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文章人类IPSC衍生的肌肉细胞是研究EDMD1发病机理的新模型。
†最后一位联合作者摘要Emery-Dreifuss肌肉营养不良1型（EDMD1）是由EMD基因突变引起的罕见遗传疾病，该突变编码编码核包膜蛋白Emerin。尽管了解了疾病的遗传基础，但肌肉和心脏发病机理的分子机制仍然难以捉摸。进展受患者衍生样品的可用性有限的限制，因此迫切需要人类特异性的细胞模型。在这项研究中，我们介绍了诱导多能干细胞（IPSC）系的产生和表征，这些细胞（IPSC）系来自携带EMD突变的EDMD1患者，这些突变导致EMD突变，这些突变与健康供体的IPSC一起导致截断或缺失。患者特异性的IPSC表现出稳定的核型，保持适当的形态，表达多能标记，并证明将分化成三个细菌层的能力。为模型EDMD1，这些IPSC被分化为肌源性祖细胞，成肌细胞和多核肌管，这些肌管代表了肌发生的所有阶段。每个发育阶段都通过特定于阶段的标记的存在来验证，从而确保模型的准确性。我们提出了第一个基于IPSC的体外平台，该平台捕获了肌发生过程中EDMD1发病机理的复杂性。该模型可以显着有助于理解疾病机制，并为EDMD1制定靶向的治疗策略。
研究论文基于经验模态分解和自回归模型的脑电图视觉意象识别
脑机接口 (BCI) 的传统想象任务包括运动想象 (MI)，即指示受试者想象移动身体的某些部位。这种想象任务对受试者来说很难。在本研究中，我们使用了一种研究较少但更容易执行的心理想象类型——视觉想象 (VI)，即指示受试者在大脑中可视化一幅图片以实现 BCI。在本研究中，招募了 18 名受试者并指示他们观察两张视觉提示图片中的一张（一张是静态的，另一张是移动的），然后在每次试验中想象提示的图片。同时，收集脑电图 (EEG) 信号。希尔伯特-黄变换 (HHT)、自回归 (AR) 模型以及经验模态分解 (EMD) 与 AR 的组合分别用于提取特征。支持向量机 (SVM) 用于对两类 VI 任务进行分类。 HHT 的平均、最高和最低分类准确率分别为 68.14 ± 3.06%、78.33% 和 53.3%。AR 模型的 Te 值分别为 56.29 ± 2.73%、71.67% 和 30%。EMD 和 AR 模型组合获得的 Te 值分别为 78.40 ± 2.07%、87% 和 48.33%。结果表明，基于 EEG 可分离多个 VI 任务，并且用于 VI 特征提取的 EMD 和 AR 模型的组合优于单独的 HHT 或 AR 模型。我们的工作可以为构建新的在线 VI-BCI 提供思路。
机器学习与人工智能的进步
图2：随着机器学习和深度学习的出现以及其在医疗保健应用中的越来越普及的情况，与非癫痫发作的脑电图的间歇区域使主要对a）进行分类a）无用的癫痫发作和b）不同类型的癫痫发作，但在Ictal时期内完成了与SpikeS高频EEG信号相关的，这使得分类很简单。癫痫发作中有许多可用的作品。研究人员使用不同的预加工技术来提高准确性。在文献中，不同的数学模型用作预处理技术，例如经验模式分解（EMD），集合EMD，基于差异性的频率分布，基于高阶统计参数调整，基于离散小波的特征提取（DWT），复合多验分散熵等。[2-8]。对于不断增长的正确诊断需求，开发了各种算法[9]。用于段明智的癫痫发作分类传输功能方法
原文概要 索马鲁肽对肥胖相关心力衰竭患者心脏结构和功能的影响
AF，心房颤动；CI，置信区间；E，早期二尖瓣血流速度；E/A，早期与晚期二尖瓣血流速度之比；E/e'，早期二尖瓣血流速度与早期舒张二尖瓣环速度之比；EMD，估计平均差异；LV，左心室。
日本医学生物工学会甲信越支部长野地区
有。当进行EMD时，测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3，甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析，对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值，输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激，括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激，并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。
集体自我消费和能量社区。-...
凭借“所有欧洲人的清洁能源”包（在以下“清洁能源包”）中，欧盟（EU）引入了有关新能源计划的能源市场设计和框架的新规定。具体来说，可再生能源指令（REDII）和电力市场指令（EMD）的重塑提供了个人和集体自我消费（CSC）的活动的基本定义和要求，以及可再生能源社区（REC）（REC）和公民能源社区（CECS）（CECS）。这些概念使公民能够共同组织他们参与能源系统，并为新型的能源计划开辟道路。因此，较小的参与者应有权参与能源市场，从而增加了分散的可再生能源生产和消费（PROSMETIGT）。强制性转移到国家法律为国家特定规定提供了很大的空间。EMD，包括有关公民能源社区的规定，必须在2020年底之前将其转化为国家法律。必须在2021年中建立集体自我消费和可再生能源社区的框架（作为Redii换位的一部分）。
格林维尔县跨辖区灾害缓解计划
附录列表 附录 A：灾害缓解委员会会议 附录 B：NAFSMA 和 FEMA 文件 附录 C：通话记录 附录 D：公开会议 附录 E：重复损失示例信 附录 F：参与市政灾害缓解计划 附录 G：2020 年灾害缓解计划决议 缩写列表 CDC – 疾病控制和预防中心 CRS – 社区评级系统 DMC – 灾害缓解委员会 EMD – 应急管理部 FEMA – 联邦紧急事务管理局 FIRM – 洪水保险费率图 FIS – 洪水保险研究 HMP – 灾害缓解计划 LOS – 服务水平 NFIP – 国家洪水保险计划 NOAA – 国家海洋和大气管理局 NRCS – 自然资源保护局 NWS – 国家气象局 PMR – 地形图修订 SCDHEC / DHEC – 南卡罗来纳州卫生和环境控制部 SCDNR – 南卡罗来纳州自然资源部 SCDOT – 南卡罗来纳州交通部SCDRO – 南卡罗来纳州灾害恢复办公室 SCEMD / EMD – 南卡罗来纳州应急管理部 SCFC – 南卡罗来纳州林业委员会 SFHA – 特殊洪灾危险区 USACE – 美国陆军工程兵团
基于时频域特征提取的脑电信号视障人士压力检测
压力是指身体对任何环境变化做出的生理、情绪和心理反应，需要进行调整，对人类心理产生重大影响。视障人士 (VIP) 的压力尤其难以控制，因为他们在未知情况下很容易感到压力。脑电图 (EEG) 信号可用于检测压力，因为它基本上代表了人类大脑中持续的电信号变化。文献表明，压力检测技术大多基于时域或频域分析。然而，使用时域或频域分析可能不足以提供适当的压力检测结果。因此，本文提出了一种使用经验模态分解 (EMD) 和短期傅里叶变换 (STFT) 从 EEG 信号中提取考虑时空信息的特征的方法。在 EMD 中，信号首先被分解为表示有限数量信号同时保持时域的固有模态函数 (IMF)，然后使用 STFT 将时域转换为时频域。采用支持向量机 (SVM) 对陌生室内环境中 VIP 的压力进行分类。将所提方法的性能与最先进的压力检测技术进行了比较。实验结果证明了所提技术优于现有技术