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使用生成的对抗网络将头皮映射到颅内脑电图中，以自动检测中间的癫痫样放电
摘要 - 头皮和颅内脑电图（EEG）对于诊断脑部疾病至关重要。但是，头皮脑电图（seeg）被头骨衰减并被伪像污染。同时，颅内脑电图（IEEG）几乎没有文物，并且可以捕获所有大脑活动，而无需任何衰减，因为靠近大脑。在这项研究中，目的是通过将SEEG映射到IEEG来提高SEEG的性能。为此，我们在这里使用生成的对抗网络开发了一个深神经网络，以估算IEEG的SEEG。所提出的方法适用于Seeg和IEEG，并从癫痫发作中同时记录以检测间隔癫痫样放电（IEDS）。所提出的方法检测IEDS的精度为76％的IED，并以最先进的方法为止。此外，它至少比比较方法少十二倍。
使用合成数据自动检测临床数据仓库中脑 T1 加权磁共振图像中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏，可能无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测它们，因此有必要开发工具来自动排除（或至少识别）带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法，用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，以将我们的预训练模型推广到临床数据，这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80 %）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
在陡峭的高山地形中安全的低空导航，带固定翼无人机
[1] Heck，Matthias等。“结合阵列分类和本地化的雪崩自动检测。”地球表面动力学7.2（2019）：491-503。地球表面动力学7.2（2019）：491-503。
具有 EQ、DRC 和 2.1 模式的 TAS5711 20W 数字音频功率放大器 数据表 (Rev. A)
– 卫星和子通道的单独 DRC – I2C 地址选择引脚（片选） – 支持 8kHz 至 48kHz 采样率 – 自动组切换：为不同的采样率预加载系数 (LJ/RJ/I2S)。无需 • 音频/PWM 处理 – 独立通道音量控制，采样率变化时将新系数写入部件。24dB 至静音 – 自动检测：自动检测采样率变化的单独动态范围控制。无需卫星和子通道外部微处理器干预 – 21 个可编程双二阶滤波器用于扬声器 EQ • 仅需要 3.3V 和 PVDD 以及其他音频处理功能 – DRC 滤波器的可编程系数 应用 • 电视 – 直流阻塞滤波器
从头部CT扫描中对颅内出血的自动检测，在创伤性脑损伤中应用深度学习技术：比较审查
抽象的脑损伤（TBI）不仅是急性疾病，而且是长期后果的慢性疾病。颅内血肿被认为是INTBI发生的主要后果，并可能具有毁灭性的作用，可能会导致大脑质量影响，并最终导致继发性脑损伤。在计算机断层扫描（CT）扫描中对血肿的紧急检测以及三个主要决定因素的评估，即位置，体积和大小至关重要任务。本文对医学和技术文献进行了比较回顾，以更新和建立证据，以表明如何正确利用技术来提高紧急情况下临床工作流量的效率。从2013年至2023年在PubMed和Google Scholar的电子数据库中进行了系统和全面的文献搜索，以确定与颅内出血（ICH）自动检测有关的研究。纳入和排除标准被设定为最相关的文章。我们确定了15项有关使用头部CTSCAN的计算机辅助筛选和分析算法的开发和验证的研究。我们的审查表明，AI算法可以优先考虑放射学工作列表，以减少在头部扫描中筛选ICH的时间，并且还可以识别放射学家所忽略的微妙ICH，并且自动化ICH检测工具将有望在常规临床实践中引入介绍。
对检测心律不齐的各种深度学习算法的评论
aditi [1]，Gurleen Kaur [2] Student [1]，助理教授[2]计算机科学与工程系Baba Banda Singh Bahadur Bahadur工程学院Fatehgarh Sahib -Punjab。抽象心律不齐是一种以不规则心跳为特征的疾病，如果不治疗，可能会导致严重的健康后果。从心电图信号中检测心律不齐对于及时干预和治疗至关重要。。但是，对ECG信号的手动解释是耗时的，可能会遇到错误。近年来，深度学习技术在心电图信号中自动化心律失常检测表现出了有希望的结果。在本文评论中，我们总结了三项研究，这些研究探讨了对心律失常自动检测的深度学习模型的使用。这些研究采用了卷积神经网络（CNN）和深神经网络（DNN）的不同体系结构将ECG信号分类为心律失常或非心律失常类别。对模型进行了培训和测试，并在公开可用的数据集上进行了测试，并根据准确性，敏感性和特异性对其性能进行了评估。审查的研究表明，使用深度学习技术从心电图信号中自动检测心律不齐的有效性，并具有高精度和敏感性。这些发现对提高心律不齐和治疗的准确性和效率具有重要意义。关键字： - 心律不齐，深度学习，心电图信号，自动检测，卷积神经网络，深神经网络
火灾探测和排水活动...
摘要 — 火灾是一种灾难，可能导致生命损失、财产损失和受害者永久丧失行为能力。我们的障碍物清除器和消防员机器人已经宣布。发生火灾时，我们不得不使用不安全的人力资源来救人并灭火。随着技术的发展，特别是机器人技术的进步，现在可以快速响应火灾地点并扑灭火灾。这将提高消防员的效率，同时防止他们将生命置于危险之中。在这个项目中，我们使用 Arduino 创建了一个原型机器人，它可以自动检测和扑灭火灾。当火焰传感器检测到火灾时，水泵和伺服电机就会启动。能够自动检测火灾地点并在距离火灾 20 厘米的距离内远程灭火。该机器人旨在定位火灾并向其中喷水，以减少损失。
Cwm Taf Glamorgan 更新了 COVID-19 测试策略
住院患者的检测结果将由临床医生告知。 在群体检测中心接受检测的有症状的关键工作人员及其家庭成员以及作为随机检测计划的一部分接受检测的无症状医护人员目前通过自动短信系统获知检测结果。无法收到自动检测消息的人会接到当地公共卫生团队或卫生委员会工作人员的电话通知。 使用亚马逊快递送货上门检测试剂盒进行检测的任何人都会通过自动检测消息系统收到检测结果。 养老院居民的检测结果由当地公共卫生团队或卫生委员会工作人员通过电话告知养老院工作人员。 通过在线养老院工作人员门户进行检测的养老院工作人员会将检测结果通过电子邮件发送到他们工作的养老院。 囚犯的检测结果由监狱医护人员告知。
UPS -BAT/PB/24DC/1.2AH-电池模块
为了进行连续监视和智能管理，与Quint UPS进行了不断的沟通。由于在操作过程中自动检测电池模块和无工具切换，因此可以快速安装。使用智商技术的五五五分化电池模块已充满电，然后将其发送到我们的仓库。