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使用 SE 进行 3D-CNN 的阿尔茨海默病检测
摘要——阿尔茨海默病是一种致命的进行性神经系统脑部疾病。及早发现阿尔茨海默病有助于正确治疗并防止脑组织损伤。在这项工作中，我们提出了两种方法。首先，提出使用 PSO 从 MRI 图像中提取特征的连接中值滤波器，并使用基于 3D-CNN 的 SE-Net 分析阿尔茨海默病状态。在第一阶段，该算法首先对 MRI 图像进行规范化并去除头骨。使用粒子群优化算法的连接中值滤波器将图像划分为白质 (WM)、灰质 (GM) 和黑洞 (BH)。从分割的图像成分中提取相关的诊断特征。分类器由训练数据训练以预测测试数据。定义特征以使用带有挤压激励块的支持向量机构建分类模型。在这里，数据库总共包含 1000 张图像，这些图像被调整为 350 × 350 而不会丢失信息。深度学习需要大量的图像，并且其强度根据增强技术的要求得到了提高。在该方法的第一阶段，选取 1000 张具有不同特征的图像来训练 SVM 分类器，获得的准确率为 98.37%，这项工作的贡献是将图像分类为阿尔茨海默病 (AD) 和正常等类别。第一阶段的工作强调使用特定程序来提取特征。在第二阶段，CNN 有多个层，从较低级别到较高级别研究图像特征。关键词 - 3D-CNN、压缩和激励网络、优化
引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。
COVID-19-临时疫苗接种覆盖率-欧盟-欧洲经济区-2023-2024 ...
• 2023 年 9 月，鉴于 2023-24 季节疫苗接种活动的不断变化的时间和目标，ECDC 更新了其 COVID-19 疫苗接种覆盖率数据分析流程。本报告对 2023 年 9 月 1 日至 2024 年 1 月期间欧盟/欧洲经济区 (EU/EEA) 的 COVID-19 疫苗覆盖率进行了临时描述。• 在报告期内，30 个欧盟/欧洲经济区中的 24 个国家报告了至少一个目标群体（60 岁及以上人群、80 岁及以上人群、医护人员、慢性病患者、孕妇）的 COVID-19 疫苗接种覆盖率数据。• 在此期间，约有 1940 万 60 岁及以上人群接种了一剂 COVID-19 疫苗。约 550 万 80 岁及以上人群接种了一剂 COVID-19 疫苗。 • 60 岁及以上人群的 COVID-19 疫苗接种覆盖率中值为 11.1%（范围：0.01–65.8%），各国之间存在很大差异。对于 80 岁及以上人群，覆盖率中值为 16.3%（范围：0.01–88.2%），各国之间存在很大差异。• 在 24 个报告国家中，三个国家报告 60 岁及以上年龄组的疫苗接种覆盖率≥50%，而八个国家报告 80 岁及以上年龄组的疫苗接种覆盖率≥50%。• 在此期间，欧盟/欧洲经济区在总人口中接种的约 2270 万剂 COVID-19 疫苗中，大部分是 Comirnaty Omicron XBB.1.5（辉瑞 BioNTech）疫苗（约 2200 万剂；占总接种剂量的 97%）。• 这些初步结果必须谨慎解读。预计未来几周和几个月内数据整合程度和数据完整性将达到更高水平。
可行性和对ALK重型非小细胞肺癌的顺序治疗的挑战
结果：在分析时，70/144（49％）可评估的患者仍然活着。与目标治疗相关的损耗率约为25-30％，用于给药第二代（2G）ALK抑制剂（22％，17/79）或克里唑替尼后任何随后的系统治疗（27％，27/96），以及左他尼布（27％，6/22）或25％（25％）（25％）（25％）（25％）（25％）（25％）。化学疗法实施率为67％（62/93）。多个TKI（MOS 59 vs. 41个月的中值[MOS]与一条TKI线相比41个月，Logrank P = 0.002）和化学疗法（MOS 41 vs. 16个月，Logrank p <0.001）均与更长的存活率显着相关。 预定任何随后的全身治疗的患者的主要原因是临床迅速恶化（n = 40/43或93％）是由肿瘤进展引起的。 在2/3病例（29/43）中，死亡发生在第一次失败的治疗下，而在11/43中，治疗被切换，但患者没有反应，进一步恶化，并在8周内死亡。多个TKI（MOS 59 vs. 41个月的中值[MOS]与一条TKI线相比41个月，Logrank P = 0.002）和化学疗法（MOS 41 vs. 16个月，Logrank p <0.001）均与更长的存活率显着相关。预定任何随后的全身治疗的患者的主要原因是临床迅速恶化（n = 40/43或93％）是由肿瘤进展引起的。在2/3病例（29/43）中，死亡发生在第一次失败的治疗下，而在11/43中，治疗被切换，但患者没有反应，进一步恶化，并在8周内死亡。
从人类脑电图解码个性化运动皮层兴奋状态
图 1. 用于优化每个参与者个性化分类器的分析程序。原始 EEG 数据经过频谱分析。计算 MEP 振幅并通过中值分割分为小 MEP 和大 MEP。之后，通过拟合 100 个不同的 lambda 值和 168 个不同的特征数的 LDA 分类器执行 5 倍交叉验证网格搜索，并按重要性顺序添加特征。然后，选择每个参与者表现最佳的交叉验证分类器，并使用交叉验证期间获得的每个预测类的真实 MEP 振幅计算预测的 MEP 振幅调制。对于每个参与者，在优化和分类循环中训练和测试 16,800 个分类器，这在标准笔记本电脑上需要约 4 分钟。
人工智能和机器人的宏观经济效应：基于调查的估计
该校对硕士生和博士生分别进行调查，但将两者合并为“研究生毕业生”。 13.劳动年收入从“50万日元以下”到“2000万日元以上”分为18个等级，为了避免复杂化，统一分为3个等级。 14 每周工作时间也被用作解释变量，通过对选项中值进行对数变换计算得出。 15 Morikawa (2017) 早期利用企业层面的调查数据，对人工智能与教育背景的关系进行了分析，其报告结果显示人工智能与工人教育背景之间存在互补性，本文的结果与该结果一致。 Draca 等人（2024）通过分析英国数据，证明了机器学习/人工智能与技能（大学毕业生和 STEM 职业）的互补性。
2020 年美国中性利率评估
为了促进从基于 SEP 的方法向基于模型的方法转变，本文的分析将 2019 年 12 月的 SEP 作为疫情前的基准，然后我们在此基础上分层基于模型的 COVID-19 影响估计值。更具体地说，我们遵循 Carter、Chen 和 Dorich (2019) 的做法，以美国货币政策制定者对适当的联邦基金利率“长期”水平的中值评估为中心，以上下 50 个基点为范围，构建疫情前的基准，如 2019 年 12 月的 SEP 所示。如表 1 所示，这导致美国中性利率在疫情前的区间为 2% 至 3%，这表明美国经济进入 COVID-19 危机时的中性利率比央行上次（2019 年 4 月）更新中性利率时评估的利率低 25 个基点。
回顾性审查Anlotinib的安全性和审核
2020。所有患者在服用Anlotinib之前都接受了标准的多模式疗法。成人治疗剂量为12 mg，每天连续2周，每天一次对儿童和青少年进行10毫克的治疗剂量，然后进行一周的戒断。这个3周的治疗周期一直持续到肿瘤迅速发展或患者无法忍受副作用为止。不良药物反应，并根据无进展生存率（PFS），疾病控制率（DCR），总生存率（OS）和客观反应率（ORR）评估治疗功效。中位PFS为9.81±0.9个月，6个月和10个月的PFS率分别为73.3％和33.3％。中值OS为11.43±0.58个月。没有患者获得完全反应。治疗6个月后，