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Biotech - Beat Breakers: Mayuri Arvind, Bhavashri S, Keerthana SL, Rashmitha V, Anusha S, Yazhini A, Kamushree T, Krithika V, Rufina Pricy S, Shangamithra S, Abinayashree S, Jayashri BS, Janane Ks Biotech - Vidamuyarchi: Advika J, Kereen Boaze G，Dhivya Gomathi M，Christina R Leo，Subashni S，Rakshana R Biotech -Maari男孩：Arjun S，Karthik P，Karthik S，Mohanakrishnan B，Sai Srinivas Srinivas S，Sam Jabez S，Sam Jabez S，Stephen Daniel Soyza，Stephen Daniel Soyza，Vijay D >Biotech - Beat Breakers: Mayuri Arvind, Bhavashri S, Keerthana SL, Rashmitha V, Anusha S, Yazhini A, Kamushree T, Krithika V, Rufina Pricy S, Shangamithra S, Abinayashree S, Jayashri BS, Janane Ks Biotech - Vidamuyarchi: Advika J, Kereen Boaze G，Dhivya Gomathi M，Christina R Leo，Subashni S，Rakshana R Biotech -Maari男孩：Arjun S，Karthik P，Karthik S，Mohanakrishnan B，Sai Srinivas Srinivas S，Sam Jabez S，Sam Jabez S，Stephen Daniel Soyza，Stephen Daniel Soyza，Vijay D
生物医学信号处理和控制 - 包裹：沃里克
随着现代数字技术的出现，正在从便携式可穿戴设备中获取生理信号（例如心电图），这些设备用于非侵入性慢性疾病管理（例如1型糖尿病）。糖尿病管理需要对血糖进行实时评估，这对于临床复杂性和侵入性而导致小儿人群繁琐。因此，实时非侵入性血糖估计现在对于有效的糖尿病管理是关键的。在本文中，我们提出了一个自动提取的BEAT形态的小儿种群实时非侵入性血糖估计的自我发作的深神网络回归。第一阶段基于由卷积神经网络驱动的基于自我注意的长短期记忆的形态学提取器，以根据时间上下文突出局部特征。第二阶段基于由多层感知器驱动的形态回归剂，并具有辍学和批准化，以避免过度拟合。我们通过logit模型进行了特征选择，然后是Spearman在功能之间的相关性，以避免功能冗余。我们对我们的模型进行了培训，该模型是从T1D儿科人群中获得的公开可用的MIT/BIH-PHYSIONET数据库和生理信号。我们通过Clarke的网格误差进行了评估，以分析不同血糖条件下血值范围的估计精度。结果表明，在临床上可接受的范围内，我们的工具以89％的精度优于现有的回归模型。基于BEAT形态的建议模型显着超过了基于HRV特征的模型。
共振对人类意识的影响
摘要 人类大脑中的神经化学过程是通过波函数来测量的，波函数就是脑波。这些波由脑电图仪测量，是评估思维意识的间接手段。根据意识水平，这些波被分为四个频带，即 beta、alpha、theta 和 delta 波，具体取决于思维的活跃程度。不存在单一的脑波状态，而是所有四种状态的混合，并且在任何给定时间中，一种状态占主导地位。这些波是双耳节拍现象的结果，即听觉脑干反应起源于每个半球的上橄榄核。因为即使是低功率振荡也会通过共振效应对驻波产生巨大影响。这种技术还可以应用于脑波同步，其中可以通过立体声耳机应用声波频率，通过音频双耳节拍共振同步技术来改变双耳节拍。本文回顾了这种意识管理技术在改变精神状态中的应用。
使用机器学习的疾病预测-IJRPR
除颤是一种生物医学仪器，用于治疗患有心律不齐的人的心脏病患者。心律失常或不规则的心跳被称为心律问题，该疾病称为心律不齐。不规则的心跳问题是当协调心脏节拍的电信号无法正常工作时发生。错误的信号传导导致心脏跳动太快（心动过速），太慢（心动过缓）或不规则。除颤器会输送一定剂量的电流，称为反击心脏。通过对心脏肌肉进行反震，去极化活性的过程将应用于肌肉。在生理学中，导致肌肉或神经细胞进行去极化，以通过排放电容器来建立或施加电流可以使整个心脏去极化，并将其作为心脏除颤器进行测试。但是，此处设计的系统旨在提前检测一周的心脏，并使用此除颤器相应治疗。
使用结合分类的糖尿病中心脏自主神经病的特征
目标：使用监督的机器学习来对心血管自主神经疗法（CAN）的严重程度进行分类。目的是1）研究哪些特征有助于表征可以表征2）结合一组结合的特征集，可以最好地描述CAN分类的变化。方法：从人口统计学，节拍到贝特，生化和浮游的八十二个特征是从204名糖尿病患者中获得的，并用于三个机器学习式式烟草中，这些是：Sup-Port Port Vector矢量机器，决策树，决策树和随机森林。使用每个分类器的特征的加权平均值来完成所有数据。结果：从域中得出的10个最重要的特征：beat to-beat，intromation标记，疾病 - 持续性和年龄。结论：与CAN相关的Beat to-Beat措施主要基于心脏反应反应，疾病 - 持续性和年龄也与整个疾病疾病的开发有关。炎症标记物可能反映了潜在的疾病过程，因此，应可能测试针对全身性低级炎症的新治疗方式，以防止罐头发展。明显的能力：应密切监视心脏RE -EX反应，以准确地诊断和分类严重程度。标准的临床生化分析物（例如血糖水平，脂质水平或肾功能）不包括在十个最重要的特征中。beat-to-beat措施约占结合数据中功能的60％。2023国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
729 nm Ti:Sa 激光器的频率稳定性，用于捕获钙离子中的量子比特操控
捕获 40 Ca + 离子的量子信息科学实验需要波长为 729 nm 的窄线宽激光器来驱动 4 2 S 1 / 2 和 3 2 D 5 / 2 之间的量子比特跃迁。本文介绍了一种钛宝石激光器，该激光器使用 Pound-Drever-Hall 技术将频率稳定到波长为 729 nm 的参考腔。激光线宽是通过与其他频率稳定激光器的拍频测量和对单个捕获 40 Ca + 离子的 Ramsey 实验来测量的。最窄的测量线宽 (FWHM) 是通过拍频测量获得的，在测量时间为 1 s 时为 4.2(17) Hz，代表了钛宝石激光器线宽的上限。在参考腔下方安装隔振板后实现了这个最窄的线宽。对已安装的光纤噪声消除和激光强度稳定装置的分析表明，光纤和激光强度噪声不会限制最窄的测量线宽。还利用其他频率稳定激光器的拍频测量来获得稳定激光器频率漂移的值，测量结果为 -371(3) mHz/s。
心率可变性分析以评估新生儿的自主神经系统成熟：专家意见
与成人病理学（1）一样，自主神经系统（ANS）功能障碍对儿童健康的影响已经很好。无论年龄如何（2），心率变异性分析（HRV）是对自主功能的实时或延迟评估的相关非侵入性工具，具有公认的诊断和治疗意义（3-8）。测量工具考虑了RR间隔长度的变化，Beat之后，可以广泛使用，并且根据孩子的年龄为单位的参考值（9，10）。此叙述性评论旨在概述各种HRV分析技术，以评估新生儿的自主神经系统成熟。我们还将讨论ANS成熟研究的潜在影响，以防止婴儿猝死综合症和指导新生儿单元中的心脏监测。
人工智能和物联网如何彻底改变医疗保健
说到这，在医学和医疗保健领域，最新的人工智能技术的应用正在取得长足进步，尤其是机器学习、深度学习和神经网络。2018 年有一个广为人知的故事，关于一位德国顶尖皮肤科医生向世界各地的医学皮肤癌专家发出挑战：他们能否在诊断历史上潜在的黑色素瘤癌症病例图像时击败他的原型人工智能神经网络系统？这一次，人被机器打败了，在参与的 58 位皮肤科医生中，只有 13 位成功击败算法，正确识别出更多实际的皮肤癌病例，而不是无害的胎记。