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衰老与大脑：临床 CT 图像的定量研究
在成年人中，MRI 成像已用于识别多发性硬化症 10、11 肌萎缩侧索硬化症 12 和年龄相关性痴呆症 13 中的全脑体积异常，其中脑实质分数 (BPF) 可使个体差异正常化。14、15MRI 成像还表明，抗精神病药物 16、类固醇 17、饮酒 18 以及放疗和化疗 19 等都会导致脑体积减少。脑放射密度或放射质量 (体积和放射密度的乘积) 随疾病状态而变化的研究课题相对较少。通过体积测量、放射密度或放射质量测量来识别和量化组织损失可能有助于诊断或监测脑部病变。为了解释受试者内部的变异性以及年龄和性别的变异性，将指标与病理学相关联需要一个参考数据库。启动这样一个参考数据库是当前研究的目标。CT 成像似乎非常适合对大脑进行体内研究，因为它是在临床环境中常规获取的，并且比 MRI 成像更少受到运动伪影的影响。大脑和颅骨的放射密度特性使自动体积和放射密度评估成为可能。此外，相对较低的
双酚暴露对神经退行性疾病的影响和机制风险：系统评价
缩写：AD，阿尔茨海默氏病； ALS，肌萎缩性侧索硬化症；应用，淀粉样前体蛋白； β，淀粉样β; BACE1，β位点淀粉样蛋白前体蛋白裂解酶1； BBB，血脑屏障； BCRP，乳腺癌抗性蛋白； BPS，双酚； BPA，双酚A； BPAF，双酚AF； BPB，Bisphenol B； BPF，双酚F; BPS，双足醇S; Ca 2 +，钙；猫，过氧化氢酶；中枢神经系统，中枢神经系统；中枢神经系统，皮质神经元； DA，多巴胺； DAT，多巴胺转运蛋白； PYSL2，二氢吡啶酶相关蛋白2； ECHA，欧洲化学局； EDC，内分泌破坏化学物质； ER，雌激素受体； GSK3β，糖原合酶激酶3β； HT-22，海马细胞系； IR，胰岛素受体； IRS，胰岛素受体底物； MAP2，微管相关蛋白2； MDA，疟原虫dehyde; MS，多发性硬化症； NFT，神经纤维纠缠； NOS，一氧化氮合酶； PD，帕金森氏病； PDI，蛋白二硫异构酶； RNase，还原核糖核酸酶； ROS，活性氧； SN，黑底尼格拉； SNC，黑质Nigra pars commacta;草皮，超氧化物歧化酶； SPS，老年斑块； SVHC，非常关注的实质； Th，酪氨酸羟化酶； TK，酪氨酸激酶； α -syn，α-苏核蛋白。*通讯作者。电子邮件地址：lipinglu@hznu.edu.cn（L. lu）。电子邮件地址：lipinglu@hznu.edu.cn（L. lu）。
AN9640 通信术语表 | 瑞萨电子
A AL ATM 适配层 ACS 高级蜂窝系统 ACI † 相邻信道干扰 ADSL 非对称数字用户线 AGC † 自动增益控制 ALT 备用本地传输公司 AM † 幅度调制 AMI 交替传号反转 AMPS 高级移动电话服务 AMTA 美国移动电信协会 ANSI 美国国家标准协会 AP (CO) 应用处理器 APC 美国个人通信 ARPANET 高级研究计划机构网络 ART † 幅度无线电传输 ARQ 自动重复请求 ASCII 美国信息交换标准代码 ASIC 专用集成电路 ASP 平均销售价格 ATG † 空对地 ATM † 异步传输模式 AWG 美国线规 AWGN † 加性高斯白噪声 B -ISDN † 宽带 ISDN BBS † 公告板系统 BCC 块校验字符 BELLCORE 贝尔通信研究 BER 误码率 BFSK 二进制频移键控 BPDU † 突发协议数据单元 BPF † 带通滤波器BISYNC 二进制同步通信 BOC † 贝尔运营公司 BPS † 比特每秒 BPSK 二进制相移键控 BRI 基本速率接口 BSS † 广播卫星服务 BTA 基本贸易区 C -NETz 德国 C 系统 C/I 载波干扰比 CAD † 计算机辅助设计 CAGR 复合年增长率 CAI 通用空中接口 CAM † 计算机辅助制造 CAP 竞争性接入提供商 CAP（HDSL）无载波 AM/PM CBEMA † 计算机和商业设备
基于Arduino及其应用的数字过滤器设计
数字信号处理的目的是在数字系统上执行，而不是使用模拟电路的操作。以这种方式，它基于软件执行相同的任务，而无需电子材料或更换。此方法可确保设计简单且可升级。例如，一个用RC元素制成的模拟滤镜，有必要更改材料以更改过滤器的截止频率。但是，如果要在数字过滤中执行相同的操作，则只能更改过滤系数。尽管数字过滤器具有优势，但在许多领域（例如扬声器柜中的交叉电路）都使用了模拟过滤器。过滤器是将所需信号传输到输出的系统，并抑制了不希望的信号。在滤波器设计中，如果使用的材料是用r，c或l等元素制成的，则将其定义为模拟滤波器。如果在PC或微处理器等数字环境中进行过滤，则称为数字过滤器。实现了各种过滤器设计。在设计中，关键字是截止频率，这意味着决策点。低通滤波器（LPF）是允许低于切割频率的频率值通过的过滤器，并抑制高于切割频率的频率。高通滤波器（HPF）是允许将频率传输到输出的频率，而不是低于切割频率的频率。带通滤波器（BPF）具有两个截止点。此滤波器在两个切断频率之间传输频率值，并降低了其他频率。带挡过滤器（BSF）阻止了两个截止频率之间的频率并转移
最终报告
3D Innovation Co.，Ltd Abel Co.，Ltd Acteskyosan Inc。 <位置> ADACHI新工业公司，有限公司 adloptica光学系统GMBH 高级通信媒体有限公司，有限公司 agc inc. agilent Technologies Japan，Ltd. Ltd. aim aim aim Co. Akitech Leo Inc。 Alnair Labs Corporation Alt Inc. Altechna Alxis Data，Inc。 Amakusa Optical Co，Ltd Ametek Co. Anhui Crystro Crystal Materials Co.，Ltd. Anritsu Corporation Ansys Japan K.K.APL Machine Industrial Co。，Ltd。 Aptus Corporation Archer Optx，Inc。 Artray Co。，Ltd Asahi Diamond Industrial Co.，Ltd. asahi Rubber Inc. sahi Rubber Inc。Askk Co。，Ltd。 Asphericon GMBH <激光>创新光学技术协会 Autex，Inc。 aval Data Corporation AYASE CO. BOOK Fair BPF laser innovation corporation Broadcom Inc. / Silicon Technology Co., Ltd. Bunkoukeiki Co., Ltd. Camerium Inc. Canare Electric Co., Ltd. Canon Marketing Japan Inc. CARLBASSON CO., LTD. Castech Inc. CBC Optics Co.，Ltd. CBS Japan Japan> Ceratech Japan Japan Co。Co., Ltd. Changchun Worldhawk Optoelectronics Co., Ltd. Chroma Technology Japan CHRONIX Inc. Chuo Precision Industrial Co., Ltd. CIOE - China International Optoelectronic Exposition Circle & Square Co., Ltd. COMSOL G.K. 可见光激光二极管应用程序 Coremorrow Ltd. <位置>工艺中心Sawaki Inc. <激光>
法国成年人尿液双酚浓度与糖尿病或糖尿病前期的关系：一项横断面研究
2 型糖尿病是由于胰腺分泌胰岛素不足或所分泌胰岛素的作用降低引起的慢性疾病。糖尿病相关死亡率和发病率以及疾病成本使其成为一项重大的公共卫生挑战。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，全球成人糖尿病患病率已从 1980 年的 4.7% 上升至 2014 年的 8.5% [1]。根据国际糖尿病联合会的数据，预计 2021 年患病率将达到 10.5%，2045 年将上升至 12.2% [2]。年龄、性别、肥胖、久坐的生活方式和家族史是已知的 2 型糖尿病风险因素，但该疾病的不良发展促使人们寻找可能诱发血糖紊乱的新因素 [3,4]。糖尿病前期是糖尿病和心血管疾病的高危状态，但在此阶段实施有效的策略可以延缓或预防糖尿病的发展[5]。在法国，根据 2006—2007 年法国营养与健康调查（ENNS）的数据，糖尿病和糖尿病前期的患病率分别估计为 5.1% 和 5.6%，而在 2014—2016 年 Esteban 调查中，这一数字达到 7.4% 和 9.9%[6]。近年来，国际上关于环境化学物质暴露对糖尿病病因的潜在贡献的研究迅速增多。虽然因果关系尚未得到证实，但已发现环境中的某些化学物质与糖尿病之间总体呈正相关。因此，有必要继续研究，以提高我们对环境暴露所起的作用的认识，并促进预防策略的实施[7]。某些环境化学物质是内分泌干扰物质，即能够干扰血液中的激素并作用于调节血糖和血脂的器官的物质。观察性研究表明，内分泌干扰化学物质与糖尿病流行呈正相关 [8-11]。双酚 A (BPA) 是一种已知的内分泌干扰化学物质，这意味着它可能是糖尿病的一个风险因素。BPA 在环境中无处不在，尤其是在食品包装、饮用水、牙科材料、热敏纸、家用灰尘和烟草烟雾中，使得超过 90% 的个体的尿液中可以检测到其浓度 [8-11]。实验研究表明，BPA 在胰岛素抵抗、脂肪生成和胰腺 β 细胞功能障碍的发展中起着重要作用 [12, 13]。研究表明，小鼠长期接触 BPA 会导致脂肪组织质量增加和高血糖症 [12]。在人类中，根据两项主要基于横断面研究的荟萃分析，尿液 BPA 浓度与糖尿病风险显著相关 [14、15]。据我们所知，只有一项研究调查了糖尿病前期与 BPA 之间的关系：作者观察到尿液中 BPA 水平较高与糖尿病前期之间存在独立的正相关关系 [ 16 ]。对其他类型双酚的研究很少，例如双酚 S (BPS) 和双酚 F (BPF)。然而，在中国进行的一项病例对照研究表明，尿液 BPS 与糖尿病之间存在显著关联 [ 17 ]。在法国，1994 年至 1996 年间对一个人口样本进行的一项前瞻性研究报告称，尿液中检测到 BPS 的主要代谢物与糖尿病发病率有关 [ 18 ]。因此，用更新的数据来证实这些结果将会很有趣。尽管在国际层面上描述了这些生物学机制并发现了双酚与糖尿病之间的关联，但在法国进行的研究却很少。此外，法国国家健康研究（Esteban）针对环境、生物监测、身体活动和营养开展的研究 [19] 构成了研究这种关联的相关数据来源。因此，本研究的目的是基于 Esteban 研究，探讨法国成年人口中 BPA、BPS 和 BPF 暴露与糖尿病或前驱糖尿病患病率之间的关系。
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 卡鲁尼亚理工学院
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀卡伦亚理工学院，5 加拿大卡尔加里大学。doi:10.15199/48.2024.09.27 使用提升小波变换进行基于熵的特征提取以对 EEG 信号进行分类摘要。在脑机接口 (BCI) 领域，一个关键的障碍在于有效地对运动想象 (MI) 信号进行分类。已经开发了许多基于脑电图 (EEG) 信号的 MI 分类技术。所提出的系统通过提升小波变换 (LWT) 将 EEG 信号转换为各种表示。长短期记忆 (LSTM) 用于对每行中提取的特征向量进行分类。在 PhysioNet 数据库上评估了该方法的性能，特别是用于区分右手和左手想象移动。该策略使得 LWT 的 72 个小波族中的 19 个的准确率达到 100%。这种组合被证明是基于 BCI 的脑电图分析的高效工具，展示了其作为该领域资源丰富的解决方案的潜力。压力。 W obszarze interfejsu mózg-komputer (BCI) kluczową przeszkodą jest skuteczna klasyfikacja sygnałów obrazowania motorycznego (MI). Opracowano liczne techniki klasyfikacji MI na podstawie sygnału elektroencefalogramu (EEG)。 Proponowany 系统支持脑电图 (EEG) 和提升小波变换 (LWT) 的变换。 Pamięć długoterminowa 长短期记忆 (LSTM) 是一个简单的学习方法，可以帮助您快速记忆。 Wydajność tej 方法是在 PhysioNet 和 bazie danych PhysioNet 中开玩笑的大洋洲，并在 celu rozróżnienia ruchu obrazowania prawej 和 lewej ręki 中使用。策略 ta zapewnia 100% dokładność w 19 z 72 rodzin falek LWT。该组合包括脑电图分析和 BCI 分析，可提供潜在的潜力。 ( Ekstrakcja cech oparta na entropii do klasyfikacji sygnału EEG przy użyciu transacji falkowej Lifting Wavelet ) 关键词：脑机接口、EEG、提升小波变换、LSTM。功能：计算机交互、脑电图、提升小波变换、LSTM。简介 运动想象 (MI) 代表了实现脑机接口 (BCI) 的一种方法。通常，它使用脑电图 (EEG) 来捕捉大脑活动，这是一种非侵入式且易于应用的方法。建议利用支持向量机 (SVM) 来生成非线性决策边界。此外，还定义了特定的核函数来处理数据集缺乏线性可分性的情况 [1]。研究人员在各种应用中对基于运动想象的脑机接口 EEG 信号分类进行了大量研究 [2-7]。在 BCI 的背景下，公共空间模式 (CSP) 是经常使用的特征之一。Selim 等人 [8] 提出了一种结合吸引子元基因算法和 Bat 优化算法的混合方法。这种混合方法用于选择 CSP 的最优特征并同时增强 SVM 的参数。其他研究则探索了使用 CSP 滤波器来推导新的时间序列。作者 [9] 采用了带通滤波器 (BPF) 和独立成分分析 (ICA) 等预处理技术来消除噪音。在区分左拳和右拳动作时，显式和隐式 MI 方法的准确率分别达到了 81±8% 和 83±3%。此外，各种研究还提出了结合不同方法以提高整体性能。在 [10] 中，设计了一种用于二元类 MI 分类的融合程序。它采用互相关技术提取特征，并利用最小二乘 SVM (LS-SVM) 进行分类。通过 10CV 方法进行性能评估，并将结果与八种替代方法进行比较，结果显示显著提高了 7.4%。提取特征和执行分类的另一种重要方法是使用卷积神经网络 (CNN) [11]。通过将 LSTM 网络与空间 CNN 集成，可以增强 BCI 的性能。随后，获得一个特征向量获得了一个特征向量获得了一个特征向量