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患有自闭症谱系障碍的女性的异常自发性大脑活动
静息状态是指受试者不执行任何任务的状态。在这种状态下，大部分能量都用于大脑的自发活动，这会导致大脑局部区域的血流和血氧水平发生变化（ Lv et al., 2018; Raimondo et al., 2021 ）。功能性磁共振成像 (fMRI) 能够检测到大脑的变化，这些变化定义为血氧水平依赖性（粗体）信号（ Lee et al., 2013 ）。区域同质性 (ReHo) 基于 Kendall 系数一致性 (KCC)，用于测量给定体素与其最近邻之间的时间序列的相似性（ Zang et al., 2004 ）。低频波动幅度（ALFF）测量每个体素在0.01～0.08Hz范围内时间序列的波动幅度，而低频波动分数（fALFF）测量低频波动对整个可检测频率范围的相对贡献（Zang等，2007；Zou等，2008）。与揭示脑区间时间相关性的功能连接（FC）相比，ReHo、ALFF和fALFF不需要事先假设来确定种子区域，同时，根据ReHo、ALFF和fALFF结果确定的异常脑区可以作为FC分析的种子。 ReHo、ALFF 和 fALFF 值用于评估自发性大脑活动，并已成功应用于各种神经和精神疾病的研究，如注意力缺陷多动障碍 (Shang et al., 2016, 2021)、阿尔茨海默病 (Song et al., 2021)、精神分裂症 (Sun et al., 2021) 和帕金森病 (Yue et al., 2020)。
谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器
与癌症相关的恶病质（CAC）是晚期癌症的主要特征，几乎与所有类型的癌症相关。最近的研究发现，脂质减少症是CAC的重要特征，甚至比肌肉减少症早。不同类型的脂肪组织在CAC过程中都很重要。在CAC患者中，白色脂肪组织（WAT）的分解代谢增加，导致循环游离脂肪酸（FFA）增加，导致“脂肪毒性”。同时，WAT也是由多种机制诱导的，褐色成褐色脂肪组织（BAT）。BAT在CAC中被激活，并大大增加了患者的能量消耗。此外，CAC中脂质的产生减少，脂肪组织与其他系统（例如肌肉组织和免疫系统）之间的串扰也加剧了CAC的进展。CAC的治疗仍然是一个至关重要的临床问题，CAC中的异常脂质代谢为治疗CAC提供了新的方法。在本文中，我们将回顾CAC中脂肪组织代谢异常及其在治疗中的作用的机理。
自动化机器学习，用于分类正常和异常肌电图数据
电诊断医学中最困难的地区[1]。从理论上讲，具有纯净电势的神经性EMG，正锋利的波，高振幅和持续时间运动单位电位（MUP）和减少的干扰模式，应与含有较小的短效率的较小的，短效率的多重浓度和全部干扰模式的肌病明显区分。实际上，定性EMG分析的诊断产率是异常/肌病和神经性/肌病之间的区别，令人失望的很低。在过去的几十年中，已经开发了几种定量EMG（QEMG）方法，例如转向振幅分析，以提高EMG的诊断产率，但是到目前为止，各种QEMG技术的敏感性和特异性都与视觉检查相似[2]，[3]。同样，另一种称为聚类指数方法的定量技术对神经源性产生的敏感性为92％，对肌性患者的敏感性为61％[4]。对纳入体肌炎患者（IBM）（肌病）的EMG解释特别具有挑战性，因为它可能包含肌病性和神经起源特征[5]。由于IBM也可能在临床上模仿运动神经元疾病，因此对EMG的不适当解释可能导致错误的诊断。对错误标记的IBM患者的回顾性研究发现，常规EMG通常指向神经发生障碍：它显示出纯正和正尖波，以及大多数错误标记患者的多重多重性长期神经源性MUP的过量[6]。这是非常不幸的，因为肌萎缩性侧索硬化症（ALS）是一种疾病，是一种进行性致命疾病，而预期寿命在IBM中并没有显着影响[7]。大多数QEMG方法已经出版了几十年前，是基于关于MUP形态和生理学的假设。计算机处理能力和机器学习技术的最新进展实现了一种大数据方法，该方法可以处理大量功能，而没有任何关于信号性质的基本假设。我们以前已经表明，这种方法是为汽车行业开发的，但适用于脑电图（EEG）信号，可以
在门诊精神卫生诊所实施异常的非自愿运动量表
这项护理实践医生最终手稿由Digital of Digital Cusd的护理与健康科学学院免费提供给您。已被数字USD的授权管理人纳入护理医生的最终手稿。有关更多信息，请联系digital@sandiego.edu。
子宫内膜异常出血患者子宫内膜恶性肿瘤的发展和验证
目的：本研究旨在确定可以将子宫内膜癌（EC）和非典型子宫内膜增生（AEH）整合到异常子宫出血（AUB）女性中的危险因素和超声变量。材料和方法：这项回顾性研究包括1837例出现AUB并接受子宫内膜采样的患者。根据临床和超声协变量（子宫内膜厚度（ET），子宫内膜脉管系统的抗性指数（RI）），根据开发组（n = 1369）的EC/AEH的关联，并提出了预测性的NOMOMPOM。该模型在468名患者中得到了验证。结果：组织学检查显示开发组中有167名患者（12.2％）患有EC或AEH。使用多变量逻辑回归，在子宫内膜恶性肿瘤的预测中纳入了以下变量：代谢疾病[优势比（OR）= 7.764，95％置信区间（CI）5.042-11.955] 95％CI 1.878–5.435），RI≤0.5（OR = 8.733，95％CI 4.311–17.692）和ET≥10mm（OR = 8.479，95％CI 5.440-13.216）。使用这五个变量创建了一个列图，该变量在曲线下为0.837（95％CI 0.800–0.874）。校准曲线在观察到的事件和预测发生之间显示出良好的一致性。为验证组，该模型提供了可接受的歧视和校准。结论：拟议的nom图模型显示出AUB女性良性和恶性子宫内膜病变之间的差异化中等预测准确性。
固有的神经时间标准是否与感觉处理有关？来自异常行为状态的证据
意大利帕多瓦大学帕多瓦大学哲学，社会学，教育和应用心理学系B生物医学工程小组，瓦拉多利德大学，瓦拉多利德大学，西班牙瓦拉多利德大学，西班牙Centro de contro de contro deInvestionaciónBioMédicaBioMédicaEnRed en Red en Red en Red en red en nanomeatiales y nanomeatiales y nanomeTiales y nanomeTiales y nanomediales y nanomeDicinicina（ciber-bbbben）麻醉学，华山医院，富丹大学，上海，中国e神经外科系，华山医院，福丹大学，上海，上海，上海，大脑和思维学院，生理学与药理学系，心理学系和西安大略省西部安大略省西部科学，科学系的心理学系，安大略省科学系，安大略省医学院。经验推断，麦克斯·普朗克智能系统研究所，德国Tübingen，I I神经病学系，赫尔蒂临床脑研究所，德国Tübingen，德国TübingenJ研究小组神经信息学，计算机科学学院，维也纳大学，奥地利肯尼亚大学俄罗斯大学精神健康研究所，俄罗斯大学，俄罗斯大学意大利帕多瓦大学帕多瓦大学哲学，社会学，教育和应用心理学系B生物医学工程小组，瓦拉多利德大学，瓦拉多利德大学，西班牙瓦拉多利德大学，西班牙Centro de contro de contro deInvestionaciónBioMédicaBioMédicaEnRed en Red en Red en Red en red en nanomeatiales y nanomeatiales y nanomeTiales y nanomeTiales y nanomediales y nanomeDicinicina（ciber-bbbben）麻醉学，华山医院，富丹大学，上海，中国e神经外科系，华山医院，福丹大学，上海，上海，上海，大脑和思维学院，生理学与药理学系，心理学系和西安大略省西部安大略省西部科学，科学系的心理学系，安大略省科学系，安大略省医学院。经验推断，麦克斯·普朗克智能系统研究所，德国Tübingen，I I神经病学系，赫尔蒂临床脑研究所，德国Tübingen，德国TübingenJ研究小组神经信息学，计算机科学学院，维也纳大学，奥地利肯尼亚大学俄罗斯大学精神健康研究所，俄罗斯大学，俄罗斯大学意大利帕多瓦大学帕多瓦大学哲学，社会学，教育和应用心理学系B生物医学工程小组，瓦拉多利德大学，瓦拉多利德大学，西班牙瓦拉多利德大学，西班牙Centro de contro de contro deInvestionaciónBioMédicaBioMédicaEnRed en Red en Red en Red en red en nanomeatiales y nanomeatiales y nanomeTiales y nanomeTiales y nanomediales y nanomeDicinicina（ciber-bbbben）麻醉学，华山医院，富丹大学，上海，中国e神经外科系，华山医院，福丹大学，上海，上海，上海，大脑和思维学院，生理学与药理学系，心理学系和西安大略省西部安大略省西部科学，科学系的心理学系，安大略省科学系，安大略省医学院。经验推断，麦克斯·普朗克智能系统研究所，德国Tübingen，I I神经病学系，赫尔蒂临床脑研究所，德国Tübingen，德国TübingenJ研究小组神经信息学，计算机科学学院，维也纳大学，奥地利肯尼亚大学俄罗斯大学精神健康研究所，俄罗斯大学，俄罗斯大学
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
在临床环境中部署和验证用于检测异常胸部X光片的人工智能系统
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fut9缺乏引起小鼠大脑皮层和视网膜的神经发育异常
摘要α1,3-羟基转移酶9（FUT9）负责Lewis X [Le X，Galβ1-4（FUCα1-3）Glcnac]碳水化合物表位的合成，这是多能或多元组织特异性干细胞的标记。尽管未缺乏的小鼠表现出与焦虑相关的行为，但大脑中的结构和细胞异常仍有待研究。在这项研究中，使用原位杂交和免疫组织化学技术结合使用，我们在大脑和视网膜中阐明了FUT9的时空表达以及Le X的时空表达。我们发现表达FUT9的细胞对CTIP2是阳性的，CTIP2是位于V/VI层中的神经元的标记，而TLE4是Cortex的VI层的皮质丘脑投影神经元（CTHPN）的标记。在胚胎日（E）11.5，5-溴-2--脱氧尿苷在E12.5时使用5-乙基甲尿尿苷（E），在e14.5处于E14.5的GFP表达质粒的子宫倍孔中，在E14.5降低了E1.5的VIIN中，E14.5在E14.5中，E14.5的gfp表达质粒的静脉外，E12.5的UTERO电穿孔中，E14.5在E14.5中均在E14.5中，在E14.5中，E14.5在E14.5中，E14.5在E14.5中，E14.5在E14.5中，在E14.5中， 。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。 此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。 这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。。 P0 FUT9 - / - 小鼠中的视网膜的神经节细胞层。此外，层VI/子板神经元的这种减少持续到成年期，导致CTIP2强/SATB2的数量减少 - 成人FUT9 - / - Cortex的V/VI中的兴奋性神经元。这些结果表明FUT9在皮质和视网膜中神经前体细胞的分化，迁移和成熟中起着重要作用。
心脏杂音和异常PCG检测通过小波散射变换和1D-CNN
摘要 - 这项工作是从Phonocartiogram（PCG）录音中自动且准确的心脏模拟检测。Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C- RNN).我们首先进行预处理，其中包括以下关键步骤：使用小波散射变换对PCG段的DeNoising，分割，仅噪声段重新标记，数据归一化以及PCG段的时间频率分析。然后，我们使用PCG 2022数据集进行了四个实验，前三个（E1-E3），使用PCG 2016数据集进行了第四个实验。事实证明，我们的自定义1D-CNN优于其他两个NN（LSTMRNN和C-RNN）。此外，对于实验E3，我们的1D-CNN模型就准确性，加权准确性，F1得分和AUROC而优于相关工作（使用清洁和重新标记的PCG 2022数据集）。对于实验E1（使用原始PCG 2022数据集），我们的模型在加权准确性和F1分数方面非常接近相关工作。