5.2(a)在此模型中,我们将根据训练数据中最接近的树的类别对一棵新树进行分类。这高度取决于培训数据的选择。如果我们将数据集分为两半,并为这两个数据集中的每个数据集制作k = 1的最邻居模型,那么我们很可能会在两个模型上获得非常不同的决策界限,因为我们将预测基于单个训练数据点。这意味着我们在模型中有很大的差异。至于偏见:是高还是低取决于我们认为仅地理位置是否足以确定树类型的信息。如果是这种情况,则偏差很低,因为1-NN模型可以描述非常灵活的映射(在这种情况下,从“位置”到“树类型”)。但是,如果有有关模型中未使用的功能中可用的树类型的相关信息,则可以将其视为偏见,这是由于“真实”输入输出关系的模型不足。
方法:从2019年10月1日至2020年9月30日之间,从中国三级医院的2,329例成年患者组成的同类中收集了数据。选择了36个临床特征作为模型的输入。我们通过机器学习(ML)方法训练了模型,包括逻辑回归,决策树,随机森林(RF),多层感知器和光梯度增强。我们评估了五个ML模型的性能,评估指标为:ROC曲线(AUC)下的面积,准确性,F1得分,灵敏度和特异性。在2020年10月1日至2022年4月1日之间,另一批2,286例患者的数据被用来验证模型在内部验证集中表现最佳的模型。Shapley添加说明(SHAP)方法用于评估特征重要性并解释该模型的预测。
背景:卡达西尔(Cadasil)的白质超强度(WMH)的分割是最严重的遗传起源小脑小血管之一,具有挑战性。方法:我们根据卷积神经网络(CNN)al-gorithm进行了自动方法,并使用了132名患者获得的2D和/或3D FLAIR和T1加权图像的大数据集,以在这种情况下测量WMH的进展。结果:使用此方法测量的WMH的体积与专家验证的参考数据密切相关。WMH分割也明显改善。结合了两个连续的学习模型特别感兴趣,从而减少了假阳性体素的数量以及单级过程后检测到的分割不足的程度。使用两阶段方法,WMH进展与从参考掩模中得出的病变的度量随着年龄的增长而增加,以及与单个级别的可变WMH进展轨迹相关。我们还确认了WMH初始负载的预期影响以及MRI获取类型对此进展的测量的影响。结论:总的来说,我们的发现表明,可以通过CNN分割算法自动测量卡达西尔的WMH进展。
摘要:耳胶囊和周围的颞骨表现出复杂的3D运动,受骨传导刺激的频率和位置影响。所得的与当经压力的相关性尚未足够理解,因此在实验和数值上都是这项研究的重点。实验是在三个尸体头的六个颞骨上进行的,在0.1-20 kHz的乳突和经典的巴哈位置上应用了bc助听器刺激。在包括海角和stapes在内的各个颅骨区域上测量了三维运动。使用自定义的声学接收器测量了2粒内压力。该实验是基于Liuhead的自定义有限元模型(FEM)的数字重新创建的,并增加了听觉外围。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。 在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力,并表明头骨变形,尤其是在耳囊中,取决于颅底材料的性能。 实验结果和FEM结果表明,耳胶囊表现为刚性加速度计,在耳蜗上施加惯性载荷,甚至在7 kHz以上。 未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。 v C 2025作者。 所有文章内容(除非另有说明,否则都将根据Creative Commons归因(cc by)许可(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)获得许可。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力,并表明头骨变形,尤其是在耳囊中,取决于颅底材料的性能。实验结果和FEM结果表明,耳胶囊表现为刚性加速度计,在耳蜗上施加惯性载荷,甚至在7 kHz以上。未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。v C 2025作者。所有文章内容(除非另有说明,否则都将根据Creative Commons归因(cc by)许可(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)获得许可。https://doi.org/10.1121/10.0034859(2024年8月28日收到; 2024年12月19日修订; 2024年12月20日接受; 2025年1月28日在线发布)[编辑:Julien Meaud]
在整个Covid-19,大流行大学都必须将其班级改编成虚拟环境。 div>这对年轻大学生的心理健康产生了影响。 div>这项研究的重点是分析利马公立大学的学生在虚拟环境(EEAEV)中学术压力量表的有效性和可靠性。 div>来自心理学学院的160名学生参加了18至25年。 div>方法学设计具有工具性,以EEAEV的心理测量分析为导向。 div>使用的工具是社会人口统计学记录,EEAEV(30个项目)和应力量表(DASS-21)。 div>调查后,EEAEV的内部一致性和同时有效性脱颖而出,支持其在虚拟环境中的应用。 div>比例模型比具有三个维度的模型表现出更大的一致性。 div>尽管有一些判别能力较低的项目,EEAEV仍将其定位为衡量学术压力的精神法法学上扎实的工具。 div>结论:这些发现表明它们在虚拟环境中的评估和学术压力方法中的有用性,支持其在未来的研究中的应用和多样化的教育环境
对本PGD的授权用户的限制应注意,如果他们被委托进行免疫某些团体的委托,则该PGD不构成允许的许可,即超出他们被委托进行免疫的群体之外的免疫接种。组织批准(法律要求)角色名称标志日期委托医疗总监,NHS英格兰 - 西北
方法:我们的回顾性研究在 2023 年 2 月至 8 月期间招募了 497 名接受心脏瓣膜手术的成年患者作为衍生队列。获取患者的人口统计学信息,包括病史和围手术期临床信息,并根据肾脏疾病:改善全球预后 (KDIGO) 指南将患者分为 AKI 和非 AKI 两个队列之一。使用二元逻辑逐步回归分析,我们确定了心脏瓣膜手术后的独立 AKI 风险因素。最后,我们构建了一个列线图并在由 200 名患者组成的验证队列中进行外部验证。根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、校准曲线和决策曲线分析 (DCA) 评估列线图的性能。
Stéphane Emery、Sylvain Fieux、Benjamin Vidal、Pierre Courault、Sandrine Bouvard 等人。[18F]2FNQ1P 作为大鼠、猪、非人类灵长类动物和人类脑组织中 5-HT6 受体特异性 PET 放射性示踪剂的临床前验证。核医学与生物学,2020 年,82-83,第 57-63 页。�10.1016/j.nucmedbio.2020.01.006�。�hal-03035781�
人类肿瘤的自然病史和治疗反应各不相同,这在一定程度上是由于遗传和转录组异质性造成的。在临床实践中,单点针吸活检用于对这种多样性进行采样,但癌症生物标志物可能会因单个肿瘤内的空间基因组异质性而混淆。在这里,我们通过分析 TRACERx 研究中 184 名肺腺癌患者的 450 个肿瘤区域的多区域全外显子组和 RNA 测序数据,研究克隆表达基因作为采样偏差问题的解决方案。我们前瞻性地验证了克隆表达生物标志物结果风险相关克隆肺表达 (ORACLE) 与临床病理风险因素以及 I 期疾病的生存关联。我们扩展了我们对机制的理解,发现克隆转录信号在组织侵袭之前是可检测到的,可作为致命转移性克隆的分子指纹并预测化疗敏感性。最后,我们发现 ORACLE 将遗传进化措施(包括染色体不稳定性)编码的预后信息总结为简洁的 23 个转录本检测。
