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生物医学文学的多标签分类：生物依据的VII vii litcovid曲目covid-19文学主题注释
Qingyu Chen 1, †, Alexis Allot 1, †, Robert Leaman 1, Rezarta Islamaj 1, Jingcheng Du 2, Li Fang 3, Kai Wang 3, 4, Shuo Xu 5, Yuefu Zhang 5, Parsa Bagherzadeh 6, Sabine Bagler 6, Sabine Bagler 6, Aak Bhatnagar 7, Nidhir Bhavsar 7, Yung-Cun Chang 8, Sheng-JIE LIN 8, Wentai Tang 9, Hongtong Zhang 9, Ilija Tavchioski 10, 11, Senja Pollak 11, Shubo Tian 12, Jhanfeng 12, Yulia Otmakhova 13, Antonio Jimeno Yeapes 14, Hang Dong 15, Honghan Wu 16, Richard Dufor 17, Yanis Labrak 18，Niladri Chatterjee 19，Kushagri Tandon 19，Fr ́EjusA。 A. Laleye 20，Locc Rakotoson 20，Emmanuele Chersoni 21，Jinghang Gu 21，Annemarie Friedrich 23，Subhash Chandra Pujari 22，23，23，23，23，23，23，23，23，23，Mariia Chizhikova 24Qingyu Chen 1, †, Alexis Allot 1, †, Robert Leaman 1, Rezarta Islamaj 1, Jingcheng Du 2, Li Fang 3, Kai Wang 3, 4, Shuo Xu 5, Yuefu Zhang 5, Parsa Bagherzadeh 6, Sabine Bagler 6, Sabine Bagler 6, Aak Bhatnagar 7, Nidhir Bhavsar 7, Yung-Cun Chang 8, Sheng-JIE LIN 8, Wentai Tang 9, Hongtong Zhang 9, Ilija Tavchioski 10, 11, Senja Pollak 11, Shubo Tian 12, Jhanfeng 12, Yulia Otmakhova 13, Antonio Jimeno Yeapes 14, Hang Dong 15, Honghan Wu 16, Richard Dufor 17, Yanis Labrak 18，Niladri Chatterjee 19，Kushagri Tandon 19，Fr ́EjusA。A. Laleye 20，Locc Rakotoson 20，Emmanuele Chersoni 21，Jinghang Gu 21，Annemarie Friedrich 23，Subhash Chandra Pujari 22，23，23，23，23，23，23，23，23，23，Mariia Chizhikova 24
SAR研究人类胶质母细胞瘤U-87 mg细胞中的烟酰胺衍生物
作者Willem B. Bruin，MSC˒A，Paul Zothov，博士学位支持者，Guido A. Vangent，Phd˒a，博士学位，博士 PhD¹™, PhD¹ PA, PhD¹ PA, PhD¹ PA, MD, MD, PhD¹˒um, PhD¹˒um, Fredrik Åh, Fredrika Åhs Antonac, MD, MD, MD, PhD Ra, Michal Assaf, MD˸M, Jacques P. Barber, PDques P. Barber, PhD 2, Joche, PhD2, PhD2, PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，PHD2，2000年，Katjam，201210，Katja-Bumm。 PhD2 PYˈkieem, Bill, Bill, PD³³‐kate, PD³ PD³¢N, MD, MD, PD³³¢ PD í′′″, Elisa of Canu, PhD¹, Elise M. Cardale, PD³‐sumer, PhD³‐ 10000, MD, PD, PD, PD, PD, PD 1 ˉency, Civilla Civini, PD2，PD2，PD2 DINHLOWSKI，MD，PHD³`，Gretchen J. Diefenbach，Phd⁴ôˈôm2，Katharina Domschke，MD，医学博士，医学博士，医学博士，Alexander G.G'。druyter，phd⁴⁴⁴⁵⁴⁵，托马斯·德斯勒（Thomas Dersler），phd⁴⁴因素⁴⁴⁴因素，安吉利卡因子，安吉利卡（Angelika），安吉利卡（Angelika the Angelika），Md⁴md⁴mdsimomessimo两组自由，自由，MSC⁵´°µ´，PhD⁵2222，PhD»Tian GE，Phd ⁵´⁵⁵µR，Andrew J. Gerber，MD，MD，MD，PhD J. Grabe，Md⁵⁸，Dominick Groteerd，Dominick Groteerd，PhdtPhd2⁵⁵⁹Look，Phd⁵⁹⁰⁰ Alfon O. Hamm，Affren O. Hamm，AffreaK.¶°，Lauron O.Ant Wee，MD，Phd⁵⁵⁵'olumµ´«« ^，Dick J. Beltman，MD，MD，MD，MD，MD，MD，PHD⁰，PhDκ⁰，Phdκ˒，为您服务。han，博士学位，詹妮弗·C·哈珀（Jennifer C. N .. PD2，PD PD PP，Parlis Khosravi，Pdš⁰，Laura Khirch，MSJUS，MSJU CRECE，PDSUER，PDSUER，KOSTIC，MD，PHD⁷÷phd⁷÷áfar，Laresen，Laresen，Phd⁵Joyn，Phd⁵Joyn，Phd⁵⁹瑞士，Elisabeth J星期一，PDMånsson，Phd，Claire E. Marino，7月，7月，7月，Phd 22，基金会，Methods的发展，方法，方法，Dphil，方法法官，分析法官，Analyze，Md⁴Milrod，Md⁴Milrod，MdanaMunjiziza Jovanovic，Md. Phd博士学位，Martin P. Paulus，Md⁹，Perino，Phd⁹Joy，K。Luan，Phd⁹Ki，Md⁹ki，Md⁹Ki，Md⁹Ki，Md⁹基于MD⁹的PD MD，PD2，PD2，PHD2ːLETNE，PD2，PD2，PD2，PD2，PHD⁹⁹⁰⁰⁰⁰时钟，pdâplabs，pdâpdâskynks，psb⁵⁰⁰⁰⁰′³⁰'⁗，phd2´´⁵，phd⁵⁵，phdest⁵，theodores D. saterthwaite，md⁵⁵ -˰s。 rnat。»; Pd Ki«⁰，Thomas Straube，Phd⁶⁶Up，Benjamin Strauby，Phd⁷，Jeffrey，Jeffrey R. Straube，Md 2°Andraun，Md。-Phy。 Helenn Vanity，Heleen，BSC»FA，BSC¶，是Seawath，BSC»，Werwath，BSC»，Verwath，BSC»，Verwath，BSC»，Verwath，Verwath，BSC»，Verwath，Verwath，BSC»，Wetsc。 PD⁵⁵⁵S，Barry Wright，MdTpaˁ⁹ -Ju，MR，Phd⁶phd⁶，Phd⁷，Pd⁷，Pd⁷和Pd t the MdIn/3222222222616，U.S.Phdes phdes phdes'6'6'6'，Suzanne n avery，phdes pd pdp pd pd pd pd pd pdµ，Phd pdµ120。 PD⁹，Daniel，MD⁰，Dan，MD，MD，PD PD，NIC，NIC，NIC J.A.
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
在单元格的监督分类中优化特征提取和分类器的组合xhoena polisi duro 1,2*，arban uka 2，
在细胞的监督分类中优化特征提取和分类器的组合组合Xhoena polisi duro 1,2*，Arban UKA 2，Griselda alushllari 2，Albana Ndreu Halili 3，Dimitrios A. Karras A. Karras A. Karras 2，Nihal Engin vrana vrana 4 1 Informatics obs s. noli oblia，“ fan nori”，koria，koria，koria，korica，korica，korica，korka，korka，“ korcua”。 xpolisi@epoka.edu.al（X.P.D.）。2埃波卡大学计算机工程系，阿尔巴尼亚蒂拉纳市； auka@epoka.edu.al（a.u.）galushllari@epoka.edu.al（G.A。）dkarras@epoka.edu.al（d.a.k.）3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。） 4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.） 摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。 可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。 这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。 这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。 本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。 1。 简介3西巴尔干大学医学系，阿尔巴尼亚提拉娜； albana.halili@wbu.edu.al（a.n.h。）4法国斯特拉斯堡的Spartha Medical； evrana@sparthamedical.eu（N.E.V.）摘要：医学领域的发展已经开放了在个性化患者层面进行分析的机会。可以进行的重要分析之一是对工程材料的细胞反应，最合适的非侵入性方法是成像。这些细胞的图像是未染色的Brightfield图像，因为在存在生物材料和流体的情况下，它们是从多参数微流体室获取的，这些室可能会随着时间的流逝而改变光路的长度，因为细胞的健康状态被监测。这些实验条件导致具有独特照明，纹理和噪声频谱的图像数据集。本研究通过将特征提取体系结构和机器学习分类器结合起来，探讨了监督细胞分类的优化，并重点介绍了生物材料风险评估中的应用。1。简介分析了三种细胞类型（A549，BALB 3T3和THP1）的Brightfield显微镜图像，以评估Inception V3，Squeeze Net和VGG16架构与分类器与包括KNN，决策树，随机森林，Adaboost，Adaboost，Neural Networks和Natan bayes的分类器配对的影响的影响。使用信息增益降低维度，以提高计算效率和准确性。使用不同参数的Butterworth过滤器用于平衡图像特征和降噪的增强，从而在某些情况下提高了分类性能。实验结果表明，与神经网络配对时，VGG16体系结构可实现通过不同指标衡量的更高分类精度。与未经过滤的数据集相比，使用Butterworth过滤器时的精度提高了，并且各种Butterworth滤波器之间的差异表明了优化这些类型图像的过滤器参数的重要性。关键字：生物材料风险评估，细胞图像分类，分类器，特征提取，个性化医学，监督分类。
基于EEG
摘要 - 近年来，神经科学家与脑部计算机界面（BCI）设备的开发有关。运动障碍患者可能会受益于BCIS作为通信手段和恢复运动功能的手段。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）显示出显着的优势。倾向于最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速学习了脑电图的光谱时暂时特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，该模型具有不同的深度，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者的眼神闭合状态应用于精神算术任务。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90的最高分类精度。68％。处理跨主题分类问题也更加健壮：仅3％的准确性偏差而不是15。传统方法的6％。
免疫治疗和分子分型时代小细胞肺癌治疗面临的挑战
多年来，小细胞肺癌 (SCLC) 的治疗标准一直保持不变。尽管经过了数十年的积极研究，但目前的治疗选择仍然有限，患有扩展疾病 (ED) SCLC 的患者的预后仍然很差。免疫检查点抑制剂 (ICI) 的引入是一个例外，也是最近唯一获批用于 ED-SCLC 的药物。然而，SCLC 免疫疗法的益处远远小于其他恶性肿瘤。SCLC 肿瘤微环境中不同的促免疫原性或免疫抑制特征可能会调节对免疫疗法的敏感性，或反过来削弱 ICI 的疗效。除了免疫疗法之外，对 SCLC 分子生物学的深入了解已导致确定了这种致命恶性肿瘤的新治疗靶点。最近的表观遗传学和基因表达研究已将 SCLC 分为四种不同的亚型，这些亚型由关键转录调节剂的相对表达定义，每种亚型都具有特定的治疗脆弱性。本综述讨论了 SCLC 免疫治疗的原理，并总结了该肿瘤的主要 ICI 试验。我们还概述了新的潜在治疗机会及其与 SCLC 新分子分类的结合。
大脑结构年龄 - 一种用于多疾病分类的新生物标志物
年龄是描述正常衰老轨迹的预期大脑解剖状态的重要变量。偏离规范性衰老轨迹的偏差可能会提供一些对神经系统疾病的见解。在神经影像学中，预测的脑年龄广泛用于分析不同的疾病。但是，仅使用大脑年龄差距信息（即，年代年龄和估计年龄之间的差异可能对疾病分类问题的信息不足。在本文中，我们建议通过使用结构磁共振成像估算大脑结构年龄来扩展全球大脑年龄的概念。为此，首先使用深度学习模型的合奏来估计3D老化图（即，体素的年龄估计）。然后，使用3D分割掩码来获得最终的大脑结构年龄。此生物标志物可以在几种情况下使用。首先，它可以准确地估计大脑年龄，以便在人群水平上检测异常。在这种情况下，我们的方法的表现优于几种最新方法。第二，可以使用大脑结构年龄来计算与每个大脑结构的正常老化过程的偏差。此功能可用于多疾病分类任务中，以在受试者级别进行准确的分歧诊断。最后，可以看到个体的大脑结构年龄偏差，从而提供了一些有关脑异常的见解，并在实际医学环境下帮助临床医生。
使用深度学习来自动检测和分类Willis圈子
大多数颅内动脉瘤（ICA）出现在脑血管树的特定部分上，名为Willis圈（Cow）。尤其是，它们主要出现在构成这种圆形结构的主要动脉分叉上的十个。因此，对于有效而及时的诊断，开发一些能够准确识别每个感兴趣分叉（BOI）的方法至关重要。的确，自动提取出现ICA风险较高的分叉将使神经放射学家快速浏览最令人震惊的地区。由于最近在人工智能上的效果，深度学习是许多模式识别任务的最佳性能技术。此外，各种方法是专门为医学图像分析目的而设计的。这项研究旨在帮助神经放射科医生迅速找到任何出现ICA发生风险的分叉。它可以看作是一种计算机辅助诊断方案，在该方案中，人工智能有助于访问MRI内感兴趣的区域。在这项工作中，我们提出了一种完全自动检测和识别构成威利斯圈子的分叉的方法。已经测试了几个神经网络架构，我们彻底评估了分叉识别率。
基于工业反馈
数字双胞胎范式是一项非常有前途的技术，可以应用于各种领域和应用程序。但是，它缺少用于分类和定义用例的统一框架。本文的目标是解决确定的差距。使用现场研究和自下而上的方法，它旨在对工业数字双胞胎的各种用途进行分类，以帮助正式化概念并合理地通过一系列工业领域的采用。该研究是基于采用基本理论原理从各种垂直领域收集用例的迭代过程。提取，合成，分组和抽象的使用情况方案，以开发可操作的用例分类框架。本文介绍了由此产生的分类法，并通过详细说明实际工业用例（包括其价值主张和应用领域）来说明它。对用例的收集，分类和分析导致对数字双胞胎学术和工业定义中提出的共同方面进行了研究。的目标是将这些方面结合在一起，成为务实而统一的定义，未来工业联盟（AIF）委员会汇聚在一起。这项工作的主要贡献包括从共同的工业和学术角度提出提议，（i）第一个独立于领域的数字双胞胎用例的系统收集，（ii）分析和分类数字双胞胎用例及其需求的综合框架，以及（iii）对工业数字化的共识，以贡献这种结构性的构图和标准化，以实现这种结构化和标准化。
AutoNeuriteJ：用于测量和分类神经延伸的 ImageJ 插件
形态测量表征是描述神经元培养和识别表型差异的重要程序。这项任务通常需要劳动密集型的测量和对大量培养神经元中的众多神经突进行分类。为了自动执行这些测量，我们编写了 AutoNeuriteJ，这是一个 imageJ/Fiji 插件，可以测量和分类大量神经元中的神经突。我们表明，Auto-NeuriteJ 能够检测由已知会影响神经元生长的几种化合物引起的神经突生长变化。在这些实验中，在几个小时内获得了每种条件下超过 5000 个小鼠神经元的测量结果。此外，通过分析缺乏微管相关蛋白 6 (MAP6) 的小鼠神经元和野生型神经元，我们说明 AutoNeuriteJ 能够检测轴突长度的细微表型差异。总体而言，使用 AutoNeuriteJ 将提供快速、无偏和准确的神经元形态测量。