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Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) 16건

  1. [해외논문]   Expression of Phospho-MeCP2s in the Developing Rat Brain and Function of Postnatal MeCP2 in Cerebellar Neural Cell Development  

    Liu, F. , Ni, J. J. , Sun, F. Y.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 1 - 16 , 2017 , 1673-7067 ,

    초록

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    Fig. 1 이미지
  2. [해외논문]   MPTP Induces Systemic Parkinsonism in Middle-Aged Cynomolgus Monkeys: Clinical Evolution and Outcomes  

    Yue, F. , Zeng, S. , Tang, R. , Tao, G. , Chan, P.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 17 - 27 , 2017 , 1673-7067 ,

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  3. [해외논문]   Low-Dose Ethanol Preconditioning Protects Against Oxygen-Glucose Deprivation/Reoxygenation-Induced Neuronal Injury By Activating Large Conductance, Ca2+-Activated K+ Channels In Vitro  

    Su, F. , Guo, A. C. , Li, W. W. , Zhao, Y. L. , Qu, Z. Y. , Wang, Y. J. , Wang, Q. , Zhu, Y. L.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 28 - 40 , 2017 , 1673-7067 ,

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  4. [해외논문]   Pairwise Classifier Ensemble with Adaptive Sub-Classifiers for fMRI Pattern Analysis  

    Kim, E. , Park, H.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 41 - 52 , 2017 , 1673-7067 ,

    초록

    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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  5. [해외논문]   Expression of SoxC Transcription Factors during Zebrafish Retinal and Optic Nerve Regeneration  

    μ, Z. , Zhang, S. , He, C. , Hou, H. , Liu, D. , Hu, N. , Xu, H.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 53 - 61 , 2017 , 1673-7067 ,

    초록

    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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  6. [해외논문]   A New Perspective for Parkinson's Disease: Circadian Rhythm  

    Li, S. , Wang, Y. , Wang, F. , Hu, L. F. , Liu, C. F.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 62 - 72 , 2017 , 1673-7067 ,

    초록

    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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  7. [해외논문]   A Review of the Functional and Anatomical Default Mode Network in Schizophrenia  

    Hu, M. L. , Zong, X. F. , Mann, J. J. , Zheng, J. J. , Liao, Y. H. , Li, Z. C. , He, Y. , Chen, X. G. , Tang, J. S.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 73 - 84 , 2017 , 1673-7067 ,

    초록

    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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  8. [해외논문]   Transcriptional and Epigenetic Regulation in Injury-Mediated Neuronal Dendritic Plasticity  

    Wang, Y. , Li, W. Y. , Li, Z. G. , Guan, L. X. , Deng, L. X.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 85 - 94 , 2017 , 1673-7067 ,

    초록

    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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  9. [해외논문]   Optical Brain Imaging: A Powerful Tool for Neuroscience  

    Zhu, X. , Xia, Y. , Wang, X. , Si, K. , Gong, W.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 95 - 102 , 2017 , 1673-7067 ,

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    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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  10. [해외논문]   Intracellular TG2 Activity Increases Microtubule Stability but is not Sufficient to Prompt Neurite Growth  

    Guo, S. , Palanski, B. A. , Kloeck, C. , Khosla, C. , Cui, B.
    Neuroscience bulletin = 神經科學通報 (英文版) v.33 no.1 ,pp. 103 - 106 , 2017 , 1673-7067 ,

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    The multi-voxel pattern analysis technique is applied to fMRI data for classification of high-level brain functions using pattern information distributed over multiple voxels. In this paper, we propose a classifier ensemble for multiclass classification in fMRI analysis, exploiting the fact that specific neighboring voxels can contain spatial pattern information. The proposed method converts the multiclass classification to a pairwise classifier ensemble, and each pairwise classifier consists of multiple sub-classifiers using an adaptive feature set for each class-pair. Simulated and real fMRI data were used to verify the proposed method. Intra- and inter-subject analyses were performed to compare the proposed method with several well-known classifiers, including single and ensemble classifiers. The comparison results showed that the proposed method can be generally applied to multiclass classification in both simulations and real fMRI analyses.

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