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使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
Vision Transformers和Bi-LSTM用于3D MRI
摘要 - 阿尔茨海默氏症是一种随着时间的流逝而恶化并影响记忆，思维和行为的脑部疾病。阿尔茨海默氏病（AD）如果被诊断出来，可以治疗和治疗，从而减慢症状的进展并改善生活质量。在这项研究中，我们建议使用视觉变压器（VIT）和BI-LSTM处理MRI图像以诊断阿尔茨海默氏病。我们使用VIT从MRI提取特征，然后将其映射到特征序列。然后，我们使用BI-LSTM序列建模来保持相关特征之间的相互依赖性。此外，我们使用阿尔茨海默氏病神经成像倡议（ADNI）的数据评估了AD患者二元分类模型的性能。最后，我们对文献中其他深度学习模型进行了评估。所提出的方法在准确性，精度，F得分和回忆方面表现良好，以诊断AD。
基于CNN-LSTM的新型糖尿病分类方法：
摘要本文介绍了糖尿病分类方法的开发，利用卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）模型。所提出的方法利用LSTM和CNN体系结构的优势有效地捕获顺序模式并从输入数据中提取有意义的特征。全面包含糖尿病患者相关特征的数据集用于训练和评估分类器。评估指标，例如KAPPA评分，F1得分，准确性，精度和召回率，以评估每个模型的性能。结果表明，CNN-LSTM模型的表现优于其他模型，包括逻辑回归，随机森林，SVM和KNN，其令人印象深刻的精度为97％。这些发现阐明了拟议方法在准确分类糖尿病中的有效性，从而导致糖尿病诊断和治疗的显着进步，并为个性化医疗保健打开了令人兴奋的可能性。
基于CNN-LSTM的新型糖尿病分类方法：
摘要本文介绍了糖尿病分类方法的开发，利用卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）模型。所提出的方法利用LSTM和CNN体系结构的优势有效地捕获顺序模式并从输入数据中提取有意义的特征。全面包含糖尿病患者相关特征的数据集用于训练和评估分类器。评估指标，例如KAPPA评分，F1得分，准确性，精度和召回率，以评估每个模型的性能。结果表明，CNN-LSTM模型的表现优于其他模型，包括逻辑回归，随机森林，SVM和KNN，其令人印象深刻的精度为97％。这些发现阐明了拟议方法在准确分类糖尿病中的有效性，从而导致糖尿病诊断和治疗的显着进步，并为个性化医疗保健打开了令人兴奋的可能性。
LSTA1 增强转移性胃食管腺癌的完全缓解
胃食管腺癌预后极差，仍然是全球癌症相关死亡的主要原因。胃食管腺癌的发病率正在上升，被认为是胃食管反流病 (GERD)、巴雷特食管、肥胖和吸烟的继发因素，大多数患者病情严重。不到 50% 的患者接受了治愈性治疗。对于局部晚期食管癌，除手术外，化疗和/或放疗被认为是标准治疗方法。虽然化疗仍然是转移性疾病的主要治疗方法，并且可以提高总体生存率，但由于化疗耐药性和有限的靶向治疗方法，胃食管腺癌患者的预后仍然很差。LSTA1（certepetide）是一种新型试验药物，旨在选择性靶向并增强抗癌药物进入实体肿瘤的吸收。临床前研究表明，LSTA1 可降低 T 调节细胞的百分比，并增加抗癌细胞毒性 CD8+ T 细胞的百分比，从而使肿瘤微环境的免疫抑制作用降低。LSTA1 还被证明可抑制高度纤维化肿瘤中的转移级联反应。临床研究表明，在转移性胰腺导管腺癌患者中，LSTA1 与吉西他滨和白蛋白结合型紫杉醇联合使用时，表现出良好的安全性、耐受性和活性 [1]。鉴于其新颖的作用机制，LSTA1 完全不受其作用的治疗方式影响，包括细胞毒性药物和免疫疗法。
非居民印度人的资金如何促进印度经济
非印度居民 (NRI) 是印度软实力的一部分，提升了印度的全球形象，也增加了其外交影响力。但他们也拥有硬实力——金钱的力量。汇款，即他们寄回印度的家人和亲戚的钱，通过增加外汇储备来支持印度的经济，并确保印度的宏观经济稳定。他们还刺激了印度的消费和投资。2023 年，印度的汇款总额创下了 1250 亿美元的历史新高。除其他因素外，这还帮助印度的外汇储备跃升至现在的 6070 亿美元。
rmlst物种识别
PubMlST多人数据库中存在物种注释，例如非特异性Neisseria sp。已知属但未描述确切物种。如果观察到非特异性注释以及同一属中的物种注释，则计算出的LCTN是物种，例如奈瑟氏菌和奈瑟氏菌。，LCTN是奈瑟氏菌脑膜炎。 但是，如果Neisseria sp。 观察到与不同的属一起观察到，然后计算最低的公共节点。 例如 Neisseria sp。 和Kingella Oralis，计算出的LCTN是neisseriaceae家族节点。，LCTN是奈瑟氏菌脑膜炎。但是，如果Neisseria sp。与不同的属一起观察到，然后计算最低的公共节点。例如Neisseria sp。和Kingella Oralis，计算出的LCTN是neisseriaceae家族节点。
阿尔斯特医学协会计划2023年 - 贝尔法斯特
Athinyaa thiraviaraj博士Athinyaa是在Derry工作的糖尿病医生。她在印度钦奈进行了毕业生，并在北爱尔兰接受了研究生培训，并于2012年完成了她的专业培训。Athinyaa现在在Derry/ Londonderry的Altnagelvin医院担任内分泌和糖尿病的顾问医师@WesternHSctrust。她是苏格兰质量和安全奖学金队列9 @SQSFellowship和合格的质量改进团队教练@FCACOACHING的同胞。她是西方信托医学教育主任。Athinyaa的兴趣是医学教育，质量改善，1型糖尿病，怀孕的糖尿病和年轻人的糖尿病护理。她的兴趣在于探索可以增强医疗保健和教育用户体验的新界面和技术。最能描述雅典雅人生活方式的座右铭：•festina lente（慢慢慢慢）； •成为您希望在世界上看到的改变。您可以找到她的@athinyaa（平台先前称为Twitter）
使用基于堆栈的CNN-LSTM模型的先天性心脏病检测深度学习技术：一项试验研究
产前干预可以降低产后认真的冠心病患者的风险，但目前的诊断是基于定性标准，这可能导致临床医生之间的诊断差异。目的：使用深度学习模型检测患有低塑性左心脏综合征（HLHS）胎儿的心脏超声（US）视频的形态和时间变化。招募了一小部分健康和13名HLHS患者，并收集了三个妊娠时间点的超声视频。对视频进行了预处理并分段到心脏周期视频，并培训了五个不同的深度学习CNN-LSTM模型（Mobilenetv2，Resnet18，Resnet15，Resnet50，Densenet121和Googlelenet）。最佳表现的三个模型用于开发一种新型的堆叠CNN-LSTM模型，该模型是使用五倍的交叉验证对HLHS和健康患者进行分类的训练。堆叠CNN-LSTM模型的准确性，精度，敏感性，F1得分和90.5％，92.5％，92.5％，92.5％，92.5％和85％的精度，精度，敏感性，F1得分和特异性的准确性，精度，敏感性，F1得分和特异性分别优于其他预先训练的CNN-LSTM模型，分别是视频范围的分类以及90级分类和92。使用超声视频的主题分类分别为92.5％，92.5％和85％。这项研究表明，使用深度学习模型使用超声视频对CHD产前患者进行分类的潜力，该视频可以在临床环境中对疾病的客观评估进行分类。
LSTM 战略 2023
这些研究活动将通过增加高级科学家的数量（在此期间，LSTM 雇用的科学家数量将增加 25%）、加强和扩大我们的伙伴关系和合作以及制定新的全球发展和领导力计划来加强。利物浦和马拉维的实验医学和实验室研究的基础设施投资以及对其他全球研究中心的投资将为此奠定基础。与社区的接触和建立平等的伙伴关系将确保我们的研究持续具有相关性，并在改善健康结果方面产生最大的影响和效益