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Benyamin Haghi，Fenette：提取...
Presenter: Benyamin Haghi, MICS lab Title: FENet: Feature Extraction Neural Network for Brain Machine Interfaces Author(s): Benyamin Haghi, Tyson Aflalo, Spencer Kellis, Charles Guan, Kelly Kadlec, Nader Pouratian, Richard Andersen, Azita Emami Abstract: Clinical neural prosthetic systems decode brain signals recorded from implanted电极阵列使瘫痪的人参与者控制外部设备。此过程以两个基本步骤发生。首先，传达有关电极尖端周围神经元活动的信息的电信号被转化为“神经特征”。其次，学习神经特征与参与者的意图之间的关系，随后被解码以控制外部设备。在这里，我们提出了Fenet，这是一种紧凑的（f）食品（E）Xtraction（Net）工作，该作品学习了电信号和神经特征之间优化的映射，与经典特征构造方法相比，它显着改善了解码性能。fenet使用一种新型体系结构进行参数化，该新体系结构共同优化了神经解码过程的特征提取和特征解码阶段，同时限制了特征提取算法将相同的参数化用于我们训练集中使用的所有电极。这种方法是基于这样的理解：尽管不同神经元的活性将以不同的方式对参与者的意图进行解码，但将神经活动转化为被电极检测到的电气波动的基础过程是在不同的电极，记录时间和大脑区域的跨电极保守的。在这项工作中，我们通过使用植入人类皮质中的电极阵列记录的神经数据来预测计算机光标运动的运动学来验证FENET架构。我们比较了从FENET计算出的神经特征的性能与两个当前的金标准：1）通过计算宽带神经信号的阈值交叉所计算出的神经尖峰事件的速率； 2）宽带神经数据的小波分解。我们发现，基于FENET的特征的表现使这两种方法的表现分别降低了50％和47％，而R2的特征分别超过了51％和47％。我们进一步介绍了超参数选择对FENET性能的影响的评估，包括训练数据的数量和质量以及参数初始化的选择。我们的结果表明，受过训练的FENET可用于新的数据集，而无需修改，并且可以提高训练的性能，概括和效率。此外，我们的方法演示了如何受域特定知识约束的机器学习技术可以显着改善泛化性能。
使用绿色西印度樱桃（Malpighia emarginata）微粒替代食品乳剂中的合成抗氧化剂
在具有抗氧化潜力的天然提取物中，西印度樱桃果实是生物活性化合物的重要来源。这项研究的目的是评估在环保条件下生产的微胶囊化和冻干的未成熟西印度樱桃果实提取物的抗氧化能力。测定了体外抗氧化活性，并将产品应用于油包水乳化液中。通过 232 nm 处的吸光度和氢过氧化物含量来测量脂质氧化产物。还研究了将西印度樱桃微粒添加到乳化液中所产生的感官特性。西印度樱桃果实的水提取物显示出高浓度的抗坏血酸（32.52 至 41.11 mg.100 mg − 1 ）和还原能力；喷雾干燥后抗坏血酸的保留率为 88%。在乳化液中添加西印度樱桃产品后观察到氧化抑制：在加速条件下对照样品中 9 天后的氢过氧化物含量为 14.03 mmol。 L − 1 和 3.02 至 3.60 mmol。L − 1 在含有 TBHQ 或西印度樱桃微粒（100-200 mg.kg − 1 ）的样品中。此外，与合成抗氧化剂相比，微粒没有表现出感官效果。从绿色水果中简单水提取后获得的西印度樱桃微粒是有效的，是脂质乳剂氧化稳定性的潜在新成分。
引用本文：Cavalieri S、Philippine DM、Ottini A、Bergamini C、Resteghini C、Colombo E 等。头颈部鳞状细胞癌的免疫治疗
复发/转移性 (R/M) 头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的预后不佳，这促使细胞毒性癌症治疗以外的治疗方法领域取得了最新进展。近年来，对基因组格局的了解越来越深入，以及即将发布的 HNSCC 免疫治疗新数据已导致免疫系统治疗靶向成功。免疫检查点抑制剂 (ICI) 改变了 R/M 患者的治疗现状，甚至在早期疾病中也可能发挥潜在作用。这项工作的目的是总结免疫治疗在临床实践中对 R/M HNSCC 的作用，并展望未来前景。本文介绍了其他 R/M 头颈部癌症（如甲状腺癌、唾液腺癌、鼻咽癌、鼻窦癌和睾丸核蛋白 (NUT)）的最新免疫治疗结果。
已发布版本的引文 (APA)：Dudurych, I.、Garcia-Uceda, A.、Saghir, Z.、Tiddens, H. A. W. M.、Vliegenthart, R. 和 de Bruijne, M. (2021)。根据初始气道分割创建人工智能训练集。欧洲放射学实验，5(1)，第 54 条。https://doi.org/10.1186/s41747-021-00247-9
气道分割对于肺部疾病研究很重要，但需要训练有素的专家花费大量时间。我们使用公开可用的软件来改进从人工智能 (AI) 工具获得的气道分割，并重新训练该工具以获得更好的性能。使用之前在丹麦肺癌筛查试验和 Erasmus-MC Sophia 数据集上训练过的 3D-Unet AI 工具从低剂量胸部计算机断层扫描中获得 15 个初始气道分割。在 3D Slicer 中手动校正分割。校正后的气道分割用于重新训练 3D-Unet。自动获取气道测量值，包括从分割中每代计数、气道长度和管腔直径。每次扫描校正分割需要 2 – 4 小时。与初始分割相比，手动校正的分割具有更多分支（p < 0.001）、更长的气道（p < 0.001）和更小的管腔直径（p = 0.004）。与初始分割相比，重新训练的 3D-Unets 的分割趋向于更多分支和更长的气道。从第 6 代开始，气道的变化最大。手动校正可显着改善分割，并且可能是一种有用且省时的方法，可以提高特定医院或研究数据集上的 AI 工具性能。
lun ag econ wp 2021 5修订后的beghin-gustafson.pdf
摘要：我们遵循PRISMA扩展进行范围的评论，以回顾新兴的国际实验室，这是关于消费者的态度和愿意付款的经验证据（WTP），用于使用新的植物工程技术（NPETS）生产的11种新颖的11种食品。npets包括基因组/基因12编辑，结牙，内部发生，RNA干扰等。这些新颖的食物通常对环境和人类健康是有益的13，在越来越普遍的气候14个极端情况下更可持续。当将15种动物应用于动物时，这些技术还可以改善动物福利和抗病性。尽管有这些有希望的属性，但有证据表明，许多但不是全部，消费者16与传统食品相比，这些新颖食物都打折。我们的评论分类发现，以确定17个条件因素，可以在18个不能消费者中增加这些新食物的接受和WTP的接受和WTP。确定了国际接受模式。我们还分析了19个信息和知识如何与消费者接受这些新颖的食物和技术 - 20套。消费者的异质性 - 文化和边界以及对科学和21种创新的态度 - 作为接受和WTP的关键决定因素。接受和WTP往往会增加22个，而NPET会产生社会上有益的属性（与以生产者为导向的省成本为23个UTE）。NPET改良的食物的折扣较低。27大多数估值估计值基于假设实验和25个veys，并通过揭示了食品零售环境中实际购买的偏好等待验证。
已出版版本的引用（APA）：Mirzaei，MA，Hemmati，M.，Zare，K.，Mohammadiivatloo，B.，Abapour，M.，Marzband，M.，Reza Razzaghi，& Anvari
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预防死亡 18–29 岁 1.9 a 10.6 1.3 0.1 30–39 岁 1.6 a 10.7 1.2 0.2 40–49 岁 5.0 a 16.7 2.6 0.1 50–59 岁 2.7 24.3 6.5 1.3 60–69 岁 1.4 30.4 7.0 3.0 70–79 岁 1.8 63.1 8.6 21.4 ≥80 岁 1.9 260.5 5.2 183.6 TTS = 血栓形成伴血小板减少综合征 a 风险估计不确定，因为发病率是基于澳大利亚 50 岁以下人群的少量疫苗接种得出的。注：潜在收益是根据维多利亚州的确认数据计算得出的。情景 3：高暴露风险——感染率基于 2021 年 1 月欧洲的数据（16 周内每 100,000 人中有 3,544 人感染）
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1。ButlerA，Prebble H，Moghiseh M，Mars-Collaboration。癌症研究和药物发现中的临床前非侵入性成像：概述。在：Chaud
88。Zuber M，Hamann E，Ballabriga R，Campbell M，Iniewski A，Butler A等。 比较了使用Medipix3RX检测器中的最新CDTE和CZT传感器中发现的时间不稳定性。 in：Otago University CFMRC，Redlen Technologies，Ltd。，Advacam Ltd和编辑Karlsruhe之间的合作。 2016 IEEE核科学插件，医学成像会议和室温半导体检测器研讨会（NSS/MIC/RTSD）； 10月29日至11月6日；法国斯特拉斯堡：IEEE； 2016。Zuber M，Hamann E，Ballabriga R，Campbell M，Iniewski A，Butler A等。比较了使用Medipix3RX检测器中的最新CDTE和CZT传感器中发现的时间不稳定性。in：Otago University CFMRC，Redlen Technologies，Ltd。，Advacam Ltd和编辑Karlsruhe之间的合作。2016 IEEE核科学插件，医学成像会议和室温半导体检测器研讨会（NSS/MIC/RTSD）； 10月29日至11月6日；法国斯特拉斯堡：IEEE； 2016。
引用方式：Rumão WL、Valdrighi HC、Furletti VF、Gouvêa GR、Santamaria-Jr M. 光生物调节对初始正畸治疗期间疼痛感知的影响
简介：低强度激光（LLLT）治疗已用于减轻正畸治疗期间施加的力量所引起的不适和疼痛。目的：评估LBI应用对正畸牙移动过程中牙周膜受压初期痛觉的影响；并比较该疗法在两性之间的效果。材料和方法：样本包括 30 名志愿者，他们需要对第一下磨牙进行绑带处理。安装分离橡皮圈后，在照射侧的近远中根尖区（波长 808nm、能量 2J、时间 20s、能量密度 8.32J/cm2）及根区三处点位（波长 808nm、能量 1J、时间 10s、能量密度 4.16J/cm2）进行红外线 LLLT 照射，并与未照射的对侧第一磨牙（对照侧）进行比较，照射时间 3 个时间点为：0hs、24hs 和 48hs。通过在安装后 0 小时、24 小时和 48 小时解释视觉模拟量表 (VAS) 来评估疼痛感知，显著性水平为 5%。结果：观察发现，无论性别和时间如何，接受照射的一侧的疼痛程度明显较低（p<0.05）。无论时间和部位，女性的疼痛程度都明显高于男性（p<0.05）。时间之间没有显著差异（p>0.05）。结论：LBI 降低了通过弹性分离促进牙周膜压缩的患者的初始疼痛感知，并且在观察时间内女性表现出更高的疼痛敏感性感知。