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革命性心脏诊断：人工智能对心电图解释的功效RaíssaCorrêaTorres²，Victor Gabbr
人工智能（AI）彻底改变了心脏病学，尤其是通过与心电图（ECG）的整合。本研究旨在评估AI在解释心脏疾病诊断心脏病的有效性。叙事书目审查涵盖了2020年至2024年之间发表的文章，重点介绍了在ECG分析中应用和机器学习（ML）的研究。结果表明，AI可以将ECG转换为有效的筛选和预测工具，从而识别出常见的亚临床模式。强调了对有效临床实施的AI/ML素养的必要性。增强了AI改善心电图，将其变成强大的生物标志物的潜力，并指出AI辅助分析可以克服经典方法的局限性，从而扩大ECG功能。尽管ECG中的I AI面临与验证，数据隐私和对算法的理解有关的挑战，但它继续在早期发现和预防性干预心脏病方面有了重大改善。关键字：人工智能；心电图；心脏诊断。
神经反馈和脑机接口
摘要 神经心理学评估使用访谈、观察和测试应用作为工具来协助调查和诊断过程。随着科技的进步，出现了一些辅助神经心理评估和治疗的设备，例如神经反馈。本文介绍了一种通过无线脑机接口的神经反馈游戏来辅助检测 ADHD（注意力缺陷多动障碍）的解决方案的完整构建过程，从规范到验证。已开发的工具已在两个孩子身上进行了测试，一个孩子患有这种疾病，一个孩子没有。关于可用性，实验表明，两名五岁的参与者都能够完整地使用游戏并执行其中包含的所有任务。该解决方案针对患有该病的儿童获得的脑电图波形行为与其他研究中发现的 ADHD 患者的脑电图波形行为相似。具体来说，生成的数据表明，Alpha 型活动在患有 ADHD 的儿童中更为常见。关键词：神经反馈；注意力缺陷多动障碍；脑机接口；神经心理学测试。
twincat机器学习创建者
混合连接器的千兆数据核心：最大化性能和模块化ENDAT 2.2及以上移动Ethercat EL5031-0011终端允许直接连接Endat接口编码器。这意味着可以以双向和自动方式读取位置值，诊断数据和其他信息。终端使用过度检查原理来处理位置值，从而可以通过分辨率检测位置检测。它还提供额外的5 V或9 V编码器。新的CC/CC PS9700转换器将提供给最大的CC张力。750 V在电隔离的24 V输出电压中。理想的使用区域是例如更新和转换电池电压的应用。
生物医学信号处理和控制
全球，心血管疾病是死亡的主要原因。基于临床数据，机器学习（ML）系统可以在早期阶段检测心脏病，从而降低死亡率。然而，在ML中，不平衡和高维数据一直是持续的挑战，在许多现实世界中（例如检测心血管疾病的检测）阻碍了准确的预测数据分析。为了解决这个问题，已经开发了针对心脏病检测的计算方法。但是，他们的表现仍然不足。因此，本研究为心脏病模型（称为SPFHD）提供了一个新的堆栈预测因子。SPFHD使用五种基于树的基于树的集合学习算法作为心脏病检测的基本模型。此外，使用支持向量机算法的基础模型的预测进行了整合，以增强心脏病检测的准确性。开发了一种新的条件变异自动编码器（CVAE）方法来克服不平衡问题，该方法的性能比常规平衡方法更好。最后，SPFHD模型是通过贝叶斯优化调整的。结果表明，所提出的SPFHD模型的表现优于四个数据集的最新方法，分别为HD Clinical，Z-Alizadeh Sani，Statlog和Cleveland的HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical clinical of 4.68％，4.55％，2％和1％。此外，这个新框架提供了重要的解释，通过利用强大的Shapley添加说明（SHAP）算法来帮助理解模型成功。这重点介绍了检测心脏病的最重要属性，并克服了当前无法揭示特征之间因果关系的当前“黑盒”方法的局限性。
法医遗传学：在
法医遗传学是一门历史上的新科学，它在1980年代中期出现，发现了Alec Jeffreys在莱斯特（Leicester） - 英国创建的第一种分析方法。与一些合作者一起开发了“指纹”技术。犯罪解决方案从来都不是一件容易的事，但是随着发现在一个地方识别每个不同的DNA的可能性，许多事情使它变得更容易，并且在以前无法解决的情况下开始有解决方案。通过DNA进行的遗传认同分析可用于确认犯罪嫌疑人的责任，但也被广泛用于在无法视觉上识别的灾难场景中检测受害者的身体。这些证据可以通过血迹，人类遗体，头发束，体液等来完成。获得DNA后，进行了几项实验室评估以达到结论性检测。此活动中提出的研究将涵盖获得遗传物质样本的不同方式。
文档
microRORNS（miRNA）是一类非编码RNA的类别。这些在RNA中很小，大小在18至25个核苷酸之间，位于内含子或外部区域。miRNA除了调节以前的基因压力外，还参与了各种生物学过程的调节，包括CE LULL循环，分化和代谢。2024年，科学家加里·鲁夫肯（Gary Ruvkun）和维克多·安布罗斯（Victor Ambros）获得了诺贝尔医学奖，以表彰在1990年代发现Microbra的诺贝尔医学奖，该奖项允许阐明复杂基因表达调节网络的部分和生物学过程的滋养。新一代测序的进步彻底改变了研究miRNA的能力，提供了更大的miRNA检测并允许在不同组织和发育阶段进行鉴定。但是，由于生成的数据的复杂性和序列之间的细微差异，准确识别miRNA的计算任务仍然具有挑战性。
应用分子生物学
“分子生物学是遗传学、生物化学和细胞生物学的结合，旨在了解生物现象及其与生物遗传物质 DNA 和 RNA 的关系。近几十年来，分子生物学取得了令人瞩目的进步，使分子生物学技术成为生命科学专业人员最广泛应用中必不可少的技术。诊断、规范和描述分析中的应用尤为突出，尤其是来自 DNA 测序和功能表征的应用。本课程强调 1）应用于诊断的分子生物学；2）分析生物数据以识别和开发创新的 DNA 操作策略。更具体地说，本课程让学生了解和使用主要的分子技术来检测遗传和传染性寄生虫病、法医遗传学、用于质量控制目的的生物分子鉴定、生物勘探和生物技术应用，以及开发基于生物数据分析方法的创新应用，以应对当前的挑战。该课程包含4个模块：生物学基础和分子生物学技术；生物数据分析；微生物的分子分析；以及遗传疾病的分子诊断和法医分子生物学。课程于周六上午 8 点至中午 12 点在线进行。在第一个模块结束时，专业人员将能够将主要的分子生物学技术与不同生物体中的遗传信息流以及基因和基因组的结构相关联。完成第二个模块的科目后，您将能够使用计算工具分析和解释遗传和分子生物学数据。完成第三个模块后，您将能够制定检测和识别环境、人类和动物样本中的致病和非致病微生物的策略。最后，完成第四个模块后，研究生将能够分析人类遗传变异并诊断与遗传异常相关的改变。”目标受众应用分子生物学专业课程面向接受过生物技术、生物医学、药学、医学、生物学、兽医学或相关领域培训的专业人士，他们具有细胞生物学和生物化学方面的知识，并有兴趣在临床和环境分析或研究实验室中从事分子生物学工作。
荧光光谱在医疗和环境方面的应用...
荧光光谱可用于医学和环境应用中的诊断。利用荧光发射的许多方面来提高诊断的准确性。构建了基于氮激光或染料激光激发和光学多通道检测的荧光检测系统。并记录了来自各种来源的人类恶性肿瘤的荧光光谱。使用外源性发色团以及内源性组织荧光观察肿瘤边界。特别是。发现 8-氨基乙酰丙酸可提供非常好的肿瘤边界。开发了一种能够同时记录选定波长的四个荧光图像的多色成像系统。基于四个子图像，显示了恶性肿瘤的处理图像示例。此外，还提供了人类恶性肿瘤光动力治疗的数据。发现人类动脉粥样硬化主动脉和动脉粥样硬化冠状动脉段切除物的自发荧光光谱与非病变血管的自发荧光光谱不同。此外，发现动脉粥样硬化样本的荧光衰减曲线与非病变样本的荧光衰减曲线不同。结论是，应同时利用光谱和时间信息来增强分界。讨论了获取不受血液干扰的荧光数据的方法，以及在动脉粥样硬化体内激光血管成形术中的应用。光学多通道系统和多色成像系统与最初用于环境测量的遥感系统集成，以获得距离最远 100 米的植物的荧光光谱以及荧光图像。发现受到环境压力或衰老植物的荧光数据与健康植被的荧光数据不同。
人工智能应用于癌症诊断
目的：回顾人工智能（AI）通过影像检查在癌症诊断中的应用，分析AI与诊断医学交叉领域的最新趋势和进展。方法：在电子数据库中进行书目检索，选择 2017 年至 2023 年期间发表的科学文章、系统评价和荟萃分析。研究包括应用于癌症检测、分类和诊断的影像检查的人工智能算法、机器学习技术和神经网络。结果：分析重点关注癌症诊断的图像识别模型，优先考虑敏感性和特异性指标。有研究表明，放射科医生的表现与人工智能系统相比，在某些情况下，人工智能的表现优于专业人员，而在其他情况下，当用作辅助时，人工智能可以显著提高放射科医生的表现。最后的考虑：人工智能已被证明是通过成像诊断癌症的有前途的工具。将人工智能与临床数据相结合可以改善诊断指标。限制包括训练图像的质量和数量，但生成式人工智能等新技术正在兴起以克服这些挑战。
使用口服普萘洛尔在早产治疗中：
摘要简介：早产视网膜病（ROP）是儿童失明的主要原因，主要影响新生儿和低胎龄。这是一种需要筛查和及时检测来指导治疗的疾病。当前的疗法是侵入性，昂贵且部分有效的，最近口服普萘洛尔是有效的，可以预防或治疗阈值视网膜病前病。目的：报告接受口服普萘洛尔的早产性视网膜病的极端过早诊断的临床病例，并随着病理的大量改善而发展。方法：数据将通过电子病历和纸张获得。该研究将在完成研究伦理委员会批准后，由患者的法定监护人填写免费和澄清同意书（TCL）后开始。这是对临床病例报告格式的观察类型和描述性类型的研究。结果/结论：它的科学相关性是对早产中这种常见病理的新的，侵入性较低的治疗资源的重要性和需求。关键字：早产视网膜病变；早产新生儿；普萘洛尔；健康教育；教学。