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• 步骤 5a：收到入职电子邮件后，下载并安装 Microsoft 远程桌面应用程序。直接链接取决于设备和浏览器，位于：https://armyconnect.me/army-azure-virtual-desktop-avd-and-remote-workspace/ • 步骤 6a：打开应用程序并选择“添加工作区”。 • 步骤 7a：输入以下链接：rdweb.wvd.azure.us。 • 步骤 8a：使用您的 A365/M365 帐户用户名（您的 @army.mil 电子邮件）登录 AVD。 • 步骤 9a：选择正确的 CAC 证书并输入您的 PIN。 • 步骤 10a：选择离您最近的服务器；东部或西部。 • 步骤 11a：另外两个提示，单击“确定”即可设置。
copeptin对术后精氨酸加压素缺乏症的术后实用性
垂体性疾病神经外科手术的客观精氨酸加压素缺乏症（AVD）是commen的，可能会延迟出院。copeptin是精氨酸加压素的稳定替代标记，可以预测术后AVD。作者的目的是评估术后采样时间和切点浓度的copeptin，以预测术后AVD的发展。在2020年2月至2022年4月之间正在接受垂体病变手术的未曾经有过的AVD的成年人有资格进行研究包容。术后从每位患者中抽取两个样本，以使用免疫荧光测定法评估copeptin浓度。样品表示为“早期”（截止后6小时内）或“术后第1天”（POD1；在拔管后10-30小时内）。患者的AVD发育。结果包括一百九十二名患者（54.2％的女性），中位年龄为54.5岁（IQR 39.8-67.0岁）。The median copeptin concentration at both time points was significantly lower in those with AVD (transient or permanent; n = 22, 11.5%) than in those without (early: 4.9 vs 18.7 pmol/L, p < 0.001; POD1: 3.4 vs 4.9 pmol/L, p < 0.001) but did not differ in those who developed transient versus permanent AVD.对于早期样品的AVD预测预测的最佳共肽切割点为<8.5 pmol/L（灵敏度0.70，特异性0.80，阳性预测值[PPV] 0.29，负预测值[NPV] 0.96）和PMOL/L <4.3 pmol/L pmol/L pmol/L的PMOL/L对于POD1示例（敏感性0.82 0.82，特定于0.63，ppv，ppv，ppv，ppv）。在早期样品中，copeptin临界素的22.9 pmol/l的临界值提高了对AVD检测的敏感性，而NPV为99％。患有AVD的患者的比例较高（60.0％vs 8.8％，p <0.001）和copeptin浓度较低（早期：4.3 vs 17.0 vs 17.0 pmol/L，p <0.001; pod1; pod1：2.7 vs 4.9 pmol/l，pmol/l，p <0.001）在那些患有颅脑下的患者中，患有颅脑症的患者是颅骨疗法的病理学。尽管持续性库欣氏病的患者比起缓解症患者的copeptin较低，但差异没有达到统计学意义（早期p = 0.11，pod1 p = 0.52）。此外，copeptin浓度无法预测抗利尿激素不适当分泌综合征的发展。没有AVD的患者术中接受了压力剂量的静脉曲器，中位型copeptin的中位数较低（11.7 vs 19.1 PMOL/L，p = 0.027）。在术后早期copeptin样品中得出的结论，AVD诊断的最佳copeptin切点为<8.5 pmol/L，水平> 22.9 pmol/L在排除AVD方面具有谓词效用。解释copeptin的结果时应谨慎使用，因为术中术中接受糖皮质激素而没有AVD的患者中值copeptin contrantrations。
导向凸轮
Avd Avd CH 43x 47°03'29.1“ N / 002°37'47.5” '50 .6“ °17'04.3“ N / 004°27'07.6” W lorient lann bihoue lor ch 105x 47°452023”W。IlSaint Sauveur LXI CH 19X 47°46'59.46'59.4” Ochey nay Ch 115x 48°35'015“ EDizier。RobinsonSDI CH 87x 48°38'13.2” N / 004°53'21.1” E Solenzara SZA CH 87X CH 87X 41°56'14.9
基于改进卷积神经网络的脑肿瘤分割分类系统的设计与评估
深度学习技术最近在从 MRI 图像中分割脑肿瘤方面表现出了良好的效果。由于能够处理高分辨率图像并分割整个肿瘤区域，U-Net 模型就是其中之一，并且经常被使用。对于脑肿瘤治疗的分析和规划，使用多对比度 MRI 图像准确分割脑肿瘤至关重要。包括 U-Net、PSPNet、DeepLabV3+ 和 ResNet50 在内的深度学习模型在脑肿瘤分割方面表现出了令人鼓舞的效果。使用 BraTS 2018 数据集，我们在本研究中比较了这些模型。我们使用各种测量方法来评估模型，包括豪斯多夫距离 (HD)、绝对体积差异 (AVD) 和骰子相似系数 (DSC)，并研究数据增强和迁移学习方法如何影响模型的性能。研究结果表明，3D U-Net 模型表现最佳，DSC 为 0.90，HD 为 10.69 毫米，AVD 为 11.15%。 PSPNet 模型取得了相当的性能，DSC 为 0.89，HD 为 11.37mm，AVD 为 12.24%。DeepLabV3+ 和 ResNet50 模型取得了较低的性能，DSC 分别为 0.85 和 0.83。根据发现和分析，建议使用具有数据增强和迁移学习的 3D U-Net 模型利用多对比度 MRI 图像进行脑肿瘤分割。
设计和评估改进的基于卷积神经网络的脑肿瘤细分和分类系统
深度学习技术最近证明了从MRI图像分割脑肿瘤的有希望的结果。由于其能够处理高分辨率图像并分割整个肿瘤区域的能力，U-NET模型是其中之一，并且经常被使用。对于脑肿瘤治疗的分析和计划，使用多对比度MRI图像对脑肿瘤进行精确分割至关重要。深度学习模型在内，包括U-NET，PSPNET，DEEPLABV3+和RESNET50表现出令人鼓舞的脑肿瘤分割结果。使用Brats 2018数据集，我们在这项研究中比较了这些模型。我们使用各种措施评估模型，包括Hausdorff距离（HD），绝对体积差（AVD）和骰子相似性系数（DSC），我们研究了数据增强和传输学习方法如何影响模型的性能。研究结果表明，3D U-NET模型的表现最好，DSC为0.90，HD为10.69mm，AVD为11.15％。PSPNET模型的性能可比性，DSC为0.89，HD为11.37mm，AVD为12.24％。DEEPLABV3+和RESNET50模型的性能较低，DSC分别为0.85和0.83。基于发现和分析，建议使用多对比度MRI图像的脑肿瘤分割具有数据增强和转移学习的3D U-NET模型。
