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基于深度学习的脑卒中检测
2、3、4 印度斯坦工程技术学院本科生。 -----------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------- 摘要：几十年来，机器学习一直用于评估医疗数据集。中风是老年人最常见的疾病之一。这些图像的表示方法通常用于早期诊断中风。深度学习技术最近在计算机视觉、图像识别、自然语言处理以及最显著的放射学等多个领域获得了关注。本研究利用 CNN 和深度学习模型来诊断脑中风图像。建议的方法使用卷积神经网络将脑中风图像分为正常和病理类别。所有分类过程的最佳算法是卷积神经网络。我们发现深度学习模型不仅对非医学图像有用，而且还能在医学图像诊断中提供准确的结果，特别是在脑中风的检测方面。
人工智能（AI）能有效诊断疾病吗？
人工智能 (AI) 已经改变了疾病诊断领域，提供了无与伦比的准确性和效率。通过利用复杂的算法和广泛的数据集，AI 系统可以发现人眼无法察觉的模式。这些系统提高了诊断精度，最大限度地减少了人为错误，并能够及早发现疾病，这对于获得良好的治疗效果至关重要。AI 的功能涵盖多种医学成像方式，如 MRI、CT 扫描和 X 射线，有助于检测肿瘤或骨折等异常情况。此外，AI 还可以通过在细胞水平上仔细检查组织样本以寻找疾病指标来协助病理学家。将 AI 纳入诊断程序不仅可以加快决策速度，还可以通过预测特定疾病风险和提出定制治疗策略来个性化患者护理。随着人工智能技术的进步，其彻底改变医疗保健和改善患者治疗效果的潜力日益明显。本文简明扼要地探讨了人工智能在疾病诊断中的作用。
AI在Ag a ainulture中的未来
Orldwide Populace被依靠超过90亿，这将需要将园艺创造扩大70％，以满足利息。这种扩展的创作中只有大约10％的源自未使用的地形的可及性，其余90％的人应通过增加当前的创造来满足。在此中，最新的创新答案的利用使培养生产力更高，可能是最佳需求。由于疾病，降水量失望，气候变种和土壤成熟度的损失，短缺和扩大的工作成本，增加了与飞行产量有关的发展和收获失望的费用。使用人工智能，我们可以开发智能农业，以最大程度地减少农民的损失，并为他们提供高收益。使用人工智能，可以通过使用IoT（物联网）从政府和公共网站收集大量数据，或者可以对各种数据进行实时监视。
空间科学杂志
在 10 天或更短的太空旅行后，可以观察到这些太空头痛的强度和频率。太空头痛与慢性头痛无关，因为同样的宇航员没有任何头痛，也没有神经和神经退行性疾病，但在长途太空飞行中也经历过这种太空头痛，而且从未在地球上处理过复发性头痛。他们在微重力环境中工作时会发生这种情况，症状包括疼痛、对光敏感，包括疼痛、对光敏感，偶尔还会恶心。@Journal of Neurology，2024 年 3 月 13 日显示，这些神秘的“太空头痛”相当常见。此外，太空中的微重力会导致血液开始在躯干和头部积聚、面部肿胀，有时还会导致视力障碍等疾病。内耳中帮助我们保持平衡的液体也会因重力不足而受到干扰，导致迷失方向和晕动病。它还提到药物治疗（阿司匹林、加巴喷丁和其他止痛药）、运动和睡眠有助于缓解空间头痛。
PediaPack 设备通过头部稳定实现儿科脑外科手术
项目描述 儿科患者给医学领域带来了一系列独特的挑战。尽管他们患有各种各样的神经疾病，包括癫痫、脑瘤和脑积水，但通过外科手术治疗这些疾病却很复杂。需要接受神经外科手术的成年患者使用 3 针颅骨夹进行稳定。这种固定允许神经外科医生使用神经导航。神经导航是一项非常先进的技术，它将术前 CT 或 MR 图像与实时反馈相结合，以帮助神经外科医生定位大脑的目标区域。这项技术增强了外科医生的信心并带来了更好的患者治疗效果。由于儿科患者（尤其是 3 岁以下的患者）的头骨较脆弱，因此无法使用传统的颅骨夹固定他们；因此他们不适合使用神经导航。作为一个团队，我们致力于创造一种可以解决这些缺点的设备。 PediaPack 的创新型婴儿颅骨稳定解决方案为儿科患者提供了进行他们所需的、往往决定生命的手术的机会，为外科医生提供了执行这些关键颅内手术所需的信心。
联邦登记册/卷。 88，第224号/11月，星期三...
摘要：可持续的农业生产受到了几种生态因素的威胁，例如干旱，极端温度，过度盐，寄生疾病和虫害侵扰。这些具有挑战性的环境因素可能对许多国家的未来农业生产产生不利影响。在现代农业中，仅传统的农作物繁殖技术就不足以达到可持续性的人口粮食需求的增加。分子遗传学和相关技术的进步是选择新作物物种的有前途的工具。通过标记辅助选择（MAS）和其他技术的基因金字塔加速了耐用的抗性 /耐受线，在最短的农业可持续性时间内，其精度很高。基因堆叠尚未完全用于生物胁迫的发展和大多数主要培养作物的质量改善。这篇综述强调了基因金字化技术，这些技术已成功部署在现代农业中，以提高作物对生物和非生物胁迫的耐受性，以改善可持续的作物。
朋友和敌人微生物
这些观察结果表明，水和土壤中充满了微小的生物，尽管并非全部属于微生物类别。这些微生物或微生物的大小是如此之小，以至于用独立的眼睛看不到它们。其中一些，例如在面包上生长的真菌，可以用放大镜看到。没有显微镜的帮助就无法看到其他人。这就是为什么这些称为微生物或微生物的原因。微生物分为四个主要群体。这些组是细菌，真菌，原生动物和一些藻类。这些常见的微生物中的某些图1和图2所示。2.1-2.4。 病毒也是显微镜。 但是，它们仅在宿主生物体的细胞内繁殖，这可能是细菌，植物或动物。 一些病毒如图所示 2.5。 常见的疾病，例如感冒，流感（流感）和大多数咳嗽是由病毒引起的。 严重的脊髓灰质炎和鸡肉痘病也是由病毒引起的。 痢疾和疟疾等疾病是由原生动物（原生动物）引起的，而伤寒和肺结核（TB）是细菌疾病。 您已经在VI和VII类中了解了其中一些微生物。2.1-2.4。病毒也是显微镜。但是，它们仅在宿主生物体的细胞内繁殖，这可能是细菌，植物或动物。一些病毒如图2.5。常见的疾病，例如感冒，流感（流感）和大多数咳嗽是由病毒引起的。严重的脊髓灰质炎和鸡肉痘病也是由病毒引起的。痢疾和疟疾等疾病是由原生动物（原生动物）引起的，而伤寒和肺结核（TB）是细菌疾病。您已经在VI和VII类中了解了其中一些微生物。
回顾肯尼亚最常用的抗糖尿病药用植物的植物化学含量和抗糖尿病特性
摘要：传统的药用植物已在民间药物中用于多种疾病和疾病的治疗和管理，包括糖尿病，疼痛，溃疡，癌症，癌症和伤口等。这项研究的重点是肯尼亚常用抗糖尿病药物的植物化学和抗糖尿病活性。植物化学培养揭示了拟南芥和萜类化合物，作为报道的主要化学类别，这些化学类别与对上述疾病的强大生物学活性有关。然而，在选定的22种物种中，许多天然产物隔离研究仅集中在一些物种上，如研究中所强调。通过抑制α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶在其他机制中，从十三种抗糖尿病物种中进行的所有检查的原油提取物都表现出了强烈的抗糖尿病活性，而尚未评估9种抗糖尿病活性。Isolated compounds S-Methylcysteine sulfoxide, quercetin, alliuocide G, 2-(3,4-Dihydroxybenzoyl)- 2,4,6-trihydroxy-3 (2 H )-benzofuranone, Luteolin-7- O -D-glucopyranoside, quercetin, 1,3,11 α -Trihy-
抑制酶抑制作用和抗癌症 - 癌症 -
背景：辣木peregrina被广泛用于阿拉伯半岛的传统医学中，以治疗各种疾病，因为它具有许多具有多种治疗作用的药理活性成分。目的：本研究旨在研究辣木peregrina种子乙醇提取物（MPSE）对参与人体病理学涉及的关键酶的抑制作用，例如血管生成（胸苷磷酸化酶），糖尿病（α-葡萄糖苷酶）和省含量疗法疗法，糖尿病（α-g-葡萄糖苷酶）和省含量疗法内静脉内高含量（car）。此外，还测试了针对SH-SY5Y（人神经母细胞瘤）的抗癌特性。结果：MPSE提取物显着抑制α-葡萄糖苷酶，胸苷磷酸化酶和碳酸酐酶，分别为303.1±1.3、471.30±0.3和271.30±5.1 µg/mL，具有半末端抑制浓度（IC 50）值（IC 50）值。此外，在SH-SY5Y癌细胞系上观察到MPSE的抗增殖作用，IC 50值为55.1 µg/ml。结论：MPSE具有对关键酶和人类神经母细胞瘤癌细胞系的有趣抑制能力。
医疗保健领域的人工智能疾病检测和诊断
摘要：放射学是一种重要的诊断工具，传统放射学在准确性、效率和个性化护理方面存在局限性。由于医学图像数量不断增加以及人为失误的可能性，需要采用不同的方法。人工智能 (AI) 应用于放射学有望在疾病检测和诊断的可及性、效率和准确性方面带来革命性的改善。本研究考察了人工智能驱动的放射学的现状及其未来的前景，特别强调深度学习方法、机器学习算法和高级图像分析。人工智能 (AI) 系统可以通过分析大量数据集并识别超出人类能力的模式，大大提高各种疾病（如癌症、心血管疾病和神经系统疾病）的早期检测率。人工智能解决方案还可以加快诊断速度，从而减轻放射科医生的工作量，并提供更及时和个性化的治疗选择。本文还讨论了在临床环境中使用人工智能的困难和道德问题。这些问题包括算法偏差、数据隐私和对强大验证程序的要求。