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World File Search System肉眼
使用多 GPU 平台实现脑癌检测术中高光谱成像的实时计算
摘要 有多种原因使得脑癌识别成为神经外科医生在手术过程中的一项艰巨任务。由于脑肿瘤具有弥漫性，会渗透到周围的健康组织中，因此外科医生的肉眼有时不足以准确描绘脑肿瘤的位置和扩散范围。因此，为了改善手术效果并提高患者的生活质量，提供准确癌症界定的支持系统至关重要。作为欧洲“高光谱成像癌症检测”（HELICoiD）项目的一部分，开发的脑癌检测系统满足了这一要求，它利用了一种适合医学诊断的非侵入性技术：高光谱成像 (HSI)。该系统必须满足的一个关键约束是提供实时响应，以免延长手术时间。表征高光谱图像的大量数据以及分类系统执行的复杂处理使得高性能计算 (HPC) 系统对于提供实时处理至关重要。本工作中开发的最有效的实现利用了图形处理单元（GPU）技术，能够在不到三秒的时间内对数据库中最大的图像（最坏情况）进行分类，基本上满足了外科手术 1 分钟的实时约束，成为在不久的将来实现高光谱视频处理的潜在解决方案。
化妆品的微生物评估
抽象化妆品是帮助一个人看起来比他或她原始外观更具吸引力和美丽的产品。美容产品用于通过照顾皮肤并滋养细胞来增强美感。自16世纪以来，男人和女人都使用化妆品一直很普遍。为从化妆品中分离微生物，收集了一些样品，包括皮肤护理，护发，香水和唇部护理的样品。培养基是为分离微生物的。微生物在孵育后生长，这种生长用于创造纯文化。微生物鉴定是通过菌落形态，革兰氏染色，运动性和生化测试来完成的。可以看到金黄色葡萄球菌的生长，埃斯舍氏菌大肠杆菌，尼日尔曲霉，铜绿假单胞菌的生长。化妆品是通过使用非肉毒纤维材料制备的，因此它们通常是非肉眼的。但是，它不得包含引起感染或疾病的任何病原生物，并且不得对消费者有害。这些项目的目的是测试化妆品的纯度以及化妆品中微生物污染的存在。污染显示有关使用化妆品的教育是必要的。发现54.54％的样品被污染。关键字： - 化妆品，金黄色葡萄球菌，大肠杆菌，尼日尔曲霉，铜绿假单胞菌，铜绿，污染等。收到12.11.2022修订了25.11.2022接受28.12.2022
t-t结构带有肌肉函数类别的Grothendieck Hearts
摘要我们研究了三角结构中t结构的核心与coproducts的类别是AB5或Grothendieck类别。如果满足棕色的可表示性，则t结构具有一个AB5心脏，具有单位性cogenerator和coproduct的相关同源函数，并且只有当Coaisle具有纯粹的注射性t -opentive t -openerative对象。如果d是标准生成良好的标准，那么这样的心脏自动是肉眼类别。对于紧凑的t结构（在与coproducts的任何环境三角类别中），我们证明心脏是局部有限呈现的Grothendieck类别。我们使用函子类别，证明依赖于两种主要成分。首先，我们表达任何三角形类别中的任何t结构的心脏，是对过道或共同辅助子类别的适当选择，我们分别调用t -generation或t -cogenerated openeratient openerated子类别。其次，我们研究了从d到完成AB5 Abelian类别的共同赋予的同源函数，并根据D中的纯注射对象将其分类为所谓的计算等效性。这使我们能够证明，任何标准生成的三角形类别d都具有这种通用性的同源性同源函数，以开发纯度理论，并证明在此类三角类别中始终在这种三角形类别中始终结构t结构。
化妆品的微生物评估
摘要： - 化妆品是帮助一个人看起来比他或她原始外观更具吸引力和美丽的产品。美容产品用于通过照顾皮肤并滋养细胞来增强美感。自16世纪以来，男人和女人都使用化妆品一直很普遍。为从化妆品中分离微生物，收集了一些样品，包括皮肤护理，护发，香水和唇部护理的样品。培养基是为分离微生物的。微生物在孵育后生长，这种生长用于创造纯文化。微生物鉴定是通过菌落形态，革兰氏染色，运动性和生化测试来完成的。可以看到金黄色葡萄球菌的生长，埃斯舍氏菌大肠杆菌，尼日尔曲霉，铜绿假单胞菌的生长。化妆品是通过使用非肉毒纤维材料制备的，因此它们通常是非肉眼的。但是，它不得包含引起感染或疾病的任何病原生物，并且不得对消费者有害。这些项目的目的是测试化妆品的纯度以及化妆品中微生物污染的存在。污染显示有关使用化妆品的教育是必要的。发现54.54％的样品被污染。关键字： - 化妆品，金黄色葡萄球菌，大肠杆菌，尼日尔曲霉，铜绿假单胞菌，铜绿，污染等。收到12.11.2022修订了25.11.2022接受20.12.2022
使用...评估牛皮癣皮肤病分类
与其他疾病相比，皮肤病对死亡率的影响较小，但对生活质量的影响较大，因为它涉及疼痛、刺痛和瘙痒等症状。牛皮癣是一种常见的皮肤病，是一种复发性、慢性和免疫介导的炎症性疾病。据估计，全世界约有 1.25 亿人感染了各种类型的皮肤感染。当患者仅在未进行准确和精确检查的情况下预测自己患有的皮肤病类型时，就会出现挑战。这是因为作为人类，他们只能用肉眼观察和查看皮肤表面的疾病，而这存在一些局限性，例如，人类视觉在图像信息收集方面缺乏准确性、可重复性和量化性。由于斑块和点滴状是人们最常见的牛皮癣皮肤病，本文提出了使用卷积神经网络对牛皮癣皮肤病分类的评估。共使用了 187 张图像，其中包括 82 张斑块性银屑病图像和 105 张点滴状银屑病图像，这些图像均来自银屑病图像库、国际银屑病理事会 (IPC) 和 DermNet NZ。卷积神经网络 (CNN) 用于提取特征和分析银屑病皮肤病的分类。本文展示了 CNN 的良好应用前景，对斑块性银屑病和点滴状银屑病的准确率分别为 82.9% 和 72.4%。
比色CRISPR生物传感器
摘要：迫切需要实施一种敏感和特定的护理（POC）生物传感器，该生物传感器解决了在资源约束环境中面临的工具限制和制造挑战。在本文中，我们关注的是肠热，这是低收入和中等收入国家的一种高度传染性和普遍的感染。尽管易于治疗，但其模棱两可的症状与缺乏快速，准确且负担得起的诊断相结合会导致不正确的治疗，从而加剧了疾病负担，包括增加抗生素耐药性。在这项研究中，我们为CRISPR-CAS12A开发了一个读出模块，该模块会产生比色的输出，可见肉眼可见，并且可以在基于反式裂解的任何CRISPR分析中充当级联信号放大器。我们通过固定与β-半乳糖苷酶（LACZ）酶相关的寡聚来实现这一目标，该酶在存在DNA靶向激活的CRISPR-CAS12A的情况下被切割。裂解后，将比色酶释放出来，并将上清液转移到包含X-gal的环境中，产生强烈的蓝色。该方法能够检测扩增的细菌基因组DNA，并且在删除对昂贵设备的需求的同时，对标准荧光测定的检测下限（LOD）具有下限。此外，冻干后它仍然活跃，允许在没有冷链的情况下运输的可能性，从而大大降低了部署成本。
微生物学一年级学位图
课程概述 生物学是对生命的研究，综合生物学强调从分子生物学到生物圈生态学等不同组织层次对生物体的研究和理解。我们向生物学学生传授核心信息，作为高级学习和专业培训的基础。这些基础知识包括我们理解分子生物学的核心概念，以及结构和功能之间的关系以及遗传的遗传机制。此外，生物学学生还学习细胞生物学和遗传学，以及导致这些领域发现的技术突破。他们学习生物如何适应不同的环境，以及生态系统中的能量流动和营养循环、全球生物多样性以及人类影响如何改变生态功能。微生物学方向研究大多数肉眼不易看见的生物，包括藻类、古细菌、细菌、真菌、原生动物和病毒。微生物因引起疾病而臭名昭著，但微生物在维持人类健康和支持地球生命方面也发挥着关键作用。在微生物学方向，您将在医学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、免疫学、生物技术、生态学和进化的背景下探索微生物。微生物学方向为学生在许多领域的职业生涯做好准备，包括医学、农业、公共卫生、政府、环境科学、基础研究、教育、工业微生物学、食品微生物学和制药。学术指导 文理学院 (CLAS) 使用共享指导系统支持学生毕业。CLAS 学生有两名学术顾问，他们应该定期与他们会面讨论学术和学位进展：一名 CLAS 学术顾问和一名专业顾问。
使用机器学习预测心血管疾病
摘要：心脏病相关的死亡已成为当今世界的一个大问题，每分钟就有一人死于该疾病。该数据既考虑男性群体也考虑女性群体，而且比例因地区而异。该数据也适用于 25-69 岁年龄段。这并不是说所有年龄段的人都会受到心脏病的影响。这种疾病可能始于生命的早期阶段，预测其来源和疾病目前是一个巨大的挑战。心脏病是世界上最致命的问题之一，它无法用肉眼看到，一旦达到极限就会显现出来。因此，在正确的时间进行精确诊断是必要的。每天，医疗保健行业都会生成大量与患者和疾病相关的数据。另一方面，研究人员和从业者并没有适当地使用这些数据。尽管缺乏知识，但医疗保健行业现在拥有大量数据。在数据挖掘和机器学习中，有各种方法和工具可以从数据库中提取可用信息，并使用这些信息做出更准确的诊断和决策。因此，为了及时发现此类疾病并进行适当治疗，需要一种可靠、精确且可行的方法。在医学领域，机器学习算法和方法已用于处理大量数据集。研究人员采用各种数据挖掘和机器学习方法来分析大型数据集并帮助准确预测心脏病。这项研究比较和对比了朴素贝叶斯、辅助向量机、随机森林和监督学习模型，以找到最成功的算法。与其他算法相比，随机森林的精度高出 95.08%。
1人工智能在物理疗法实践中的好处
人工智能（AI）是计算机科学的分支之一，其数学过程具有通过新的交付策略，知情的决策，并促进患者参与干预措施1。物理疗法是一个旨在通过治疗技术和体育锻炼来促进患者的康复和福祉的领域。随着AI的引入，新的可能性开放，以改善患者的诊断，治疗和随访。该领域AI的主要优点之一是能够快速准确地处理大量数据。这使专业人员能够确定肉眼可能没有注意到的模式和趋势。AI算法可以分析可穿戴设备收集的临床数据，医疗图像，甚至是信息，从而为治疗计划提供了宝贵的见解2,3。此外，AI可以帮助物理治疗师个性化康复计划。每个患者都是独一无二的，AI可以根据个人需求帮助量身定制锻炼和疗法。基于随时间收集的数据，AI算法可以持续调整治疗，从而优化结果并加快恢复4。AI在物理疗法中的另一种有希望的应用是远程居民。使用正确的技术，患者可以在家进行锻炼，同时受到物理治疗师的远程监测。AI可以根据患者的表现提供实时反馈和适应练习来在此过程中发挥关键作用。这不仅增加了医疗保健的可访问性，而且还可以使治疗的连续性更大。但是，重要的是要注意，AI不能取代专业知识和人类和面对面的
帕金森氏病中的微生物群 - 脑脑轴
摘要帕金森氏病（PD）是一种多因素神经退行性疾病。通过减少多巴胺能神经元和srsinuclein在黑色物质和伸展身体中的积累而追求的病理，也可以看到其在胃肠道中的沉积，该证据表达了PD中的微生物 - 脑轴的参与。这项研究的目的是讨论PD中肠道轴轴已经证明的相关性，尤其是考虑到肠道微生物群的研究/参与以及可能的管理，以肉眼的重点是微生物群。这项研究是通过基于数据收集的文献研究的综合书目审查进行的，PubMed Medical Publications，使用作为搜索过滤器：自由文本，临床试验，元分析，过去5年的随机对照测试和修订；以及以下描述：帕金森氏病；微生物群；脑肠道轴；人类。但是，根据包含和排除标准，发现了92篇文章，只有31项研究组成了样本。我们可以通过三条主要道路，化学信号，免疫系统的信号和神经信号传导分析肠道的相互作用。因此，已经出现了疗法的新可能性，重点是微生物组和肠道操纵。最后，需要更多的人类研究，我们可以观察到长期菌群变化的影响。对于剂量，持续时间和使用的疗法组合至关重要。关键词：神经退行性疾病，帕金森氏病，肠轴，微生物组。