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World File Search System侵入
开发非侵入性机器学习点...
摘要：当前的冠状动脉疾病护理标准（CAD）需要摄入放射性或对比度增强染料，辐射暴露和压力，并且可能需要数天到几周才能转介到金标准的心脏导管插入术。CAD诊断途径将从测试中受益匪浅，以评估CAD，这使医生能够在护理点进行排除，从而更快地探索其他诊断。我们试图使用机器学习来开发测试，以使用易于出现的信号（无应力/辐射）在护理点上评估CAD。鉴于心脏病学的性别与城市/农村地区之间的历史性不同，我们在地理上可访问的测试中瞄准了性别平等的表现。非侵入性光插图学和正交电压梯度信号同时在具有CAD（用于确认CAD确认的金标准）和无CAD（无CAD）（出色的负预测值）的患者（用于CAD确认的金色标记）和coD cAD的侵入性导管之前同时获得。特征是从信号中测量的，并用于机器学习以预测CAD状态。机器学习算法的灵敏度为90％，特异性为59％。在性别以及所有其他相关子组之间都保持了排除概况。通过机器学习在非侵入性信号上评估CAD的测试已成功开发出来，显示出高性能和排除能力。在临床实践中实施测试之前，需要在大型临床，失明的注册数据集中确认性能。
非侵入性光学多模式照相学...
摘要：（1）背景：创伤性脑损伤（TBI）导致死亡和终生残疾率。评估TBI的两个主要生物标志物是颅内压（ICP）和脑氧合。使用独立技术对两者进行评估，其中只能利用侵入性技术评估ICP。这项研究的动机是开发用于ICP和脑氧合的非侵入性光学多模式监测技术，这将使TBI患者有效管理。（2）方法：设计和制造了多波长的光学传感器，以根据从脑反向散射光中检测到的脉动和非型信号来评估这两个参数。该探针由四个LED和三个光探测器组成，它们测量了来自脑组织的光摄影学（PPG）和近红外光谱（NIRS）信号。（3）结果：旨在详细描述了旨在获取这些光学信号的仪器系统以及对传感器和仪器的严格技术评估。基准测试证明了电子电路的正确性能，而信号质量评估显示了所有波长的良好指标，远端光电探测器的信号是最高质量的。该系统在规范中表现良好，并从头部幻影记录了良好的脉动，并根据预期提供了非脉动信号。（4）结论：这种发展为有效评估TBI患者的多模式非侵入性工具铺平了道路。
建立用于非侵入性识别
目的：验证腰椎疼痛可能会带来临床挑战。低压挑衅性唱片（PD）已成为黄金标准，尽管它是侵入性的，而且通常是一个解释的挑战。我们报告说，磁共振光谱（MRS）生物标志物准确地预测PD会导致腰椎椎间盘的PD和阳性MRS阳性与非外科手术的手术患者的预后改善。为了进一步证实MRS用于诊断疼痛的椎间盘，我们报告了2个MRS衍生措施的前瞻性比较：Nociscore（疼痛）和SI-SCORE（变性严重程度）。方法：腰部MRS和基于软件的后处理（Nociscan-LS，Aclarion Inc.）在14例患者的44张椎间盘中进行（前瞻性队列[PC]）。PC数据与用于建立Nociscore的先前数据进行了比较（培训队列[TC]）。Nociscore被转换为序数值（高/中/低； NOCI+/MILD/ - ），并与疼痛（P）相比（NP）对照诊断（PD）进行比较，其中19个光盘在PC中执行PD（12 NP; 7 P）。灵敏度，特异性以及正面和负预测值。在126例患者中，将SI分数与465个椎间盘的MRI PFIRRMANN等级进行了比较（PC Plus TC）。结果：对于PC，MRS（NOCI +/-）与PD（P/NP）相比，精度为87％，灵敏度为100％，特异性为80％。椎间盘盘中的阳性预测值（PPV）和非固定盘中的负预测值（NPV）为100％。临床相关性：Nociscan是一种可采用的，无创的和客观定量的测试，可改善腰痛患者的管理。PC和TC的PD+与PD盘的Nociscores明显更高（P <0.05），PC和TC之间的PD +/组的Nociscore分布在统计学上没有差异（P> 0.05）。si得分在Pfirrmann等级1和2（较少退化）与3年级和4年级（较少退化）（更退化； p <0.05）之间有所不同，随着PFIRRMANN等级1-5，趋势逐渐降低。结论：这些当前数据提供了对椎间盘MRS的预测价值的前瞻性确认，以区分疼痛的椎间盘和评估椎间盘结构完整性。证据级别：2。
非侵入性脑机相互作用 - Infoscience
从虚拟键盘9、10中选择一个字母，而无需使用任何肌肉或周围神经的活动。BCI的中心宗旨是区分大脑活动模式的能力，每种活动都与特定的意图或精神任务相关联。这样的BCI是通过与外界提供新的互动联系来增强人类能力的自然方法，并且特别相关地作为对瘫痪的人类的帮助，尽管它也为健美的人打开了自然和直接互动的新可能性。图1显示了BCI的一般体系结构。用便携式设备记录大脑电活动。这些原始信号首先是处理和转换的，以提取一些相关特征，然后将这些功能传递到某些数学模型（例如统计分类器或神经网络）。此模型在经过一些培训过程后计算出适当的心理命令以控制设备。最后，视觉反馈，也许还有其他类型的触觉刺激，向主题告知了脑部驱动设备的性能，以便他们可以学习适当的心理控制策略并进行快速更改以完成任务。
侵入性短语 - 最佳管理实践2011
本文档中概述的最佳管理实践（BMP）旨在提供控制侵入性植物phragmites australis uspp的指导。敏感栖息地（即湿地，沙丘生态系统）中的澳大利亚（普通芦苇）。这些BMP也与其他领域的侵入性矮月岩控制有关，包括运输和公用事业走廊和私人财产。控制这些站点中的侵入性短暂性，因为它们代表了可以传播刑红线的潜在向量，创建新的立场并在全省造成该植物的重新引入。这些准则的制定是为了协助自然资源管理和赞美安大略省自然资源政策和指令中与生物多样性有关，保护风险的保护（SAR）和控制
一种非侵入性遗传采样方法
非侵入性抽样是濒危和稀有动物遗传研究的最真实的技术之一。在基于非侵入性样本的本研究中，我们通过使用细胞色素B（Cyt B）和细胞色素C氧化酶亚基I（COI）通用线粒体底漆给出了蛇类物种的初步遗传文献，来自印度印度uttarakhand（英国）。我们从印度北阿坎德邦的四个不同位置取样了n = 11种未知蛇物种的皮肤。基因组DNA分离，PCR扩增和收集样品的测序的成功率为100％。之后，在遗传学分析中，在11个样品中，有8个与最不关心的Ver3.1大鼠蛇物种相匹配，两个样品与方格的Keelback蛇配对，一个样品与印度眼镜蛇匹配。随后观察到149（Cyt B）和207（COI）特异性固定SNP。在三种蛇种中，基于两个线粒体基因座获得的种间序列差异也显示出北阿坎德邦蛇种群的较高可变性。基于非侵入性遗传抽样方法的当前研究表明了其在生物多样性保护中的重要性，尤其是那些处于濒危和严重濒危类别下的物种。将来有助于物种管理，种群，基于进化的研究和野生动植物法医的遗传参考数据库。关键词：线粒体DNA和保护，非侵入性遗传采样，蛇，脱落皮肤
非侵入式故障注入攻击综合综述
摘要 — 非侵入式故障注入攻击已成为从商品设备到高端定制处理器等一系列微电子系统的重大威胁。与侵入式攻击不同，这些攻击更便宜，并且可以在不物理改变硬件的情况下利用系统漏洞。此外，某些非侵入式故障注入策略允许远程利用漏洞而无需物理接近。然而，现有研究缺乏对这些攻击在不同目标平台、威胁模型、新兴攻击策略、评估框架和缓解方法上的广泛调查。在本文中，我们全面概述了当代非侵入式故障注入攻击的研究。我们的目标是整合和审查研究界提出的各种技术、方法、易受攻击的目标系统以及现有的缓解机制。此外，我们根据几个方面对攻击策略进行分类，对各个类别进行详细比较，并强调研究挑战和未来方向。通过强调和讨论尖端、非侵入式故障注入的前景，我们希望更多的研究人员、设计人员和安全专家进一步研究这些攻击，并在制定有效的对策时考虑到这些威胁。
康复中的非侵入性脑刺激
非侵入性脑刺激 (NIBS) 在康复环境中越来越常见。它可用于治疗中风、脊髓损伤、创伤性脑损伤和多发性硬化症，以及一些诊断性神经生理测量。NIBS 的两种主要模式是经颅磁刺激 (TMS) 和经颅直流电刺激 (tDCS)。作为传统康复治疗的附加疗法，NIBS 的主要目标是通过抑制或激活目标皮质区域的神经活动来产生神经调节。神经康复中治疗性 NIBS 的适应症是运动恢复、失语症、忽视、吞咽困难、认知障碍、痉挛和中枢性疼痛。通过适当的患者选择和明确的治疗参数，NIBS 可以被视为一种安全的技术。本综述概述了 NIBS 模式，特别是 TMS 和 tDCS、工作机制、刺激技术、使用领域、神经导航系统和安全注意事项。
非侵入式血糖仪系统的设计与开发
摘要：新冠肺炎疫情的爆发已引起公共卫生问题，其影响在全世界范围内对患有糖尿病等非传染性疾病（一种危及生命的疾病）的人群产生了越来越大的影响。诊断和监测系统有限的低收入国家的个人需要持续和定期的血糖监测。侵入式或微创血糖监测已被广泛使用，准确度高，但感染和并发症的风险很高。非侵入式监测技术至关重要，并在全球范围内受到推荐，它有可能提高安全性并减少血糖控制的工作量。本研究介绍了一种非侵入式 GSM（血糖筛查测量）模块血糖仪的设计、开发和评估分析，该血糖仪使用波长为 1550nm 的近红外传感器作为发射器，通过指尖传输，并使用 ATMega38 微控制器作为控制器来确定人体血液中的血糖水平。调查共招募了 40 名受试者。使用 Bland 和 Altman 分析、并发效度和可靠性分析评估了重复性、有效性和可靠性。使用通过和 Boblok 回归分析进一步评估统计意义。重复性显示无显著差异，置信区间为 95%，偏差为 0.6895。使用回归分析，线性关系显示一致性为 99.72%，可靠性为 99.9%。这项研究表明，使用非侵入式 GSM 模块血糖仪测量血糖可有效增强糖尿病胰岛素治疗中的患者监测。
基于侵入式脑电图的脑机接口系统
以脑电信号形式从大脑中提取的运动想象 (MI) 反应已广泛用于脑机接口 (BCI) 系统中的意图检测。然而，由于脑电信号的非线性和非平稳性，BCI 系统的 MI 预测率较低，已知和未知的影响因素都有。本文研究了视觉刺激、特征维度和伪影对 MI 任务检测率的影响，以提高 MI 预测率。使用三个 EEG 数据集进行调查。对每个数据集应用三个滤波器（带通、陷波和公共平均参考）和独立成分分析 (ICA)，以消除伪影的影响。从无伪影的 ICA 成分中提取三组特征，从中选择更相关的特征。此外，将选定的特征子集合并到三个分类器（NB、回归树和 K-NN）中，以预测四个 MI 和混合任务。K-NN 分类器在每个数据集中的表现都优于其他两个分类器。在混合任务 EEG 数据集中获得最高的分类准确率。此外，准确预测的 EEG 类别被应用于机械臂控制。