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klotsapiinin uudelleen aloitus aiemmin ...- trepo
MikkoMäkelä：氯匹氨派先前出现的不良反应后，坦佩雷大学医学执照教育的先进医学研究论文2024年6月是第二代抗精神病患者，也是唯一获得批准的治疗耐药性精神分裂症的药物。clotsapine具有丰富的副作用，其中一些甚至可能威胁到患者的生命。由于这些缺点，通常有必要停止向患者提供氯氮平，即使这对减轻精神病的症状很有用。本系统文献综述研究了氯氮平在先前的躯体不良反应之后的成功。文学搜索是使用“氯氮平”和“（“撤退”或“ Rechallenge””）从PubMed数据库进行的。搜索，收到了197个参考文献，其中98个在审查中获得了批准。缩写和研究的全文在坦佩雷大学图书馆，其他英语以外的研究以及不涉及clotsapine开始的研究。
用于从 MRI 图像中分割缺血性中风脑的混合 ResNet50-UNet 模型 1 Fathia ABOUDI、2 Cyrine DRISSI、3 Tarek KRAIEM
1 突尼斯埃尔马纳尔大学 (UTM) 生物物理与医学技术实验室 ISTMT，突尼斯 2 突尼斯蒙吉本哈米达国立神经病学研究所神经放射学系，突尼斯 3 突尼斯医学院生物物理与医学技术实验室，突尼斯 摘要 缺血性脑卒中是最常见的脑血管疾病，也是全球死亡和长期残疾的主要原因之一。及早发现缺血性脑卒中有助于医生及早诊断，从而大大减少死亡或残疾的可能性。医学研究中使用多种方式来检测缺血性脑卒中；不过，磁共振成像 (MRI) 仍然是该领域最有效的方式。最近，许多研究人员使用深度学习模型在 MRI 图像中检测缺血性脑卒中，并取得了令人鼓舞的结果。在本文中，我们提出了一种使用深度学习模型从 MRI 图像中自动分割缺血性中风病变 (ISL) 的方法。使用的 UNet 模型是混合框架，具有预训练的 ResNet50 架构。数据增强技术已被用于超越模型的准确性。所提出的工作流程已在公共缺血性中风病变分割挑战 (ISLES) 2015 数据集上进行了训练和测试。实验结果证明了我们的方法的性能效率，它实现了 99.43% 的平均准确率和 64.14% 的 Dice 系数 (DC)。我们的方法优于其他最先进的方法，更具体地说，在准确率方面。