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使用经过扩散MRI训练的卷积神经网络的脑年龄分析和痴呆分类：印度和北美队列的测试
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型已用于对阿尔茨海默氏病进行分类或从T1加权大脑MRI扫描中推断痴呆症的严重程度。在这里，我们研究了添加扩散加权MRI（DMRI）作为这些模型的输入的值。在这一领域进行了许多研究，重点介绍了特定数据集，例如阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI），该计划评估了北美人（主要是欧洲血统）的人，因此我们研究了对ADNI培训的模型，该模型如何推广到来自印度（Nimhans Cohort）的新人口数据集。我们首先通过预测“大脑时代”来基准我们的模型 - 从其MRI扫描中预测一个人的年龄并继续进行广告分类的任务。我们还评估了在训练CNN模型之前使用3D CycleGAN方法来协调成像数据集的好处。我们的实验表明，在大多数情况下，在协调后的分类性能会提高，并且DMRI作为输入的性能更好。
一种用于大脑年龄建模的不确定性感知、可共享、透明的神经网络架构
根据神经影像数据预测的年龄与实际年龄之间的偏差已被确定为跨疾病大脑变化的敏感风险标记，并逐渐成为生物年龄研究的基石。然而，该领域的基础机器学习模型不考虑不确定性，因此会将结果与训练数据密度和变异性混淆。此外，现有模型通常基于同质训练集，通常未经独立验证，并且由于数据保护问题而无法共享。在这里，我们引入了一个不确定性感知、可共享且透明的蒙特卡洛辍学复合分位数回归 (MCCQR) 神经网络，该网络基于来自德国国家队列的 N = 10,691 个数据集进行训练。MCCQR 模型可在高维神经影像数据中提供稳健、无分布的不确定性量化，与现有模型相比，可实现更低的错误率。在两个例子中，我们证明它可以防止虚假关联并提高检测异常大脑衰老的能力。我们公开了预训练模型和代码。
心电图年龄与社区心血管事件之间的关联：弗雷明汉心脏研究
结果：研究对象包括 9877 名 FHS 参与者（平均年龄 55±13 岁；54.9% 为女性），共进行了 34 948 次心电图检查。心电图年龄与实际年龄相关（r=0.81；平均绝对误差 9±7 岁）。经过17±8年的随访，多变量模型显示，年龄每增加10年，全因死亡率就增加18%（风险比[HR]，1.18 [95% CI，1.12–1.23]），心房颤动风险增加23%（HR，1.23 [95% CI，1.17–1.29]），心肌梗死风险增加14%（HR，1.14 [95% CI，1.05–1.23]），心力衰竭风险增加40%（HR，1.40 [95% CI，1.30–1.52]）。此外，加速衰老与全因死亡率增加 28% 相关（HR，1.28 [95% CI，1.14-1.45]），而减缓衰老则与全因死亡率下降 16% 相关（HR，0.84 [95% CI，0.74-0.95]）。
下午的能量主笔记-10 月 24 日.s.pdf
在继续之前，请仔细阅读以下内容- • 自 2022 年 10 月开始报道 Waaree Energies 以来，我们一直在跟踪该公司和更广泛的行业。我们所有的内部注释都已合并到此主文档中，按时间顺序排列，最新更新位于顶部。 • 在过去两年中，行业和我们对公司的理解都发生了变化。因此，可能会出现数据和意见相冲突的情况。因此，最新信息应被视为我们当前的立场。 • 为方便导航，RHP、DRHP、启动注释的关键部分已超链接。 • 虽然我们已尽一切努力确保所提供的所有事实和数据的准确性，但任何潜在的差异均不属于 Oaklane Capital Management 的责任。本说明并非对所提及的任何公司提出买入或卖出建议。
AEA 表格 690-70A，2022 年 7 月
列出美国武装部队内部和外部的所有以前的雇佣关系。尽可能准确地描述您之前的活动，因为这些信息将用于确定您是否适合您所申请的职位。如果可能，请提供英语和德语的职位描述，并按时间顺序从您当前或最近的工作开始。列出所有之前在美国军队内外的工作经历。从当前或最近的职位开始。尽可能准确地描述您以前的职位，因为这些信息将用于确定您是否有资格申请该职位。如果可能，请用英语和德语完成工作描述。按时间顺序列出经历。
当前对...
Flash放射疗法（Flash-RT）是通过超高剂量剂量的剂量来进行放射疗法的新方法。Flash-RT具有抑制肿瘤生长的能力，同时保留正常组织（称为闪光效应）。尽管通过不同的电离辐射在各种模型中证明了闪存效应有效，但仍然尚不清楚确切的潜在机制。本文总结了物理化学和生物学水平上闪光作用的主流假设，包括氧耗竭和自由基反应，核和线粒体损害以及免疫反应。这些假设为闪光效应做出了合理的解释，并根据生物体对电离辐射的响应的时间顺序互连。通过整理现有的共识，证据和假设，本文概述了闪存效应的潜在机制和闪存RT领域未来研究的实用指导的潜在机制。关键词：超高剂量率照射，闪光效应，放射疗法，机制
博物馆设计的科技与创新
博物馆的最终目的是保存和展示具有历史、文化、创意或社会意义的文物。本研究论文重点关注博物馆设计的技术和创新。室内设计师的职责是设计一个实施最新技术、数据、技术和其他技术的区域，以跟上发展。博物馆应该激活人类的多种感官，而不仅仅是眼睛。除了文物的物理展示外，还结合优质设计和创新技术创造新时代的展览展示。借助技术，在室内设计中实施可持续因素有助于提高人类健康和生产力，并保护环境。展览馆是博物馆内部最重要的部分之一。展览馆中收藏品和数据的有效展示是博物馆设计风格的重要组成部分。应该有事件的时间顺序和顺序，以了解事件的时间线，显示随时间发生的所有变化。设计理念侧重于吸引更多观众参观博物馆。通过实施交互式室内设计来增强用户体验。
简历 Dr.M.ARUN 助理教授 生物技术系 电话：+91-422-2428108 手机：+91-99421-12343 电子邮件：arun@buc.edu.in，arun
专业经历（按博士学位后的时间顺序排列） DBT-SRF：印度泰米尔纳德邦蒂鲁吉拉帕利 Bharathidasan 大学生物技术系（2008 年 9 月 12 日 - 2012 年 3 月 31 日） 研究助理：印度泰米尔纳德邦钦奈 SRM 大学遗传工程系（2012 年 7 月 16 日 - 2013 年 8 月 30 日） 科学家：印度泰米尔纳德邦钦奈 Bio Ultima Life Sciences Pvt Ltd 研发部（2013 年 12 月 9 日 - 2014 年 7 月 1 日） 博士后研究员：韩国大邱庆北国立大学园艺科学系（2014 年 9 月 1 日 - 2016 年 2 月 29 日） 博士后高级研究员：庆尚国立大学应用生命科学部韩国晋州 (2016 年 3 月 1 日至 2016 年 6 月 31 日) 助理教授：印度泰米尔纳德邦哥印拜陀 Bharathiar 大学生物技术系 (2016 年 11 月 22 日至今) 其他职责 (在 Bharathiar 大学) 成员 – 清洁校园计划、数字行动计划 17 by 17，Bharathiar 大学，哥印拜陀。成员 – 学术委员会，生物技术系，Bharathiar 大学，哥印拜陀。成员 – LC-MS 仪器操作，Bharathiar 大学，哥印拜陀。
附录 A 搜索策略
('病人护理'/de OR '临床交接'/de OR (('健康服务'/exp OR '健康中心'/de OR '孕产妇保健服务'/de) AND ('合作'/de)) OR '孕产妇儿童保健'/de OR (交接* OR 交接* OR 交接 OR 签出* OR 签出* OR 签出* OR 签出 OR 签出* OR 交接* OR 交接 OR 签出* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR 交接* OR跨学科* OR 跨部门* OR 跨部门*) NEAR/3 (合作* OR 合作* OR 交流* OR 医疗保健* OR 护理*)) OR IMPAC OR MNCH OR MCH OR MCHC OR MHC OR ((母亲*) NEAR/3 (儿童*) NEAR/3 (健康* OR 护理*)) OR 中心*-孕产* OR (团体* NEAR/3 护理*) OR 健康访问* OR 预防性儿童保健* OR 儿童保健服务* OR 产妇*服务* OR 早期支持* OR ((人际* OR 人际* OR 地理* OR 时间顺序* OR 纵向* OR 关系* OR 管理* OR 信息* OR 组织* OR 组织* OR 团队* OR 跨界* OR 经验* OR 无缝* OR 整合* OR 协调* OR 协调*) NEAR/3 (连续*)) OR ((协调* OR协调*) NEAR/3 (分娩*)) 或 ((儿童* 或家庭* 或健康婴儿 或产妇* 或社区* 或公众*)
开发可区分认知能力下降患者面部的AI模型
痴呆症是一种近年来患者数量不断增加并已成为重大社会问题的疾病，因此有必要尽早发现它。东京大学医院老年病科秋下昌弘教授、龟山由美助理教授（特别讲师（医院））团队与东京都老年医学研究所诊断放射学科主任龟山正志博士合作，在世界上首次证明了人工智能（AI；注1）可以区分认知障碍患者和健康人的面部照片。面部识别有望成为一种非侵入性、省时且廉价的早期发现痴呆症的方法。 此项研究得到了日本医疗研究发展机构（AMED）痴呆症研究与发展项目的支持，并于日本时间1月26日发表在美国科学期刊《衰老》（纽约州奥尔巴尼）上。 4.演讲内容： (1)研究背景 痴呆症是老龄化社会中最严重的问题之一，早期诊断将在未来的治疗策略中变得非常重要。然而，痴呆症的诊断测试有各种局限性。例如，淀粉样蛋白PET（注2）检测费用非常昂贵，而且脑脊液的采集具有侵入性。因此，需要一种简单、非侵入性且廉价的痴呆症筛查方法。 此外，由于衰老是一个系统性的过程，因此从面部判断的外表年龄被认为是预期寿命、动脉硬化和骨质疏松症的指标。此前，东京大学医院老年病科的秋下昌弘教授和龟山由美助理教授（特任讲师（医院））等研究小组也报告称，表观年龄与认知功能的相关性强于实际年龄（Umeda-Kameyama Y et al., “Cognitive function has a stronger correlation with perceived age than with chronological age”, Geriatr Gerontol Int, 2020;20: 779–784, doi:10.1011/ggi.13972.）。 因此，研究小组研究了是否可以使用人工智能（AI）从面部信息中检测认知能力下降。 （二）研究内容