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第 11 届 AMINA 研讨会 2022 莫纳斯提尔，2-3-4 ...
根据 CT 体积自动评估 COVID-19 感染率。 BEN ABDELALI Hanene, BEN ABDALLAH Asma, ACHOUR Asma, ABDELALI Mabrouk, MIGAOU Asma, SAAD Jamel, BEDOUI Mohamed Hédi Lab. LTIM-LR12ES06，莫纳斯提尔大学/医学影像系和肺病学系 – EPS Fattouma Bourguiba – 突尼斯莫纳斯提尔。宫颈阴道涂片图像分析：分割和特征描述。 BOUGHZALA Omelkhir、NOUIRA Ibtihel、BEN ABDALLAH Asma、BEDOUI Mohamed Hédi Lab。 LTIM-LR12ES06，突尼斯莫纳斯提尔大学。通过移动媒体捕获的眼底图像实时筛查 AMD 的自动方法。本·萨亚迪亚·索菲恩、埃洛米·亚鲁布、卡丘里·罗斯托姆、本·阿卜杜拉·阿斯玛、阿基尔·穆罕默德、贝杜伊·穆罕默德·赫迪。实验室。 LTIM-LR12ES06，突尼斯莫纳斯提尔大学/Gaspard Monge 计算机科学实验室，ESIEE-Paris，法国。一种基于自动架构的视网膜血管分割新方法。 BOUDEGGA Henda、ELLOUMI Yaroub、KACHOURI Rostom、BEN ABDALLAH Asma、BEDOUI Mohamed Hédi。实验室。 LTIM-LR12ES06，突尼斯莫纳斯提尔大学，突尼斯莫纳斯提尔/Gaspard Monge 计算机科学实验室，ESIEE-Paris，法国。心血管医学中的粒子图像测速技术。 KREKER Ouissal、BOUCHAHDA Nidhal、BEN ABDALLAH Asma 和 BEDOUI Mohamed Hédi。实验室。 LTIM-LR12ES06，突尼斯莫纳斯提尔大学/Gaspard Monge 计算机科学实验室，ESIEE-Paris，法国。 CHAOUCH Aymen、Nada HAJ MASOUAD、BEN ABDALLA Asma、BEDOUI Mohamed Hédi Lab。 LTIM-LR12ES06，突尼斯莫纳斯提尔大学/Gaspard Monge 计算机科学实验室，ESIEE-Paris，法国。用于膝关节软骨 3D 分割的新型 DL 模型。 MATHLOUTHI Safa、BLAIECH Ahmed Ghazi、SAID Mourad、BEN ABDALLAH Asma、BEDOUI Mohamed Hédi Lab。 LTIM-LR12ES06，突尼斯莫纳斯提尔大学，突尼斯莫纳斯提尔/Gaspard Monge 计算机科学实验室，ESIEE-Paris，法国。
使用 Otsu 阈值检测阿尔茨海默病...
AD 的症状包括行为紊乱、沟通障碍、识别障碍、认知障碍和记忆力减退。AD 会导致脑细胞死亡，从而引起认知能力、思维能力和记忆力丧失（Vaithinathan and Parthiban，2019 年）。AD 的进展速度因患者而异，但诊断率较低。AD 引起的行为障碍会损害患者的社会功能（Zhang et al.，2019 年）。AD 通常影响老年人，如果不及早治疗和发现，甚至会导致死亡。因此，及早发现 AD 对减缓其进展并降低死亡率至关重要（Yue et al.，2019 年；Ghazi et al.，2021 年；Ning et al.，2021 年）。近几十年来，多种脑成像技术（如计算机断层扫描、sMRI、正电子发射断层扫描、功能性 MRI 等）被用于 AD 的早期诊断（Puente-Castro 等人，2020 年；Chelladurai 等人，2023 年）。与其他脑成像技术相比，sMRI 图像提供有关异常脑区域的功能信息和补充结构信息（Liu 等人，2021 年）。简单和快速被认为是 Otsu 方法的众多优点中的两个。可以自动确定区分处理后图像的前景和背景部分的最佳阈值，从而无需对图像的先验知识。为了实现 AD 检测自动化，人们采用了多种机器学习模型，例如决策树、支持向量机 (SVM)、k 最近邻、XGBoost 等，但传统模型容易出现异常值和过拟合风险（Alqahtani 等人，2023 年；Ghosh 等人，2023 年）。另一方面，深度学习模型得到了研究人员的更多关注，并在医学成像、计算机视觉、图像处理和模式识别应用方面带来了显著的进步和改进（Venugopalan 等人，2021 年；Qu 等人，2023 年）。深度信念网络 (DBN) 通过利用监督学习和概率建模，比传统神经网络具有某些优势。它可以处理大量数据，并使用隐藏单元通过快速训练快速识别潜在的相关性。上述信息促使人们采用 DBN 模型以最短的执行时间检测 AD。本文的主要贡献如下：
复杂氧化物中旋转条纹域波动的真实空间成像很长1,2 *，Yao Shen 1，Andi M. Barbour 3，Wei Wang 1，Dharmaling
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摘要 2 型糖尿病 (T2DM) 的特征是因胰岛素分泌和/或胰岛素作用缺陷导致的慢性高血糖
摘要 2 型糖尿病 (T2DM) 的特征是由于胰岛素分泌和/或胰岛素作用缺陷以及蛋白质和脂质代谢紊乱导致的慢性高血糖。糖尿病性血脂异常是早期患冠心病 (CHD) 的危险因素。电解质失衡在糖尿病患者中也很常见，并且可能导致发病率和死亡率增加。此外，糖尿病患者的贫血对生活质量有显著的不利影响。因此，早期发现贫血、血脂异常和电解质失衡可能会降低 2 型糖尿病并发症的患病率。本研究旨在评估 2 型糖尿病中贫血、血脂异常和电解质失衡的患病率和相关性。从 Zliten 医疗中心、Alkhoms & Zliten 的糖尿病和内分泌中心以及 Bin Haider 医学实验室收集了 50 名 2 型糖尿病患者的人口统计学、生化和临床数据。原始数据经过分类，然后用 SPSS 软件进行分析。结果表明，低镁血症是 2 型糖尿病患者 (42/50) 84% 的电解质失衡常见模式。高甘油三酯血症 (25/50) 50%、高 VLDL (25/50) 50% 和高 LDL- 胆固醇血症 (20/50) 40%。贫血在 2 型糖尿病患者中很常见，由血红蛋白水平决定，发现贫血率为 (39/50) 78%。此外，几乎所有研究患者 (49/50) 98% 的 2 型糖尿病都未得到控制。总之，在我们的研究中，贫血、血脂异常非常常见，高电解质失衡仅表现为低镁血症。引用这篇文章。 Alhwij I、Aborkis A、Alhaaj A、Ben Noor E、Ghazi M、Abu Weden M、Mansour Z。2 型糖尿病中的贫血、血脂异常和电解质失衡：一项分析性横断面研究。Alq J Med App Sci。2024；7(4)：1393-1400。https://doi.org/10.54361/ajmas.247468 引言 2 型糖尿病 (T2DM) 是一种涉及多个器官系统的复杂疾病。T2DM 的病理生理学与胰腺以外的多个系统有关。骨骼肌葡萄糖再摄取减少、肝脏葡萄糖生成增加、肠道肠促胰岛素作用（促进血糖水平降低的代谢激素）减弱、胰腺α细胞胰高血糖素分泌增加、脂肪细胞脂肪分解增加、肾脏葡萄糖潴留增加，甚至大脑下丘脑胰岛素抵抗，均导致 2 型糖尿病的病理 (1)。