Fast Brain(빠른 두뇌)란 무엇입니까?
Fast Brain 빠른 두뇌 - There is fast brain uptake with 0. [1] Collectively, both stimulus/task intensity and image resolution can affect the sensitivity of fMRI to fast brain activity, which may partly explain recent observations of fast fMRI signals. [2] Ultrafast brain imaging with wave-CAIPI MP-RAGE is feasible in awake pediatric patients, providing a substantial reduction in scan time at a cost of subjectively increased image noise. [3] At the institution described by Koral et al, 86% of the 679 fast brain MRIs ordered for ventricular size evaluation in 2016 were performed on an outpatient basis, while only 3% were ordered by the emergency department, and 22 patients received at least 5 head CTs for shunt evaluation during the year. [4] We found that: first, the brain activity signal is represented more compactly by the connectome spectrum than by the traditional area-based representation; second, the connectome spectrum characterizes fast brain dynamics in terms of signal broadcasting profile, revealing different temporal regimes of integration and segregation that are consistent across participants. [5] Recently, a fast brain magnetic resonance imaging (fbMRI) protocol has been employed for rapid imaging of hydrocephalus in pediatric patients. [6] CONCLUSION The implementation of fast brain MRI sequences significantly reduced the acquisition times for the most commonly performed outpatient brain MRI protocols. [7] The use of simple/automatized heuristics may also lead to increased reliance on fast brain processes, whereas fuzzy heuristic may lead to lingering uncertainty. [8] We found that: first, the brain activity signal is more compactly represented by the connectome spectrum than by the traditional area-based representation; second, the connectome spectrum characterizes fast brain dynamics in terms of signal broadcasting profile, revealing different temporal regimes of integration and segregation that are consistent across participants. [9] In this paper, we propose an end-to-end fast brain extraction and visualization framework. [10] In this paper, we train a state-of-the-art deep neural network segmentation model to do fast brain volumetric segmentation from T1 MRI scans. [11] Here, the authors show that fast brain activity at posterior sites is nested into prefrontal slow brain waves, with cognitive demand determining the slow wave phase involved. [12] Thus, developing approaches able to adequately detect fast brain dynamics is critical. [13] This paper proposes refrigerated showcase fault detection by a correntropy based Artificial Neural Network (ANN) using Fast Brain Storm Optimization (FBSO). [14] Understanding these fast network dynamics is fundamental to understanding how brains work, but up to now it has proven very difficult to model fast brain dynamics for various methodological reasons. [15] Thus, developing approaches able to adequately detect fast brain dynamics is critical. [16] OBJECTIVE The objective of this study was to determine the accuracy of fast brain magnetic resonance imaging (MRI) in the detection of intra- and extra-axial intracranial hemorrhage compared with standard-of-care computed tomography (CT) or MRI in pediatric patients. [17] Threshold-based techniques are efficient for fast brain tumor extraction. [18] Epstein for the occurrence of Phrenoblysis (periods of fast brain growth), interspersed with periods of slow growth and that occurring in correlation with the Piagetian stages. [19] From above problems a proposed method can be made by Adaptive KWFCM method to segment accurate and fast brain tumor. [20] Conversely, fast brain MRI permits image acquisition without the need for sedation, although its short pulse sequences, susceptibility to motion artifact, and contrast resolution have limited its use to assessing ventricular size or major structural variations. [21] The proposed CANN using MBSO is verified to be more accurate than the conventional least square error (LSE) based ANNs (LANNs) using stochastic gradient descent (SGD) and the conventional CANNs using fast brain storm optimization (FBSO) with actual measurement data of showcase. [22] To realize asynchronous control of a brain-computer interface (BCI) system, a fast brain switch with low false positive rate (FPR) is required. [23]0이면 뇌 흡수가 빠릅니다. [1] 종합적으로, 자극/작업 강도 및 이미지 해상도는 빠른 뇌 활동에 대한 fMRI의 감도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 빠른 fMRI 신호에 대한 최근 관찰을 부분적으로 설명할 수 있습니다. [2] wave-CAIPI MP-RAGE를 사용한 초고속 뇌 영상화는 깨어 있는 소아 환자에서 실현 가능하여 주관적으로 이미지 노이즈가 증가하는 대신 스캔 시간을 상당히 줄여줍니다. [3] Koral et al이 기술한 기관에서 2016년에 심실 크기 평가를 위해 주문된 679개의 고속 뇌 MRI 중 86%가 외래 환자를 기준으로 수행된 반면, 응급실에서 3%만 주문되었으며 22명의 환자가 최소 5개의 머리를 받았습니다. 연중 션트 평가를 위한 CT. [4] 우리는 첫째, 뇌 활동 신호가 전통적인 영역 기반 표현보다 커넥톰 스펙트럼에 의해 더 간결하게 표현된다는 것을 발견했습니다. 둘째, 연결체 스펙트럼은 신호 브로드캐스팅 프로필 측면에서 빠른 뇌 역학을 특성화하여 참가자 간에 일관된 통합 및 분리의 다양한 시간적 체제를 나타냅니다. [5] 최근에, 소아 환자에서 수두증의 신속한 영상화를 위해 고속 뇌 자기 공명 영상(fbMRI) 프로토콜이 사용되었습니다. [6] 결론 빠른 뇌 MRI 시퀀스의 구현은 가장 일반적으로 수행되는 외래 뇌 MRI 프로토콜의 획득 시간을 크게 줄였습니다. [7] 단순/자동화된 휴리스틱을 사용하면 빠른 두뇌 프로세스에 대한 의존도가 증가할 수 있는 반면 퍼지 휴리스틱은 지속적인 불확실성으로 이어질 수 있습니다. [8] 우리는 첫째, 뇌 활동 신호가 전통적인 영역 기반 표현보다 코넥톰 스펙트럼으로 더 간결하게 표현된다는 것을 발견했습니다. 둘째, 연결체 스펙트럼은 신호 브로드캐스팅 프로필 측면에서 빠른 뇌 역학을 특성화하여 참가자 간에 일관된 통합 및 분리의 다양한 시간적 체제를 나타냅니다. [9] 이 논문에서는 종단 간 빠른 뇌 추출 및 시각화 프레임워크를 제안합니다. [10] 이 논문에서는 T1 MRI 스캔에서 빠른 뇌 체적 분할을 수행하기 위해 최첨단 심층 신경망 분할 모델을 훈련합니다. [11] 여기에서 저자는 후방 부위의 빠른 뇌 활동이 전전두엽의 느린 뇌파에 중첩되어 인지 요구가 느린 파동 단계를 결정한다는 것을 보여줍니다. [12] 따라서 빠른 뇌 역학을 적절하게 감지할 수 있는 접근 방식을 개발하는 것이 중요합니다. [13] 본 논문에서는 FBSO(Fast Brain Storm Optimization)를 사용하여 Correntropy 기반 인공 신경망(ANN)에 의한 냉장 진열장 결함 감지를 제안합니다. [14] 이러한 빠른 네트워크 역학을 이해하는 것은 뇌가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 기본적이지만, 지금까지는 다양한 방법론적 이유로 빠른 뇌 역학을 모델링하는 것이 매우 어려운 것으로 입증되었습니다. [15] 따라서 빠른 뇌 역학을 적절하게 감지할 수 있는 접근 방식을 개발하는 것이 중요합니다. [16] 목적 이 연구의 목적은 소아 환자에서 표준 치료 컴퓨터 단층 촬영(CT) 또는 MRI와 비교하여 두개내 및 축외 두개내 출혈의 검출에서 고속 뇌 자기 공명 영상(MRI)의 정확도를 결정하는 것이었습니다. [17] 임계값 기반 기술은 빠른 뇌종양 추출에 효율적입니다. [18] Epstein은 Phrenoblysis(빠른 뇌 성장 기간)의 발생에 대해 느린 성장 기간과 Piagetian 단계와 관련하여 발생하는 기간이 산재되어 있습니다. [19] 위의 문제에서 제안하는 방법은 Adaptive KWFCM 방법으로 정확하고 빠른 뇌종양을 분할할 수 있다. [20] 반대로, 빠른 뇌 MRI는 짧은 펄스 시퀀스, 모션 인공물에 대한 민감성 및 대비 해상도로 인해 심실 크기 또는 주요 구조적 변화를 평가하는 데 사용이 제한되었지만 진정이 필요하지 않은 이미지 획득이 가능합니다. [21] 제안된 MBSO를 이용한 CANN은 기존의 LSE(Least Square Error) 기반의 LANN(Stochastic Gradient Descent)과 쇼케이스의 실제 측정 데이터로 FBSO(Fast Brain Storm Optimization)를 사용한 기존의 CANN보다 정확한 것으로 검증되었습니다. . [22] BCI(Brain-Computer Interface) 시스템의 비동기 제어를 구현하려면 FPR(False Positive Rate)이 낮은 빠른 두뇌 스위치가 필요합니다. [23]
Detect Fast Brain
Thus, developing approaches able to adequately detect fast brain dynamics is critical. [1] Thus, developing approaches able to adequately detect fast brain dynamics is critical. [2]따라서 빠른 뇌 역학을 적절하게 감지할 수 있는 접근 방식을 개발하는 것이 중요합니다. [1] 따라서 빠른 뇌 역학을 적절하게 감지할 수 있는 접근 방식을 개발하는 것이 중요합니다. [2]
Characterize Fast Brain 빠른 두뇌 특성화
We found that: first, the brain activity signal is represented more compactly by the connectome spectrum than by the traditional area-based representation; second, the connectome spectrum characterizes fast brain dynamics in terms of signal broadcasting profile, revealing different temporal regimes of integration and segregation that are consistent across participants. [1] We found that: first, the brain activity signal is more compactly represented by the connectome spectrum than by the traditional area-based representation; second, the connectome spectrum characterizes fast brain dynamics in terms of signal broadcasting profile, revealing different temporal regimes of integration and segregation that are consistent across participants. [2]우리는 첫째, 뇌 활동 신호가 전통적인 영역 기반 표현보다 커넥톰 스펙트럼에 의해 더 간결하게 표현된다는 것을 발견했습니다. 둘째, 연결체 스펙트럼은 신호 브로드캐스팅 프로필 측면에서 빠른 뇌 역학을 특성화하여 참가자 간에 일관된 통합 및 분리의 다양한 시간적 체제를 나타냅니다. [1] 우리는 첫째, 뇌 활동 신호가 전통적인 영역 기반 표현보다 코넥톰 스펙트럼으로 더 간결하게 표현된다는 것을 발견했습니다. 둘째, 연결체 스펙트럼은 신호 브로드캐스팅 프로필 측면에서 빠른 뇌 역학을 특성화하여 참가자 간에 일관된 통합 및 분리의 다양한 시간적 체제를 나타냅니다. [2]
fast brain dynamic 빠른 두뇌 다이나믹
We found that: first, the brain activity signal is represented more compactly by the connectome spectrum than by the traditional area-based representation; second, the connectome spectrum characterizes fast brain dynamics in terms of signal broadcasting profile, revealing different temporal regimes of integration and segregation that are consistent across participants. [1] We found that: first, the brain activity signal is more compactly represented by the connectome spectrum than by the traditional area-based representation; second, the connectome spectrum characterizes fast brain dynamics in terms of signal broadcasting profile, revealing different temporal regimes of integration and segregation that are consistent across participants. [2] Thus, developing approaches able to adequately detect fast brain dynamics is critical. [3] Understanding these fast network dynamics is fundamental to understanding how brains work, but up to now it has proven very difficult to model fast brain dynamics for various methodological reasons. [4] Thus, developing approaches able to adequately detect fast brain dynamics is critical. [5]우리는 첫째, 뇌 활동 신호가 전통적인 영역 기반 표현보다 커넥톰 스펙트럼에 의해 더 간결하게 표현된다는 것을 발견했습니다. 둘째, 연결체 스펙트럼은 신호 브로드캐스팅 프로필 측면에서 빠른 뇌 역학을 특성화하여 참가자 간에 일관된 통합 및 분리의 다양한 시간적 체제를 나타냅니다. [1] 우리는 첫째, 뇌 활동 신호가 전통적인 영역 기반 표현보다 코넥톰 스펙트럼으로 더 간결하게 표현된다는 것을 발견했습니다. 둘째, 연결체 스펙트럼은 신호 브로드캐스팅 프로필 측면에서 빠른 뇌 역학을 특성화하여 참가자 간에 일관된 통합 및 분리의 다양한 시간적 체제를 나타냅니다. [2] 따라서 빠른 뇌 역학을 적절하게 감지할 수 있는 접근 방식을 개발하는 것이 중요합니다. [3] 이러한 빠른 네트워크 역학을 이해하는 것은 뇌가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 기본적이지만, 지금까지는 다양한 방법론적 이유로 빠른 뇌 역학을 모델링하는 것이 매우 어려운 것으로 입증되었습니다. [4] 따라서 빠른 뇌 역학을 적절하게 감지할 수 있는 접근 방식을 개발하는 것이 중요합니다. [5]
fast brain activity
Collectively, both stimulus/task intensity and image resolution can affect the sensitivity of fMRI to fast brain activity, which may partly explain recent observations of fast fMRI signals. [1] Here, the authors show that fast brain activity at posterior sites is nested into prefrontal slow brain waves, with cognitive demand determining the slow wave phase involved. [2]종합적으로, 자극/작업 강도 및 이미지 해상도는 빠른 뇌 활동에 대한 fMRI의 감도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 빠른 fMRI 신호에 대한 최근 관찰을 부분적으로 설명할 수 있습니다. [1] 여기에서 저자는 후방 부위의 빠른 뇌 활동이 전전두엽의 느린 뇌파에 중첩되어 인지 요구가 느린 파동 단계를 결정한다는 것을 보여줍니다. [2]
fast brain storm
This paper proposes refrigerated showcase fault detection by a correntropy based Artificial Neural Network (ANN) using Fast Brain Storm Optimization (FBSO). [1] The proposed CANN using MBSO is verified to be more accurate than the conventional least square error (LSE) based ANNs (LANNs) using stochastic gradient descent (SGD) and the conventional CANNs using fast brain storm optimization (FBSO) with actual measurement data of showcase. [2]본 논문에서는 FBSO(Fast Brain Storm Optimization)를 사용하여 Correntropy 기반 인공 신경망(ANN)에 의한 냉장 진열장 결함 감지를 제안합니다. [1] 제안된 MBSO를 이용한 CANN은 기존의 LSE(Least Square Error) 기반의 LANN(Stochastic Gradient Descent)과 쇼케이스의 실제 측정 데이터로 FBSO(Fast Brain Storm Optimization)를 사용한 기존의 CANN보다 정확한 것으로 검증되었습니다. . [2]
fast brain magnetic
Recently, a fast brain magnetic resonance imaging (fbMRI) protocol has been employed for rapid imaging of hydrocephalus in pediatric patients. [1] OBJECTIVE The objective of this study was to determine the accuracy of fast brain magnetic resonance imaging (MRI) in the detection of intra- and extra-axial intracranial hemorrhage compared with standard-of-care computed tomography (CT) or MRI in pediatric patients. [2]최근에, 소아 환자에서 수두증의 신속한 영상화를 위해 고속 뇌 자기 공명 영상(fbMRI) 프로토콜이 사용되었습니다. [1] 목적 이 연구의 목적은 소아 환자에서 표준 치료 컴퓨터 단층 촬영(CT) 또는 MRI와 비교하여 두개내 및 축외 두개내 출혈의 검출에서 고속 뇌 자기 공명 영상(MRI)의 정확도를 결정하는 것이었습니다. [2]
fast brain tumor
Threshold-based techniques are efficient for fast brain tumor extraction. [1] From above problems a proposed method can be made by Adaptive KWFCM method to segment accurate and fast brain tumor. [2]임계값 기반 기술은 빠른 뇌종양 추출에 효율적입니다. [1] 위의 문제에서 제안하는 방법은 Adaptive KWFCM 방법으로 정확하고 빠른 뇌종양을 분할할 수 있다. [2]
fast brain mrus
CONCLUSION The implementation of fast brain MRI sequences significantly reduced the acquisition times for the most commonly performed outpatient brain MRI protocols. [1] Conversely, fast brain MRI permits image acquisition without the need for sedation, although its short pulse sequences, susceptibility to motion artifact, and contrast resolution have limited its use to assessing ventricular size or major structural variations. [2]결론 빠른 뇌 MRI 시퀀스의 구현은 가장 일반적으로 수행되는 외래 뇌 MRI 프로토콜의 획득 시간을 크게 줄였습니다. [1] 반대로, 빠른 뇌 MRI는 짧은 펄스 시퀀스, 모션 인공물에 대한 민감성 및 대비 해상도로 인해 심실 크기 또는 주요 구조적 변화를 평가하는 데 사용이 제한되었지만 진정이 필요하지 않은 이미지 획득이 가능합니다. [2]