1 美国宾夕法尼亚州斯克兰顿 Wright 研究生医学教育中心内科系 2 美国加利福尼亚州弗雷斯诺市圣艾格尼丝医疗中心 93720;rupindrmann@yahoo.com 3 美国宾夕法尼亚州斯克兰顿 Geisinger 社区医疗中心医学系 18510;drzainabgandhi@gmail.com 4 美国阿肯色大学医科大学胃肠病学和肝病学系,美国阿肯色州小石城 72205;abhilash.perisetti@gmail.com 5 美国宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里联邦医学院威尔克斯-巴里综合医院胃肠病学分部 18764;amanali786@hotmail.com 6 美国宾夕法尼亚州金斯顿消化护理协会 18704; aminali92403@gmail.com 7 美国印第安纳州韦恩堡 Parkview 癌症研究所介入肿瘤学和外科内镜科(IOSE);neil.sharma@parkview.com 8 美国印第安纳州韦恩堡 46805 印第安纳大学医学院介入肿瘤学和外科内镜科 9 美国德克萨斯州圣安东尼奥市德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校医学系,美国德克萨斯州圣安东尼奥 78229;drsaligram@yahoo.com 10 美国阿肯色医科大学普通和高级内镜科,美国阿肯色州小石城 72205;Btharian@uams.edu 11 美国阿肯色医科大学高级内镜研究金,美国阿肯色州小石城 72205; Sinamdar@uams.edu * 通讯地址:doc.hemant@yahoo.com 或 goyalh@thewrightcenter.org;电话:+ 1-570-914-8897
对于接受造口术的患者来说,造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色(发红),这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗,轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病;因此,密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具,但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤,需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析,这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此,本研究的主要目标是开发深度学习算法,以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型,该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%,精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法,确定泄漏面积的准确率为 98.8%,精确度为 75.0%,召回率为 71.5%。综合起来,这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。
波状模式在生命体中普遍存在,包括肠道蠕动[1]、蠕虫类生物的波动性运动[2]或心动周期[3]等日常现象,以及纤毛和鞭毛跳动[4]、基因振荡[5]或反应扩散模式[6]等微观波。这些模式的功能各不相同,但值得注意的是,它们往往与运输或运动直接相关。每个系统都有不同的振荡特征,例如体形[7]或分子浓度[8],但所有系统都由一组有限的波参数所支配——波长、振幅和频率。此外,参数选择受到物理或生物约束的限制。在给定约束的情况下,生命系统会使用哪些策略来实现波的功能?环境变化对生命系统提出了挑战,要求它们在有限的波参数下改变波的动力学,同时还要保持在波的约束范围内。例如,线虫秀丽隐杆线虫根据环境的粘弹性,通过调节其波浪形身体的波动波长、振幅和频率来改变其运动方式[9]。然而,这种适应性与波的能量成本的变化相伴而生,而这往往是生命的最大限制[10,11]。虽然正弦波形提供的可调整参数很少,但一些生命系统却使用波的叠加。例如人类肠道的蠕动收缩[12]或人类精子的鞭毛跳动[13]。多种波的叠加可以调节总波形,从而增加
摘要:本文介绍了世界各地历史上用于储存易腐食品的地下结构的现状、其形态和建造材料。此外,还回顾了土壤对降低这些结构内部温度的作用。随后,对调查发现进行了分析,以建立变量之间的关系,这些变量为结构提供了长期储存和保存食物的必要条件。最后,所得结果表明,所分析的地下结构提供的信息尚无定论,揭示了这些地下空间研究中仍未知的课题。