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在巴基斯坦的CYP1B1基因突变的计算机分析中
引言青光眼是指各种眼睛条件，其标志着眼睛上的压力增加（称为眼压）（IOP）和对视神经的损害。这种情况会导致视力逐渐降低，如果未经处理，则可能最终导致完全失明[1,2]。青光眼是各种各样的神经退行性疾病，其特征在于视觉神经炎的异常形式，逐渐导致视网膜神经纤维层的恶化和最终死亡。这种状况最终导致大量视力障碍[3]。眼室的机械转移过程的故障会导致结构改变，水性幽默排水不良，以及青光眼中的小梁造成分解。视网膜刺激和Muller细胞，小胶质细胞以及星形胶质细胞的激活是由这种功能障碍引起的。这些变化最终可能导致渐进的视力丧失[4]。被称为原发性先天性青光眼（PCG）的疾病是严重的视觉障碍，这是由于前室角和视神经头的发展引起的。通常，它出现在怀孕的第九个月。没有PCG的已知病因，它与任何其他发育障碍无关。光敏感性，眼内压力增加，前巩膜的减弱和延伸，哭泣过多，眼睑的炎症，视神经萎缩，角膜雾霾以及地球肿大是症状。并发症可能包括辨别膜恶化和结膜红斑。PCG可以偶发地发生或在家庭中运行，建议遗传咨询以识别有缺陷基因的载体并防止进一步的视觉障碍[5,6]。
图形摘要
目标：早期检测到心血管疾病（CVD）可以进行治疗，并显着降低死亡率。传统上，由于其成本率和简单性，因此使用Phoncartiogram（PCG）信号来检测心血管疾病。尽管如此，各种环境和生理噪声经常会产生PCG信号，从而损害了它们的基本独特特征。在人满为患和受资源受限的医院中，此问题的普遍性可能会损害医学诊断的准确性。因此，本研究旨在发现使用嘈杂的心脏声音信号检测CVD的最佳转换方法，并提出一个噪声强大的网络，以改善CVDS分类。方法：为了鉴定嘈杂心脏声音数据的最佳变换方法MEL频率cepstral coe ffi cients（MFCC），短期傅立叶变换（STFT），常数Q非组织Gabor Transform（CQT）和连续的Wavelet Transform（CWT）已与VGGGGG一起使用。此外，我们提出了一种新型的卷积复发性神经网络（CRNN）结构，称为噪声鲁棒有氧运动（NRC-NET），该结构是一个轻巧的模型，用于对二尖瓣反流，主动脉狭窄，二位骨狭窄，二尖瓣膨胀，二尖瓣脱垂和使用PCG的正常心脏的声音和随机呼吸的正常心脏的声音和正常呼吸道抗衡。包括一个注意块，以从嘈杂的腐败心脏声音中提取重要的时间和空间特征。结果：这项研究的结果表明，CWT是最佳转换
Lindenmayer Systems的一种方法
Minecraft和Man's Sky等游戏的普及使公众对游戏中自动内容产生的好奇心。 div>在您搜索信息时，它们将符合“程序内容”（或PCG）的概念。 div>但是，这导致了混乱，因为这个词最终与生成随机世界或层次相关联。 div>实际上，PCG是具有或没有用户互动的游戏内容的算法创建[1]，我们可以通过游戏内容来理解一个人所包含的内容，例如规则，纹理，故事，项目，音乐，音乐，音乐等，而不仅是世界或级别的世界或级别，因为它往往会误解。 div>，此外，该过程是算法意味着它不是固有的随机，而是有明确的步骤来获得理想的结果。 div>
深度学习预测认知差距作为痴呆症的可靠生物标志物
摘要 — 神经影像数据可能反映认知保留个体和神经退行性疾病患者的心理状态。为了找到认知表现与预测和观察到的功能测试结果之间的差异之间的关系，我们开发了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的回归模型，以根据预处理的 T1 加权 MRI 图像估计认知衰退的程度。在本研究中，我们将预测认知差距 (PCG) 视为生物标志物，以准确区分健康对照 (HC) 受试者和阿尔茨海默病 (AD) 受试者。所提出的模型在包含 422 个 HC 和 377 个 AD 病例的数据集上进行了测试。使用接收者操作特性 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 测量所提解决方案的性能，结果显示平均脑图像的 0.987 (ADAS-cog)、0.978 (MMSE)、0.898 (RAVLT)、0.848 (TMT)、0.829 (DSST)；中层头骨剥离脑图像的 0.985 (ADAS-cog)、0.987 (MMSE)、0.901 (RAVLT)、0.8474 (TMT)、0.796 (DSST)。结果表明，PCG 可以准确区分健康受试者和痴呆患者，因此，大脑结构会影响人类认知水平及其功能能力。因此，PCG 可用作痴呆症的生物标志物。索引词——预测认知差距生物标志物、卷积神经网络、认知衰退、痴呆、阿尔茨海默病、衰老
一种用于整合心电图和心电图数据的机器学习方法
数据增强已证明对通过深度学习提高准确性非常有益。在这里，我们探讨了数据增强对Birnn-CNN分类器的通用能力的影响。总体而言，总共使用了2595个ECG和PCG数据文件进行培训，因此相对于报告的案件增加了7倍。为了显示增强对HSD任务的有效性，表2显示了在有或没有数据扩展的情况下获得的结果。可以看出，ECG和PCG特征的融合以及增强方法显示，相对于单独的每种模式（即表2），就灵敏度和特异性而言，相对于每种模式的融合（即表2）。对于ECG数据集，17、132和1％的迹象，已通过提出的方法（包括融合加上增强）观察到仅在精度，敏感性和特异性方面，已经观察到了1％的迹象。相反，我们观察到
多参数的心脏监视器设计
摘要 - 患有心脏病的患者需要护理和密切监测。在监测心脏中，有几个参数，包括心电图（ECG）记录心脏的电活动，phonocardiograph（PCG）记录心脏声音和颈动脉脉冲（CP），以记录颈动脉血液血压。本研究的目的是在具有Delphi编程的计算机上设计ECG，PCG和CP，并分析这些信号之间的关系。心脏监视器的主电路由仪器放大器，倒置放大器，高通滤波器，低通滤波器，Notch滤波器，非转移放大器，求和放大器和Arduino MicroController组成。这项研究涉及15名健康受访者。使用常规设备对心脏监护仪的设计进行了校准。计算后，统计数据表明，BPM的平均误差为2.42718％。颈动脉脉冲表明，颈动脉脉冲中的双齿缺口（D波）的模式与颈动脉脉冲的D波脉冲之前或在D波脉冲之前发生了相关性。我们发现S2和双齿缺口之间的间隔的平均值为±0.036 s。
心脏心动图记录的心脏杂音检测
心脏听诊是一种可访问的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，他们可能需要对异常心脏功能进行后续诊断筛查和治疗。但是，需要专家来解释心脏声音，从而限制了在资源受限环境中心脏听觉的可及性。因此，George B. Moody Physionet挑战2022邀请团队开发出从唱机的心脏声音（PCG）记录的心脏声音记录中检测心脏杂音和异常心脏功能的算法方法。为了挑战，我们从1452名巴西主要是儿科患者中采购了5272个PCG记录，并邀请团队实施诊断性筛查算法，以检测记录中的心脏杂音和异常的CAR-DIAC功能。我们要求参与者为其算法提交完整的培训和推理代码，以提高其工作的透明度，可重复性和效用。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查，诊断，误诊和治疗的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处，并促进了更临床相关的算法的发展。在挑战期间，我们从87个团队中收到了779个算法，导致53个工作代码库，用于检测心脏杂音和PCG录音中异常心脏功能。使用心脏声记录来识别心脏杂音和异常心脏功能使我们能够探索潜力这些算法代表了学术界和行业的多种方法，包括使用具有工程性临床和统计特征的更传统的机器学习技术以及主要依赖深度学习模型来发现信息性特征的方法。
Lepidocephalichthys berdmorei 的完整线粒体基因组及其在鲡科（鲤形目）中的系统发育地位
本研究首次采用引物步移序列法测定了Lepidocephalichthys berdmorei的线粒体全基因组。该基因组全长16,574 bp，包括13个蛋白质编码基因（PCG），22个转移RNA（tRNA）基因，2个核糖体RNA（rRNA）基因和一个控制区（D-loop）。基因排列模式与其他硬骨鱼类相同。整体碱基组成为29.9％A，28.5％T，25.5％C和16.1％G，A+T偏向为58.4％。进一步，基于18种鲂科鱼线粒体基因组中的13个PCG，采用3种不同的方法（邻接法、最大似然法和贝叶斯推断）进行系统发育分析。所有方法一致表明鳞头鱼属的四个物种形成一个单系群。本研究将为鳞头鱼物种提供有效的分子信息，并为物种鉴定研究提供新的遗传标记。
通过心音图记录检测心脏杂音
心脏听诊是一种方便的诊断筛查工具，可以帮助识别患有心脏杂音的患者，以便进行后续诊断筛查和治疗心脏功能异常。然而，需要专家来解释心音，这限制了在资源受限的环境中听诊用于心脏护理的可及性。因此，2022 年乔治·B·穆迪 PhysioNet 挑战赛邀请各团队开发算法方法，从心音的心音图 (PCG) 记录中检测心脏杂音和心脏功能异常。在挑战赛中，我们从巴西农村的 1568 名儿科患者那里收集了 5272 条 PCG 记录，并邀请各团队实施诊断筛查算法，从记录中检测心脏杂音和心脏功能异常。我们要求参与者提交完整的代码来训练和运行他们的算法，以提高他们工作的透明度、可重复性和实用性。我们还设计了一个评估指标，该指标考虑了筛查、诊断、治疗和诊断错误的成本，使我们能够研究算法诊断筛查的好处并促进开发更具临床相关性的算法。在挑战赛期间，我们收到了来自 87 个团队的 779 个算法，最终形成了 53 个可用于检测心电图心脏杂音和心脏功能异常的代码库。这些算法代表了学术界和工业界的多种方法。
使用CNN-LSTM技术
心脏病占全球死亡人数的30％。早期干预和心血管异常的检测可以预防这种死亡。当前的研究提出了一种新的方法，该方法将卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）结合在一起，以预测人心脏功能中异常。机器学习模型用于检测来自ECG和PCG信号的异常。这项研究中使用了两个突出的数据集，即Physionet 2016和Physionet 2017，用于培训和测试开发的机器学习模型。经验模式分解已用于预处理心脏声音信号和心电图信号。使用EMD可以将信号分解为其基本振荡组件，称为固有模式函数（IMF）。通过将信号与噪声比值与原始和过滤的PCG信号进行比较，可以评估该方法在降低噪声方面的有效性。特征提取是通过生成DeNO.信号的缩放图完成的。缩放图是通过连续小波变换（CWT）获得的。此后，一种称为CNN-LSTM的混合深度学习技术用于分类和训练模型。所提出的模型在分类和检测人心脏功能异常方面的精度为86％。