,研究人员通过检查视网膜发育来补充该
重型创伤性脑损伤昏迷患者重复经颅磁刺激联合正中神经电刺激的促醒疗效:一项随机对照试验
摘要专业翻译 背景:重型创伤性脑损伤(severe traumatic brain injury,sTBI)常导致长期昏迷和不良神经功能结局。重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation,rTMS)和
来源:Brain and Behavior
基于深度相机与机器学习的曲线行走步态分析用于认知障碍早期检测
摘要 引言: 包括轻度认知障碍(MCI)和阿尔茨海默病(AD)在内的认知障碍(CI)的早期检测,仍受限于现有诊断工具的侵入性和高成本。虽然步态分析是一种有前景的替代方案,但大多数研究聚焦于直线行走,这可能遗漏细微的运动-认知缺陷。研究人员假设曲线行走——尤其是
来源:Frontiers in Neurology
闭眼手指敲击任务评估帕金森病(PD)中视觉依赖对时间运动控制的影响:敲击间期变异性证据
背景:帕金森病(Parkinson’s disease, PD)中运动自动性(motor automaticity)受损可能增加对视觉反馈(visual feedback)的依赖,但其在稳定重复运动中的作用仍不清楚。目的:量化闭眼(eye closure)对手
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