脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前,很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此,通常使用不准确的回忆数据(包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分)来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力,因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中,我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱,并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后,我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
周燕萍 ( 通信作者 ), 硕士 , 研究员 , 主要研究方向为半导体材料的刻蚀工艺开发 。E-mail:yanping_zhou@ ulvac. com
心力衰竭是全球健康挑战,影响了全球数百万。这种复杂综合征来自多种病因,包括缺血性心脏病,高血压,瓣膜异常和心肌病。心力衰竭的特征是心脏无法有效泵送血液以满足人体的代谢需求,从而导致症状令人衰弱,频繁住院和高死亡率。传统上,心力衰竭的管理集中在减轻症状,减少液体保留和增强心脏收缩力。通过药理学疗法(例如血管紧张素转换酶抑制剂,β受体阻滞剂和利尿剂)来实现这些目标,通常通过基于设备的干预措施(例如植入式心脏扭曲器解除剂和心脏脱氧剂)进行补充。,尽管有这些进展,但心力衰竭的不懈进展仍然是一个重大的临床挑战。神经激活,心脏纤维化和细胞重塑只是导致疾病进展的一些复杂过程。近年来,研究人员和临床医生开始寻求确定解决这些基本机制的新型治疗方法。这样的探索途径涉及基因治疗的革命领域,具有有希望的基因编辑技术,例如CRISPR-CAS9,为纠正有助于心力衰竭的基因突变提供了潜在的途径。此外,包括干细胞疗法和组织工程在内的再生医学方法对修复受损的心脏组织和恢复功能保持着巨大的希望。此外,考虑到遗传学,生物标志物和合并症,精确的医学计划已获得了吸引力,旨在针对个体患者概况量身定制心力衰竭疗法。在心力衰竭管理中整合人工智能和机器学习还可以开发早期干预,风险分层和个性化治疗建议的预测模型。这篇叙述性评论导航了新兴疗法的心力衰竭的复杂景观,强调了它们通过瞄准疾病的基本机制来彻底改变该领域的潜力。通过探索这些创新的方法,我们渴望提供有关心力衰竭管理不断发展的范式的全面观点,从而为患者和临床医生提供了希望的前景。
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中,横轴是时间,纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本(总共 1000 个样本)的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法(图 4 中的蓝线)的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2,而本文提出的方法(图 4 中的橙线)则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出,可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而,当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时,我们发现与以前的研究相比,该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此,我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时,非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果,我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率,橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量,纵轴是准确率。通过添加 sigma,回忆部分的准确率得到了提高,达到了约 90%。另外,10 次添加等于 1 个样本。
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包括Lissamine Green Dye和Slit Lamp测试,以仔细观察干眼的水平,并确定是否存在眼睛损伤。令我沮丧的是,测试显示出具有角膜擦伤,神经损伤和结膜的干眼前进。这最后一件事 - 结膜 - 是我从未听说过的干眼症的症状!在此任命中,Akpek博士在下部管道上放了点状插头,并要求我再次尝试环孢菌素,然后再尝试LifiteGrast;但是,我无法忍受痛苦和刺激。所以,她让我接受了类固醇的过程,并增加了我对眼滴的使用(血清眼泪和OTC眼滴)。下一次访问,我的进步还不够,因此我是获得自体血清眼泪并全天使用盐水滴的人的过程,晚上是药膏。有一些进步,但仍然不够,所以我们开始谈论结膜vochalasis手术。