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超声心动图中TrueVue的实用性：文献评论
3。fiore，G.，Gaspardone，C.，Ingallina，G.，Rizza，V.，Melillo，F.，Stella，S.，Ancona，F.，Biondi，F.，Margonato，D.，Palmisano，A.通过三维经感觉的超声心动图玻璃渲染方式通过三维易接受的心房附属形态评估的准确性和可靠性：一项与计算机断层扫描的比较研究。美国超声心动图学会杂志，36（10），1083–1091。doi：10.1016/j.echo.2023.05.013
使用发作间期癫痫样放电波形和卷积神经网络筛查脑电图中的癫痫发作
人工智能 (AI) 与医疗物联网 (MIoT) 的整合正在迅速推进，通过分析脑电图 (EEG) 中的发作间期癫痫样放电 (IED)，在检测癫痫等疾病方面取得了重大进展。EEG 数据的可用性促进了包括癫痫发作检测在内的创新应用的创建。虽然神经科医生传统上依靠 EEG 数据分析来识别癫痫发作，但手动评估 EEG 脑电波是一个费力而复杂的过程，给专家带来了很大的压力。本文介绍了一种基于 EEG 波形自动检测 IED 的简单卷积神经网络 (CNN) 方法。这种方法通过预测癫痫发作并及时干预，有助于减轻癫痫患者的负担。它还减轻了神经科医生和经验不足的专家的工作量，从而加快了诊断过程。所提出的方法是通过利用一系列描绘每个传感器上 EEG 信号幅度的图像来实现的。研究将参与者分为两组：（A）健康个体和（B）癫痫患者。结果显示，与人类专家诊断相比，准确率高达 96.4%，展示了该方法在脑电图数据中检测癫痫发作的有效性和实用性。
智能多响应性生物材料及其在4D生物构图中的应用
摘要：4D打印的出现已成为在生物医学应用（例如组织工程和再生医学）中产生复杂结构的关键工具。本章概述了该领域的当前状态及其巨大的潜力，以更好地理解所涉及的技术以建立复杂的4D打印结构。这些结构具有感知和响应各种刺激的能力，其中包括温度，湿度或电力/磁化剂的变化。首先，我们描述了4D打印技术，其中包括基于挤出的喷墨打印，以及基于光的基于液滴的方法，包括选择性激光烧结（SLS）。还提出了几种用于4D打印的生物材料，随着时间的流逝，它们可能会在各种外部刺激中发生结构变化。这些结构具有革新需要适应能力和智能材料的领域的希望。此外，突出了4D打印智能结构的生物医学应用，涵盖了从药物输送到再生医学的各种预期应用。最后，我们解决了与当前技术相关的许多挑战，涉及技术的道德和监管方面，以及在体外以及在体外以及4D打印结构的体内测试中都需要标准化方案，这是针对最终临床实现的重要步骤。
AI对象检测工程图中的零件和
AI对象检测用于许多不同的应用，例如自主驾驶，教育甚至日常生活（Adiguzel等，2023； Atakishiyev等，2021； Dixit等，2022）。随着Chatgpt的发布，许多人首次接触了这项技术，从那以后，对AI的兴趣一直在增加。它也适用于不同的工程任务，例如用于分析技术图纸。借助基于AI的对象检测算法，可以从这些图像中提取字母，数字和符号（Eylan等，2020，Sarkar等人2022）或对图纸内的某些对象进行分类（Dillenhöfer，2023）。这项工作展示了基于AI的工程图中零件的检测，并在第2节中介绍了其纳入工程教育的概念。
Metalo：从分子相互作用图中提取的逻辑模型的代谢分析
摘要：分子相互作用图（MIMS）是静态图形表示，描绘了可以使用系统生物学图形符号语言之一形式化复杂的生化网络。不管它们对各种生物学过程的广泛覆盖范围如何，它们都受到动态见解的限制。但是，MIM可以用作开发动态计算模型的模板。我们提出了Metalo，这是一个开放源Python软件包，它可以通过使用通用核心代谢网络的过程说明MIMS推断出布尔模型的耦合。Metalo提供了一个框架来研究信号级联反应，基因调节过程和中央能量生产途径的代谢频道分布的影响。Metalo通过识别陷阱空间来构成布尔模型的异步渐近行为，并提取代谢约束，以将通用代谢网络上下文化。Metalo能够处理大型布尔模型和基因组级代谢模型，而无需动力学信息或手动调整。Metalo背后的框架可以深入分析调节模型，并且可以使无问题的生物领域中缺少OMICS数据，以使通用代谢网络与不当自动重建以及/或疾病特异性新代谢网络的自动重建。Metalo可从https://pypi.org/project/metalo/获得GNU通用公共许可证v3条款。
视图中的程序卡集合 - dircam
FRONT SIDE Cover page CEO CEO 08 AUG 24 08 AUG 24 - - Anomalies / Suggestions A 23 MAR 23 - - Registration of BMJ B 28 DEC 23 - - CTL CTL 1 CTL 1 08 AUG 24 08 AUG 24 CTL 2 CTL 2 08 AUG 24 08 AUG 24 GEN GEN SUM 01 16 JUN 22 GEN SUM 02 24 MAR 22 GEN LEG 01 24 MAR 22 GEN LEG 02 24 MAR 22 GEN LEG 03 24 MAR 22 GEN LEG 04 24 MAR 22 GEN LEG 05 24 MAR 22 GEN LEG 06 24 MAR 22 GEN LEG 07 24 MAR 22 GEN LEG 08 24 MAR 22 GEN ABB 01 24年3月22日ABB 02 24 3月22日ABB 03 24 3月22日ABB 04 24 3月22日ABB 05 ABB 05 24 3月22日1月22日ABB 06 24 3月22日1月24日1月24日1月24日1月22日1月22日1月24日1月24日1月24日1月24日24 MAR 22 MAR 22 MAR 22 1月22日1月22日24 MAR 22 ABB 24 MAR 22 ABB 24 MAR 22 1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日1月22日22 1月22日22 16 16 16 16 22 cod cod cod od 16 JUN 22 JAN COD 06 16 JUN 22 JAN COD 07 16 JUN 22 JAN COD 08 16 JUN JUN 22 GEN COD 09 16 六月 22 GEN COD 10 16 六月 22 GEN COD 11 16 六月 22 GEN COD 12 16 六月 22 GEN SIG 01 24 六月 22 GEN SIG 02 24 六月 22 GEN SIG 03 24 六月 22 - - 地图 SIV AD 2 SIV 01 18 六月 24 AD 2 SIV 02 18 六月 24 机场 A AMBERIEU AD 2 LFXA
将视觉脑表示从脑电图中通过知识蒸馏和潜在扩散模型
从人脑活动中解码的视觉表示已成为繁荣的研究领域，尤其是在大脑计算机界面的背景下。我们的研究提出了一种创新的方法，该方法采用知识蒸馏来培训EEG分类器并从ImageNet和Thicke-eeg 2数据集中重建图像，仅使用脑电图（EEG）数据集（EEG）数据，这些数据是来自参与者的数据，这些数据本身就查看了图像（即''大脑解码'）。我们分析了来自6位参与者的eeg录音，用于Imagenet数据集，为Things-EEG 2数据集进行了10个录音，这些数据集暴露于跨越独特语义类别的图像。这些脑电图读数被转换为频谱图，然后将其用于训练卷积神经网络（CNN），该卷积神经网络（CNN）与知识蒸馏程序集成了基于预先训练的对比语言图像 - 训练前训练（CLIP）基于基于图像的图像分类教师网络。这种策略使我们的模型可以达到87％的前5个精度，显着优于标准CNN和各种基于RNN的基准测试。此外，我们根据预训练的潜扩散模型合并了图像重建机制，这使我们能够生成引起脑电图活性的图像的估计。因此，我们的体系结构不仅解码了神经活动中的图像，而且还提供了仅从脑电图中重建的可信图像重建，为例如迅速，个性化的反馈实验铺平了道路。
超越边境：通过从平面图中学习
摘要 - 在本文中，我们应对预测部分观察到的环境的看不见的壁是一组2D线段的挑战，其条件是沿着360°LIDAR传感器的轨迹集成的占用网格。通过在大学校园的一组办公室规模平面图中，通过在一组随机采样的航路点之间导航一组随机采样的航路点，收集了此类占用网格及其相应目标墙细分的数据集。行段预测任务是作为自回归序列预测任务配制的，并且在数据集中对基于注意力的深网进行了训练。基于序列的自动回归公式通过预测的信息增益进行评估，就像在基于边境的自主探索中一样，证明了在文献中发现的非预测性估计和基于卷积的图像预测的显着改善。消融，以及传感器范围和占用网格的度量标准区域。最后，通过在现实世界办公室环境中直接重建的新型平面图中预测墙壁来验证模型通用性。
在QCD相图中介绍Widom线的概念
从一阶转变的临界终点出现的关键现象本质上是无处不在的。在这里，我们将最初在流体背景下开发的超临界跨界的概念带入了量子染色体动力学（QCD）所描述的相互作用问题。我们表明，在温度与QCD相图的温度与化学势中，强子气体和夸克 - 胶子等离子体之间的假定临界终点存在意味着在超临界区域中存在从中出现的宽线线。我们调查了在QCD的简化理论模型中已经鉴定出的热力学异常，该模型表现出临界点，以表明它们可以用widom线来解释。然后，我们建议可能的方向，其中Widom线概念可以在QCD相图上提供新的光。
使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。