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我们正在推进多元化的候选产品组合，这些产品源自我们的四类药物，专注于治疗癌症、感染
1 有关 BioNTech 权利的更多详细信息，请参阅 https://investors.biontech.de/financials-filings/quarterly-reports 下的季度报告。 2 FixVac 平台完全由 BioNTech 所有。BNT111 和 BNT116 第 2 阶段试验是与 Regeneron 联合进行的，是成本分摊战略合作的一部分。 3 罗氏集团成员 4 两项针对实体瘤患者的 1/2 期临床试验正在与 ICI+/- 化疗联合进行。 5 小分子免疫调节剂
使用卷积神经网络提高四类自愿想象 fNIRS 信号的分类准确率
多类功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号分类已成为光学脑机接口的一种便捷方式。当信号由同一肢体的自愿和想象运动产生时，高精度的 fNIRS 信号分类是一项具有挑战性的任务。由于自愿和想象运动在时间和空间上的激活表现出相似的模式，传统浅层分类器的分类精度无法达到可接受的范围。本文提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 提高精度的方法。在这项工作中，几位参与者进行了自愿和想象手部运动（左手和右手）。这些四类信号是利用 fNIRS 设备获取的。根据任务分离信号并进行过滤。通过手动特征提取，使用支持向量机和线性判别分析对信号进行分类。CNN 的自动特征提取和分类机制被应用于 fNIRS 信号。从结果来看，CNN 将分类精度提高到了可接受的范围，这是任何卷积网络都无法实现的。
引用/参考：Tosun, M. & Çetin, O. (2021)。使用经验模态分解和 Welch 方法对四类运动幻像脑电信号进行深入分析
在基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）应用中，从想象相关肢体运动获得的运动想象（MI）信号中提取特征并对其进行分类是一个非常重要的问题。在 MI-EEG 信号的研究中，已经使用了许多不同的特征提取方法和分类算法。然而，随着这些信号中类别数量的增加，分类成功率之间存在显著差异。在提出的方法中，提出了一种包括信号功率谱密度（PSD）信息的特征提取方法。通过对原始 EEG 数据应用经验模态分解 (EMD)，可以获得不同频率水平的信号。这些信号的PSD值是使用Welch方法计算的。将得到的PSD值组合成特征向量。使用生成的特征向量，训练了一种流行的深度学习算法——长短期记忆 (LSTM) 网络。对培训后获得的测试成功情况根据个人和渠道进行了详细的比较。比较结果发现，位于头皮中心点的通道比其他通道更成功。