Learning Dynamic Coherence with Graph Attention Network for Biomedical Entity Linking

Author(s):  
Mumeng Bo ◽  
Meihui Zhang
Author(s):  
Zheng Fang ◽  
Yanan Cao ◽  
Ren Li ◽  
Zhenyu Zhang ◽  
Yanbing Liu ◽  
...  

2019 ◽  
Author(s):  
Xiyuan Yang ◽  
Xiaotao Gu ◽  
Sheng Lin ◽  
Siliang Tang ◽  
Yueting Zhuang ◽  
...  

Author(s):  
Holger Gevensleben ◽  
Gunther H. Moll ◽  
Hartmut Heinrich

Im Rahmen einer multizentrischen, randomisierten, kontrollierten Studie evaluierten wir die klinische Wirksamkeit eines Neurofeedback-Trainings (NF) bei Kindern mit einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und untersuchten die einem erfolgreichen Training zugrunde liegenden neurophysiologischen Wirkmechanismen. Als Vergleichstraining diente ein computergestütztes Aufmerksamkeitstraining, das dem Setting des Neurofeedback-Trainings in den wesentlichen Anforderungen und Rahmenbedingungen angeglichen war. Auf Verhaltensebene (Eltern- und Lehrerbeurteilung) zeigte sich das NF-Training nach Trainingsende dem Kontrolltraining sowohl hinsichtlich der ADHS-Kernsymptomatik als auch in assoziierten Bereichen überlegen. Für das Hauptzielkriterium (Verbesserung im FBB-HKS Gesamtwert) ergab sich eine mittlere Effektstärke (von 0.6). Sechs Monate nach Trainingsende (follow-up) konnte das gleiche Ergebnismuster gefunden werden. Die Ergebnisse legen somit den Schluss nahe, dass NF einen klinisch wirksamen Therapiebaustein zur Behandlung von Kindern mit ADHS darstellt. Auf neurophysiologischer Ebene (EEG; ereignisbezogene Potentiale, EPs) konnten für die beiden Neurofeedback-Protokolle Theta/Beta-Training und Training langsamer kortikaler Potentiale spezifische Effekte aufgezeigt werden. So war für das Theta/Beta-Training beispielsweise die Abnahme der Theta-Aktivität mit einer Reduzierung der ADHS-Symptomatik assoziiert. Für das SCP-Training wurde u. a. im Attention Network Test eine Erhöhung der kontingenten negativen Variation beobachtet, die die mobilisierten Ressourcen bei Vorbereitungsprozessen widerspiegelt. EEG- und EP-basierte Prädiktorvariablen konnten ermittelt werden. Der vorliegende Artikel bietet einen Gesamtüberblick über die in verschiedenen Publikationen unserer Arbeitsgruppe beschriebenen Ergebnisse der Studie und zeigt zukünftige Fragestellungen auf.


2018 ◽  
Vol 32 (5) ◽  
pp. 541-553 ◽  
Author(s):  
Nadine M. Richard ◽  
Charlene O'Connor ◽  
Ayan Dey ◽  
Ian H. Robertson ◽  
Brian Levine

2019 ◽  
Vol 69 (10) ◽  
pp. 423
Author(s):  
Manuel Vázquez Marrufo ◽  
Macarena García-Valdecasas Colell ◽  
Alejandro Galvao Carmona ◽  
Esteban Sarrias Arrabal ◽  
Javier Tirapu Ustárroz

Author(s):  
Chengzhu Yu ◽  
Heng Lu ◽  
Na Hu ◽  
Meng Yu ◽  
Chao Weng ◽  
...  

2019 ◽  
Vol 82 ◽  
pp. 1-16 ◽  
Author(s):  
Paolo Cifariello ◽  
Paolo Ferragina ◽  
Marco Ponza

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