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心力衰竭区域
日常自我护理活动和提示 • 早上吃早餐前称重，将其写在日历上并与昨天的体重进行比较。 • 按处方服用所有药物。 • 检查足部、脚踝、腿部和腹部是否肿胀。 • 吃低盐（钠）食物。按照医疗保健提供者的指示限制钠的摄入量。大多数人需要限制每天 2000 毫克（2 克）。如果您患有高血压或患心脏病的风险较高，则可能需要将每天的摄入量限制在 1500 毫克。 • 监测您的每日总液体摄入量，并遵循您的医疗保健提供者关于限制液体的建议。大多数人需要将液体摄入量限制在 2 夸脱（64 盎司）或更少，以避免液体潴留和体重增加。您的每日液体摄入量包括所有饮料和高水分食物。 • 坐着时抬高双腿。
焦点区域
已提交 合法居住在德克萨斯州的个人可以同意或拒绝接受任何医疗保健服务（包括疫苗接种）的医疗机构和从业人员。这适用于授权他人（例如监护人或父母）代表其同意的人。医疗保健提供者不得强迫某人获得医疗保健服务。但是，建议或推荐医疗保健服务（包括疫苗接种）的提供者不应仅根据其建议或推荐而被视为强迫或强迫。个人不能因拒绝获得医疗保健服务（包括免疫接种）而受到惩罚。如果受雇于需要医疗保健服务的医疗机构的人基于与医疗保健服务（包括免疫接种）的管理不相容的宗教信仰、遵守或实践或公认的禁忌该服务的医疗状况以口头或书面形式请求豁免，则可免于豁免。违反这些规定的医疗保健从业人员将被处以 5,000 美元的罚款。
区域技术
资料来源：Gartner、DBS 深入研究终端市场 我们更进一步，通过对未来 12 个月 (NTM) 的一致收入预测，确定各个非 AI 参与者的复苏和/或衰退领域。我们认为，这对于那些接触多元化终端市场的公司尤其具有指导意义，这些市场的复苏阶段可能会有所不同。 设备制造商在 2025 年还有更多发展空间。我们认为，我们对设备制造商的积极预测——在我们的 2024 年展望中——在未来一年仍然有效。 预计设备制造商将在未来几个季度引领收入和盈利增长。 大多数设备制造商的复苏始于 2024 年，预计将延续到明年，市场预计 ASML、Lam Research 和 Tokyo Electron 等主要参与者将在未来一年取得更强劲的业绩。 我们报道的不同设备制造商都发现了两个关键的增长领域。首先，预计内存的强劲复苏将延续到未来几个季度，在高性能/带宽内存领域更是如此。其次，他们继续看到对“前沿”技术（即人工智能、逻辑芯片）的强劲需求，这进一步凸显了它们在整个半导体价值链中的重要性——因为更先进的芯片需要更好的设备和测试能力。在 2023 年大幅下滑之后，内存部门是首批复苏的部门之一。DRAM 和 NAND 的供需动态在 2023 年第四季度开始改善，DRAM 和 NAND 的充足水平均跌至平衡水平以下，表明需求已超过供应。预计 DRAM 的供应不足情况将持续到 2026 年，NAND 的供应不足情况将持续到 2025 年第四季度。
TELKOMNIKA 电信计算电子和控制
关于脑肿瘤分割的研究已经取得了长足进步，从基于阈值的方法到使用深度学习算法。在本研究中，我们提出了一种基于区域的脑肿瘤分割方法，即活动轮廓模型 (ACM)。使用从多模态脑肿瘤图像分割基准 (BRATS) 2015 数据集（包含 86 幅图像）中获得的流体衰减反转恢复 (FLAIR) 模态磁共振成像 (MRI) 图像数据进行肿瘤分割。我们的分割方法的初始阶段是使用多级 Otsu 阈值为 ACM 算法找到初始初始化点/区域，本研究中使用的级别为 3 级。获得初始初始化区域后，继续使用 ACM 进行分割过程，探索肿瘤区域以获得完整准确的肿瘤区域结果。本研究的结果显示，我们的研究的骰子相似度 (DS) 为 0.7856，总时间为 28.080722 秒，这比我们与之比较的其他方法要好，DS 为 0.75 比 0.78。
使用改进的 UNET 架构对医学图像进行语义分割的回顾
摘要：在生物医学图像分析中，肿瘤和病变的位置和外观信息对于帮助医生治疗和确定疾病的严重程度是必不可少的。因此，对肿瘤和病变进行分割至关重要。MRI、CT、PET、超声和X射线是获取此信息的不同成像系统。众所周知的语义分割技术用于医学图像分析以识别和标记图像区域。语义分割旨在将图像划分为具有可比特征的区域，包括强度、同质性和纹理。UNET 是分割关键特征的深度学习网络。然而，UNET 的基本架构无法准确分割复杂的 MRI 图像。本综述介绍了适合提高分割精度的 UNET 的修改和改进模型。
工作流集成的脑肿瘤分割系统...
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。