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从多磁性...
摘要背景：脑肿瘤细分在诊断和治疗计划方面有很大贡献。手动脑肿瘤描述是一项耗时且乏味的任务，并且根据放射科医生的技能而有所不同。自动化的脑肿瘤分割非常重要，并且不依赖于观察间或观察到。这项研究的目的是使从流体累积的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W），T2加权（T2W）和T1W对比（T1W对比度（T1CE）对比（T1CE）磁性结合（MR）序列的最高准确性或在MR上的组合，从而使MR的最高序列或pocorm pocol to pocol to pocol to pocol compoy 其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。 方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。 该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。 结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。 考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。 整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。其中。方法：Brats −2020挑战数据集，包含370名具有四个MR序列和手动描绘的肿瘤口罩的受试者，用于训练残留的神经网络。该网络是针对每个MR序列（单通道输入）及其任何组合（双或多通道输入）分别训练和评估的。结果：单通道模型的定量评估表明，与其0.77±0.10骰子指数相比，天赋序列将产生更高的分割精度。考虑到双通道模型，具有FLAIR和T2W输入的模型产生了0.80±0.10骰子指数，表现出更高的性能。整个四个MR序列的关节肿瘤分割均具有0.82±0.09骰子指数的最高总体分割精度。结论：FLAIR MR序列被认为是单个MR序列上肿瘤分割的最佳选择，而整个四个MR序列的关节分割将产生较高的肿瘤描述准确性。
FM 24-18 目录 - 比特
FM 24-18 野战手册 总部第 24-18 号 陆军部 华盛顿特区 1987 年 9 月 30 日 战术单通道无线电通信技术 目录 前言 iv 第 1 章 单通道无线电通信简介 1-1 第 2 章 无线电原理 2-1 第 I 节 理论和传播 2-1 第 II 节 调制类型和传输方法 2-7 第 3 章 天线 3-1 第 I 节 要求和功能 3-1 第 II 节 特点 3-1 第 III 节 天线类型 3-6 第 IV 节现场维修和应急措施 3-13 第四章 操作单通道无线电的实际考虑 4-1 第一节 选址考虑 4-1 第二节 发射机特性和操作员技能 4-3 第三节 传输路径 4-4 第四节 接收器特性和操作员技能 4-5 第五章 无线电操作技术 5-1 第一节 一般操作说明和 SOI 5-1 第二节 无线电报程序 5-4 第三节 无线电话和无线电传打字机程序 5-6 分发限制：批准公开发布；分发不受限制。 * 本出版物取代 1984 年 12 月 13 日的 FM 24-18。
使用视频游戏检测 ADHD 儿童的注意力水平并使用单通道 BCI 耳机测量大脑活动
摘要：仅使用行为测试很难检测出注意力缺陷多动障碍中的注意力生物标志物。我们探索了通过低成本脑电图系统测量的注意力是否有助于在早期阶段检测出可能的疾病。GokEvolution 应用程序旨在训练注意力，并提供一种在早期识别儿童注意力问题的方法。使用 NeuroSky MindWave 记录的注意力变化与 CARAS-R 心理测试相结合，用于描述 52 名非 ADHD 儿童和 23 名 7 至 12 岁 ADHD 儿童的注意力特征。分析表明，GokEvolution 通过使用 EEG-BCI 技术在测量注意力方面很有价值。与对照组相比，ADHD 组的注意力水平较低，大脑注意力反应的变化更大。与对照组相比，该应用程序能够绘制 ADHD 组的低注意力特征，并可以区分完成任务的参与者和未完成任务的参与者。因此，该系统可在临床环境中用作筛查工具，以便早期检测注意力特征，从而防止其发展。
使用...对轻型飞机客舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假定的波形开始（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号，甚至低通滤波的参考噪声信号）。在测试单通道系统后，通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过适当的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
使用多通道相干方法对轻型飞机客舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形开始（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号，甚至低通滤波的参考噪声信号）。在测试单通道系统后，通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
PlexBright® 光遗传学刺激系统指南
PlexBright LD-1 单通道 LED 驱动器是一种经济实惠的解决方案，用于控制一个 LED（或两个具有相同输出模式的 LED）。该设备配备手动拨盘和 LCD 显示屏，用于设置光输出强度，并可以接受编码脉冲输出模式的数字 (TTL) 输入信号。LD-1 LED 驱动器还接受编码任意输出模式的 0-5V 模拟输入信号。LD-1 单通道 LED 驱动器可以作为独立设备运行，向 LED 模块提供恒定的控制信号。但需要注意的是，此驱动器不会生成脉冲或任意模式。相反，它从单独的设备（以 TTL 或模拟信号的形式）接收这些模式作为输入，并生成驱动 LED 模块所需的相应输出。请参阅下表了解更多详细信息和技术规格。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。