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基于神经网络的非侵入式设备对脑电图进行分类
和 S. Kinoshita（IHI AEROSPACE 有限公司）摘要：近年来，人们积极开发使用非侵入式脑电图设备的脑机接口 (BMI) 技术以应用于工业领域。本文介绍了对非侵入式脑电图测量数据的分析和分类的基础研究成果。具体而言，将带通滤波和 FFT 变换等信号处理技术应用于从这些设备收集的数据。然后使用神经网络将思想分为七个不同的类别。此外，该研究调查了与测量持续时间有关的分类准确性，重点是实时分类能力。关键词：脑电图分类，神经网络
具有人工智能副驾驶的非侵入式脑机接口控制
运动脑机接口 (BMI) 解码神经信号，帮助瘫痪患者移动和交流。尽管在过去二十年中取得了重大进展，但 BMI 仍面临着临床可行性的关键障碍。侵入式 BMI 可以实现熟练的光标和机械臂控制，但需要神经外科手术，对患者构成重大风险。非侵入式 BMI 没有神经外科手术风险，但性能较低，有时使用起来非常令人沮丧，阻碍了广泛采用。我们通过构建高性能的非侵入式 BMI 朝着打破这种性能风险权衡迈出了一步。17 限制非侵入式 BMI 解码器性能的关键限制是其较差的神经信噪比。为了克服这个问题，我们贡献了 (1) 一种新颖的 EEG 解码方法和 (2) 人工智能 (AI) 副驾驶，可以推断任务目标并帮助完成行动。我们证明，借助这种“AI-BMI”，结合使用卷积神经网络 (CNN) 和类似 ReFIT 的卡尔曼滤波器 (KF) 的新型自适应解码方法，健康用户和瘫痪参与者可以自主且熟练地控制计算机光标和机械臂。使用 AI 副驾驶可将目标获取速度提高 4 倍。在标准的中心向外光标控制任务中，目标获取速度提高了 3 倍，并使用户能够控制机械臂执行顺序拾取和放置任务，将 4 个随机放置的块移动到 4 个随机选择的位置。随着 AI 副驾驶的改进，这种方法可能会产生临床上可行的非侵入式 AI-BMI。26
气候变化对全球生态利基市场的影响和胸骨的侵入性潜力
4入侵物种的传播是由森林部门活动，经济学，旅行，贸易，旅游和监管制度的因素促进的。5 - 8种入侵物种受到了全球关注，因为它们的影响会因气候变化和全球变暖而使它们的影响更加复杂。9因此，了解芒果石象鼻虫（MSW）胸肌芒果织物（鞘翅目：库木丽科）等入侵物种的潜在分布对于其生物学入侵至关重要，因为这种模型可以为策略形成和工厂保护和调节计划提供理论框架。MSW是在印度发现的，但由于全球化和国际贸易而迅速传播。目前分布在非洲，亚洲，澳大利亚，加勒比海和太平洋岛屿。10
增强现实实施的最低侵入性手术中的现实实施，用于将来在肺手术中应用：系统评价
摘要目的：该系统综述研究了用于可变形器官的微创手术中使用的增强现实（AR）系统，重点是初始注册，动态跟踪和可视化。目的是对与当前AR技术相关的当前知识，应用和挑战进行全面了解，旨在利用这些见解来开发专用的AR肺部视频或机器人辅助胸腔手术（VATS/大鼠）工作。方法：在2024年4月16日，在Embase，Medline（OVID）和Web of Science中进行了系统搜索，遵循用于系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目。搜索着重于术中AR应用和可变形器官的术中导航目的。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。 结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。 研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。 考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。进行质量评估，并根据初始注册和动态跟踪方法对研究进行分类。结果：包括33篇文章，其中一篇涉及肺手术。研究使用手动和（半）自动登记方法，这些方法是通过基于解剖学的，基于纤维的或基于表面的技术建立的。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。 大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。 结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。考虑了各种结果度量，包括手术结果和注册准确性。大多数研究达到5毫米施加基于表面的注册的注册精度的研究。结论：AR可以在解剖上复杂的微创手术过程中实时导航和决策来帮助外科医生。对肺应用的未来研究应集中于探索基于表面的注册方法，考虑其非侵入性，无标记性质和有希望的准确性。此外，鉴于支气管 - 血管解剖结构在肺桶/大鼠中的重要性和相对稳定性，基于血管标记的方法值得探索。评估这些方法的临床可行性至关重要，尤其是关于注册准确性和对手术结果的潜在影响。
“非侵入性......”项目的博士后研究员职位
从老师到金属焊工，每个人都需要良好的认知功能，如注意力、记忆力或动机，以便在日常生活中表现出色。事故后的创伤性脑损伤是一种常见且致残的疾病，即使创伤只是轻微的，也会导致这些认知功能，尤其是记忆力和动机方面的严重缺陷。这些缺陷对患者、亲属、卫生系统和经济的日常职业和私人生活产生了巨大的影响。不幸的是，目前还没有一种除了神经心理训练之外还能有效减少缺陷并恢复这些功能的治疗方法。这严重限制了患者恢复正常生活。完全非侵入性深部脑刺激 ( nDBS ) 等新颖的创新技术提供了令人兴奋的机会，通过无需手术刺激认知功能的关键深部脑结构，如海马体或纹状体，可以显著增强患者的康复过程。
非侵入性产前测试以确定胎儿非整倍性，微缺失，单基因疾病和双重Zygosity
迄今为止发表的关于胎儿非整倍性无创产前筛查的研究报告了罕见但偶尔会误报。假阳性发现与包括胎盘镶嵌，消失双胞胎和母体恶性肿瘤在内的因素有关。诊断测试对于确认无细胞的胎儿DNA测试是必要的，并且管理决策不应仅基于无细胞的胎儿DNA测试的结果。美国产科医生和妇科医生进一步建议将无细胞的胎儿DNA测试结果转介，以进行遗传咨询并提供超声评估和诊断测试，因为无细胞的胎儿DNA测试结果被引用，因为“无调用”的发现与Aneuplodiely Aneuploidey的风险增加有关。
多年生草：土壤健康和生物多样性的自然盟友，缓解气候变化和侵入性植物管理
抽象的气候变化和侵入性外星植物物种（IAP）构成了影响土壤健康，生物多样性和可持续性的环境挑战。本综述调查了多年生草作为可持续的环保替代解决方案，用于促进土壤健康和生物多样性，减轻气候变化和打击IAP。对全球草的全球研究和应用进行了广泛的综述，并在本评论论文中强调了多年生草在减少气候变化和IAP影响方面的好处。总体而言，多年生草可以帮助减轻气候变化并打击IAP。它们的密集且广泛的根系，抗旱和水效率使它们有效隔离，储存碳，减轻温室气体排放以及适应气候波动。他们还减少了对耕作和合成肥料的需求，从而增强了对气候变化的生态系统的韧性。这表明将多年生草纳入土地管理可以帮助缓解气候变化和适应，从而导致更具可持续性和弹性的生态系统。此外，管理良好的多年生草可以大大减少IAP由于其抑制能力而受到强大的根系和竞争增长模式增强的影响。此外，由于其恢复和维护本地植物并促进土壤生物多样性，生态系统健康以及恢复后的弹性，多年生草为IAP所面临的挑战提供了可持续和长期的解决方案。因此，将多年生草整合到恢复和管理策略中可以使土地管理者和生态学家有效地打击IAP。总的来说，这篇综述提倡在保护和恢复计划中纳入多年生草。
侵入性皮肤黑色素瘤的治疗
ajcc-癌症BRAF基因或蛋白质B -RAF CACON -CTLA -4细胞毒性T -Vlymphocyte相关的4 DHL-东部合作EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV EV AMPOOLA“ Administrative Food and Drug FR RECOMMENDATION STRENGTH “HR” Hazard Ratio IC - “Mek” Confidence Interval - Gene or Protein Mek Inca - National Cancer Institute Ne Level of Evidence PD - PD -1 Disease Progression - Programmed Cell Death Protein 1 PD -L1 Programmed Death -Ligand 1 Pet/CT -Postitron Emission Tomography/Compound断层扫描RM- MRI RX共振 - TC X射线照相 - 计算机断层扫描USG URSG UNACON-通过口服肿瘤学中的高复杂性辅助单位通过口服
非侵入性多模式CT深度学习生物标志物预测新辅助免疫化学治疗后非小细胞肺癌的病理完全反应：一项多中心研究
抽象目标尽管新辅助免疫化学疗法已被广泛应用于非小细胞肺癌（NSCLC），但预测治疗反应仍然是一个挑战。我们使用预处理多模式CT来探索基于深度学习的免疫化学疗法反应图像生物标志物。方法这项研究回顾性地获得了非对比度增强和对比度增强的NSCLC患者的CT扫描，他们在2019年8月至2023年2月之间在多个中心接受了新辅助免疫化学疗法后接受了手术。深度学习特征是从非对比度增强和对比度增强的CT扫描中提取的，分别构建了预测模型（Lunai-uct Model和Lunai-Ect模型）。在这两种特征的特征融合后，构建了融合模型（Lunai-FCT模型）。使用接收器操作特征曲线（AUC），准确性，灵敏度，特异性，正预测值和负预测值下的区域评估模型的性能。Shapley添加说明分析用于量化CT成像特征对模型预测的影响。为了了解我们的模型如何做出预测，我们采用了梯度加权的类激活映射来产生显着热图。结果培训和验证数据集包括在8：2的中心A的113名患者，测试数据集包括112名患者（中心B n = 73，中心C n = 20，中心D n = 19）。在测试数据集，Lunai-uct，Lunai-ect和Lunai-FCT模型中的AUCS为0.762（95％CI 0.654至0.791），0.797（95％CI 0.724至0.844），和0.866（95％CI 0.866）（95％CI 0.821至0.821至0.821至0.8883）。结论通过从增强对比和非对比度增强的CT中提取深度学习特征，我们构建了Lunai-FCT模型作为成像生物标志物，该标志物可以非侵入性地预测NSCLC新辅助免疫化学治疗中的病理完全反应。