脑连接体拓扑结构异常是重度抑郁障碍(MDD)病理机制的基础。然而，越来越多的证据只关注脑灰质中的功能组织，而忽略了已被证实具有可靠稳定拓扑组织的白质中的功能信息。本研究旨在从一个新的视角-白质WM功能连接组拓扑结构来表征MDD的功能模式中断。我们对发现的91例未服药MDD患者和225例健康对照(HC)和复制样本(34例未服药MDD患者和25例HC)进行了病例对照、横断面静息状态功能磁共振成像研究。在128个解剖区域构建WM功能网络，并使用基于图论的方法分析其全局拓扑性质(如小世界性)。在系统层面，普遍存在的小世界架构和局部信息处理能力在未服药的MDD患者中可检测到，但不如在HC中显著，这意味着
前言在全连接层构成的多层感知机网络中，我们要通过将图像数据展平成一维向量来送入模型，但这会忽略了每个图像的空间结构信息。理想的策略应该是要利用相近像素之间的相互关联性，将图像数据二维矩阵送给模型中学习。卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，CNN)正是一类强大的、专为处理图像数据（多维矩阵）而设计的神经网络，CNN的设计是深度学习中的一个里程碑式的技术。在Transformer应用到CV领域之前，基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中占主导地位，几乎所有的图像识别、目标检测、语义分割、3D目标检测、视频理解等任务都是以CNN方法为基础。卷积神经网络核心网络层
前言在全连接层构成的多层感知机网络中，我们要通过将图像数据展平成一维向量来送入模型，但这会忽略了每个图像的空间结构信息。理想的策略应该是要利用相近像素之间的相互关联性，将图像数据二维矩阵送给模型中学习。卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，CNN)正是一类强大的、专为处理图像数据（多维矩阵）而设计的神经网络，CNN的设计是深度学习中的一个里程碑式的技术。在Transformer应用到CV领域之前，基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中占主导地位，几乎所有的图像识别、目标检测、语义分割、3D目标检测、视频理解等任务都是以CNN方法为基础。卷积神经网络核心网络层
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。(基于PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络)1写在前面 前期一篇文章TensorFlowDNNRegressor实现深度学习的代码详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。(基于PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络)1写在前面 前期一篇文章TensorFlowDNNRegressor实现深度学习的代码详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结
