在开发可靠的脑部计算机界面(BCIS)方面,一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释,模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外,在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤,重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的,但在BCI系统中是必不可少的,合适的人工处理应用程序,在某些情况下仍未解决,并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用(例如在线平价)的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能,在线数字过滤方法中,将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本(n = 30)中,旨在整合新的通信界面,在与在线奇偶校验过滤时,模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能,但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
我们认为量化协议是必要的,原因是几个原因。首先,作为开发人员,早期采用者,建筑商,用户和设施经理,我们意识到,在执行相关测量结果时,并非总是需要达成共识,也不总是就最佳实践达成共识。我们想共享我们认为提供最关键的测量的实践。这种测量可以提供有关系统性能的有价值的诊断信息,尤其是在定期执行表征时。第二,我们的目标是进一步将多光子显微镜从边界技术转变为常规工具,类似于共聚焦显微镜。第三,我们希望这项工作将有助于对实验室内部和整个实验室的结果进行更可靠的比较。第四,最后,我们渴望让制造商以类似的定量方式指定其显微镜的性能,并为这种表征开发更好的工具。总的来说,我们希望推动该领域以提高数据质量和严格目的
抽象的定量相显微镜(QPM)在生物形象中起关键作用,提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据,无法访问荧光技术。此外,QPM不含标签,消除了光漂白和光毒性的关注。但是,在可用的QPM技术中导航可能很复杂,因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较,重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术,即数字全息显微镜(DHM),跨颗粒波前显微镜(CGM),基于QLSI(四边形剪切干涉术),衍射相显微镜(DPM),差异相位(DPC)显微镜(DPC)显微镜,相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关(DPM)显微镜(FPM),空间光干扰显微镜(Slim)和强度方程(TIE)成像。为此,我们使用了基于离散偶极近似(IF-DDA)的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场,而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱,以使其能够建模任何类型的QPM,并考虑射击噪声。简而言之,结果表明,DHM和PSI固有地没有人工制品,而却遭受了连贯的噪音。在CGM,DPC,DPM和TIE中,精确度和真实度之间存在权衡,可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下,FPM和Slim遭受了固有的伪像,这些伪像无法在实验中被丢弃,这使得技术不是定量的,尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体,例如真核生物细胞。
近年来,许多效果已致力于寻找作为光催化剂的新材料。对光触发的催化过程的极大兴趣源于利用地球上最清洁,最丰富的能源,即来自阳光的电磁辐射。它代表了应对日益增长的全球警告以及严格连接的空气污染和水污染的独特且不可错过的机会[1,2]。这项不含化石燃料的生态友好技术的开发导致高级氧化和还原过程能够补充废水[3,4],从而从水分拆料中产生H 2 [5-7],并分别将CO 2减少到燃料中[8,9]。在这些年中,关于太阳能转化的最佳态度的材料类是基于过渡金属氧化物的半导体[10-12]。通常,半导体材料的特征是带有带子带(VB)的电子,可以通过吸收通过事件光带来的适当能量带来的能量,从而在VB中留下照片诱导的孔[13]。因此,VB中的光促进氧化孔和CB中的还原电子产生了半导体表面的复杂氧化还原反应。由于TIO 2在3.2 eV附近保持带隙,因此需要进行掺杂过程,该事实属于电磁频谱的紫外线范围。从历史上看,第一代半导体光催化剂基本上是基于Tio 2材料的发展[14]。随后是第二代材料,其中Tio 2用金属和非金属元素掺杂[15,16]。实际上,影响地球表面的太阳辐射的UV成分仅为5%,不足以将TiO 2作为光催化剂激活。另一方面,可见的组件徘徊在43%附近;这样的数量促使科学家提高了
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
开发X射线设备,用于评估,评估图像质量以及质量保证计划所需的物理乳房幻像。理想情况下,这样的幻象应反映乳房的物理特征。首先,组成材料必须具有与乳房组织相同的X射线衰减特性。其次,所使用的幻象应反映实际器官的解剖特征,例如剪影,组成组织的3D分布和变异性(1,2)。所需的解剖现实主义可以源自具有专用乳房计算机层析成像(BCT)扫描仪(2,3)的临床图像,其空间分辨率相对较高。但是,这种方法受到从BCT扫描仪获得的临床乳房图像的全球稀缺限制(4-6)。相反,利用磁性
上下文。自适应光学器件(AO)是一种允许地面望远镜的角度分辨率的技术。波前传感器(WFS)是此类系统的关键组成部分之一,驱动基本的性能限制。目标。在本文中,我们专注于特定类别的WFS:傅立叶过滤波前传感器(FFWFSS)。此类以其极高的灵敏度而闻名。然而,缺乏任何类型的FFWF的清晰而全面的噪声传播模型。方法。考虑到读出的噪声和光子噪声,我们得出了一个简单而全面的模型,使我们能够了解这些噪声如何在线性框架中的相重建中传播。结果。这种新的噪声传播模型适用于任何类型的FFWF,它允许人们重新审视这些传感器的基本灵敏度极限。此外,还进行了广泛使用的FFWFSS之间的新比较。我们专注于使用的两个主要FFWFS类:Zernike WFS(ZWFS)和金字塔WFS(PWFS),从而带来了对其行为的新理解。
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是,尚未对不同语言模型的比较性能,用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度,尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec,fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集,我们创建了患者轨迹,并用它们来训练语言模型。然后,我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力,并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明,FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性,分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断,过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反,为了预测,Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本,而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85,分别用于现场长度,再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时,手套在诊断和药物代码(分别为0.45和0.81)的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能(AUPRC分别为0.45和0.81),而FastText优于其他模型的过程代码(AUPRC为0.66)。我们的研究表明,子词信息对于学习医学概念表示至关重要,但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务,例如轨迹预测。因此,可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式,而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
Ludovic Duponchel,CécileFabre,Bruno Bousquet,Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较:教程。SpectroChimica Acta B部分:原子光谱学,2023,208,pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
发病率,急性髓样白血病(AML)的分子表现和结果受到性的影响,但很少关注男性和男性患者之间与性别相关的分子和表型差异无关。虽然发病率增加和风险较差与男性表型相关,但预后的FLT3内部串联复制(FLT3-ITD)突变差,并且与NPM1和DNMT3A的共突变在女性AML中的表现过高。在这里,我们已经通过临床数据,突变程序,基因表达和离体药物敏感性来投资性别与FLT3-ITD突变状态之间的关系:BEAT AML,LAML-TCGA和两个独立的Hovon/Sakk群体,包括1755 Aml Aml患者。我们发现普遍的性别相关分子差异。flt3 -ITD,NPM1和DNMT3A突变的共发生在女性中的代表性过高,而具有FLT3 -ITD的雄性的特征是RNA剪接和表观遗传模拟器基因中的其他突变。我们观察到多种白细胞相关基因以及伴随性的离体药物反应的分歧表达,暗示了离散功能特性。重要的是,仅在女性FLT3 -ITD -ITD -Mutated AML中观察到显着的预后。因此,我们建议以性调整的方式优化FLT3-ITD突变状态作为临床工具,并假设可以通过包括性别特定的考虑因素来改善AML治疗策略的预测,预测和发展。
