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RRH：农村和偏远地区健康文章：8387 - 对危地马拉偏远地区的非专业助产士进行教育后的前测-后测评估
引文 Garcia KS、Rodriguez A、Gonzalez Z、Armstrong C、Iacob E、Flynn EE、Simmons M。在危地马拉偏远地区对非专业助产士进行 COVID-19 教育活动后进行前测-后测评估。农村和偏远地区卫生 2024；24：8387。https://doi.org/10.22605/ RRH8387 本作品根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证授权
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深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。
心律不齐更新2023 24th
这项活动是一项经认可的小组学习活动（第1节），该活动由加拿大皇家医师和外科医生学院的认证计划的维护定义，并获得了麦克马斯特大学持续专业发展计划的批准。您最多可以要求9.75 MOC第1小时（自动计算学分）。
遗传风险评分和糖尿病预测饮酒者酒精相关的肝硬化的发展
John B. Whitfield＃，1，Hwi Schwantes-2，Rebecca Darlay 3，Cross P. Aithal 4，Stephen R. Atkinson 5，Ramon Bataller 10，Christopher P.第11天，Christophe Moreno 22，Marsha Y. Morgan 23，Marsha Y. Morgan 23，Sucts 24，Sucts 24 Soyka 34，EricTrépo22，Timothy R. Morgan *，7.36，
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Panimalar Institute of Technology, Chennai -----------------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------- Abstract-- The visual representations of the inner constituents of body along with the functions of either organs or tissues comprising its physiology are developed in medical imaging..本文提到的系统的目的是检测出血的存在并在检测到其类型的情况下进行分类。ct图像在这里考虑找到出血。进行预处理技术是为了使输入图像适合进一步处理。进行预处理后，图像通过形态操作进行。然后采用分割算法进行分割。绘制了主动轮廓并提取了特征。可以通过医疗援助来查看和解释最终结果。这项研究的结果增加了预测图像出血，然后对其类型进行分类的机会。系统在分类三种类型的出血时的平均准确性被发现为98％。关键词 - CT，脑内出血，硬膜下出血，外部出血，蛛网膜下腔出血，流域算法。