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基于遗传算法优化的最小电极子集的自动选择方法，用于精确的 EEG 源估计
高密度脑电图 (HD-EEG) 已被证明是估计大脑内部神经活动精度最高的 EEG 蒙太奇。多项研究报告了电极数量对特定源和特定电极配置的源定位的影响。这些配置的电极通常是手动选择的，以均匀覆盖整个头部，从 32 个电极到 128 个电极，但电极配置通常不是根据它们对估计精度的贡献来选择的。在本文中，提出了一项基于优化的研究，以确定可使用的最小电极数量，并确定可以保持 HD-EEG 重建定位精度的最佳电极组合。这种优化方法结合了广泛使用的 EEG 蒙太奇的头皮标志位置。这样，可以针对单源和多源定位问题系统地搜索最小电极子集。非支配排序遗传算法 II (NSGA-II) 结合源重建方法用于制定多目标优化问题，该问题同时最小化 (1) 每个源的定位误差和 (2) 所需的 EEG 电极数量。该方法可用于评估低密度 EEG 系统（例如消费级可穿戴 EEG）的源定位质量。我们对已知真实值的合成和真实 EEG 数据集进行了评估。实验结果表明，对于单个源情况，具有 6 个电极的最佳子集可以达到与 HD-EEG（具有 200 多个通道）相同或更好的精度。在重建特定大脑活动时，在合成信号中超过 88% 的情况和在真实信号中超过 63% 的情况都会发生这种情况，而在考虑具有 8 通道的最佳组合时，分别在超过 88% 和 73% 的情况下也会发生这种情况。对于三源多源情况（仅使用合成信号），研究发现，在至少 58%、76% 和 82% 的情况下，8、12 和 16 个电极的优化组合可达到与 231 个电极 HD-EEG 相同或更好的精度。此外，对于这样的电极数量，获得的平均误差和标准偏差低于 231 个电极。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
血液DNA甲基化提供了与KMT2B相关的肌张力障碍的准确生物标志物，并预测发作
肌张力障碍是一种普遍的异质运动障碍，其特征是异常异常。肌张力障碍的生物标志物缺乏众所周知的。在这里，报道了组蛋白赖氨酸甲基转移酶（KMT2B）的生物标志物 - 有效的肌张力障碍，这是单独罕见的单基因dystonias中的领先亚型。它是通过将支撑矢量机应用于113个DNA CpG位点的epignature来得出的。在对普通人群和具有其他各种表观遗传机械定义的样品进行测试时，该分类均可准确，因此可以对不确定的显着性的变体进行定义评估，并可以在kmt2b-nirice nibieniainefiendenycientinibeifiencient中进行深度成功的治疗，并确定对大脑刺激的高度刺激的识别患者。在所有113个CPG位点，KMT2B缺乏症中甲基化增加了。 在这些位点，标准化甲基化水平变化的系数也将样品与KMT2B降低的肌张力蛋白完整分类。 此外，标准化甲基化水平的平均水平与肌张力障碍发作时的年龄很好地相关（P = 0.003） - 在延迟或不完全渗透的样品中较低 - 因此可以预测疾病发作和严重程度。 同样，它也可以通过抑制DNA甲基化来监测最近设想的KMT2B缺乏效率的处理。甲基化增加了。在这些位点，标准化甲基化水平变化的系数也将样品与KMT2B降低的肌张力蛋白完整分类。此外，标准化甲基化水平的平均水平与肌张力障碍发作时的年龄很好地相关（P = 0.003） - 在延迟或不完全渗透的样品中较低 - 因此可以预测疾病发作和严重程度。同样，它也可以通过抑制DNA甲基化来监测最近设想的KMT2B缺乏效率的处理。
量子计算用于处理与确定性因素模型相关的不准确知识
摘要：本文说明了不准确的知识可以在量子环境中有效实现。为此，我们分析了确定性因素与量子概率之间的相关性。我们首先从经典的角度探讨了不精确推理的确定性因素方法。接下来，我们介绍量子计算的一些基本方面，并特别关注基于量子规则的系统。在此背景下，构建了一个特定的用例：一个推理网络，用于测试确定性因素方法在量子环境中的行为。在设计和执行实验后，在三种不同情况下对得到的结果进行了相应的分析：（1）陈述性知识不准确或不精确，（2）程序性知识不准确或不确定性，以及（3）陈述性和程序性知识都不准确。正如结论中所述，本文旨在为未来处理不准确知识的成熟方法的量子实现铺平道路。
开发多功能、准确的人工智能预测技术
根据成分和加工参数（例如温度和压力）预测目标材料的性能。这种方法加速了材料的开发。当已知材料的物理性质受其加工后微观结构的强烈影响时，可以通过将微观结构相关数据（例如 x 射线衍射 (XRD) 和差示扫描量热法 (DSC) 数据）纳入模型中来有效提高模型的性能预测精度。然而，这些类型的数据只能通过实际分析加工后的材料来获得。除了这些分析之外，提高预测精度还需要预先确定的参数（例如材料成分）。3. 该研究小组开发了一种人工智能技术，能够首先选择潜在的有前途的
具有可控凹度的微碗，用于精确的微尺度质谱分析
标题 可控凹度微碗可用于精确微尺度质谱分析 Linfeng Xu、Xiangpeng Li、Wenzong Li、Kai-chun Chang、Hyunjun Yang、Nannan Tao、Pengfei Zhang、Emory Payne、Cyrus Modavi、Jacqueline Humphries、Chia-Wei Lu 和 Adam R. Abate* L. Xu 博士、X. Li 博士、K. Chang 博士、C. Modavi 博士、P. Zhang 博士、AR Abate 教授 加利福尼亚大学旧金山分校生物工程和治疗科学系，美国加利福尼亚州旧金山 94158 电子邮件：adam@abatelab.org N. Tao 博士 Bruker Nano Surfaces，美国加利福尼亚州圣何塞 95134 H. Yang 博士 神经退行性疾病研究所，加利福尼亚大学威尔神经科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山 94158 W. Li 博士、J. Humphries 博士、C. Lu、 Amyris Inc. 5885 Hollis St #100, Emeryville, CA, 94608 USA E. Payne 密歇根大学化学系，美国密歇根州安娜堡 48104 AR Abate Chan 教授 Zuckerberg Biohub，美国加利福尼亚州旧金山 94158 关键词：微碗、微孔阵列、质谱成像 摘要：图案化表面可通过分离和浓缩分析物来提高激光解吸电离质谱的灵敏度，但其制造可能具有挑战性。在这里，我们描述了一种简单的方法来制造带有微米级孔图案的基底，与平面相比，它可以产生更准确、更灵敏的质谱测量结果。这些孔还可以浓缩和定位细胞和珠子以进行基于细胞的分析。 1. 引言基质辅助激光解吸电离（MALDI）是一种软电离质谱（MS）技术，常用于蛋白质组学和代谢组学的生物学研究[1–
利用分子剪裁方法快速精准构建大分子CCSD(T)级势能面
MP2 CCSD（T）几何形状E FC EMTAδEFC EMTAΔCIS-248.06688 -248.06625 -0.00063 -248.13930 -248.13875 TS1 -NMA -248.04284 -248.04218 -0.00066 -248.11685 -248.11630.11630.00054 TS2 -NNMA -248.037553 -248.03695.0 .00043 -248.14116 -248.14081 -0.00035 N2 -248.05584（1.5）（1.5）
固体的总能量的快速准确预测...
摘要我们使用图形卷积神经网络（GCNN）来快速准确地预测固体溶液二元合金的总能量。gcnns允许我们抽象固体物质的晶格结构作为图，从而将原子建模为节点和金属键作为边缘。此表示自然结合了有关材料结构的信息，从而消除了对标准神经网络（NN）方法所需的计算昂贵数据预处理的需求。我们在Ab-Initio密度功能理论（DFT）上训练GCNN，用于铜金（CuAU）和铁铂（FEPT）数据，这些数据是通过运行LSMS-3代码而生成的，该数据实现了OLCF SuperCutisters titan and Immit的LSMS-3代码，该代码实现了本地自称的多重散射方法。gcnn在计算时间方面，按数量级胜过Ab-Initio dft模拟，以产生给定的原子结构的总能量的估计。我们通过使用根平方的误差来量化深度学习（DL）模型的预测质量，将GCNN模型与标准NN的预测性能进行比较。我们发现，GCNN的可达到的准确性至少比MLP的数量级好。