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【中文期刊】 林绮文 周燕玲 等 《中国神经精神疾病杂志》 2026年52卷2期 85-91页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探究孤独症谱系障碍共病注意缺陷/多动障碍(the comorbidity of autism spectrum disorder and attention-deficit/hyperactivity disorder,ASD+ADH...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吕祎君 贾铭 等 《分子影像学杂志》 2026年49卷2期 154-160页ISTIC
【摘要】 目的 探索基于注意力门增强的APS模型(AG-APS)从MR合成高质量CT(sCT),用于颅内钙化成分的精准生成.方法 回顾性收集2022年1月～2024年12月南方医科大学南方医院和南方医院增城院区共134例脑部存在钙化成分的受试者,涵盖...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴子遥 冯思同 等 《首都医科大学学报》 2025年46卷1期 125-129页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 初步探究亚健康脾气虚证人群的注意网络功能.方法 2022年9月至2024年8月于社区和高校招募亚健康脾气虚证组受试者27例.根据年龄、性别和受教育年限相匹配纳入了 25例健康对照受试者.对纳入的所有受试者进行注意网络测试,并分析两组差...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭磊 魏国辉 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷2期 142-152页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 基于脑电信号的情绪识别在人机交互领域有着重要的作用,但由于脑电信号的时变性(不同时间段的特征可能会显著不同)和多尺度特性(不同时间尺度和空间尺度上展现出不同的特征),现有深度学习方法往往难以全面捕捉和提取脑电信号中与情绪相关的各种特征.为了...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘佳铭 周骁 等 《安徽医科大学学报》 2025年60卷12期 2353-2362页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 构建基于卷积神经网络(CNN)-长短时记忆网络(LSTM)-注意力机制(Attention)的深度学习模型,探讨气象、临床因素与缺血性脑卒中发病的关联性.方法 纳入缺血性脑卒中住院患者的临床资料及同期的气象数据,构建基于CNN、LST...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 卢未坤 周颖玥 等 《中国生物医学工程学报》 2025年44卷4期 393-405页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 情绪识别在人机交互中发挥着至关重要的作用,而脑电信号在反映人类情绪状态方面具有优势.基于脑电空间拓扑建模脑区之间的复杂交互关系,可以为情绪识别的特征提取提供重要信息.然而,仅使用空间拓扑构建单一的图结构进行图卷积,存在信息聚合方式单一的问题...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 陈紫豪 郭延哺 等 《南方医科大学学报》 2025年45卷11期 2394-2404页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 为解决药物-靶标相互作用预测中存在的高阶语义依赖建模不足、语义路径融合缺乏自适应性及节点特征过平滑等问题,提出一种基于多层语义与拓扑融合的异质图预测方法.方法 构建包含药物、蛋白质、副作用、疾病等多类实体的异质图网络,利用图嵌入技术获...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 段继忠 肖琛 《北京航空航天大学学报》 2025年51卷1期 85-93页
【摘要】 针对并行磁共振成像的重建,提出深度复数注意力网络(DCANet)模型.根据磁共振成像数据的复数性质,该模型使用复数卷积替换常规实数卷积;由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同,该模型还使用逐通道的注意力机制来重点关注有效特征...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 乐星辰 杜伟锋 等 《中国实验方剂学杂志》 2024年30卷11期 183-191页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:基于改进的YOLOv7-tiny算法实现浙贝母切片角度的自动识别.方法:通过数据增广构建16 000张包含不同角度浙贝母的图像数据集.对YOLOv7-tiny算法进行改进,将普通卷积替换为鬼影卷积(GhostConv),优选添加坐标注...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 汪晓翠 李梦宁 等 《中国微侵袭神经外科杂志》 2024年28卷5期 261-266页ISTICCA
【摘要】 目的 研究儿童期自限性局灶性癫痫(self-limited focal epilepsies,SeLFE)脑电图合并睡眠期持续棘慢波激活患儿的注意网络功能特征.方法 运用注意网络测试(attention networks test,ANT)...
- 概要：
- 方法：
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