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有关前列腺癌诊断的同源持久特征的机器学习技术
摘要图像处理设备和技术的快速演变确保了新型图片分析方法的发展。是测量功能拓扑特性的最强大但计算可能的代数技术之一是持续的同源性。这是一个代数不变的，可以在不同的空间分辨率下捕获拓扑细节。持续的同源性使用一组采样点（例如像素）研究了空间的拓扑特征。它可以跟踪由被称为过滤的操作产生的嵌套空间变化引起的拓扑特征的外观和消失，在这种操作中，在我们的情况下，参数量表增加了像素的强度，以检测在各种尺度范围内研究空间的变化。此外，在机器学习的层面上，最近有许多研究和文章目睹了同源性持久性与机器学习算法之间的结合。在另一个层面上，前列腺癌被诊断为描述称为格里森评分的癌症严重程度的评分标准。经典的格里森系统定义了五种组织学生长模式（等级）。在我们的研究中，我们建议研究从新的光学显微镜技术发行的一些腺体上的格里森评分，称为Slim。这种新的光学显微镜技术在光成像中结合了两个经典的思想：Zernike的相比显微镜和Gabor的全息图。在这些图像上计算持续的同源性特征。我们建议将这些图像分类为相应的格里森评分。在同源持久性特征上应用的机器学习技术在这些图像中检测前列腺癌的正确格里森评分非常有效，并且表现出高于95％的精度。
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b“由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化，股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现：指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数，通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括使用衍生品头寸（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
利用振荡脑电图特征对视觉审美偏好进行生态解码——一项小型综述
在当今的数字信息时代，人类对视觉制品的接触已达到前所未有的几乎无处不在的程度。其中一些文化制品被提升到艺术品的地位，这表明人们对这些物品有着特殊的欣赏。对许多人来说，对此类艺术品的感知与审美体验 (AE) 相吻合，而审美体验可以对健康和幸福产生积极影响。AE 由复杂的认知和情感心理和生理状态组成。对 AE 背后的神经动力学有更深刻的科学理解将允许开发被动脑机接口 (BCI)，该接口提供个性化的艺术呈现，以改善 AE，而无需明确的用户反馈。然而，视觉神经美学领域的先前实证研究主要研究非自然实验室条件下 AE 的功能性磁共振成像和事件相关电位相关性，这可能不是实用神经美学 BCI 的最佳特征。此外，直到最近，AE 在很大程度上被定义为美丽或愉悦的体验。然而，这些概念并未涵盖所有类型的 AE。因此，这些概念的范围太窄，无法实现跨个体和跨文化的个性化和最佳艺术体验。这篇叙述性迷你评论总结了基于振荡脑电图 (EEG) 的视觉神经美学的最新进展，并绘制了开发生态有效的神经美学被动 BCI 系统的路线图，该系统可以优化 AE 及其有益后果。我们详细介绍了已报道的 AE 振荡 EEG 相关性，以及用于对 AE 进行分类的机器学习方法。我们还强调了神经美学的当前局限性，并提出了改进 AE 的 EEG 解码的未来方向。
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
反卷积网络在癫痫检测中的特征可解释性应用
大脑中不规则的电活动会导致人的行为、运动、感官体验和对周围环境的意识发生深刻而暂时的变化（Nasiri 和 Clifferd，2021 年）。在早期阶段识别和治疗癫痫对患有这种疾病的人来说可以带来关键而有价值的变化。头皮脑电图 (EEG) 是一种测量大脑电活动的非侵入性技术，是诊断癫痫的广泛使用的补充检查（Liang 等人，2020 年）。在癫痫发作期间，患者的脑电图将显示出明显的异常模式（Staba 等人，2014 年）。医生可以通过检查脑电图来帮助确定是否发生癫痫。然而，审查长期脑电图需要医生投入大量的时间和精力。因此，开发自动癫痫检测算法至关重要（Si 等人，2023 年）。研究人员正积极致力于开发利用脑电图数据自动检测癫痫发作的方法。从最初使用硬件电路的尝试到后来利用时域信息和基于阈值的方法进行癫痫发作检测。后续发展涉及使用频域特征和提取时频特征（Xia 等人，2015 年）进行癫痫发作检测。自引入以来，深度学习模型在计算机视觉任务中比手动提取的特征更具弹性（Chen 等人，2024 年）、语音识别（Eris and Akbal，2024 年）和自然语言处理（Luo 等人，2024 年）。因此，利用深度学习技术自动使用脑电图信号检测癫痫发作已显示出在做出最合适和最快临床决策方面具有重大前景（Ahmad 等人，2023 年）。近几年来，各种深度学习模型已用于癫痫发作检测，包括循环神经网络（Tuncer 和 Bolat，2022 年）、生成对抗网络（Rasheed 等人，2021 年）、深度神经网络（Liu 和 Richardson，2021 年）、分层神经网络（Hu 等人，2021 年）和卷积神经网络。这些模型取得了令人鼓舞的结果（Kaur 等人，2022 年）。卷积网络在逐像素进行端到端训练后，性能得到了进一步提升。随着全卷积网络 (FCN) 的引入，神经网络设计可以处理不同大小的输入，并通过高效的推理和学习机制产生相应大小的输出（Chou 等人，2023 年）。然而，FCN 尚未广泛应用于癫痫发作检测。同时，以往的深度学习算法往往忽略了不同通道对分类任务的贡献，导致模型的可解释性有限。针对上述问题，本文提出了一种基于深度学习的独立癫痫检测算法。算法可以从多通道脑电图数据中自主提取时间和空间信息，从而能够精确识别不同患者的癫痫发作事件。本文做出了几个关键贡献，包括：λ 提出了一种结合 SE（挤压和激励）模块的 CNN 模型检测算法。该方法已在 CHB-MIT 数据集上进行了评估，并取得了优异的性能。λ 首次将 FCN 模型中的上采样方法应用于癫痫发作检测，通过利用反卷积实现，将降尺度的图像从
MEK 与 PI3K/p110b 联合抑制可作为具有肉瘤样特征的恶性间皮瘤的新型靶向疗法
Miriam Marqués、Robin Tranchant、Blanca Risa-Ebrí、María Suárez-Solís、Luis Fernandez 等人。联合使用 MEK 和 PI3K/p110b 抑制作为治疗具有肉瘤样特征的恶性间皮瘤的新型靶向疗法。癌症研究，2020，80（4），第843-856页。 “10.1158/0008-5472.CAN-19-1633”。 �插入-02478612�
从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
研究供应链中的订购策略问题，并在两级价格销售下分配利润分配
患者抗肿瘤免疫反应显着影响临床结果[1]。因此，详细的肿瘤微环境表征将转化为有针对性的治疗方法，并在临床治疗后的临床结局和生活质量方面得到显着改善[1]。从经典上讲，对癌症的免疫反应是在继发性淋巴机械器（SLOS）中产生的[2，3]。在SLO的CD8 + T细胞反应开始期间，包括区域淋巴结（RLN），幼稚的T细胞被树突状细胞（DC）启动，然后再通过血液迁移到肿瘤[4，5]。然而，在转移性淋巴结中，细胞壁ches变得更加免疫抑制，包括抑制性蛋白质对DCS和调节性T细胞（Tregs）的表达升高，以及头部和颈部癌症中的更幼稚和静态的CD4 + T细胞[5]。因此，没有转移的RLN对于产生与抗肿瘤免疫反应相关的CD8 + T细胞反应很重要。palatine扁桃体（位于口咽中的SLO）对于宿主防御上呼吸道病原体非常重要[6]。我们先前的研究表明，口咽癌（OPC）周围扁桃体组织（PTTS），围绕原发性肿瘤的无肿瘤扁桃体组织，淋巴结转移性和转移症阳性的OPC的许多免疫相关基因的差异表达。因此，OPC的PTT的免疫学过程通过为有效的免疫细胞提供原发性肿瘤部位而对有效的免疫反应至关重要。然而，尚未阐明PTT和RLN或非肿瘤炎症性扁桃体之间的免疫学差异。此外，线粒体相关的免疫代谢路径对于免疫学调节淋巴病蔓延至关重要，对于淋巴病疾病扩散，Toll样受体4（TLR4）级联反应最为重要[8]。因此，我们以前的发现高光PTT是研究与OPC淋巴传播相关的免疫机制的重要目标。此外，与无转移RLN相比，研究PTTs的临床意义对于阐明与OPC淋巴传播相关的免疫机械性的临床意义仍然需要评估。在这项研究中，分析了没有OPC交叉的炎症性扁桃体和RLN的转录曲线，并与PTT相比，数据与PTT相比，以进一步阐明PTT免疫学特征。ptts和RLN，以评估它们在预测OPC淋巴传播方面的潜力。通过检查这些方面，本研究试图向OPC淋巴传播的免疫机制提供新的见解。
伴有慢性胰腺炎的全胰腺脂肪瘤病的临床特征和结局：病例系列
从数据库中检索了慢性胰腺炎和全胰腺炎患者的详细临床、实验室、影像和治疗数据。检索了脂肪泻的存在、血糖状态、代谢异常和内镜/手术干预的详细信息（如果有）。腹痛患者按照单位的管理方案进行治疗，包括初始药物治疗，然后对无反应者进行介入治疗。药物治疗包括抗氧化剂、非甾体抗炎药、胰酶补充剂和普瑞巴林或选择性血清素再摄取抑制剂。介入治疗方案包括初始胰腺内治疗，然后对无反应者进行手术。内分泌功能不全的患者由治疗内分泌科医生酌情使用口服降糖药或胰岛素治疗。胰腺内分泌功能不全采用胰腺酶替代疗法治疗。
域内不变的特征学习脑中的MR成像用于基于内容的图像检索
进行大规模研究以从多个设施中收集大脑MR图像时，在每个站点的成像设备和协议中的差异的影响不容忽视，并且近年来，该域间隙已成为一个重要的问题。在这项研究中，我们提出了一种称为样式编码器对抗域的适应（SE-ADA）的新的低维表示（LDR）施加方法，以实现基于内容的图像检索（CBIR）的大脑MR图像。se-ADA通过将特异性信息与LDR分开，并使用对抗性学习来最大程度地减少域差异，从而减少了域差异。在评估实验中，将SE-ADA与八个公共大脑MR数据集（ADNI1/2/3，OASIS1/2/3/4，ppmi）进行比较的域进行了比较，SE-ADA有效地删除了域信息，同时保留了原始大脑结构的关键方面并证明了最高疾病搜索的准确性。