意识终于被测到了 丘脑隐藏频率揭开大脑最神秘开关

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电磁场像遥控器一样操控基因表达：引发生命重编程新路径深度解析

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海洋生物实验室利用人工智能和虚拟现实探索人类记忆

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科学家研发了一种基于石墨烯的人工味觉系统，能够以90%的准确率识别酸、甜、苦、咸等味道。该系统模拟人类味觉，有助于神经疾病患者恢复味觉，且在识别复杂饮品时分类准确率高达92.3%。

AI有味觉了：分辨可乐和咖啡，只需“尝一尝”丨Nature
量子位
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激发脑波：AI初创公司通过实验室环节加速疾病研究

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本研究提出了一种核心-外围状态空间模型(CP-SSM)，有效解决了传统机器学习在脑区关系处理中的不足。实验结果表明，CP-SSM在功能连接组分类中优于Transformer模型，降低了计算复杂性，为神经疾病诊断提供了新的方向。

Core-Periphery Principle Guided State Space Model for Functional Connectivity Group Classification
BriefGPT - AI 论文速递
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本研究评估了深度学习在脑电信号分析中的应用，提出了标准化基准，以应对神经疾病诊断中的数据集异质性和任务变异性问题，从而提高模型的可重复性和智能医疗解决方案的发展潜力。

Deep Learning-Driven Analysis of Electroencephalographic Signals: Advancing Neurological Diagnostics
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人工智能脑扫描仪以创纪录的准确性诊断多种神经疾病

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DEV Community
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本研究提出了一种“脑适配器”方法，通过轻量级瓶颈层和对比语言-图像预训练策略，解决3D医学图像处理中的空间信息缺失问题。实验结果显示，该方法在神经疾病诊断准确性方面表现优异，具有改善实际诊断流程的潜力。

Brain Adapter: Enhancing Neurological Disorder Analysis with Adapter-Tuning Multimodal Large Language Models
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TractoGPT是一种基于GPT的全自动白质束分割方法，旨在解决脑结构连通性、神经外科规划和神经疾病研究中的挑战。该方法通过训练流线、聚类和融合数据表示，能够跨数据集泛化并保持白质束形状信息。实验结果表明，TractoGPT在DICE、重叠和覆盖得分上优于现有方法。

TractoGPT: A GPT Architecture for White Matter Segmentation
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本研究提出了一种新方法，通过稀疏组因子分析识别神经和精神疾病患者亚组中的潜在因素。应用于前额叶痴呆基因组数据，发现更同质患者亚组中潜在因素更明显，为理解疾病提供了重要见解。

Identifying Latent Disease Factors Differently Expressed in Patient Subgroups Using Group Factor Analysis
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脑肠一体：打开跨微生物-肠-脑轴的沟通之门

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本研究提出了多种图卷积网络模型，应用于图分类、脑电波诊断和交通流量预测等领域。实验结果表明，这些模型在准确性和效率上优于传统方法，推动了神经疾病和交通预测的发展。

LDGCN: 基于单通道脑电的边缘端轻量级双重 GCN 用于驾驶员昏昏欲睡监测
BriefGPT - AI 论文速递
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研讨会强调心理健康危机的严重性及新颖的诊断与治疗方法

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MIT News - Artificial intelligence
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心理与身体健康的平等：一种“医学公民权”

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McKinsey Insights & Publications
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研究人员利用AlphaFold设计更有效的药物。Schrödinger的Karen Akinsanya指出，AlphaFold能够识别特定蛋白质靶点，优化药物选择性，尤其在神经疾病治疗中。通过模拟不同蛋白质家族的行为，科学家们希望加速药物发现，改善患者的治疗效果。

推动更好药物和医学的发现
Google DeepMind Blog
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