多重分形与层次聚类在脑静息态fMRI数据分析中的应用

为了检测人脑静息态下默认模式网络的功能连接状况,从静息态的脑部fMRI影像中提取各个脑区的血氧水平依赖(BOLD)信号,分析其质量指数函数及奇异谱函数曲线的性质,发现BOLD信号具有一定的多重分形性。分别计算全脑160个感兴趣区域(ROI)的BOLD信号分形谱函数的3个特征参数并组成特征向量,以这些特征向量作为层次聚类,识别出包含ROI_73(扣带回的代表节点)的簇团,该簇团与Dosenbach的研究结果比较,有25个ROI是相同的,差异较少。

基于样本熵算法的抑郁症患者脑电特征分析

为寻找抑郁症患者早期诊断指标,采集了5例未经抗抑郁药物干预的抑郁症患者和6例正常被试者静息状态下的脑电数据,采用样本熵算法,研究抑郁症患者脑电时间序列复杂度。结果表明,2组数据睁眼状态都比闭眼状态的样本熵数值大,说明睁眼状态的时间序列复杂度要高于闭眼状态。抑郁组的睁眼状态和闭眼状态样本熵数值分别比正常组大,说明抑郁组睁眼和闭眼状态时间序列复杂度比正常组高。研究表明,样本熵的处理方法能有效区分抑郁症患者和正常对照组,样本熵可作为判别抑郁症的生物学指标,为抑郁症的早期诊断提供一种辅助方法。

辅导员角色转变下的高校人才培养策略

随着社会和经济的不断进步,高校辅导员的角色也面临着深刻的变革。他们不再仅仅是执行行政任务的人员,而是要逐渐成为学生成长过程中的教育者和指导者。这一角色转变不仅反映了现代教育的需求,也为高校提供了机会来优化和创新人才培养策略。通过针对学生的个性化需求和特点,以及结合“三分”原则和创新学习模式,辅导员可以更有针对性地引导学生,帮助他们在知识、技能和人生态度上得到全面培养,从而更好地适应社会和职场的挑战。