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World File Search System体征
对出现以下体征或症状的学生的指导......
在没有服用退烧药（如泰诺或布洛芬）的情况下退烧，且 SARS-CoV-2 检测呈阴性后，至少 24 小时内不得上学。在这种情况下，可以通过 PCR 或抗原检测来实现。• 如果发烧持续
可预防疫苗的疾病：体征，症状和并发症
几天后，出现皮疹，通常在脸部和上颈上。皮疹蔓延开来，最终到达手脚，持续五到六天。最严重的并发症包括：•失明•脑炎（一种导致大脑肿胀的感染）•严重的腹泻和相关的脱水•耳朵感染•严重的呼吸道感染，例如肺炎。在最严重的情况下，麻疹并发症可能是致命的。在欧洲统治中发出麻疹疫情已导致此类死亡。
通过测量生命体征来预测月经周期的设备。
side，K.，Kilungeja，G.，Tapia，M.，Kreidl，P.，Brinkmann，B.H。，＆Nasseri，M。（2023）。使用循环统计数据分析在月经周期中使用可穿戴传感器记录的生理信号。网络生理学中的边界，3，1227228。https：//doi.org/10.3389/fnetp.2023.1227228。
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
解读新冠疫情期间的经济生命体征
本文解释了 Leiva-Leon、Perez-Quiros 和 Rots (2020) 如何使用及时指标估算此类模型，但考虑到衰退的深度可能有所不同。考虑到这种可能性有两个好处。首先，允许平均值在衰退期间发生变化是有帮助的，因为一旦经济遭受“严重”衰退（例如全球金融危机），该模型可能无法识别即将到来的“温和”衰退。该模型缺乏敏感性，因为衰退的估计增长率可能太低，无法捕捉“温和”衰退时期。其次，由于每次衰退的增长率都不同，该模型可以实时估计每次衰退的深度，这为快速设计和实施必要的政策应对措施提供了宝贵的信息。这在我们目前正在经历的 COVID-19 深度衰退中尤为重要。
使用 Binah.ai 的实时远程生命体征监测解决方案抗击 COVID-19 的传播
Binah.ai 的解决方案采用了独特的信号处理和 AI 技术组合，并结合了专有的数学后端来分析从面部上颊皮肤区域拍摄的视频（不需要眼睛的视频）。它可以在 10 秒到 2 分钟内提取生命体征，具有医疗级精度。它应用运动补偿和照明标准化，并支持任何年龄、性别和肤色。生命体征提取基于使用独特、卓越方法的远程光电容积描记法 (rPPG) 信号。Binah.ai 的压力水平测量基于 Baevsky 和美国/欧洲指数水平测量（全球认可）。每个用例都依赖于同行评审的医学研究，并基于使用视频源实时检索连续、准确的 rPPG 测量的能力。
吸烟对接受鼓膜切除术手术的患者疼痛评分，生命体征和镇痛的影响
引言术后疼痛是一种急性疼痛，始于手术创伤，并随组织愈合而逐渐减少。此外，吸烟与这种疼痛之间存在关系。吸烟对麻醉和疼痛的影响很复杂，尚不清楚。然而，众所周知，香烟含有尼古丁并且具有镇痛性，并且在内脏疼痛模型1中已证明这一点。尼古丁由于其药理特征可能会影响许多生理系统。它通过激活尼古丁特异性受体并释放许多不同的神经主角，影响周围和中枢神经系统（CNS），心血管和胃肠道系统以及外分泌腺。已经表明，慢性尼古丁的使用增加了疼痛的感知，急性尼古丁的使用提供了镇痛作用2,3。虽然它可能具有镇痛作用
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。
回顾川崎疾病的临床体征，从上皮到间质转变的角度募集红细胞：文献综述
川崎病（KD）是一种全身性血管炎，影响了5岁以下的儿童。生命的早期以躯体增殖和免疫不成熟为特征，并具有主导的先天免疫系统。KD中冠状动脉并发症是儿童最常见的心脏病，但KD的诊断仍然取决于临床诊断标准。 光滑的红色嘴唇和结膜注射是使儿科医生能够对KD进行初始诊断的特征征兆；但是，几乎不知道为什么这些是如此的特征。 KD的诊断标准似乎散布在看似无关紧要的身体系统中，例如眼睛，嘴唇，皮肤和心脏。 KD被归类为结缔组织疾病。 最近，红细胞（RBC）已成为先天免疫反应中的重要调节剂。 据报道， RBC参与皮肤成纤维细胞中的细胞外基质重塑和上调基质金属蛋白酶（MMP）的表达。 此外，与纤维化相关的成纤维细胞生长因子和microRNA在KD中引起了人们的注意。 KD的基本符号出现在粘液粉交界处的边界。 头颈部区域在经历上皮到间质转变（EMT）的组织中很丰富。 间质性心脏炎和瓣膜功能不全以及冠状动脉病变可能使KD复杂化，并且这些病变存在于EMT源自心外膜祖细胞的组织中。 kd几乎没有在躯体生长和免疫成熟的成年人中呈现。冠状动脉并发症是儿童最常见的心脏病，但KD的诊断仍然取决于临床诊断标准。光滑的红色嘴唇和结膜注射是使儿科医生能够对KD进行初始诊断的特征征兆；但是，几乎不知道为什么这些是如此的特征。KD的诊断标准似乎散布在看似无关紧要的身体系统中，例如眼睛，嘴唇，皮肤和心脏。KD被归类为结缔组织疾病。最近，红细胞（RBC）已成为先天免疫反应中的重要调节剂。RBC参与皮肤成纤维细胞中的细胞外基质重塑和上调基质金属蛋白酶（MMP）的表达。此外，与纤维化相关的成纤维细胞生长因子和microRNA在KD中引起了人们的注意。KD的基本符号出现在粘液粉交界处的边界。头颈部区域在经历上皮到间质转变（EMT）的组织中很丰富。间质性心脏炎和瓣膜功能不全以及冠状动脉病变可能使KD复杂化，并且这些病变存在于EMT源自心外膜祖细胞的组织中。kd几乎没有在躯体生长和免疫成熟的成年人中呈现。回顾了有关KD的最新研究，我们认为KD的迹象存在着角质化和非角化分层的分层鳞状上皮之间的边界，在这种情况下，EMT仍在进行快速的体细胞增长中，其中RBC招募了RBC作为先天性免疫反应，并预防Mucosa中过度纤维化的纤维化。在这篇综述中，我们试图解释KD临床表现的原因，并在KD儿童的体细胞增长和免疫系统成熟期间在EMT的角度寻找诊断线索之间的联系。
研究文章 边缘人工智能：使用 Jetson Nano 进行心肌梗死生命体征识别的实时无创技术
医学史表明，心肌梗塞是人类死亡的重要原因之一。自主技术的快速发展、计算机视觉和边缘计算的兴起为医疗监测系统提供了令人着迷的可能性。这项工作的主要动机是通过环境智能下的自动紧急识别系统提高心脏骤停期间的存活率。我们提出了一种基于胸痛和跌倒姿势的生命体征检测的新方法，使用智能监控摄像头来应对心肌梗塞期间的紧急情况。使用最先进的卷积神经网络实现了来自“边缘 AI”的实时嵌入式解决方案：单次检测器 Inception V2、单次检测器 MobileNet V2 和物联网嵌入式 GPU 平台 NVIDIA 的 Jetson Nano。深度学习算法针对 3000 个室内彩色图像数据集实施：南洋理工大学红蓝绿和深度、NTU RGB + D 数据集和私有 RMS 数据集。研究主要围绕创建和训练 CNN 模型以检测生命体征并评估其性能指标的两个关键因素。我们提出了一种经济高效且功耗低的心肌梗死生命体征机载检测模型，并评估了指标，平均准确率为 76.4%，平均召回率为 80%。