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深度学习基于计算机的活动识别和对老年人的跌倒检测：系统评价
随着发达国家的老年人比例在全球范围内持续上升，以满足其医疗保健需求，尤其是在维护自身方面，这是至关重要的。越来越多的研究集中在环境辅助生活（AAL）系统上，旨在减轻与老年人独立生活有关的担忧。本系统的审查研究了老年人的跌倒检测和人类活动识别（HAR）的文献，这是确保他们独自生活时确保其安全的两项关键任务。特定于此，本综述强调了对计算机视觉数据的深度学习方法（DL）方法，反映了该领域的当前趋势。全面搜索从2019年至2023年（包括）的五个不同来源产生了2,616件作品。从这个池中，选择了151件相关作品进行详细分析。评论仔细检查了使用的DL模型，数据集和硬件配置，特别强调了诸如隐私
原发性脑肿瘤患者的听觉理解的皮质区域和白质区域
图1研究方法流（A）肿瘤均被手动掩盖所有个体。（b）所有患者提取肿瘤结构测量，包括最大肿瘤直径，肿瘤体积和肿瘤表面积。（c）低级神经胶质瘤的分布表明，肿瘤广泛分布在整个左半球。（d）结构图像分为灰质（左）和白色物质（右）。灰质体积是根据所有大脑区域的AAL地图集计算的。Voxel的灰质强度相关性。（E）基于体素的病变 - 症状图用于确认灰质分析的结果。（f）背侧（左）和腹（右）语言途径在所有受试者中均单独追踪。相关分析，以探索肿瘤结构测量，不同大脑区域的灰质体积，筋膜特征和听觉理解分数
机器学习应用于大脑对残缺图片反应的 fMRI 激活模式，可预测创伤后应激障碍症状
权重图显示每个体素对预测函数的相对贡献。如文献中先前讨论的那样（Schrouff 等人，2013；Schrouff 等人，2018），机器学习模型的权重图不能像标准质量单变量分析那样通过阈值化来做出区域特定推断。由于每个交叉验证折叠都会产生不同的权重向量，因此最终的权重图是折叠结果的平均值。我们使用解剖图谱总结了解剖区域中的权重图（Schrouff 等人，2013；Portugal 等人，2016；Portugal 等人，2019）。我们计算了每个大脑区域的归一化权重，作为该区域内体素绝对权重的平均值。然后，我们根据它们解释的总归一化权重的百分比对区域进行排名。我们使用了解剖自动标记 (AAL) 图谱 (Tzourio-Mazoyer 等，2002)
洛伦佐·帕尔马
论文题目为“基于 IPv6 网状网络的物联网架构研究与实现”。研究课题涉及设计一种创新的无线网状网络系统，该系统具有可移植到不同硬件平台（微处理器+收发器或 SoC）的特点，以及功能块模块化的特点，这些功能块可以独立出来，以减轻协议栈的负担。后者满足对内存占用影响的严格要求，必须考虑到由低成本微控制器和片上系统（减少的 ROM 和 RAM 内存）组成的有限硬件资源以及节点通常必须自供电的事实（路由器节点除外）。所开发的系统的应用范围从电力计量到智能照明，通过用于AAL和环境监测的传感器网络，即所有这些应用都是物联网市场的一部分并为其提供动力。 • 日期（从 – 到）AA 2010/2011 – AA 2011/2012 • 教育或培训机构的名称和类型
IABC：大脑连接智能分析的工具箱
在获得功能网络后，需要定位相关的重要脑区并解释其主要脑功能，这将极大地帮助研究人员探索结果。由于研究人员一直在研究基于微观结构、宏观结构和连接特征的脑区划分，我们的工具箱通过计算经典脑图谱的脑区与每个功能网络中激活区域的重叠度来识别每个功能网络中的相关脑区。自动解剖标记（AAL）（Tzourio-Mazoyer 等人，2002 年）、自动解剖标记 3（AAL3）（Rolls、Huang、Lin、Feng 和 Joliot，2020 年）和脑网络组图集（BNA）（Fan 等人，2016 年）包含在当前版本中用于计算。这些图谱中的每一个都可用于提取每个网络最相关的几个区域。我们的工具箱提供了一个
关于 Saab 2000 严重事故的报告，G-LGNO...
°C 摄氏度 AAIB 航空事故调查部门 机场以上高度 Aal AC 咨询通告 ACAS 机载防撞系统 AD 适航指令 ADC 大气数据计算机 ADF 自动测向设备 AFCAS 自动飞行控制与增强系统 AMC 可接受的合规方法 平均海平面以上高度 AOM 航空器操作手册 APU 辅助动力装置 ATC 空中交通管制 ATIS 自动终端信息系统 CAA 民航局 CAA-NL 荷兰民航局 CBIT 连续内置测试 cm 厘米 CS 认证规范 CVR 驾驶舱语音记录器 CWS 控制轮转向模式 DC 直流电 DFDR 数字飞行数据记录器 EASA 欧洲航空安全局 EFIS 电动飞行仪表系统 EGPWS 增强型 GPWS EICAS 发动机指示和机组警报系统 EPTS 紧急俯仰配平系统 FAA 美国联邦航空管理局 FCC 飞行控制计算机 FDR 飞行数据记录器 FGS 飞行引导系统 FL 飞行高度层
辅助机器人帮助中风患者
维也纳，2024 年 7 月 10 日 辅助机器人帮助中风患者 奥地利理工学院 AIT 和位于苏格兰爱丁堡的英国国家机器人中心的一项研究调查了部分瘫痪患者的康复过程和机器人提供的支持。 每年约有 19,000 名奥地利人中风——大约每 27 分钟就会中风一次。 在心血管疾病和癌症之后，中风是奥地利第三大死亡原因。 尽管近年来死亡率已大幅下降，但许多人的健康仍因中风的后果而严重受损。 大约 80% 的急性中风幸存者患有严重的行动障碍或偏瘫（仅影响身体一侧的部分瘫痪）。 这使得有针对性的康复措施变得更加重要，而新技术可以很好地支持这些措施。 据专家介绍，社会辅助机器人可以在这方面做出很好的贡献。作为 VITALISE 项目的一部分，奥地利理工学院 AIT 与苏格兰爱丁堡赫瑞瓦特大学的国家机器人馆合作，研究了通过结合社交辅助机器人 (SAR) 和脑机接口 (BCI：一种戴在头上带有多个传感器以测量脑电波的设备)，可以在多大程度上更好地支持偏瘫患者的上肢康复和有针对性的运动锻炼。患者必须抬起和放下手臂，Nao 机器人会模仿他们的运动练习，即使这种运动只是想象出来的。患者和治疗师从一开始就参与其中为了在生活实验室的意义上创造最真实的条件，这项研究在新的 tech2people 神经系统疾病治疗中心进行，该中心于 2023 年秋季在维也纳的 Seestadt Aspern 开业。患者和治疗师都参与了这项研究。 “协同设计方法非常有用，而且效果很好，尤其是在电子医疗领域。对我们来说，研究用户体验以及该方法对偏瘫患者和理疗师的总体实施非常重要，”AIT 技术体验中心的 Markus Garschall 解释道。他还多年来一直专注于 AAL（主动和辅助生活），目前担任 AAL AUSTRIA 的副总裁。“同时，与苏格兰科学家的跨国合作也非常鼓舞人心；我们需要更多的欧洲合作和交流，尤其是在医疗保健领域，”Garschall 补充道。
在库欣氏氏病中超皮质醇的分辨率后，大脑区域形态变化的趋势：一种复杂的现象，不仅仅是PA
在库欣氏病（CD）的先前研究中，强调了超皮质醇对人脑的不利影响。然而，大脑中区域高皮层化的相对改变尚不清楚。因此，我们研究了CD患者的区域体积改变。我们还分析了这些体积变化与临床特征之间的关联。研究参与者由活性CD（n = 60），短期缩放的CD（n = 28）和长期转换CD（n = 32）患者以及健康对照组组成的研究参与者（n = 66）。灰质体积（GMV）。使用自动解剖标记（AAL）地图集定义了子结构的GMV。在大多数CD患者的大脑子结构中发现了GMV归一化的趋势。在其他子区域（例如杏仁核，丘脑和尾状）中观察到了不同的趋势，包括扩大，不可逆和不受影响的趋势。分辨率分类后GMV的形态变化是一种复杂的现象。这些变化的特征在大脑子结构内有显着差异。
通过非接触式主动辅助生活技术的心率预测：老年人的智能家庭方法
世界目前正在经历显着的人口转变，其特征是人口老龄化的人数迅速增加。这个人口里程碑预计将在未来几年达到前所未有的水平（联合国，2019年）。医疗保健和生活水平的进步导致个人的寿命增加，从而显着增加了全球人口中老年人的比例（Quora，2022）。在2022年，全球65岁以上的个体人口超过7.7亿，这意味着十分之一以上的人是老年人（Alvarez，2023年）。东亚和东南亚是65岁以上的老年人数量最多的家园，占约2.6亿个人，其次是欧洲和北美的年龄段超过2亿年龄较大的年龄较大的人，是老年人百分比最高（超过17％）（超过17％）（联合国，2019年）。这些数字预计将在未来三十年中增加，到2030年，全球范围内有六人一数字65岁或超过65岁，预计到2050年，这一数字将翻一番，达到15亿人。尤其是在低收入和中等收入国家，预计80％的老年人居住，医疗保健挑战可能是显着的[世界卫生组织（WHO），2023年]。慢性非传染性疾病，包括心脏病，癌症和慢性呼吸道疾病，通常伴随着衰老的过程（Prince等，2015）。通过将可靠的设备和传感器嵌入房屋中，AAL创建了“智能家庭”环境（Domb，2019年）。比较这些条件需要专门的医疗保健服务，以监控各种健康指标，包括体育活动，心率，血压和睡眠质量（很快，2019年）。积极的辅助生活（AAL）技术，即旨在利用技术进步维持老年人生活独立性的技术，已成为满足老龄化人口的医疗保健需求的有希望的解决方案。与人工智能（AI）结合使用时，智能家庭技术（SHTS）有可能协助家庭中的日常功能并监测，治疗和管理慢性健康状况（Philip and Williams，2019年）。此外，智能家园可以使护理人员为老年人提供更好的医疗保健，甚至可以减少对看护人的依赖（Frisardi和Imbimbo，2011年）。智能家居设备可以以不引人注目的方式连续捕获与健康相关的信息，从而为老年人提供更安全的独立生活（Wang等，2021）。将SHT与AI的整合在一起，具有不断观察，建模和理解人类行为的潜力，并确定了对干预措施的早期警告（Chen等，2014）。
腺样体评估中射线参数的可靠性
图 2。椎腔 X 射线参数。(A): Ba：椎底（枕骨大孔前缘的最下点）；EsfL：蝶骨线（与蝶骨下缘相切，与 Ba 成正比）；PL：腭线（从鼻棘前部到鼻棘后部）；Pm：翼上颌线（鼻底边缘与上颌骨后缘的交点）；PmL：翼上颌线（与 Pm 成垂直于 PL 成正比）；aa：寰椎前部（寰椎最前点）；aaL：寰椎前线（与 aa 成垂直于 PL 成正比）。(B): S：鞍区（位于鞍区的几何中心）；Ba：椎底； S 0 ：S-Ba 距离中点；Pm：翼上颌；ad 1 ：Pm-Ba 线与咽扁桃体边界的交点；ad 2 ：Pm-S 0 线与咽扁桃体边界的交点。(C): PHF：法兰克福水平面；Pt：翼突（圆孔下缘与翼腭窝后部交点处的点）；PtV：垂直翼突（与 PHF 垂直于 Pt 的线）；PtV-Ad：咽扁桃体边界与 PtV 之间的距离。(D): SP：上咽。