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怀孕期间的突触素自身抗体与胎儿异常有关
德国神经退行性疾病中心（DZNE），柏林，10117，柏林，德国B神经病学和实验神经病学系，伯林大学弗雷伊大学的公司成员，柏林，伯林，汉堡 - 单位柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，柏林，1011117，综合与转化生物影像中心，约瑟夫·塞尼德 - 斯特尔斯 - 斯特尔斯堡大学。2，97080，德国杜尔兹堡，柏林卫生研究院（BIH），10178年，柏林，德国E埃德尔E儿科神经病学部，慈善欧洲大学伯林，伯林大学，伯林大学的弗里伊大学，伯林大学，伯林大学，长期病儿童中心，慈善'e-Universit-柏林州柏林，弗雷伊大学的公司成员 - 柏林的弗里伊大学成员 - 伯林的洪堡大学和柏林卫生研究院，柏林，柏林，柏林，柏林，德国G德国G研究所，综合神经疾病研究所。洪堡 - 伯林和柏林卫生研究所，10117，德国H细胞生物学与神经生物学研究所，慈善大学，伯林弗莱伊大学的公司成员，柏林，伯林，汉堡大学，伯林，伯林·伯林·伯林，1011117 Klinikum，柏林 - 布赫，德国J神经临床研究中心，Charit'E -Universit-柏林Atsmedizin berlin，Freie Universit的公司成员 - 柏林的Freie Universit成员，柏林的Humboldt -Universit，柏林的Humboldt -Universit� atsmedizin Berlin, 10117, Berlin, Germany l Gynecology Practice Frauen ¨ arztinnen am Schlo ß , 12163, Berlin, Germany m Department of Obstetrics, Charit ´ e – Universit ¨ atsmedizin Berlin, Corporate Member of Freie Universit ¨ at Berlin, Humboldt-Universit ¨ at Berlin, and Berlin Institute of Health, 10117,柏林，德国n n诊断和人类遗传学中心，10719，柏林，德国
血清氧化还原标志物中的2型糖尿病伴有异常铁水平
结果：T2DM患者的葡萄糖和HBA1C水平在血清铁的功能上没有差异。T2DM与TSH水平降低有关。在糖尿病患者中，TSH，UA和TBILI与MDA以及UA的HBA1C负相关。 因此，与对照组相比，糖尿病组的AOPP和MDA更高。 在DLFE组中，降低的抗氧化能力特别明显，与其他组相比，UA和TBILI水平较低。 随后，与DNFE和DHFE组相比，DLFE组的MDA水平更高。 血清铁水平与抗氧化剂UA和TBILI之间的正相关以及糖尿病患者中血清铁水平与氧化应激的负相关的结合，证实了当T2DM与铁水平降低时，相对较高的氧化应激水平相对较高。在糖尿病患者中，TSH，UA和TBILI与MDA以及UA的HBA1C负相关。因此，与对照组相比，糖尿病组的AOPP和MDA更高。在DLFE组中，降低的抗氧化能力特别明显，与其他组相比，UA和TBILI水平较低。随后，与DNFE和DHFE组相比，DLFE组的MDA水平更高。血清铁水平与抗氧化剂UA和TBILI之间的正相关以及糖尿病患者中血清铁水平与氧化应激的负相关的结合，证实了当T2DM与铁水平降低时，相对较高的氧化应激水平相对较高。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
使用Arduino和Matlab检测心脏异常...
使用Arduino和Matlab 1 JVD Rama Charan，2 B. Venkatesh，3 D. Bhavani Goud，4 D. P. Satish Kumar 123名学生，4 HOD电子和传播工程系Ace工程学院，Medchal-501301抽象心脏病已成为一个重要的问题，在过去的几十年中，许多人因它们而死亡。统计数据证明，心血管疾病是导致人类死亡的最大疾病之一。由于多种冠状动脉疾病，风湿性，脑血管心脏病等几种冠状动脉疾病，每年大约有1790万人死亡。证明，上述死亡人数的三分之一主要是由于心肌梗死的70岁以下。对心脏异常的检测是医疗保健中的关键任务，可以早期诊断和及时干预。此摘要提出了一种利用Arduino和Matlab检测心脏异常的新方法。提出的系统将低成本和多功能的Arduino平台与MATLAB的强大数据处理能力相结合，为医疗保健从业者提供有效且可访问的解决方案。该系统涉及使用基于Arduino的传感器获得心电图（ECG）信号。这些传感器捕获了心脏产生的电信号，并将其转换为数字数据进行分析。然后使用信号处理技术在MATLAB中处理并在MATLAB中进行分析。在MATLAB中，预处理ECG信号以消除噪声和伪影，从而提高了数据质量。拟议的Arduino和基于MATLAB的系统提供了几个优点，包括成本效益，便携性和易用性。它可以实时监测和早期发现心脏异常，从而赋予医疗保健提供者有价值的诊断信息。未来的工作可以专注于扩展系统的功能，提高准确性，并结合其他生理参数，以增强整体诊断性能。
发育暴露于常见的环境污染物，DEHP和铅，改变小鼠的成人脑和血液羟甲基
认知功能障碍越来越多地被认为是糖尿病的并发症和合并症，得到了异常的脑结构和功能的证据。尽管很少有机械代谢研究表明糖尿病与认知功能障碍之间存在明确的病理生理联系，但是可能会发生这种联系的几种合理的方式。由于大脑功能需要持续的葡萄糖作为能源，因此大脑可能更容易受到葡萄糖代谢异常的影响。在糖尿病状况下的葡萄糖代谢异常可能通过影响葡萄糖转运和减少葡萄糖代谢而在认知功能障碍中起重要作用。这些变化以及氧化应激，炎症，线粒体功能障碍和其他因素会影响突触传播，神经可塑性，并最终导致神经元和认知功能受损。胰岛素信号会触发调节葡萄糖转运和代谢的细胞内信号转导。胰岛素抵抗，这是糖尿病的一个标志，也与大脑中脑葡萄糖代谢受损有关。在这篇综述中，我们得出结论，葡萄糖代谢异常在糖尿病认知功能障碍（DCD）的病理生理变化中起着至关重要的作用，这与多种致病因素（例如氧化应激，线粒体功能障碍，功能障碍，弹性肿瘤和其他病原）有关。大脑胰岛素抵抗被高度强调并表征为DCD中重要的致病机制。
成人心脏中palladin的消融导致与插入椎间盘异常相关的心肌病扩张
摘要Palladin（Palld）属于肌动蛋白含有免疫球蛋白的蛋白质蛋白的Palld/Myopalladin（mypn）/肌动蛋白家族。palld普遍于几种同工型中表达，其最长的200 kDa同工型（主要在肌肉中表达）表现出与MYPN的高结构同源性。mypn基因突变与人类心肌病有关，而palld在心脏中的作用仍然未知，部分原因是palld敲除小鼠的胚胎致死性。在酵母双杂交筛查中，鲤鱼/Ankrd1和Fhod1被确定为Palld N末端区域的新型相互作用伙伴。为了研究palld在心脏中的作用，我们产生了条件（CPKO）和诱导（CPKOI）心肌细胞 - 特异性PALLD敲除小鼠。虽然CPKO小鼠没有病理表型，但成年CPKOI小鼠的PALD消融引起了进行性心脏扩张和收缩功能障碍，与心肌细胞收缩率降低相关，椎间盘降低的椎间盘异常和纤维化，纤维化，纤维化，demon-palld对于正常心脏的心脏症必不可少。双CPKO和MYPN敲除（MKO）小鼠表现出与MKO小鼠相似的表型，这表明MYPN并不构成CPKO小鼠中PALLD的损失。在人体膨胀和缺血性心肌病患者的心肌组织中发现了MYPN和PALLD同工型的转录水平改变，而其蛋白质表达水平未经改变。
基于扩散张量成像
1 中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian中国山东，旺东的韦芬大学，2放射学系，中国北京第三次中国PLA综合医院医院第三个医学中心，3北京北京工程研究中心，放射学技术与设备研究中心，高能源物理学研究所，中国医学院，医学院，北卡罗来纳州，高级医院4.和开发诊所，中国北京第七医学中心，中国北京第七医院，中国北京第七医学中心新生儿学系，中国北京7号核科学与技术学院，中国北京大学北京大学，北京大学，中国中国北京大学，第8位磁性磁性成像系，第三名，Xinxian nikian niverian nikian niverian niverian nivernian niverian niverian niverian niverian niverngianian niverian niverian niverngiang nikeang nikeang niverngian n diveian
使用1-D
本文提出了一种基于1-D卷积神经网络（CNN）的ballistarcardiogram（BCG）分类方法，该方法为临床诊断提供了辅助基础，尤其是在老年人中心脏功能的监测中。四类BCG信号用作1-D CNN的输入。通过在时间轴上移动卷积内核，在保持频带相关性的同时，可以更好地满足BCG信号的时间变化。然后将它们发送到多层传感器，此后将软玛克斯分类器处理的功能分类。我们获得了93.39％的精度，其中H类为95.36％，C类为86.19％，D类为95.31％，Y类为96.57％。与现有的研究结果相比，提出的方法实现了出色的分类性能。此方法是简单，快速且高通用的，它可以作为老年人每天诊断心脏病的可靠辅助工具。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
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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