論文の概要: Assessment of Sports Concussion in Female Athletes: A Role for Neuroinformatics?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13045v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 19:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 16:16:01.976192
• Title: Assessment of Sports Concussion in Female Athletes: A Role for Neuroinformatics?
• Title（参考訳）: 女子スポーツ選手におけるスポーツ障害の評価 : 神経情報学の役割?
• Authors: Rachel Edelstein, Sterling Gutterman, Benjamin Newman, John Darrell Van Horn
• Abstract要約: 脳卒中を診断する伝統的な臨床手法は、女性アスリートの脳構造や機能に微妙な変化を捉えることができない。 本稿では,女子スポーツ選手を対象としたマルチモーダルな実験設計と機械学習アプローチにおける性差の重大な問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.527016551650139
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, the intricacies of sports-related concussions among female athletes have become readily apparent. Traditional clinical methods for diagnosing concussions suffer limitations when applied to female athletes, often failing to capture subtle changes in brain structure and function. Advanced neuroinformatics techniques and machine learning models have become invaluable assets in this endeavor. While these technologies have been extensively employed in understanding concussion in male athletes, there remains a significant gap in our comprehension of their effectiveness for female athletes. With its remarkable data analysis capacity, machine learning offers a promising avenue to bridge this deficit. By harnessing the power of machine learning, researchers can link observed phenotypic neuroimaging data to sex-specific biological mechanisms, unraveling the mysteries of concussions in female athletes. Furthermore, embedding methods within machine learning enable examining brain architecture and its alterations beyond the conventional anatomical reference frame. In turn, allows researchers to gain deeper insights into the dynamics of concussions, treatment responses, and recovery processes. To guarantee that female athletes receive the optimal care they deserve, researchers must employ advanced neuroimaging techniques and sophisticated machine-learning models. These tools enable an in-depth investigation of the underlying mechanisms responsible for concussion symptoms stemming from neuronal dysfunction in female athletes. This paper endeavors to address the crucial issue of sex differences in multimodal neuroimaging experimental design and machine learning approaches within female athlete populations, ultimately ensuring that they receive the tailored care they require when facing the challenges of concussions.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、女性アスリートのスポーツ関連の脳震えの複雑さはすぐに明らかになっている。 伝統的な脳震縮の診断方法は、女性アスリートに適用すると限界があり、しばしば脳の構造や機能の微妙な変化を捉えることができない。 高度なニューロインフォマティクス技術と機械学習モデルは、この取り組みにおいて貴重な資産となっている。 これらの技術は、男性アスリートの脳梗塞の理解に広く用いられているが、女性アスリートに対するその効果についての理解には大きなギャップがある。 注目すべきデータ分析能力によって、機械学習はこの赤字を埋める有望な道筋を提供する。 機械学習の力を利用して、観察された表現型ニューロイメージングデータを性固有の生物学的メカニズムに結びつけることで、女性アスリートの脳梗塞の謎を解き放つことができる。 さらに、機械学習に埋め込まれた手法により、従来の解剖学的基準枠を超える脳構造とその変化を調べることができる。 結果として、研究者は脳震動、治療反応、回復過程のダイナミクスについて深い洞察を得ることができる。 女性アスリートが適切なケアを受けるためには、高度な神経画像技術と高度な機械学習モデルを採用する必要がある。 これらのツールは、女性アスリートの神経機能不全に起因する脳震縮症状の原因となるメカニズムを深く調査することができる。 本稿では,女性アスリート集団における多様神経画像実験デザインと機械学習アプローチにおける性差の重大な問題に対処し,最終的には脳震縮の課題に直面する際に必要なケアを受けることを保証する。

関連論文リスト

• Contrastive Learning with Adaptive Neighborhoods for Brain Age Prediction on 3D Stiffness Maps [8.14243193774551]
  そこで本研究では,サンプルの局所的な領域に着目して,トレーニングプロセス中に動的に適応する新たなコントラスト損失を提案する。 この研究は、脳の年齢を予測するために、コンパイルされた剛性マップを用いて、脳の機械的特性に対する自己教師あり学習の最初の応用を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T12:58:19Z)
• Brain-inspired Computational Modeling of Action Recognition with Recurrent Spiking Neural Networks Equipped with Reinforcement Delay Learning [4.9798155883849935]
  行動認識は、その複雑な性質と、この分野における脳の異常なパフォーマンスのために大きな注目を集めている。 現在の行動認識のソリューションは、問題を効果的に解決する際の限界を示すか、必要な生物学的妥当性を欠くかのどちらかである。 本稿では,脳に触発された行動認識モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:34:16Z)
• A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning [58.72729525961739]
  バイオプルーシブル・クレジット・アサインメントは、事実上あらゆる学習条件と互換性があり、エネルギー効率が高い。 本稿では,人工ニューラルネットワークにおける信用代入の生体評価可能なルールをモデル化する,いくつかの重要なアルゴリズムについて検討する。 我々は,このようなアルゴリズムを実用アプリケーションでより有用にするためには,今後の課題に対処する必要があることを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:05:09Z)
• Machine Learning Applications in Spine Biomechanics [0.642428789697329]
  機械学習とコンピュータビジョン技術は、単一のカメラ画像と同じくらい単純な3Dボディ形状、人体計測、運動学を推定するのに役立つ。 本研究では,これらの手法を従来の筋骨格モデルと統合し,脊髄生体力学の包括的解析を可能にする枠組みを提案する。 本研究における実世界の応用例としては, 職場での揚力評価, 自動車事故における鞭打ち損傷の評価, プロスポーツにおける生体力学的解析などが挙げられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T04:45:12Z)
• Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
  本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。 我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。 本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T05:20:57Z)
• Continual learning benefits from multiple sleep mechanisms: NREM, REM, and Synaptic Downscaling [51.316408685035526]
  先行学習を失うことなく、新しいタスクやスキルを連続して学習することは、人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークの両方にとって、計算上の課題である。 本稿では,3つの異なる睡眠成分のモデル化が,人工ニューラルネットワークの連続学習にどのように影響するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T13:45:27Z)
• Neural Language Models are not Born Equal to Fit Brain Data, but Training Helps [75.84770193489639]
  音声ブックを聴く被験者の機能的磁気共鳴イメージングの時間軸予測に及ぼすテスト損失,トレーニングコーパス,モデルアーキテクチャの影響について検討した。 各モデルの訓練されていないバージョンは、同じ単語をまたいだ脳反応の類似性を捉えることで、脳内のかなりの量のシグナルをすでに説明していることがわかりました。 ニューラル言語モデルを用いたヒューマン・ランゲージ・システムの説明を目的とした今後の研究の実践を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T15:37:17Z)
• An Investigation on Non-Invasive Brain-Computer Interfaces: Emotiv Epoc+ Neuroheadset and Its Effectiveness [0.7734726150561089]
  人間の脳から直接人間の音声を、Facebook Reality Labとカリフォルニア大学サンフランシスコ校が導入したデジタルスクリーンにデコードする。 そこで我々は,脳-機械インタフェース(BMI)アプローチを用いて,ヒト脳を制御するビジョンプロジェクトについて検討した。 我々は、非侵襲的、挿入可能、低コストのBCIアプローチが、身体麻痺の患者だけでなく、脳を理解するための代替手段の焦点となると想定している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-24T05:45:48Z)
• Learning by Active Forgetting for Neural Networks [36.47528616276579]
  記憶と忘れのメカニズムは、人間の学習記憶システムにおいて、同じコインの2つの側面である。 現代の機械学習システムは、記憶を良くすることで、生涯にわたる学習能力を持つ機械を育むために取り組んできた。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた能動的記憶機構による学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-21T14:55:03Z)
• Review of Machine Learning Algorithms for Brain Stroke Diagnosis and Prognosis by EEG Analysis [50.591267188664666]
  ストローク(Strokes)は、アメリカ合衆国の成人障害の主要な原因である。 脳-コンピュータインタフェース(Brain-Computer Interfaces、BCI)は、患者の神経経路の回復または電子補綴器との効果的なコミュニケーションを支援する。 さまざまな機械学習技術とアルゴリズムをBCI技術と組み合わせることで、脳卒中治療にBCIを使うことは、有望で急速に拡大する分野であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T19:50:29Z)
• A Developmental Neuro-Robotics Approach for Boosting the Recognition of Handwritten Digits [91.3755431537592]
  近年のエビデンスでは、子どもの体現戦略をシミュレーションすることで、マシンインテリジェンスも改善できることが示されている。 本稿では,発達神経ロボティクスの文脈における畳み込みニューラルネットワークモデルへの具体的戦略の適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T14:55:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。