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World File Search System特征分析
通过定量评估对早期术后语言函数的预测，并通过视觉和听觉命名任务在清醒的颅脑切开术期间
尚未确定用于监测术中语言症状的语言任务。这项研究旨在检查在清醒颅骨术期间对语言功能的定量评估是否可以预测患者的早期术后语言功能。包括语言为主导半球的三十七名患有脑肿瘤的患者。他们在术前和肿瘤切除术结束时进行了视觉和听觉命名，以进行内部评估。使用西方失语症电池，术前，术后（1周内）和术后晚期（1个月后）对其整体语言功能进行了评估。视觉和听觉命名评分的术前和术中变化与术前和术后早期评估之间的大多数西方失语症电池评分的变化显着相关，这对于听觉命名更为显着。多个线性回归分析表明，听觉命名评分的变化预测了西方失语症电池失语症的早期术后变化的术前变化。接收器的操作特征分析表明，在术后早期早期预测失语症的发展或加剧方面，听觉的曲线或判别能力的面积较高。考虑到针对低级和高级神经胶质瘤的分析，攻击性命名（攻击范围更广泛的语言功能）可能比视觉命名更具信息性，因为在术后早期的失败患者中，在清醒颅骨术中的语言命名评估是对高级囊肿的早期发育。
悉尼的住宅搬迁景观
摘要：这项研究调查了家庭住宅搬迁时机，这对于运输和城市规划至关重要。分析澳大利亚悉尼1,024次搬迁的高维数据集，研究将十个机器学习生存技术与三种经典生存模型进行了对比。结果表明，当经典模型与基于树的自动化特征选择器配对时，它们与机器学习成果紧密相符。值得注意的是，GBM，XGBoost和随机森林模型出现了出色的表演者。这项研究提供了自动和手动特征选择之间的全面比较，阐明了影响家庭住院时间的变量。虽然利用各种模型的预测堆叠的集合建模来提高准确性，但这些改进是边际，强调固有的建模挑战，尤其是在一致性指数中错误分类的特定家庭对的反复出现的问题。彻底的特征分析重点介绍了房屋所有权作为最重要的预测指标，强调了最近的生活事件和可访问性功能在搬迁决策中的重要性。研究强调了考虑当前和未来房屋在搬迁模型中的可及性的重要性，在模型结果中具有20％的特征。在这些基本见解的基础上，该研究为对可持续城市规划中的个人决策过程提供了更深入的理解铺平了道路。关键字：住宅搬迁，机器学习，生存分析，住宅自我选择，可访问性
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
利用药物生物活性预测临床试验结果 - ...
摘要 能够估计药物在临床试验中获得批准的概率为优化药物研究工作流程提供了天然优势。临床试验的成功率对成本、开发时间以及严格的监管审批流程的压力有着深远的影响。我们提出了一种机器学习方法，该方法可以使用生物活性、化合物的物理化学性质、靶标相关特征和基于 NLP 的化合物表示以可靠的准确度预测试验结果。生物活性从未被用作预测特征。我们从临床试验中提取了药物-疾病对，并使用多个数据源将靶标映射到该对。实证结果表明，集成学习优于独立训练的小数据 ML 模型。我们报告了从随机森林分类器得出的结果和推论，该分类器的平均准确率为 93%，并且“通过”类的 F1 得分为 0.96。“通过”是指所有临床试验的两个类别（通过/失败）之一，该模型在预测“通过”类别方面表现良好。特征分析表明，生物活性在预测临床试验结果方面发挥着重要作用。我们付出了巨大努力来制作数据集，这是首次将临床试验信息与蛋白质靶标整合在一起。本研究提供了映射这些实体的所有代码，所有数据均来自公开来源。虽然我们的模型在包含生物活性时识别出低位推论，但整合生物活性和靶标信息的代码使研究人员能够访问深度策划和专有的临床试验数据库，从而获得更深入的见解、更好的统计意义以及更好地预测试验失败的能力。
grnet：G-PCC压缩的几何恢复...
摘要 - 基于损耗的几何点云压缩（G-PCC）不可避免地会损害点云的几何信息，这在诸如分类等任务等任务中的重新结构和/或误导决策中降低了经验质量（QOE）。为了解决它，这项工作提出了GRNET，以恢复G-PCC压缩大规模点云的几何形状。通过分析原始和G-PCC压缩点云的内容特性，我们将G-PCC失真归因于两个关键因素：点消失和点位移。点云上的可见障碍通常由个体因素或由两个因素施加的超级因素主导，这取决于原始点云的密度。为此，我们采用了两个不同的模型进行坐标重建，称为坐标扩展并分别攻击点消失和位移点。INADDITION，4- byteauxilaryDensitySinformation在BITSTREAM中发出信号，以帮助选择扩展，协调坐标，坐标，或它们的组合。在被送入坐标重建模块中之前，G-PCC压缩点云首次是由用于多尺度信息融合的特征分析模块处理的，其中基于K NN的变压器在每个尺度上都利用了基于K的变压器，以适应邻域几何学的邻域几何学动力学来有效恢复。以MPEG标准化委员会建议的常见测试条件显着提高了G-PCC锚点，并且在各种点云（例如，实心，密度和稀疏的样品）上的最先进方法均超过了最先进的方法。同时，与现有基于学习的方法相比，GRNET运行速度相当快，并且使用较小的模型，从而使其对行业从业人员有吸引力。
2025; 16（5）：1709-1725。 doi：10.7150/jca.101555研究论文KLK7参与甲状腺乳头状癌细胞迁移和EMT通过
背景：肝细胞癌（HCC）是一种常见的恶性肿瘤，预后较差。微小浓度维持3（MCM3）蛋白被上调，但是生物学功能，分子机制以及与MCM3在HCC中的肿瘤免疫的关系仍然很少了解。方法：根据TCGA，GEO和LIHC数据库分析了MCM3在HCC中的表达水平和预后作用，以及40个成对的组织样品。我们对这些DEG进行了基因和基因组（KEGG）和基因本体（GO）分析的京都百科全书，以探索MCM3对HCC生物学行为的潜在影响。此外，还采用了流式细胞仪，CCK-8，EDU，菌落形成和裸鼠异种移植模型来研究MCM3的生物学功能。此外，通过计时器2.0，ACLBI和TCGA数据库分析了免疫细胞浸润，标记和与检查点相关的基因。结果：在这项研究中，我们研究了MCM3在HCC中的表达和功能。MCM3在包括HCC在内的多种肿瘤中高度表达，高MCM3表达与各种临床病理学参数呈正相关，并作为HCC总体存活率较差的预后不良的独立因素。同时，免疫特征分析表明，高MCM3表达与HCC中的免疫细胞浸润和免疫检查点有关。我们的功能富集分析表明，MCM3主要参与细胞周期和细胞代谢相关途径。此外，在体外和体内实验进一步证实，MCM3可以通过调节细胞周期进程来促进HCC的增殖。结论：我们的结果表明，MCM3在HCC中被上调，并且可能成为HCC患者诊断和治疗的生物标志物。
尽管ADP P2Y12 ...
抽象引入对ADP P2Y 12受体抑制的反应可以通过各种技术评估。在这里，我们比较了功能快速的护理技术（PFA-P2Y）与通过VASP/P2Y 12分析评估的生化抑制程度。在173例患者接受脑脑置脑置齿的患者中，研究了血小板对氯吡格雷的反应（衍生队列n¼117;验证队列n¼56）。高血小板反应性（HPR）定义为PFA-P2Y闭塞时间<106秒或VASP/P2Y 12血小板反应性指数（PRI）> 50％。导致派生队列，接收器操作员特征分析PFA-P2Y检测生化HPR的能力显示出较高的特异性山丘（98.4％），但敏感性较差（20.0％）和曲线下的较低面积（0.59）。VASP/P2Y 12测定法显示了两个共存的血小板种群，具有不同水平的血管溶质刺激磷酸蛋白（VASP）磷酸化：高度磷酸化的，高度抑制的血小板和另一种不良磷酸化的磷酸化磷酸化。对PFA-P2Y曲线形状的分析显示了不同类型的类型，按闭塞时间分类（<106秒，106至300秒，> 300秒）和模式（规则，不规则和非典型）。值得注意的是，具有晚期闭塞和可渗透曲线的曲线具有不规则或非典型模式的曲线，与vasp-pri> 50％且较小的抑制血小板亚群相关。考虑曲线的PFA-P2Y形状，以检测HPR的提高灵敏度（72.7％）和保留的特定峰（91.9％），
博士Ioannis Kompatsiaris 简历列表 8346 ...
G. Chantas、SN Nikolopoulos 和 I. Kompatsiaris，“用于单幅图像超分辨率的重尾自相似性建模”，载于《IEEE 图像处理学报》，第 30 卷，第 838-852 页，2021 年，doi：10.1109/TIP.2020.3038521。（1 次引用）。1. Kumar, A. 和 Singh, HV (2021)。基于 Tchebichef 变换域的深度学习架构，用于图像超分辨率。arXiv 预印本 arXiv:2102.10640。 S. Andreadis、A. Moumtzidou、K. Apostolidis、K. Gkountakos、D. Galanopoulos、E. Michail、I. Gialampoukidis、S. Vrochidis、V. Mezaris、I. Kompatsiaris，“VBS 2020 中的 VERGE”，Proc。 26 日国际。会议。多媒体建模 (MMM2020)，2020 年 1 月 5-8 日，韩国大田会议中心 (DCC)（5 次引用）。 1. Lokoć, J.、Soućek, T.、Veselý, P.、Mejzlík, F.、Ji, J.、Xu, C. 和 Li, X.（2020 年 10 月）。具有自动和交互式文本到视频检索功能的 W2VV++ 案例研究。第 28 届 ACM 国际多媒体会议论文集（第 2553-2561 页）。 2.Mejzlík, F. (2020)。评估 vyhledavacich 模型... založených na klíčových slovech pro hledání známých 场景。 3. Tran, VL, Phan, TD, Mai-Nguyen, AV, Vo, AK, Dao, MS 和 Zettsu, K. (2020)。一种基于交互式原子团簇分水岭的系统，用于生命日志时刻检索。 4. Rossetto, L.、Bailer, W. 和 Bernstein, A.（2021 年 6 月）。在交互式多媒体检索评估中考虑人类感知和记忆。国际多媒体建模会议（第 605-616 页）。 Springer, Cham 5. Veselý, P.、Mejzlík, F. 和 Lokoč, J. (2021 年 6 月)。2021 年视频浏览器对决中的 SOMHunter V2。在国际多媒体建模会议上（第 461-466 页）。Springer, Cham。K. Gkountakos、K. Ioannidis、T. Tsikrika、S. Vrochidis 和 I. Kompatsiaris。2020 年。用于检测暴力场景的人群分析框架。在 2020 年国际多媒体检索会议 (ICMR '20) 的论文集上，2020 年 6 月 8-11 日，爱尔兰都柏林。（已接受出版）（3 次引用）。1. Miti, C.、Zatte, D. 和 Gondal, SS (2020)。人群追踪具有挑战性：基于物理特征分析人群。arXiv 预印本 arXiv:2008.03614。2. Siraj, M. (2020)。超越人群追踪：基于物理特征分析人群。3. Souza, FFD (2020)。基于人口普查变换直方图运算符检测视频序列中的暴力事件：基于人口普查变换直方图运算符检测视频序列中的暴力事件。Ntoutsi E、Fafalios P、Gadiraju U、Iosifidis V、Nejdl W、Vidal ME、Ruggieri S、Turini F、Papadopoulos S、Krasanakis E、Kompatsiaris I. 等人。“数据驱动的人工智能系统中的偏见——一项入门调查”。 Wiley 跨学科评论：数据挖掘和知识发现，10(3)，e1356。2020 年 5 月。（31 次引用）1. Alsharef, A. 文本分析：一种用于毒性分类的新型自然语言处理 (NLP) 方法。2. Barceló, P.、Pérez, J. 和 Subercaseaux, B.可解释性和偏见检测的语言基础。
青藏高原胃癌患者的临床和分子特征
胃癌是全球第五大常见恶性肿瘤和第三大致死性癌症（2018 年死亡人数为 738,000 人）。由于组织学和肿瘤内异质性，其分子特征分析变得复杂。此外，先前的研究表明，胃癌的发病率表现出广泛的地理差异。青藏高原 (QTP) 是中国最大、最高的地区，是全球重要的生物多样性热点地区之一。为了更好地了解胃癌的发病机制并提供专门针对青藏高原患者的靶向治疗策略，我们从青海省人民医院的 30 名原发性胃腺癌患者中收集了肿瘤和血液样本。我们讨论了这些患者的临床和分子特征，这些特征归因于该地区的独特特征，包括高海拔（平均海拔高度约为 4,000 米）、多民族群体和特定的生活方式或习惯（如吃太多牛羊肉、有酒精和香烟问题等）。通过与从 TCGA 数据门户收集的西方胃癌患者进行比较，提出了青藏高原患者的一些独特特征。它们包括年轻人发病率高，大多数肿瘤位于体内，大多数 SNP 在第 7 条染色体上检测到，以及少数民族和汉族之间的分子图谱非常不同。这些特点将为提高青藏高原胃癌诊断和预后的有效性提供前所未有的机会。此外，为了针对这 30 名患者提出专门设计的靶向治疗方案，我们引入了一个经过调整的基于内核的学习模型和 462 个患者来源的肿瘤细胞 (PDC) 的药物基因组学数据汇编，这些数据说明了癌症患者不同的遗传和分子背景。总之，我们的研究为更好地了解 QTP 中胃癌的机制并指导针对患者的最佳定制治疗提供了巨大的机会。
系统的综述和叙事综合
背景：确定用于管理策略，大或溃疡乳腺肿瘤的最佳治疗策略，并突出文献中现有的差距。方法：我们对Medline，Embase，APA，Psycinfo，CAB摘要，Scopus和Web Science进行了系统的搜索，从成立到2024年6月30日，包括对具有促进性，大型或溃疡性乳腺癌的患者的研究。结果：搜索确定了7917项研究，有79项符合纳入标准：62例病例报告，7个病例系列和10个队列研究。由于异质性高，进行了叙事综合，按年份对治疗，分子亚型，组织学和分期进行分类。我们发现，治疗方式增加了，从腔内B癌中的平均两种到HER2阳性病例中的三种，超过一半实现了完全反应。三阴性乳腺癌平均两种方式，大约一半显示部分反应。队列分析表明，转移率与放射疗法使用之间存在显着的正相关（Spearman的RHO = 0.828，P = 0.042），化学疗法和激素治疗之间使用（RHO = 0.69，P = 0.04）。中位生存期与手术治疗呈正相关（RHO = 0.82，p = 0.046）。结论：局部治疗对于伴有肿瘤或溃疡性乳腺肿瘤的症状抑制至关重要，组织学应指导治疗选择。虽然当地治疗仍然是主要治疗，但新兴的全身疗法表现出希望，并可能很快成为一线选择。作为对该主题的首次系统评价，我们的研究面临着相当大的源异质性，排除了荟萃分析。相反，我们通过人口统计和肿瘤特征分析了治疗趋势，提供了全面的概述并鼓励在这一领域进行进一步的研究。