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o r i g i n a l r e s a r c h分析多模式MRI图像中定量特征的值，用于构建用于乳房C
目的：分析多模式磁共振成像（MRI）图像中定量特征的诊断值，以构建用于乳腺癌的无线电摩学模型。方法：根据病理学发现，从2020年1月至2021年1月至2021年1月的95例患有乳房相关疾病的患者分为良性组（n = 57）和恶性组（n = 38）。所有病例均根据检查时间随机分为训练组（n = 66）和验证组（n = 29）（n = 29）。通过T1加权成像（T1WI），T2加权成像（T2WI），扩散加权成像（DWI），动态对比度增强（DCE）和明显的扩散系数（ADC）多模型MRI MRI，对所有受试者进行了检查。针对病理发现分析了MRI发现。构建了诊断性乳腺癌放射素学模型。分析了验证组中模型的诊断功效，并通过ROC曲线分析了诊断功效。结果：纤维肾上腺瘤占良性乳房疾病的49.12％，侵入性导管癌占恶性乳腺癌的73.68％。使用四倍方法，使用四倍的表方法，T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE在诊断乳腺癌中的敏感性为61.14％，66.67％，73.30％，78.95％和85.96％。用于诊断乳腺癌的T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE曲线下的面积分别为0.715、0.769、0.785、0.835和0.792。结论：多模式MRI图像中定量特征的构建无线电摩学模型对于乳腺癌的诊断很有价值。普通扫描，扩散，增强，普通扫描 +扩散，普通扫描 +增强，增强 +扩散的AUC和用于诊断乳腺癌的普通扫描 +增强 +弥漫性为0.746、0.798、0.816、0.816、0.839、0.839、0.890、0.890、0.906和0.906和0.92727。在诊断乳腺癌中，诸如普通扫描 +增强 +弥漫性之类的放射摩学模型的价值高于其他模型，并且可以广泛应用于临床实践。关键字：MRI，定量特征，成像组织学，模型，乳腺癌，诊断
研究文章与痴呆症患者的血浆淀粉样蛋白，P-TAU，GFAP和NFL与CSF，临床和认知特征的开放访问协会
实验室医学系（K.B.，E.R.B.，E.A.J.W.，C.E.T。）和阿姆斯特丹阿尔茨海默氏症中心（A.A.J.M.U.，A.W.L。），荷兰阿姆斯特丹UMC；质量和卫生技术部（M.C.G.），Stavanger大学；挪威运动障碍中心（M.C.G.）和与年龄相关的医学中心（M.C.G.，N.J.A.，D.A。），挪威Stavanger大学医院；精神病学和神经化学系（N.J.A.，H.Z。），瑞典哥德堡大学的Sahlgrenska学院；老年精神病学系（N.J.A.，D.A。），英国伦敦国王学院；临床神经化学实验室（H.Z.），瑞典M olndal的Sahlgrenska大学医院；神经退行性疾病系（H.Z.），UCL神经病学研究所； UCL的英国痴呆研究所（H.Z.），伦敦，英国；香港神经退行性疾病中心（H.Z.），中国香港；威斯康星州阿尔茨海默氏病研究中心（H.Z.），威斯康星大学医学与公共卫生学院，麦迪逊；神经病学部门（A.P.），意大利布雷西亚大学临床和实验科学系；医学和老化科学系（L.B.），意大利Chieti Chieti-Pescara的G. D'Annunzio；神经病学系（B.M.），大学医学中心戈丁根；德国B.M.，S.S。Paracels-elena-klinik；神经科学系（R.V.，K.P。），比利时鲁文库文；神经和医学教师系（M.G.K.）;内存资源与研究中心（卑诗省），斯洛文尼亚卢布尔雅那大学医学中心；神经生物学系（M.G.K.），瑞典Huddinge的Karolinska Institutet；大学），De Neurologie认知中心，巴黎；生物化学和分子生物学实验室（O.B.），斯特拉斯堡大学医院； Strasbourg和CNRS（O.B.，B.C。），法国斯特拉斯堡大学医院；神经病学系（E.A.J.W.），多发性硬化症中心；临床神经免疫学和神经科学研究中心巴塞尔（E.A.J.W.）;和生物医学和临床研究部门（E.A.J.W.），巴塞尔大学医院和瑞士巴塞尔大学。
兰开甘河（Lancang-Mekong River）成年人心血管疾病危险因素的流行和聚类：低收入和中等收入国家的横断面研究
可用的基于本地调查的估计值涵盖了各种年龄段和人群，几乎已经二十年了。对1994年中部省份975名中年男性（35-59岁）的研究发现，使用Rose Angina问卷（RAQ），有5.4％的参与者满足了心绞痛的标准或可能的心肌梗塞，另外3.2％的人满足了IHD的ECG标准[7]。在2005年在斯里兰卡的9个省中有4,484人的研究中，根据RAQ，ECG标准和IHD治疗，斯里兰卡的估计年龄性别标准化IHD患病率为9.3％[8]。女性（11.3％）的患病率高于男性（7.2％）。2003年在斯里兰卡四个省的30-65岁儿童的另一项研究发现，使用RAQ的女性中有4.9％和4.5％的男性患有心绞痛[9，10]。
算法使用的功能对公平感知的影响
我们研究了算法在模拟的工作就业实验中使用算法对个人使用的特征的看法。首先，要求一组实验参与者（选择者）推荐制定就业决定的算法。第二，告诉参与者的不同集合（工人）有关设置，该算法表面上选择了一个子集来执行图像标记任务。对于选择者和工人参与者，算法选择主要在非遗传的功能的包含，并且与任务直接相关，或者与这些功能直接相关，除了这些功能导致更高准确性外，相关性不明显。我们发现，选择器对更准确的算法有清晰的偏爱，他们也认为这是更公平的。工人待遇更加细微。被雇用的工人在算法中基本上是冷漠的。相比之下，未雇用的工人对包括非挥发性但相关特征的算法表现出更大的积极情感。然而，非遗传特征的弱势阀的工人对使用的情感表现出比平均水平更大的情感，尽管这似乎很大程度上取决于此类特征的性质。
香港复临医院 - Stubbs Road的机器人手术中心开始服务，并提供了香港的第一个机器人手术系统
脊柱和全新的机器人膝盖置换手术系统（香港 - 2024年5月6日），医疗技术的持续进展以及精密医学的普及程度不断提高，今天的患者享有各种各样的治疗选择，这些治疗方案既安全又更安全，并且提供了术后并发症的风险。机器人手术是一种越来越多地使用的手术方法，使外科医生能够在机器人ARM系统的帮助下以更高程度的精度和准确性执行手术。香港复临医院 - Stubbs Road（HKAH - SR）很高兴地宣布建立其机器人手术中心，该中心设有一些最新的机器人手术系统和一系列全面的手术设备，可显着增强手术结果并为患者提供最佳治疗结果。“建立机器人手术中心是香港复临医院致力于不断开拓高级技术并追求医疗卓越的承诺，”香港基督复临医院总裁兼首席执行官Alex Lan先生说。“卓越是我们医院的核心价值之一，我们一直在努力争取临床和服务质量的最高标准。该中心具有针对整个脊柱的首个机器人手术系统，该系统由人工智能和实时导航技术支持，以促进植入物的安全和准确的放置。“随着年龄和不当的姿势，可能会出现椎间盘突出或退化的椎间盘，脊柱狭窄或脊柱侧弯等问题，导致四肢神经疼痛或虚弱。我们的医院自2013年以来就进行了机器人手术，采用了先进技术的使用，以提高患者护理标准，提高我们的医疗服务质量并增强治疗结果。”引入香港的第一个机器人手术系统，该系统针对整个脊柱，机器人手术中心提供了机器人手臂辅助的手术服务，这些手术针对神经外科，骨科手术和手术肿瘤学的广泛疾病和状况，为患者提供了更多高级治疗方案在严重的情况下，可能需要进行脊柱融合或矫正脊柱治疗。” MISIMIMAL侵入性脊柱手术中心的临床主任，HKAH -SR的神经外科顾问Clarence Leung博士说：“该中心配备了高级手术系统，该系统允许患者避免使用较大切口的传统手术。涉及较小切口，减少失血和更精确的螺钉植入的程序可最大程度地提高手术的有效性。”
使用 AutoLFADS 识别精确伸手的初始阶段和纠正阶段之间的不同神经特征
许多初始动作需要后续的矫正动作，但运动皮层如何转变以进行矫正以及编码与初始动作有多相似尚不清楚。在我们的研究中，我们探索了大脑的运动皮层在精确伸手任务期间如何发出初始动作和矫正动作的信号。我们在多个会话中记录了两只雄性恒河猴的大量神经元，以检查初始动作和后续矫正动作期间的神经环率。应用基于自动编码器的深度学习模型 AutoLFADS 更清楚地了解各个会话中各个矫正动作的神经元活动。伸手速度的解码从初始到矫正子动作的推广效果很差。与初始动作不同，使用传统线性方法在单个全局神经空间中预测矫正动作的速度具有挑战性。我们在神经空间中确定了初始伸手之后矫正子动作起源的几个位置，这意味着环率与初始动作之前的基线不同。为了改进矫正动作解码，我们证明了状态依赖解码器结合了矫正开始时的群体振幅率，从而提高了性能，突出了矫正动作的多种神经特征。总之，我们展示了初始和矫正子动作之间的神经差异，以及神经活动如何编码特定的速度和位置组合。这些发现与神经与运动特征的相关性是全局和独立的假设不一致，强调传统方法通常无法描述在线矫正动作的这些不同神经过程。
使用基于梯度的优化来提高锂电池健康估算的准确性：电动汽车应用中的案例研究
摘要：眼睛疲劳对眼部肌肉具有疲劳作用，而眼动性能是对眼睛疲劳状态的宏观反应。为了提前检测和防止眼睛疲劳的风险，这项研究设计了眼疲劳检测实验，收集了实验数据样本并构建了实验数据集。在这项研究中，完成了眼睛追踪特征提取，并通过双向重复测量ANOVA ANOVA讨论了不同疲劳状态下的眼睛跟踪特征的显着性差异（方差分析）。实验结果证明了眼睛跟踪信号的眼睛疲劳检测的可行性。此外，本研究还考虑了不同特征提取方法对眼睛疲劳检测准确性的影响。本研究研究了基于手动特征计算（SVM，DT，RM，ET）的机器学习算法的性能和基于自动特征提取（CNN，自动编码器，变压器，变压器）的深度学习算法。基于方法的组合，本研究提出了特征联合自动编码器算法，并且在实验数据集上进行眼疲劳检测的算法的准确性从82.4％提高到87.9％。
Inspiron 15 3530功能和技术规格
处理器选项AMD®Ryzen3™7320U，5 MB缓存，4个核心，8个线程，2.40 GHz至4.10 GHz，15 W（HW TPM）AMD®Ryzen3™7330U，10 Mb Cache，10 Mb Cache，4 Core，4 Core，4 core，8螺纹，2.30 GHz至4.30 GHz至4.30 GHz，15 w（HWz，15 w（HW），6 HW（HW），AM 6.HW（HW）5（HW）® MB缓存，4个核心，8个线，2.80 GHz至4.3 GHz，15 W（HW TPM）AMD®Ryzen5™7530U，19 MB Cache，6核，12个线程，2 GHz，2 GHz至4.50 GHz，15 W（HW TPM）AMD®Ryzen7™77730U，20 MB CACHE，8 4. （HW TPM）AMD®ATHLON™Gold 7220U，4 MB缓存，2个核心，4个线，2.40 GHz至3.70 GHz，15 W（HW TPM）
