mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
1型糖尿病(T1D)是一种自身免疫性疾病,其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖,因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出,T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统,再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法,例如闭环胰岛素泵,干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法(DMTS),为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前,尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关,包括较低的HBA1C和降低低血糖,神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α(TNF-A)抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中,通过测量C肽来保存B细胞功能,证明了效率。然而,在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现,突破T1D召集了一个主要意见领导者(KOLS)的小组。研讨会
结核病(TB)是由于单一传染药引起的主要死亡原因(1)。该疾病是由结核分枝杆菌(MTB)感染引起的,该疾病被认为是通过活性肺结核患者传播的。有趣的是,许多人被感染但没有表现出任何症状。目前,世界卫生组织估计,全球人口中有1/4已暴露于这种病原体(1)。确定MTB感染结果的因素包括与宿主与病原体之间相互作用相关的几个方面(2)。与MTB进行了第一次接触后,对MTB的免疫反应的许多组成部分具有牢固的诱导,包括与先天和适应性免疫反应的激活,这将确定暴露后的临床结果,范围从无症状的MTB消除到临床表现范围的活动性疾病范围。
文章标题:综述:真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑:植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者:Chiti Agarwal[1] 所属机构:华盛顿州立大学 [1] Orcid ids:0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件:chiti.agarwal@gmail.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI:10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间:2023 年 6 月 8 日 关键词:CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
肺移植为终末期肺部疾病的患者提供了一种救生选择,但由于后移植后感染的高风险而损害,尤其是涉及多药耐药细菌,巨细胞病毒和真菌病原体。这种升高的感染率是固体器官移植中最高的,对临床医生构成了重大挑战,尤其是在移植后的第一年,感染是死亡率的主要原因。肺同种异体移植到外部环境的直接暴露加剧了这种脆弱性,导致恒定的免疫刺激,从而导致触发同种异体同种异体移植物的同种异体免疫反应的风险升高。需要延长免疫抑制以防止同种异体移植排斥反应的必要性通过增加感染和肿瘤的敏感性,使患者的管理进一步复杂化,并使排斥反应和感染之间的区分复杂化,这需要截然相反的管理策略。本综述探讨了防止同种异体移植排斥和管理肺移植受者的感染风险增加之间的复杂平衡。
方法这项研究得到了卫生科学大学伦理委员会的批准(批准号:2021.11.251,日期:2021年12月20日)。从所有临时患者中获得书面知情同意。由皮肤科部门组成,并在2020年6月至2021年8月之间由皮肤科部门进行了总共254例患者及其皮肤活检。从医院记录和病理报告中明显地收集了临床和病理数据。从医院记录中获得了患者信息,包括年龄,性别,活检位置和前临床诊断。Preliminary clinical diagnoses were grouped as follows: group 1 (erythematous scaly patch, papule and plaque, tumor, erythro- derma), group 2 (petechiae, purpura), group 3 (pigmentation dis- order), group 4 (follicular involvement), and group 5 (other, such as alopecia, atrophy/poikiloderma, nonspecified病变)。在患者表现出多种临床模式的情况下,他们被视为“单个”或“多个”临床表现。由于某些患者有多次临床表现,因此1例患者可能会超过1组。在初步临床诊断中诊断为MF的患者根据诊断顺序分为组:“第一”,“第二”,“第三”或“第四及以上”。
Artem Shmatko 1,3,*,Patel 1:4,5,6,*,Ramin Rahmanzade 4.5,红色4.5,Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7,Big 4.5,Henri Bogumil 4.5,Sybren L.N.5月8日,马丁·西尔·詹妮克(Martin Sill Jannik)11,13,大卫·鲁斯(David Reuss),克里斯蒂安·埃罗德·孟德(Christian Herold-Mende)9,技能M琼斯6:14,Stefan M. Pfister,Arnault Esparia-Sack 31,32,Pascal Varlet 31,32,Brandner 33,Xiangzhi Bai 2,Andreas von Deimling 4.5,
摘要 - 专门的深度学习(DL)加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络(SNN)算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统(IoT)系统和护理点(POC)设备的进步。在本文中,我们提供了一个教程,描述了如何使用各种技术,包括新兴的回忆设备,可编程的门阵列(FPGA)和互补的金属氧化物半导体(CMOS),可用于开发有效的DL加速器,以解决各种诊断诊断,模式识别的诊断,信号过程和信号过程中的各种问题。此外,我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后,我们对领域的分析进行了分析,并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势,缺点,挑战和机遇的观点。
全球病理市场的调查为2012年的1.91亿美元,并准备在2017年创建12%的复合年增长率,达到3.366亿美元。这份报告显示了2013年至2018年的病理图。该业务部件的调查为每2013年的2.502亿美元,到2018年达到4.37亿美元,从2013年到2018年的复合年增长率为11.8%。本报告涵盖了有关事物和应用的机械病理学展示的描述和量表。各自的事物,病理学展示包含扫描仪,检查,累积和对应关系。业务部门分为人类和动物病理学。人类的病理学分为药物和生物学协会,专家和参考实验室的办公室,计划和准备中心,而动物病理学则分为药物和生物技术协会,研究的隶属关系,以及有见地的和政府的企业。
多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。