简介:小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像(diffusiontensorimaging,DTI)脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。
简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。
简介:多年来,药物开发的瓶颈一直是在合成这个步骤上,其原因在于用以驱使合成反应的方式一直是传统的热力加热.而最新技术的开发让微波成为加热反应更有效的方法.那些本需要几小时,甚至几天才能完成的合成反应现在只需几分钟,因而让有机化学家们有更多的时间用以分析和优化他们的反应,使他们更有创造性.微波合成包括很多有优点,例如反应速率的提升,产率的提高和"更干净"的化学.由CEM所开发的新型微波环形单膜腔把所有传统合成设备的优点以及微波瞬间加热的能力结合于一个简洁但具有强大作用的仪器上.Abbott实验室(芝加哥、伊利诺斯)使用此仪器执行了针对药物开发的合成反应.化学家们发现环形单膜腔辅助有机合成的好处是在传统方法和从前的微波方法上的大量改良.