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高级重复的结构和学习程序，以检测串行12铅ECG中的急性心肌缺血
抽象目标。在急性冠状动脉综合征（ACS）的情况下，急性心肌缺血可能导致心肌梗塞。因此，及时的决定已经处于院前阶段，对于尽可能地保留心脏功能至关重要。串行心电图，将急性心电图与先前记录的同一患者的（参考）ECG进行比较，有助于识别缺血诱导的心电图变化，通过纠正个体间的ECG变异性。最近，深度学习和串行心电图的结合为检测新兴心脏疾病提供了有希望的结果。因此，我们当前研究的目的是应用新型的高级重复结构和学习程序（ADVRS＆LP），该过程专门设计用于疗程前阶段急性心肌缺血检测，并使用串行ECG使用。方法。数据属于减法研究，其中包括1425个心电图对，194（14％）ACS患者和1035（73％）对照。每个ECG对的特征是28个序列特征，这些特征构成了Advrs＆LP的输入，Advrs＆Lp是创建监督神经网络（NN）的自动建设性过程。我们创建了100个NN，以补偿由于有限数据集的随机数据划分而导致的统计频率。我们根据接收者 - 操作 - 特征曲线，敏感性（SE）和Speciifity（SP）的曲线（AUC）将获得的NNS的性能与逻辑回归程序（LR）程序（LR）程序（LR）程序（LR）程序（UNI-G）进行了比较。主要结果。明显的能力。nns（中位AUC = 83％，中位SE = 77％和中位SP = 89％）在统计学上（P值低于0.05）的测试性能比LR提出的测试性能高（中位数AUC = 80％，中位数SE = 67％，中位数SP = 81％），SP = 81％），Median sp = 82％（Medianians = 82％）和82％（82％）和72％= 72％和72％= 72％。总而言之，阳性结果强调了串行ECG比较在缺血检测中的价值，而在概括和临床适用性方面，Advrs＆LP创建的NNS似乎是可靠的工具。
在快速串行听觉演示中识别简短声音
进行了两个实验，以测试参与者因素（即音乐复合，工作记忆能力）和刺激因素（即声音持续时间，音色）在听力识别中使用快速的串行听觉表现范式在听力识别中的作用。参与者听取了从30到150毫秒不等的非常简短的声音流，并经过了对他们的能力，可以将其与不存在的目标声音区分开，从分散源中放置的varsouns声源中选择的目标声音。实验1A确定对刺激的短暂暴露（60至150毫秒）不一定与识别受损相对应。在实验1B中，我们发现证据表明，对st-muli的30毫秒暴露会严重损害单个听觉目标的识别，但是对语音和正弦音调目标的识别最少损害，这表明成功识别所需的下限可能低于语音和Sine音调目标30毫秒。至关重要的是，当控制音乐成熟的差异时，声音持续时间对识别的影响完全消失了。参与者的工作记忆能力似乎没有预测他们的识别表现。我们的行为结果扩展了面向研究的研究，以了解在时间限制下的简短音色的处理，暗示音乐的复杂性可能比以前想象的更大。这些结果还可以为未来的研究提供一个有效的假设，即，处理各种声音源的基本神经机制可能具有不同的速度约束。
在耐药性抑郁症中连续酮胺输注后白质微观结构的变化
图3连续氯胺酮输注后WM的重大变化。在连接时间，枕骨和边缘区域的区域中观察到NDI的显着降低，包括左后丘脑辐射，左下纵向筋膜，以及内囊的左后角区域。（a）NDI显着降低的WM区域的多切片视图，在MNI-152 T1W脑上覆盖了每个切片视图的MNI坐标。更明亮的颜色表示更大的意义。（b）使用显着的WM道作为统计ROI，在每个受试者的氯胺酮处理前后，在此ROI中计算了平均NDI值。每个时间点的箱形图显示了平均NDI值的分布，在两个时间点上连接受试者的线显示在氯胺酮治疗后每个受试者的平均NDI变化（蓝色=减少，红色=增加）。a p -value（6.3e -08）来自配对的t检验comapring在ROI内的平均NDI随时间变化的平均变化在框图上方列出。ndi，神经突密度指数； ROI，感兴趣的地区； WM，白色物质
Keselowski Advanced Manufacturing (KAM) 是一家垂直整合工程通过批量生产制造公司，拥有增材制造
• 2 - Mazak INTEGREX i-300S（7 轴） • 2 - Mazak Variaxis i-800（5 轴） • 1 - Mazak 立式铣床 VCN-530C（4 轴） • 1 - Mazak HCN5000 卧式铣床（4 轴） • 1 - Mazak HC5000 卧式铣床（4 轴） • 1 - Mazak VTC3000KY 立式铣床（3 轴） • 1 - Mazak QT- Primos（2 轴） • 3 - Matsuura MX-330 PC10（5 轴） • 1 - GF 线切割
基于序列 - 平行结构优化四级运动图像EEG分类
运动成像脑电图（MI-EEG）是最重要的脑部计算机界面（BCI）信号之一。至关重要的是分析MI-EEG来操纵外部BCI执行器。但是，传统方法通常分别进行EEG特征提取和分类，这可能会失去有效的特征信息。它的行为超出了我们对由空间凝胶引起的多级MI活动的满意度，无法消除个体差异的影响。为了解决这些问题，我们提出了一个卷积神经网络（CNN），其端到端序列 - 平行（SP）结构随后是转向学习。详细说明，我们使用串行模块在时频空间域中提取粗糙的特征，以及以不同尺度的精细特征学习的并行模块。同时，提出了一种冻结和重新训练的调整转移学习策略，以提高跨主体精度。将模型与其他三个典型网络进行比较时，结果表明，所提出的模型的平均测试准确性为72.13％，平均损失为0.47，其中一个受试者仅需0.7秒即可达到89.17％，作为最高一个。通过转移学习，我们将训练参数减少了53％。平均跨受试者分类精度提高了大约15％，并且个人最高精度达到76.98％。总而言之，SPCNN的完整性和可分离性确定我们不需要其他EEG信号特征分析，这有利于实现有效的在线BCI。它也可以摆脱对培训时间和主题数据的依赖，以便将来快速提高BCI。
根据 2021 年 11 月 19 日至 12 月 31 日接触者追踪数据，观察到比利时 Omicron 和 Delta 变体 SARS-CoV-2 的序列间隔
。CC-BY 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2022 年 1 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.01.28.22269756 doi：medRxiv 预印本
使用人工面部图像和语音进行快速串行多模式呈现的脑机接口
多模态刺激引起的脑电图 (EEG) 信号可以驱动脑机接口 (BCI)，研究表明可以同时使用视觉和听觉刺激来提高 BCI 性能。然而，还没有研究调查多模态刺激在快速串行视觉呈现 (RSVP) BCI 中的影响。在本研究中，我们提出了一种结合了人工面部图像和人工语音刺激的快速串行多模态呈现 (RSMP) BCI。为了阐明视听刺激对 RSMP BCI 的影响，分别应用了扰乱图像和掩蔽声音来代替视觉和听觉刺激。我们的研究结果表明，视听刺激提高了 RSMP BCI 的性能，并且 Pz 处的 P300 有助于提高分类准确性。 BCI 在线准确率达到 85.7 ± 11.5%。总之，这些发现可能有助于开发更好的注视独立 BCI 系统。
如何平衡串联生物电化学系统中的电压
如今，多个生物电化学系统 (BES) 模块的堆叠配置被认为是成功扩大该技术规模的最佳选择，无论是发电微生物燃料电池 (MFC) 还是耗电微生物电解或电合成电池 (MEC 或 MES)。虽然并联电连接允许独立操作堆叠中的每个 BES 而不会出现重大问题，但从能量转换的角度来看，串联堆叠的 BES 更具吸引力，因为它们的能量损失较低，并且可以在更高的电压下操作它们。然而，在串联连接的 MEC/MES 电池的情况下，高性能生物阳极可以将堆叠中性能较差的电池推到其“工作区”之外，导致不利的电位、不受控制的电压下降以及电活性生物膜的暂时或永久损坏。过去提出了一些电池平衡系统 (CBS)，但需要电力电子方面的专业知识。在这项研究中，提出了一种基于商用二极管的简单、被动且低成本的 CBS。采用三台双室 MEC。进行了第一组实验，以表征电池并了解串联电池堆中电压不平衡的原因。然后，采用并验证了 CBS。
基于 INTERGROWTH‐21 世纪项目胎儿生长纵向研究的连续超声测量的胎儿大脑结构国际标准
1 英国牛津大学 Nuffield 妇女与生殖健康系；2 英国牛津大学 Green Templeton 学院牛津孕产妇与围产期保健研究所；3 英国牛津大学博特纳研究中心医学统计中心；4 英国牛津大学生物医学工程研究所工程科学系；5 巴西佩洛塔斯天主教大学 P´os-Graduac¸ ˜ao em Sa´ude e Comportamento 项目；6 肯尼亚内罗毕阿迦汗大学健康科学学院；7 阿曼苏丹国马斯喀特卫生部家庭与社区卫生部；8 意大利都灵健康与科学城 SC Ostetricia 2U； 9 印度那格浦尔凯特卡医院那格浦尔 INTERGROWTH-21 研究中心；10 北京大学公共卫生学院，中国北京；11 阿联酋沙迦大学临床营养与饮食学系；12 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学妇产科和公共卫生系；13 法国巴黎巴黎笛卡尔大学内克尔儿童疾病医院产科和胎儿医学系；14 加拿大多伦多儿童医院全球儿童健康中心
