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一类新型的口头，非免疫抑制，β细胞 -
根据美国心脏协会（Kolansky，2009年，急性冠状动脉综合征（ACS），急性冠状动脉综合征（ACS）是美国发病率和死亡率的非常普遍的原因，估计每年150万个住院和成本超过1500亿美元。ACS包括不稳定的心绞痛，非ST段抬高心肌梗塞（NSTEMI）和ST段升高心肌梗塞（STEMI）。急性心肌梗死的发病机理涉及动脉粥样硬化斑块的破裂或侵蚀（Arbustini等，1999），而Nstemi发生在癌症冠状动脉的部分闭塞的环境中（Bhat等，2016）。相比之下，STEMI是由罪魁祸首冠状动脉完全阻塞引起的。因此，STEMI更有症状，疾病进展更快，死亡率比NSTEMI更高（Rodríguez-Padial等，2021; Meyers等，2021）。因此，STEMI是具有高患病率和死亡率的主要心血管疾病之一（Benjamin等，2018），对STEMI的及时诊断对于通过迅速治疗降低突然死亡的风险至关重要（Murray等人，2015年）。冠状动脉造影（CAG）是STEMI的金标准诊断方法（Wu等，2022）。经皮冠状动脉干预（PCI）是一种有效的治疗方法，可限制心肌梗死后的梗塞大小，并降低并发症和心力衰竭的风险（Mehta等，2010； Bulluck等，2016）。在紧急治疗方案中，非侵入性心电图是最具成本效益和不可替代的方法，可以进行连续和远程监测（Siontis等，2021）。此外，用作辅助诊断工具的生物标志物，心脏成像技术和心电图方法在诊断心肌梗死方面起着至关重要的作用（Thygesen等，2012）。连续的ECG监控提供了有用的预后信息并确定再灌注或重钉状态（Thygesen等，2018）。因此，对于救护车或医院中可疑患者而言，这是重要的诊断步骤。此外，可以使用12个铅ECG更好地理解MI的发病机理，并准确地确定闭塞性冠状动脉和心肌梗塞的位置。特定的ECG引线可以反映心脏的电活动的各个位置，并根据心肌坏死区域区分不同类型的MI（Meek和Morris，2002）。例如，铅V1，V2，V3和V4中的ST段升高（Stes）建议前壁心肌梗塞（AMI），而SteS in II，III和AVF中的SteS建议下壁心肌梗死（IMI）。考虑到这些因素，12导管的ECG是用于诊断ACS的标准诊断工具。在临床环境中，除了STEMI和NSTEMI之间的区别外，STEMI患者的ECG需要快速准确的解释。但是，从ECG图像中解释STEMI对救护车的医护人员来说是挑战的，
NICOL机器人的对象检测和分割
本报告在德国汉堡大学的知识技术研究小组中介绍了我的四个月实习。这项实习的目标是在与Nicol机器人的对象检测领域中找到一个研究主题，并在此主题上工作。实习涉及使用ROS和凉亭在模拟环境中的开发和测试，在Nicol机器人上实施3D摄像机以及对象探测器的研究。此多学科实习包括研究小组中的模拟，材料集成，项目手势和协作。最后，他为改善我对英语的掌握，演讲技巧以及为我提供了出色的跨文化经验做出了贡献。
根据机器学习和多元统计，修改欧洲捕鱼机队细分
考虑到由于过度捕捞而导致的过度开发股票的关键问题，建立了欧盟的数据收集框架（DCF）。在DCF中，成员国收集和分析与可持续渔业管理相关的数据。为了评估渔业的地位，有必要将捕鱼机队分为车队。但是，当前的DCF分割主要基于技术血管参数，例如容器长度和主要的渔具，通常不能准确地代表船舶的捕鱼活动。为了解决这个问题，我们开发了一种替代的车队细分方法，该方法提供了更现实的捕鱼活动概述。这种方法利用了多元统计数据，并与机器学习技术一起进行自动化。将这种方法应用于二十年的德国渔业数据，与DCF方法相比，该数据集具有较少段的数据集，DCF方法更贴近实际捕鱼策略。对当前和新型分割方案计算的生物库存健康指标的比较表明，当前方案通常会错过依靠过度开发的股票的细分市场迹象。应用的机器学习技术显示出较高的分类精度，错误分类很少见，并且仅发生在具有重叠捕获组合物的段中。由于机器学习几乎可以完美地分配给修订后的细分市场，因此我们希望成功实施该协议以供未来的车队SEG进行。此方法非常适合数据收集和分析程序，并且可以用作标准工具。因此，这种新颖的方法可以有助于改善捕鱼机队的分析和政策建议，以提供更好的渔业管理。
通过语义扩散综合模型增强路面裂纹分割，以进行战略道路评估
计算机辅助深度学习具有明显的高级道路裂纹细分。但是，由于注释图像有限，监督模型面临挑战。也缺乏重视从预测的面具中得出路面条件指数。本文介绍了一种新型的语义扩散合成模型，该模型从分割掩模创建合成裂纹图像。该模型根据体系结构的复杂性，噪声时间表和条件缩放进行了优化。最佳体系结构优于多个基准数据集的最先进的语义综合模型，展示了出色的图像质量评估指标。合成框架增加了这些数据集，从而导致分割模型具有显着提高的效率。这种方法在没有大量数据收集或注释的情况下增强了结果，从而解决了工程中的关键问题。最后，已经为自动化的端到端缺陷检测系统开发了精致的路面条件指数，从而促进了更有效的维护计划。
基于GSConv模块与ECA注意力机制的改进Unet脑肿瘤图像分割
1 乔治华盛顿大学，华盛顿特区，美国。 2 加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系，加利福尼亚州伯克利，美国。 3 独立研究员，加利福尼亚州圣何塞，美国。 *通讯作者电子邮件：chris.tqy128@outlook.com 摘要。本文讨论了一种改进的脑肿瘤医学图像分割模型，该模型是一种基于U-Net架构的深度学习算法。在传统U-Net的基础上，引入GSConv模块和ECA注意机制来提高模型在医学图像分割任务中的表现。通过这些改进，新的U-Net模型能够更有效地提取和利用多尺度特征，同时灵活地关注重要通道，从而显著提高分割结果。在实验过程中，对改进的U-Net模型进行了系统的训练和评估。通过查看训练集和测试集的损失曲线，我们发现两者的损失值在第八个epoch之后都迅速下降到最低点，然后逐渐收敛并稳定下来。这表明我们的模型具有良好的学习能力和泛化能力。此外，通过监测平均交集比（mIoU）的变化，我们可以看到在第35个epoch之后，mIoU逐渐趋近于0.8并且保持稳定，这进一步验证了模型的有效性。与传统的U-Net相比，基于GSConv模块和ECA注意机制的改进版本在分割效果上表现出明显的优势。特别是在脑肿瘤图像边缘的处理上，改进的模型可以提供更准确的分割结果。这一成果不仅提高了医学图像分析的准确性，也为临床诊断提供了更可靠的技术支持。综上所述，本文提出的基于GSConv模块和ECA注意机制的改进U-Net模型为脑肿瘤医学图像分割提供了一种新的解决方案，其优越的性能有助于提高疾病的检测和治疗效果，在相关领域具有重要意义。未来我们希望进一步探索该方法在其他类型医学图像处理中的应用潜力，推动医学影像的发展。
技术线：仔细观察FASB的新细分市场...
在大量费用原则下，公共实体首先从定期提供给CODM的细分市场信息中确定了费用，并将其包括在每个报告的损益的措施中。虽然ASU 2023-07并未定义“定期提供”，但ASC 280使用该术语来指代CODM在确定是否应根据现有披露要求报告某些部分项目和金额在确定某些细分项目和金额时接收段信息的频率。董事会旨在始终适用于ASC 280中的现有指南的应用。董事会承认，在确定是否需要根据ASC 280披露提供给CODM的某些细分项目和金额时，在确定某些部分项目和金额时需要判断。5
下一代人类大脑组织学图谱及其在自动脑部 MRI 分割中的应用
图 1：组织学图谱中的 NextBrain，具有优点（）、缺点（）和中立点。（）。（A）打印的图谱 [1]，其中包含一组稀疏的手动追踪切片 [1]。（BG）覆盖范围有限的特定 ROI 的组织学图谱：（B）手动追踪的基底神经节切片 [8]；（C）确定性丘脑图谱的 3D 渲染 [11]；（DF）追踪的 MRI 切片、组织学切片和海马图谱的 3D 渲染 [12]；（G）我们的丘脑概率图谱切片 [14]。（HN）整个人脑的组织学图谱：（H）BigBrain 的 3D 重建切片 [13]；（I）MNI 模板上的 Julich-Brain 标签切片； (J) 标记的 Allen 参考脑组织学切片 [7]；(K) 使用受 (J) 启发的协议标记 MNI 模板；(LN) AHEAD 脑的 MRI、组织学和 3D 渲染 [22]。(OS) 我们的新图谱 NextBrain 包括五个标本的密集 3D 组织学 (OP) 和全面的手动标记 (Q)，从而可以构建概率图谱 (R)，该图谱可与贝叶斯技术相结合，自动标记体内 MRI 扫描中的 333 个 ROI (S)。
主动重新配置的分段空间声音调制器
高质量的声音 - 全外模式和图像，与3D显示器，声学和中间触觉等应用不可或缺的一部分需要精确的超声波分布以实现。此任务的基本工具是空间声音调节器（SSM），它控制组成元素以实现声音压力的动态分布。但是，由于高成本和许多小，紧密的单位，当前的超声SSM面临局限性。这项研究介绍了“分割的SSM”，即新型设备，这些设备将传统的声学跨表面像素单元组合到定制形状的分段元件中。这些分段的SSM降低了驱动成本和复杂性，同时保持压力分配质量。此方法包括一种自定义的相凝集算法（PAA），该算法是为用户选择的潜在分割解决方案的层次结构。使用OB-3D打印机和定制控制电子设备详细介绍了SSM制造方法，从概念到实现，完成了端到端方法。使用两个原型SSM设备验证了这种方法，它们使用动态分段元件将声波聚焦并悬浮聚苯乙烯珠。通过具有静态和动态元素的混合SSM设备探索了对技术的进一步增强。管道促进了各种应用程序跨不同应用的有效SSM构建，并邀请了以不同尺寸，用途和驱动机制的未来设备的成立。
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骨盆放射疗法中的自动分割
人工智能可以标准化和自动化高度要求的程序，例如手动策略，尤其是在像骨盆一样常见的解剖部位中。这项研究研究了女性和男性骨盆放射疗法（RT）的四种自动化序列工具（CT）图像，从基于ATLAS的简单和著名方法开始到最新的基于神经网络的算法。评估包括定量，定性和时间效率评估。回顾性地选择了一系列40个宫颈癌和40个前列腺癌结构集。在准备阶段后，每个站点的剩余20个测试集由基于Atlas的模型主食，一个基于森林的随机模型以及两个基于森林的模型以及两个基于深度学习的工具（DL），Mvision和Limbusai自动分割。将手动分割设置为地面真理，根据骰子相似性系数（DSC），Hausdorff距离（HD）和距离对验证部分（DAP）比较了200个结构集。自动分割和手动校正持续时间。专业临床医生进行了定性评估。在宫颈癌CTS中，DL的表现优于其他工具，具有较高的定量指标，定性得分和较短的校正时间。另一方面，在前列腺癌CT中，所有分析工具的性能在定量和定性指标方面都是可比的。减少分割时间可以减轻自动化工作流程中骨盆辐射疗法常规的负担。性能结果的这种差异可以通过宫颈癌的各种解剖学变异性在前列腺立体定位疗法（SBRT）中的严格膀胱和直肠填充制剂方面的广泛解剖变异性来解释。