同时,它将卷积神经网络与传统方法相结合,以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图,并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明,该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96%,而自制数据集的精度率约为92%,这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
Sanjay Aneja 15, Syed Muhammad Anwar 16, Timothy Bergquist 17, Veronica Chiang 18, Verena Chung 13, Gian Marco Conte 17, Farouk Dako 19, James Eddy 13, Ivan Ezhov 20, Nastaran Khalili 21, Keyvan Farahani 22, Juan Eugenio Iglesias 23, Zhifan Jiang 24, Elaine Johanson 25, Anahita Fathi Kazerooni 21,26,27, Florian Kofler 28, Kiril Krantchev 2,,,, Dominic LaBella 29, Koen Van Leemput 30、α Hongwei Bran Li 23、α Marius George Linguraru 16,31、α Xinyang Liu 24、α Zeke Meier 32、α Bjoern H Menze 33、α Harrison Moy 2、α、β、ϵ Klara Osenberg 2、α、β Marie Piraud 34、α Zachary Reitman 29、α Russell Takeshi Shinohara 35、α Chunhao Wang 29、α Benedikt Wiestler 28、α Walter Wiggins 36、α Umber Shafique 37、α、η Klara Willms 2、β
gogotsi y,Anasori B.mxenes的兴起。acs nano。13(8):8491-8494,2019。
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目(编号2019MS08024)抽象非小细胞肺癌(NSCLC是最常见的组织学肺癌类型,在诊断时约有66%的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位,在初始诊断时,大约13%的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量,并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率;但是,使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来,随着免疫疗法的扩展,免疫检查点抑制剂(ICI)已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度,目的是为可用的临床治疗方案提供参考。
[参考] 1。Vikas Pathak等人,接受介入肺部程序的患者的抗凝剂和抗血小板治疗的管理,Eur Respir Rev 2017; 26:170020 2。James D.Douketis等人,执行摘要:抗血栓疗法的围手术期管理:美国胸部医师学院临床实践指南,胸部,2022年; 162:5:1127-1139 3。Indravadan J. Patel等人,介入放射学共识学会指南,围骨围骨治疗的血栓形成和出血风险,接受经皮图像引导的患者,血管和介入放射学杂志杂志,介入介绍性和介入的放射性放射学指南。 30:1168–1184 4。neuberger J等人,关于英国胃肠病学会临床实践中使用肝活检的指南,直肠2020; 69:1382–1403。doi:10.1136/gutjnl-2020-321299
脑转移瘤 (BM) 经常发生在肺癌、乳腺癌和黑色素瘤等原发性肿瘤中,并且与明显较短的自然生存期相关。除了外科手术、化疗、靶向治疗和免疫治疗外,放射治疗 (RT) 也是 BM 的重要治疗方法,包括全脑放射治疗 (WBRT) 和立体定向放射外科 (SRS)。通过临床前模型验证治疗方案的有效性和安全性对于成功转化为临床应用至关重要。这不仅推动了基础研究,而且为临床研究奠定了理论基础。本综述以脑转移瘤 (AM-BM) 动物模型为基础,探讨了放射治疗与化疗、靶向治疗、免疫治疗以及纳米材料和含氧微泡等新兴技术相结合的理论基础和实际应用。首先,我们简要概述了 AM-BM 的建立。随后,我们总结了关键 RT 参数(RT 模式、剂量、分数、剂量率)及其在 AM-BM 中的相应影响。最后,我们对基于 RT 的联合治疗的当前研究现状和未来方向进行了全面分析。总之,目前尚无涉及 RT 的 AM-BM 治疗的标准化方案。进一步的研究对于加深我们对各种参数及其各自影响之间关系的理解至关重要。
在脑类器官中[58]。 (f)TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 (g)成像在脑类器官中[58]。(f)TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。(g)成像
类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。