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Part 2: A Novel Bayesian Approach for Uncovering Potential Spectroscopic Counterparts for Clinical Variables in 1H NMR Metabonomic Applications[第2部分：在1hnmr代谢组学应用中发现临床变量潜在光谱对应物的新贝叶斯方法 ]
  Mika Ala-Korpela, Ville-Petteri Mäkinen(阿尔托大学) 基于光谱数据的代谢组学方法在生物医学中处于起步阶段。临床代谢组学的一个关键挑战是揭示和理解多维光谱数据与目前用于疾病风险评估和诊断的临床测量之间的关系...
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Leave-one-out prediction error as a diagnostic tool[排除一个预测错误作为诊断工具 ]
  Sebino Stramaglia(巴里大学 ) 我们在此考虑收缩血压（SAP）时间序列在起搏呼吸下的可预测性（Akselrod等1985），并且显示适当的指数将健康受试者与慢性心力衰竭（CHF）患者分开。当心脏将血泵...
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On the Promise of Topic Models for Abstracting Complex Medical Data: A Study of Patients and their Medications[复杂医学数据抽取主题模型的前景：对病人及其药物的研究 ]
  Jenna Wiens(麻省理工学院) 确定患者之间的相似性是临床实践和医学研究的组成部分。原则上，详细的电子医疗记录的扩散应该通过使得找到有用的患者群体成为可能来促进个性化医疗的发展。然而...
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Learning Classification Trees for Personalized Cardiovascular Risk Stratification[个性化心血管危险分层的学习分类树 ]
  Anima Singh(麻省理工学院) 心血管疾病是全世界死亡的主要原因。有许多有效的治疗方法，但确定最有可能从各种治疗中受益的高风险患者是一个尚未解决的问题。风险分层将受益于原型数据驱动方...
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Modeling Rate of Change in Renal Function for Individual Patients: A Longitudinal Model Based on Routinely Collected Data[单个患者肾功能变化的建模率：基于常规收集数据的纵向模型 ]
  Norman Poh(萨里大学 ) 人口数据表明，随着患者年龄的增长，估计的肾小球滤过率（eGFR）会稳步下降。然而，这几乎没有考虑个体患者的波动;许多患者超过了变化水平，导致转诊到专科医生...
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Patient Surveillance Algorithms for the Emergency Department[急诊科病人监控算法 ]
  Yonatan Halpern(纽约大学) 急诊科的医生必须迅速收集和综合来自不同来源的大量数据，以便做出治疗决定，同时不断在患者之间切换。即使是最警惕的临床医生也很容易忽视临床参数转换时间的微...
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High-Order Multi-Task Feature Learning to Identify Longitudinal Phenotypic Markers for Alzheimer Disease Progression Prediction[高阶多任务特征学习识别阿尔茨海默病进展预测的纵向表型标记 ]
  Hua Wang(科罗拉多矿业学院 ) 阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征在于记忆和其他认知功能的进行性损伤。回归分析已被研究将神经影像学测量与认知状态联系起来。然而，这些测量是...
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Signatures of Conscious Processing in the Human Brain[人脑中有意识加工的特征]
  Stanislas Dehaene(法兰西学院) 了解大脑活动如何导致有意识的体验仍然是一项重大的实验挑战。我将描述一系列探索有意识处理的特征的实验。在这些实验中，我和我的同事们询问，当一个人突然意识...
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Identifying Alzheimer's Disease-Related Brain Regions from Multi-Modality Neuroimaging Data using Sparse Composite Linear Discrimination Analysis[利用稀疏复合线性判别分析从多模态神经成像数据中识别阿尔茨海默病相关脑区]
  Jieping Ye(密歇根大学) 在疾病发展的早期阶段诊断阿尔茨海默病（AD）具有重要的临床意义。目前主要依赖认知测量的临床评估证明低敏感性和特异性。快速增长的神经影像技术具有很大的前景...
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Empirical models of spiking in neural populations[神经群体中的跳跃经验模型]
  Lars Buesing(伦敦大学学院) 新皮质中的神经元编码并作为局部互联群体的一部分进行计算。大规模多电极记录使得可以通过将统计模型拟合到非平均数据来凭经验访问这些群体过程。什么统计结构最...
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Identifying Patients at Risk of Major Adverse Cardiovascular Events Using Symbolic Mismatch[用符号不匹配法鉴别有严重心血管风险的患者]
  Zeeshan Syed(密歇根大学) 心血管疾病是全球死亡的主要原因，每年造成1700万人死亡。尽管存在各种治疗选择，但是基于传统医学知识的现有技术通常无法识别可能从更积极的治疗中受益的患者。...
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Reinforcement Learning for Embodied Cognition [加强对具体认知的学习]
  Dana H. Ballard(德克萨斯大学) 用于测量大脑状态的仪器的巨大进步使得解决大脑计算整体模型的大问题成为可能。大脑的内在复杂性可以导致人们忽略与其与身体关系相关的问题，但体验认知领域强调...
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Empirical Comparisons of Learning Methods & Case Studies[学习方法与案例研究的实证比较]
  Rich Caruana(微软公司) 决策树可能是可理解的，但他们可以削减芥末？是否已将SVM替换为神经网络，或神经网络仍然是回归的最佳选择，而SVM最适合分类？提升最大化边际与SVM一样，但可以...
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Kernel methods for genomic data fusion[用于基因组数据融合的核方法]
  Yves Moreau(鲁汶大学) 尽管在组学技术方面取得了重大进展，但鉴定引起罕见遗传疾病的基因以及对这些疾病背后的分子网络的理解仍然很困难。基因优先化尝试整合多个异质数据源以鉴定最可...
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Active and guided learning of enzyme function[积极学习酶的功能]
  Luna De Ferrari(圣安德鲁斯大学) 手动注释无法跟上酶序列发现。在这项工作中，我们模拟了主动和指导学习的使用，以支持酶功能策划。我们对5,750种大肠杆菌蛋白质进行了评估，对9种策略进行了分类...
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