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原创文章 基于脑电图的情绪状态分类降维技术的比较分析
摘要：目的：本研究旨在评估各种降维方法（包括主成分分析 (PCA)、拉普拉斯评分和卡方特征选择）对脑电图 (EEG) 数据集分类性能的影响。方法：我们应用了降维技术，包括 PCA、拉普拉斯评分和卡方特征选择，并使用线性回归、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯分类器评估了它们对 EEG 数据分类性能的影响。对模型的分类准确性和计算效率进行了评估。结果：我们的研究结果表明，所有降维策略通常都能提高或保持分类准确性，同时减少计算负荷。值得注意的是，PCA 和 Autofeat 技术可提高模型的准确性。结论：使用降维技术可以通过减少计算需求而不影响准确性来增强 EEG 数据分类。这些结果表明，这些技术有可能应用于既需要计算效率又需要高精度的场景。本研究中使用的代码可在https://github.com/movahedso/Emotion-analysis找到。
ectopia cordis：早期诊断和文献审查的情况
ececopia cordis是一种严重的先天性状况，其中心脏完全或部分移位在特性腔外[1-3]。该术语源自希腊语ektopos，意思是远离一个地方。这种异常首先是由Stensen在1671年描述的[4]。Byron [5]分为四类的clas层分为四类：宫颈，胸腔，胸腔腹部和腹部，具体取决于异位心脏的位置。胸腔腹组被描述为五个相关异常的单独综合征：（1）中线腹部腹壁缺损，（2）下胸骨下部缺陷，（3）diaphragmatioum dection debienct dection the dection the dection the diaphragmatic pericargmatic pericard pericard contical con-和5）con-（5）con-（5）CON--（5）CON--（5）CON--（5）CON--（5）CON--（5）[5）[5）cON--（5）cON--（5）cON--（5）CONIRACTIAND [3）。除了少数例外，由于心脏内和心外结构异常，结果几乎总是存在[1-3]。几位研究人员已经记录了一种脉动心脏，该心脏部分或完全在胸腔笼子之外，作为骨骼的产前诊断[1，3]。在大多数情况下，
IGSTC新闻通讯May-Aug 2024
第17届IGSTC管理机构（GB）会议实际上是在2024年5月13日举行的。GB由Praveen Kumar博士（DST＆Indian联合主席），Kathrin Meyer女士（BMBF＆German联合主席），Tata Narasinga Rao（ARCI）博士，Kaspar Meyer先生（新德里德国大教徒），Rohit Kumar（Rohit Kumar（DST），DST） Pant（IIT Roorkee），Michaela Wilhelm博士（Univ。），Raju Kadam博士（Bharat Forge Ltd）和Clas Neumann先生（SAP）。Ulrike Wolters博士（BMBF）和Rajiv Kumar博士（DST）担任成员秘书。印度大使馆柏林科学顾问Ramanuj Banerjee博士出席了特别受邀者。R Madhan先生（主任），P v Lalitha博士，Hans Westphal先生，Doerte Merk女士，Pankaj Kothari先生和Alexandra Stinner女士代表IGSTC参加了会议。GB从整体上关注IGSTC的活动，状态和更新，包括2个 + 2个项目，研讨会和各种网络奖学金。
人工智能：肿瘤放射组学的深度学习以及可解释性和数据协调性的挑战
在过去的十年中，人工智能 (AI) 领域取得了广泛的发展。现代放射肿瘤学基于对先进计算方法的利用，旨在实现个性化和高诊断和治疗精度。可用成像数据的数量和机器学习 (ML)，特别是深度学习 (DL) 的不断发展，引发了从解剖和功能医学图像中发现“隐藏”生物标志物和定量特征的研究。深度神经网络 (DNN) 在图像处理任务中取得了出色的性能并得到了广泛的应用。最近，DNN 已被考虑用于放射组学，它们在可解释人工智能 (XAI) 方面的潜力可能有助于临床实践中的分类和预测。然而，它们中的大多数都使用有限的数据集并且缺乏普遍适用性。在本研究中，我们回顾了放射组学特征提取的基础知识、图像分析中的 DNN 以及有助于实现可解释人工智能的主要可解释性方法。此外，我们讨论了多中心招募大型数据集的关键要求，增加了生物标志物的变异性，从而确定放射组学的潜在临床价值和开发强大的可解释人工智能模型。
评论：视网膜母细胞瘤治疗的新视野
视网膜母细胞瘤 (Rb) 是由未成熟视网膜母细胞引起的原发性神经外胚层肿瘤，占儿童所有癌症的 3%。它是儿童最常见的眼内恶性肿瘤 [1]。该疾病通常表现为累及单眼或双眼的单灶性或多灶性肿瘤 [2]。目前，Rb 有许多有效的治疗方法，包括局部治疗（激光治疗、冷冻治疗和放射治疗）、全身化疗、创新的新型药物输送方法（玻璃体内和眼内化疗）以及眼球摘除术以防止眼外扩散和转移以及随后的死亡 [3]。复发性肿瘤的治疗取决于疾病的程度、肿瘤病灶的侧面性和数量（单灶、单侧、多灶）、肿瘤的大小和位置、有无玻璃体和视网膜下种植、儿童的年龄和一般健康状况以及之前的治疗。国际眼内视网膜母细胞瘤分类和眼内视网膜母细胞瘤分类系统是全球范围内主要的眼内 Rb 分类方法 [ 4 ]（表 1）。由于肿瘤内异质性、化学耐药表型以及药物输送到眼部的障碍，Rb 仍然是一个主要的公共卫生问题
第一阶段健康公平计划
✓ 疾病控制与预防中心。（2016 年）。铺平健康公平之路 - https://www.cdc.gov/minorityhealth/publications/health_equity/index.html ✓ 社区规划工具包。（2012 年）。社区规划 - https://www.communityplanningtoolkit.org/ ✓ 明尼苏达州卫生部。（2014 年）。推进明尼苏达州的健康公平：提交立法机构的报告 - https://www.health.state.mn.us/communities/equity/reports/ahe_leg_report_020114.pdf ✓ O'Mara-Eves, A.、Brunton, G.、Oliver, S.、Kavanagh, J.、Jamal, F. 和 Thomas, J.（2015 年）。社区参与对弱势群体公共卫生干预的有效性：荟萃分析。 - https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4374501/ ✓ 美国卫生与公众服务部。（ND）。卫生与医疗保健领域文化和语言适当服务国家标准 (CLAS) - https://thinkculturalhealth.hhs.gov/assets/pdfs/EnhancedNationalCLASStandards.pdf ✓ Williams DR & Purdie-Vaughns V. (2016)。减少健康领域种族/民族差异所需的干预措施。J Health Polit Policy Law。2016 年 8 月；41(4):627-51。 - http://www.columbia.edu/cu/psychology/vpvaughns/assets/pdfs/Needed%20Interventions(2 016).pdf
注意力引导自动编码器，利用结构 MRI 自动预测主观认知衰退的进展
摘要 —主观认知衰退（SCD）是阿尔茨海默病（AD）的临床前阶段，比轻度认知障碍（MCI）更早。进行性SCD将转化为MCI，并有可能进一步发展为AD。因此，利用神经成像技术（如结构MRI）早期识别进行性SCD对于早期干预AD具有重要的临床价值。然而，现有的基于MRI的机器/深度学习方法通常存在样本量小和可解释性不足的问题。为此，我们提出了一种可解释的具有域迁移学习（IADT）的自编码器模型来预测SCD的进展。首先，该模型可以利用目标域（即SCD）和辅助域（如AD和NC）的MRI来识别进行性SCD。此外，它可以通过注意机制自动定位与疾病相关的感兴趣的大脑区域（在脑图谱中定义），显示出良好的可解释性。此外，IADT 模型在 CPU 上仅需 5 ∼ 10 秒即可轻松训练和测试，适用于小型数据集的医疗任务。在公开的 ADNI 数据集和私有的 CLAS 数据集上进行的大量实验证明了所提方法的有效性。
卫生和医疗保健领域文化和语言适当服务国家标准行为健康实施指南
主要标准 7 标准 1：提供有效、公平、易懂且受人尊重的优质护理和服务 7 目的 7 主题 1：治理、领导力和员工 8 行为健康场景 8 标准 2：通过政策、实践和分配的资源，推进和维持促进 CLAS 和健康公平的组织治理和领导力 8 目的 8 实施策略 8 标准 3：招募、提拔和支持具有文化和语言多样性的治理、领导力和员工队伍，以响应服务区域内的人口需求 9 目的 9 实施策略 9 标准 4：持续教育和培训治理、领导力和员工队伍，使其了解文化和语言的适宜政策和实践 9 目的 9 实施策略 10 实施示例 10 主题 2：沟通和语言援助 12 行为健康场景 12 标准 5：为英语水平有限的个人提供语言援助标准 6：以口头和书面形式，用个人喜欢的语言清楚地告知所有人语言协助服务的可用性 13 目的 13 实施策略 13 标准 7：确保提供语言协助的人员具备能力，避免使用未经培训的人员和/或未成年人担任翻译 14 目的 14 实施策略 14
病理RFC1重复扩张并不有助于炎症性神经病的发展
复制因子C亚基1（RFC1）中AAGGG重复的双重膨胀最近被描述为造成小脑共济失调，周围神经病和前庭症状症状综合征。这种遗传改变还允许多达三分之一患有特发性感觉神经病的病例中的遗传clas化。在这里，我们筛选了炎症性神经病患者的特征良好的同类rfc1重复扩张，以探索RFC1是否增加了背景速率，并且可能参与炎症性神经病的发病机理。使用短距离侧翼PCR和重复提交的PCR筛选了259名炎性神经病和243个健康对照的人。还测试了AAAGG和AAAAG重复单元的主要非致病性扩张，在侧翼PCR和阳性重复PCR上进行的情况。 所有患者均未显示RFC1的双重AAGGG膨胀，其AAGGG的载体频率分别与对照[n = 27（5.2％）和n = 23（4.7％）相当。 p> 0.5]。 数据表明，AAGGG重复的病理扩张并不有助于炎症性神经病的发展，也不会导致误诊病例。 因此，在该患者人群中未指示RFC1重复扩张的常规基因筛查。的情况。所有患者均未显示RFC1的双重AAGGG膨胀，其AAGGG的载体频率分别与对照[n = 27（5.2％）和n = 23（4.7％）相当。 p> 0.5]。数据表明，AAGGG重复的病理扩张并不有助于炎症性神经病的发展，也不会导致误诊病例。因此，在该患者人群中未指示RFC1重复扩张的常规基因筛查。
农业和食品中基因组编辑技术的全球监管趋势
本文概述了在日本和国外介绍并正在考虑有关应用基因组编辑技术的法规。的确，使用基因组编辑技术在各个国家之间使用基因组编辑技术的植物的法规可能是不一致的（Menz等人2020，Turnbull等。 2021）。 这些差异反映了国家之间转基因生物（GMO）的法规存在差异，而国际途径被认为是极其困难的。 有必要检查这些差异将如何影响未来的创新和贸易。 在这里，我们概述了每个国家 /地区关于农业和食品领域基因组编辑的当前监管趋势。 我们还讨论了包括日本在内的美国，欧盟，南美，大洋洲和亚洲的主要监管发展。 目前每个国家 /地区的法规都可以分为四种类型，如表1所示。 分类基于以下两个点。 首先，基因组编辑技术生产的产品是否被视为GMO，其次，应用了哪种类型的法规（是否适用了GMO法规，以及是否需要监管机构确认）。 尽管此分类是暂定的，但它可能对分类各个国家的监管模式有用。 上述国家的具体监管细节依次介绍。2020，Turnbull等。2021）。这些差异反映了国家之间转基因生物（GMO）的法规存在差异，而国际途径被认为是极其困难的。有必要检查这些差异将如何影响未来的创新和贸易。在这里，我们概述了每个国家 /地区关于农业和食品领域基因组编辑的当前监管趋势。我们还讨论了包括日本在内的美国，欧盟，南美，大洋洲和亚洲的主要监管发展。目前每个国家 /地区的法规都可以分为四种类型，如表1所示。分类基于以下两个点。首先，基因组编辑技术生产的产品是否被视为GMO，其次，应用了哪种类型的法规（是否适用了GMO法规，以及是否需要监管机构确认）。尽管此分类是暂定的，但它可能对分类各个国家的监管模式有用。上述国家的具体监管细节依次介绍。本文中的信息基于截至2023年7月的监管状态。