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socialdiarymagazine - 第 11 卷第 36 期 2025 年 1 月 5-11 日
2025 年 1 月 5 日 — 这是一项快速、便携的锻炼，对提高握力也有很大帮助。... 陆军决心。巩固与人民的联系：陆军参谋长。Parvez Elahi 和其他 18 人。
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11：30-12：00 68 Gallegos Espixoza，Dide L; 11：30-12：00 16Sánchez-Medel，Nohemí；阿尔塔米纳诺·罗伯斯（Altaminano Robles），莱奥波多（Leopoldo）；约翰·A；胡安a; Ramitez EEG 11：30-12：00 14 Torror-Moro，John-Manuel；基于12：00-12：30 83Rodríguez的Díaz，Iván的Roldan-自动文本摘要； Zareei，Mahd；天才。 Bustoss，Lazarus；冈萨雷斯使用无监督的12：00-12：30 34 Khalil，Adnan Elahi Khan的税收征收税。 12：00-12：30 64 Ariif，穆罕默德； Gelbook，Alexander； Ullah，fida；手机12：30-13：00 85 Latyhev，Artem;潘诺夫（Alexandr State State State State State State State Space量化）学习12：30-13：00 20 Neme，Antonio；马丁内斯，塞尔吉奥；佩雷斯（Pérez），诺拉（Nora I）；萨拉斯，salaper 12：30-13：00 95 Alachea，Carlos;路易斯VilleñorPineda； P12：30-13：00 96 Hojas-Mazo，Wendy；塞缪尔（Vicente Samuel）的页面 - 杰里斯（Jerez）；希腊人休息了13：00-13：30 117 Hernandez Gress，尼尔；预测分析13：00-13：30 33 Gallegos，杰西卡； Buruda，云母；花园，劳尔；消费13：00-13：30 110 Arellano，Vanessa；罗德里格斯（Rodríguez），爱德华多（Eduardo）；在13：00-13：30 98 Zareei，Mahd；墨西哥总统。11：30-12：00 68 Gallegos Espixoza，Dide L; 11：30-12：00 16Sánchez-Medel，Nohemí；阿尔塔米纳诺·罗伯斯（Altaminano Robles），莱奥波多（Leopoldo）；约翰·A；胡安a; Ramitez EEG 11：30-12：00 14 Torror-Moro，John-Manuel；基于12：00-12：30 83Rodríguez的Díaz，Iván的Roldan-自动文本摘要； Zareei，Mahd；天才。 Bustoss，Lazarus；冈萨雷斯使用无监督的12：00-12：30 34 Khalil，Adnan Elahi Khan的税收征收税。 12：00-12：30 64 Ariif，穆罕默德； Gelbook，Alexander； Ullah，fida；手机12：30-13：00 85 Latyhev，Artem;潘诺夫（Alexandr State State State State State State State Space量化）学习12：30-13：00 20 Neme，Antonio；马丁内斯，塞尔吉奥；佩雷斯（Pérez），诺拉（Nora I）；萨拉斯，salaper 12：30-13：00 95 Alachea，Carlos;路易斯VilleñorPineda； P12：30-13：00 96 Hojas-Mazo，Wendy；塞缪尔（Vicente Samuel）的页面 - 杰里斯（Jerez）；希腊人休息了13：00-13：30 117 Hernandez Gress，尼尔；预测分析13：00-13：30 33 Gallegos，杰西卡； Buruda，云母；花园，劳尔；消费13：00-13：30 110 Arellano，Vanessa；罗德里格斯（Rodríguez），爱德华多（Eduardo）；在13：00-13：30 98 Zareei，Mahd；墨西哥总统。
XSL•FO
Emily W Paolillo 1，博士；Kaitlin B Casaletto 1，博士；Annie L Clark 1，硕士；Jack C Taylor 1，文学硕士；Hilary W Heuer 1，博士；Amy B Wise 1，理学学士；Sreya Dhanam 1，理学学士；Mark Sanderson-Cimino 1，博士；Rowan Saloner 1，博士；Joel H Kramer 1，心理学博士；John Kornak 2，博士；Walter Kremers 3，博士；Leah Forsberg 4，博士；Brian Appleby 5，医学博士；Ece Bayram 6，医学博士、博士；Andrea Bozoki 7，医学博士；Danielle Brushaber 3，理学学士；R Ryan Darby 8，医学博士；Gregory S Day 9，理学硕士、医学博士；Bradford C Dickerson 10，医学博士； Kimiko Domoto-Reilly 11 ，理学硕士，医学博士；Fanny Elahi 12,13 ，医学博士，哲学博士；Julie A Fields 14 ，哲学博士；Nupur Ghoshal 15 ，医学博士，哲学博士；Neill Graff-Radford 9 ，医学博士；Matthew GH Hall 1 ，理学硕士；Lawrence S Honig 16 ，医学博士；Edward D Huey 17 ，医学博士；Maria I Lapid 14 ，医学博士；Irene Litvan 6 ，医学博士；Ian R Mackenzie 18 ，医学博士；Joseph C Masdeu 19 ，医学博士，哲学博士；Mario F Mendez 20 ，医学博士，哲学博士；Carly Mester 3 ，文学士；Toji Miyagawa 4 ，医学博士，哲学博士；Georges Naasan 21 ，医学博士；Belen Pascual 19 ，哲学博士； Peter Pressman 22 ，医学博士；Eliana Marisa Ramos 20 ，哲学博士；Katherine P Rankin 1 ，哲学博士；Jessica Rexach 20 ，医学博士、哲学博士；Julio C Rojas 1 ，医学博士、哲学博士；Lawren VandeVrede 1 ，医学博士、哲学博士；Bonnie Wong 23 ，哲学博士；Zbigniew K Wszolek 9 ，医学博士；Bradley F Boeve 4 ，医学博士；Howard J Rosen 1 ，医学博士；Adam L Boxer 1 ，医学博士、哲学博士；Adam M Staffaroni 1 ，哲学博士；ALLFTD 联盟 24
纹理分析和人工智能作为诊断多发性硬化症的决策支持工具 - 系统评价
麦当劳标准（Thompson等，2018），MS的诊断结合了临床，成像和实验室证据。神经系统检查与成像[磁共振成像（MRI）或光学相干断层扫描]和神经生理测试（视觉诱发电位）结合使用。在MRI上患有临床症状和病变的患者中，脑脊液通过腰椎穿刺收集。在脑脊液流体中存在寡克隆条带证实了MS的诊断（Thompson等，2018）。磁共振成像技术，例如双重反转恢复，相位敏感的反转恢复和使用梯度回声序列的磁化的快速采集来突出大脑皮层的MS病变。这些区域是由T1，T2或流体衰减反转恢复（Flair）方法获得的MRI图像中存在的高强度白质区域（Hitziger等，2022）。在图1a上，有一个示例MRI T1图像，带有两个病变，这些损伤显示为白质的高强度区域（Sarica和Seker，2022年）。在长轴中至少有3毫米的高强度区域被认为是病变（Thompson等，2018）。监测该疾病的演变，但治疗的效率也通过在年度随访MRI图像上出现或没有新病变来分析（Martínez-Heras等人，2023年）。在MRI图像上对脱髓鞘区域的手动识别和划定（图1B）具有一些缺点，耗时，需要合格的人员。其结果取决于专家解释MRI图像的经验。除了人为因素的主观性外，还可能发生差异，这是由于不同分辨率或具有各种质量的MRI图像而发生的。为了减少这些缺点，已经提出了几种用于诊断和监测MS的自动解决方案（Shoeibi等，2021）。通过在深度学习算法中使用神经网络与纹理分析相结合（Componick等，2021a），获得了与专家注释相当的结果。纹理分析是医学图像处理中的一种已知且有前途的技术，可在检测硬化病变方面具有显着的结果（Elahi等，2020； Boca等，2023）。通常，尝试通过那些特征来检测病变，这些特征是强度，照明，几何变换或噪声变化的图像不变的。为此，量化了像素强度和像素分布的相互关系，因此获得了许多特征。这些功能可以分为以下类别：第一阶特征（灰度直方图分析），二阶特征（灰度依赖矩阵），光谱特征和分形特征（小波变换和傅立叶变换）。用随机纹理识别的像素被归类为噪声（Friconnet，2021）。为了提高信号噪声比并降低噪声，将包括数学过滤组成的预处理操作应用于MRI图像。为例，高斯带通滤波器用于消除背景噪声（Kumar等，2023）。放射线学的方法由于出现了用于检测医学图像病变的自动方法（Lambin等，2012），因此有必要开发一种方法来通过自动检测方法来分析和评估结果的可重复性和质量。放射素学已逐渐应用于病理损害，诊断，差异诊断和MS预后的分析。开发了使用放射线特征的机器学习（ML）模型来检测MS病变（Peng等，2021）。
增强的结构和光学特性
铋铁氧体 (BiFeO 3 ) 纳米颗粒 K. SARDAR a 、K. ALI a,* 、S. ALTAF a 、M. SAJJAD a 、B. SALEEM a 、L. AKBAR a 、A. SATTAR b 、Z. ALI a 、S. AHMED a 、U. ELAHI a 、EU HAQ a 、A. YOUNUS aa 纳米光电子研究实验室，费萨拉巴德农业大学物理系，38040 费萨拉巴德，巴基斯坦 b 机械、机电一体化和制造工程系（新校区 KSK），工程技术大学，拉合尔，巴基斯坦 通过溶胶凝胶法合成多铁性铋铁氧化物 (BiFeO 3 ) 纳米颗粒。本研究展示了在 550 ᵒ C 下制备铋铁氧体纳米粒子的方法。在该方法中，硝酸铋 [Bi (NO 3 ) 3 .5H 2 O] 和硝酸铁 [Fe (NO 3 ) 3 .9H 2 O] 被用作起始化学剂。为了克服铋在高温下的挥发性，使用了不同重量百分比的化学品。柠檬酸被用作螯合剂。在 550 ᵒ C 下对样品进行热处理。铋铁氧体纳米粒子表现出明显的铁磁性。随着磁化强度的增加，铋铁氧体纳米粒子的尺寸减小。随着 550 ᵒ C 下化学品浓度的增加，由于重结晶，粒径减小。溶胶凝胶法有助于控制晶体的尺寸。利用 X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM) 和紫外-可见光对制备的铋铁氧体纳米粒子样品进行表征，以获取有关表面形貌和晶体结构的信息。X 射线衍射结果提供了有关粒度和相位识别的信息。紫外-可见光提供了有关 BiFeO 3 纳米粒子带隙能量的信息。扫描电子显微镜结果提供了不同分辨率下纳米粒子的表面形貌和晶粒尺寸的信息。 (2019 年 9 月 23 日收到；2020 年 1 月 22 日接受) 关键词：纳米粒子、溶胶凝胶、氧化铋铁、带隙 1. 简介 在所有多铁性材料中，铋铁氧体 (BiFeO 3) 是一种在钙钛矿结构中显示反铁磁和铁电序参数共存的材料。它以块体形式早已为人所知。 BiFeO 3 在尼尔温度 (TN =643 ᵒ K) 下表现出反铁磁现象，在居里温度 (T c =1103 ᵒ K) 下表现出铁电现象。研究表明，尽管名称如此，BiFeO 3 并非铁氧体结构，而是钙钛矿结构。在块体中，BiFeO 3 被描述为具有空间群 R 3 C 和菱面体扭曲的铁电钙钛矿。晶格参数为 C hax = 13.87Ȧ、ar = 5.63Ȧ、a hax = 5.58Ȧ 和 α r = 59.350。室温下的最大极化为 90µ/cm 2 至 100µ/cm 2。目前对铋铁氧体的研究表明，如果粒子尺寸大于磁性，则磁性会消失，晶体尺寸越小磁性越强。在纳米粒子中，磁性导致螺旋序被抑制（Manzoor 等人，2015 年）。来自天体化学活动的 Bi 3+ 电子离子对起源于铁电序（T c ∼ 830 ᵒ C）。在此类材料中，d 需要不同的填充状态来转换金属离子在铁电和磁性中的状态（Johari，2011 年）。室温下的铋铁氧体是铁电性的，因为沿着钙钛矿结构的一个方向自发电极化是定向的。铁电态导致铋离子相对于 FeO 6 八面体的较大位移，这导致了一些重要的后果。沿 <111> 方向存在 BFO 铁电极化。它导致八种可能的极化方向。通过使用电场，可以通过切换的可能性来控制磁态