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通过机器学习接近频道估计的MMSE界限
摘要 - 在无线通信系统中，该信号模型与高斯分布的通道和噪声线性线性，线性最小均方根误差（LMMSE）通道估计（CE）在均方误差（MSE）方面实现了最佳性能。但是，LMMSE CE取决于接收器可能无法使用的参数（例如，准确了解功率延迟profe（PDP））或过于复杂而无法实施实现（例如，LMMSE滤波器大小）。参数的次优选择可能会严重降低LMMSE CE性能。以这种观察的激励，我们研究了机器学习，作为重新填充和改善CE的工具。我们表明，我们提出的低复杂性学习辅助LMMSE CE可以克服次优参数的影响并接近理想的LMMSE性能。
增强5G-NR MM波：使用MMSE进行CPE补偿的相位噪声模型评估
I.简介阶段同步是5G新无线电（NR）毫米波（MMWave）通信系统性能的关键组成部分。准确的相位同步对于保持通信的可靠性和效率至关重要，尤其是在MMWave频段内，通常从24 GHz到100 GHz。这些高频带实现了前所未有的数据速率和带宽，这对于满足对高速无线连接的需求不断增长至关重要。5G-NR的演变在很大程度上依赖于MMWave技术来提供增强的移动宽带服务，超可靠的低潜伏期通信和大规模的机器型通信，从而解决了传统频带的容量限制[1-3]。但是，5G-NR MMWAVE网络的部署伴随着重大挑战，尤其是在相位误差的准确估计和补偿中。这些错误来自各种来源，包括振荡器缺陷，通道效应和硬件障碍，所有这些都会引起常见相位误差（CPE）。CPE估计和补偿对于确保MMWave系统中可靠的通信至关重要，因为即使是较小的相位偏差也会大大降低系统性能，从而导致错误率提高和信号质量降低[4]。
机器学习方法改善了从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的纵向预测
摘要：轻度认知障碍（MCI）是认知能力下降，可以表明阿尔茨海默氏病（AD）的未来风险。我们根据梯度增强的树集合方法开发并验证了机器学习算法（MLA），以分析55-88岁（n = 493）诊断为MCI的个体的表型数据。数据，并取平均值以预测24-48个月内的AD进展。MLA在大多数指标上的所有预测窗口上都超过了小型状态检查（MMSE）和三个比较模型。例外包括18个月时的灵敏度（MLA和MMSE分别达到0.600）；和30和42个月的灵敏度（MMSE略微更好）。对于所有预测窗口，MLA均达到AUROC≥0.857和NPV≥0.800。带有24-48个月lookahead时间范围的平均数据，MLA在所有指标上的表现都优于MMSE。这项研究表明，机器学习可能比护理标准提供更准确的风险评估。这可能有助于促进护理协调，减少医疗支出，并维持从MCI到AD的风险的患者的生活质量。
2型糖尿病的原始研究文章对认知功能的影响：比较观察性研究Jitender Sharma 1，Anmol Sha
背景：糖尿病（DM）是一种慢性病，其特征是持续性高血糖。长时间的DM可能导致代谢失调和最终器官损伤。2型糖尿病（T2DM）与糖尿病神经病和认知功能障碍等微血管和大血管并发症有关。T2DM中的认知障碍与高血糖胰岛素抵抗和神经炎症有关。材料和方法：这项比较观察性研究涉及50种2型糖尿病（T2DM）患者和50名年龄匹配的健康对照。使用迷你精神状态检查（MMSE）进行认知功能的评估。人口统计学，糖尿病的持续时间，其他合并症的存在和血糖控制（HBA1C）。MMSE评分用于评估认知功能。两组均已比较并与糖尿病相关因素（例如HBA1C和疾病持续时间）相关。p值小于0.05被认为具有统计学意义。结果：两组中的性别和年龄分布都是可比的。大多数参与者在51-60岁之间。A组（T2DM的个体）表现出除注册外，跨认知领域的MMSE得分明显降低。与A组（25.4±2.2）相比，B组（27.9±2.1）的MMSE总分显着高（27.9±2.1），并且差异具有统计学意义（P <0.05）。在血糖对照较差的T2DM患者（HBA1C> 7％）和糖尿病持续时间较长的患者中，认知能力下降较大。结论：认知功能障碍是2型糖尿病的常见并发症。早期检测和血糖水平的有效治疗对于防止严重认知障碍并改善患者预后至关重要。应在2型糖尿病（T2DM）的个体中进行常规的认知评估，特别是在血糖控制不良或T2DM持续时间长的情况下。关键词：认知功能障碍，糖尿病神经病，血糖控制，2型糖尿病。
PROSPECT-ALZ：ceperognastat 的 2 期研究结果，ceperognastat 是一种口服的 O-连接 N-乙酰葡萄糖胺酶抑制剂，用于治疗早期
缩写：AChEI = 乙酰胆碱酯酶抑制剂；ADAS-cog 13 = 阿尔茨海默病评估量表 - 认知分量表 13；ADCS-iADL = 阿尔茨海默病合作研究-日常生活活动清单；CDR-GS = 临床痴呆评定量表；CDR-SB = 临床痴呆评定量表 - 箱线图总和；CI = 置信区间；CEP = 西培洛格司他；MMSE = 简易精神状态检查。
Versión饮食多样性和
表4。Correlation between dietary diversity and quality (DQI, HEI) with cognitive status in patients with AD (n=60) HEI DQI Dietary diversity β p β p β p Orientation 0.15 0.31 0.09 0.56 0.28 0.06 Registration -0.06 0.68 0.03 0.81 0.05 0.74 Calculation 0.32 0.02 -0.03 0.84 0.16 0.26内存-0.05 0.72 -0.01 0.97 0.97 0.35 0.02语言0.11 0.14 0.14 0.14 0.33 0.32 0.32 0.03 Visuoppatial 0.25 0.25 0.08 0.14 0.14 0.14 0.16 0.16 0.16 0.26 MMSE总数0.16 0.16 0.28 0.28 0.09 0.09 0.54 0.54 0.33 0.33 0.33 0.02 AD：Alzheimeris病； HEI：健康饮食指数，DQI：饮食质量指数； MMSE：迷你政府检查。协变量考虑：年龄，性别，BMI和疾病持续时间。协变量考虑：年龄，性别，BMI和疾病持续时间。
深度学习预测认知差距作为痴呆症的可靠生物标志物
摘要 — 神经影像数据可能反映认知保留个体和神经退行性疾病患者的心理状态。为了找到认知表现与预测和观察到的功能测试结果之间的差异之间的关系，我们开发了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的回归模型，以根据预处理的 T1 加权 MRI 图像估计认知衰退的程度。在本研究中，我们将预测认知差距 (PCG) 视为生物标志物，以准确区分健康对照 (HC) 受试者和阿尔茨海默病 (AD) 受试者。所提出的模型在包含 422 个 HC 和 377 个 AD 病例的数据集上进行了测试。使用接收者操作特性 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 测量所提解决方案的性能，结果显示平均脑图像的 0.987 (ADAS-cog)、0.978 (MMSE)、0.898 (RAVLT)、0.848 (TMT)、0.829 (DSST)；中层头骨剥离脑图像的 0.985 (ADAS-cog)、0.987 (MMSE)、0.901 (RAVLT)、0.8474 (TMT)、0.796 (DSST)。结果表明，PCG 可以准确区分健康受试者和痴呆患者，因此，大脑结构会影响人类认知水平及其功能能力。因此，PCG 可用作痴呆症的生物标志物。索引词——预测认知差距生物标志物、卷积神经网络、认知衰退、痴呆、阿尔茨海默病、衰老
扩展了由CDR和NACC FTLD评估的表型光谱在遗传额颞痴呆中
注意：年龄，教育，MMSE，FRS和临床评级量表得分显示为平均值（标准偏差）。请注意，FRS可在440个突变载体（187 C9orf72，178 GRN，75 MAPT）和252个对照中使用。与对照组相比，使用线性回归，与对照组相比，BOLD项目与对照组有显着不同（斜体化项目的差异明显较小），而对照组，突变组之间的逻辑回归以及性别差异的卡方（p <0.005）。其他差异显示为：与C9ORF72相比，明显受损/年轻/更多的男性； B与GRN相比，B明显受损/年轻；或与MAPT突变载体相比，C大大受损/较少的教育年份。缩写：CDR Plus NACC FTLD；临床痴呆评级痴呆症分期仪器加上国家阿尔茨海默氏症的协调中心行为和语言领域； FRS，ftd评级量表GRN，progranulin; MAPT，微管相关蛋白Tau； MMSE，小型国家考试。
明尼苏达州PDF的认知评估
老年人口中认知障碍的普遍性估计很高，研究表明，约有5％的社区居民和40％的制度化者经历了某种形式的认知能力下降。研究还表明，职业治疗在满足这些人的需求方面起着至关重要的作用，包括改善日常功能和提高整体生活质量。已经开发了几种评估工具来评估认知障碍，例如明尼苏达州（CAM）的认知评估和小型精神国家检查（MMSE）。这些工具通常与其他措施一起使用，以提供个人的认知能力。研究还强调了识别和解决老年人抑郁和焦虑的重要性，这可能加剧认知障碍。实际上，研究表明，将近20％的老年人经历了某种形式的情绪或焦虑症，强调了早期发现和干预的需求。此外，已证明职业疗法是管理认知障碍的有效方法，尤其是在中风之后。通过将基于证据的实践纳入治疗计划中，职业治疗师可以帮助患有认知障碍的人恢复技能丧失并提高其整体功能能力。在这里介绍了关于评估老年人认知障碍的广泛使用工具的研究研究和文章的汇编。MMSE已得到各种研究人员的验证，以准确检测痴呆症和轻度认知障碍。研究表明，它可以用作临床人群中的简短筛查工具。此外，还讨论了其他认知评估工具，包括对明尼苏达州（CAM）的认知评估和缩写的心理测试（AMT）。还强调了药物管理能力的重要性，研究表明，认知障碍可能是老年人依从性不佳的危险因素。
原始文章比较西格列汀和利拉格林对两种类型2 di
摘要：目的：本研究的目的是比较西他列汀和利拉格肽对2型2型糖尿病（T2DM）患者血糖和认知功能的影响。方法：总共60例此类患者被招募，并使用随机数表方法分为两组。观察组用西他列汀治疗（n = 30），而对照组用lira glutide治疗（n = 30）。治疗6个月后，评估了患者的空腹血糖（FBG），2小时的餐后血糖（2hpg）和糖基化血红蛋白（HBA1C），并通过使用迷你精美的州考试（MMSE）（MMSE）和蒙特特尔认知评估（MMMSE）（MMMESE）（MMMSE）（MMMSE）评估其认知功能。此外，确定了患者的以下指数并相对研究：血浆Aβ1-40和Aβ1-42，血清C反应蛋白（CRP），血清肿瘤坏死因子-α（TNF-α）和血清毒素interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interum interleukin-6（il-6）。结果：在治疗后，两组均显示出明显改善的FBG，2HPG和HBA1C水平（所有P <0.05），但它们之间的这些指数没有差异（所有P> 0.05）。在治疗后，观察组在MMSE和MOCA方面的表现要好得多（均为p <0.05），并且结果明显好于对照组（p <0.01）。治疗6个月后，观察组显示出显着改善的Aβ1-42/Aβ1-40比（p <0.001），治疗后两组之间存在显着差异（p <0.05）。此外，在处理后，两组均显示出明显较低的CRP，TNF-α和IL-6（所有p <0.05），并且观察组显示出浓度较高（p <0.05）。结论：西他列汀在改善T2DM和中风后轻度认知障碍的患者的认知功能方面比Liraglutide更有效，其机制可能与VIVO中炎症反应的Aβ聚集和窃取症的缓解有关。