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World File Search System信号检测
人工智能在信号检测中的作用
关于作者：米兰达·格林哈尔格 (Miranda Greenhalgh) 拥有超过 14 年的经验，在管理、监管事务和数据分析方面拥有丰富的背景，使用 SQL、BO、Clintrace、ARISg、Argus、Oracle AERS、SAS 和许多其他软件包进行信号检测和汇总报告。在加入 Foresight 和 IQVIA 之前，她曾是该行业的一名产品经理和 SME，并在安全组织（包括 Sunovion、Genzyme 和小型 CRO）担任过多个职位。米兰达还是东北大学监管事务和安全的兼职教授。如何捕获和处理信号。
信号检测•不成比例 - 药物 - 疫苗
* ADR报告的严重标准由国际医学科学委员会（CIOMS）的工作组确定，并将其定义为在黄牌上记录的6个可能的类别。记者可以通过在黄牌上勾选适当的盒子来选择以下标准。标准为：（1）患者因反应而死亡（2）威胁生命（3）导致住院或长时间住院住院治疗（4）先天性异常，（5）涉及持久性或明显的残疾或无能为力或（6）
肺炎球菌感染后的不良事件信号检测...
2017年，韩国的肺炎球菌感染率达到历史最高，肺炎链球菌是细菌性肺炎的主要原因。1,2尽管在过去50年中使用了抗生素和重症监护，但肺炎球菌菌血症的病死率在儿童和青少年中仍然高达15–20％，在老年人中高达30–40％。3-5此外，各种肺炎球菌的耐药率一直在稳步上升。在这种情况下，疫苗接种已成为预防肺炎球菌感染最经济有效的方式。6肺炎球菌疫苗主要有两种类型：23价肺炎球菌多糖疫苗（PPSV）和肺炎球菌结合疫苗（PCV），其中多糖与蛋白质结合。 7 韩国国家免疫计划 (NIP) 于 2013 年为 65 岁及以上人群推出了 23 价 PPSV，2014 年为 5 岁以下儿童推出了 8 价 PCV。9 NIP 的推广似乎使儿童和青少年都受益
利用极低频磁信号检测船舶
交流信号不受地磁噪声污染。磁性 ELF ~ 1/R 2 ，检测距离更长。使用相同标量 MAD 磁强计。磁强计本底噪声低（~ 0.1 pT/ Hz）。检测范围主要受环境噪声限制：1 pT/ Hz 为 400m，0.1 pT/ Hz 为 1200m。这项工作解决了单通道噪声问题
阿米替林的信号检测和生物信息学分析
1.Guaiana，Giuseppe，Corrado Barbui和Matthew Hotopf。“抑郁症的阿米替林。”系统评论的Cochrane数据库3（2007）。2. Viswanathan，Anand和Hugues Chabriat。“脑微毛发”。冲程37.2（2006）：550-555。
利用脑电图信号检测困倦的卷积神经网络
1 多媒体信息系统和高级计算实验室（MIRACL），斯法克斯大学，斯法克斯 3021，突尼斯；siwarchaabene@gmail.com（SC）；Bassem.Bouaziz@isims.usf.tn（BB）；amalboudaya71@gmail.com（AB）2 斯法克斯数字研究中心，BP 275，Sakiet Ezzit，斯法克斯 3021，突尼斯 3 马格德堡奥托冯格里克大学体育科学研究所，39104 马格德堡，德国； anita.hoekelmann@ovgu.de 4 神经科学、生理学和心理学跨学科实验室：身体活动、健康和学习 (LINP2)，UFR STAPS，UPL，巴黎楠泰尔大学，92000 楠泰尔，法国 5 IRIT-ENSEEIHT，图卢兹大学，31013 图卢兹，法国；lotfi.chaari@toulouse-inp.fr * 通信地址：achraf1.ammar@ovgu.de † 这些作者作为第一作者对本文的贡献相同。 ‡ 这些作者作为最后一位作者对本文的贡献相同。
远距离预警线雷达：自动信号检测的探索
I 20 世纪 50 年代初，载人轰炸机携带核武器飞越北极地区的威胁是大陆防御的首要问题。麻省理工学院 1952 年夏季研究建议开发一条贯穿阿拉斯加和加拿大北部的预警雷达线，从阿拉斯加西北角的利斯伯恩角到加拿大东海岸巴芬岛的戴尔角。这是一项雄心勃勃的工程，特别是因为当时雷达系统尚未开发或设计，新的检测过程也尚未发明。除其他创新外，雷达网还建议使用自动检测技术，以大幅减少当时手动雷达操作的繁重人力需求和不可接受的时间延迟。美国空军于 1952 年 12 月接受了夏季研究的建议，林肯实验室签订了合同，在 1953 年 4 月 30 日之前交付 10 套雷达，期限不到五个月。F. Robert Naka 被指派开发自动雷达信号处理和警报系统。本文回顾了主要作者参与这一具有挑战性的雷达项目的经历。虽然这些技术问题在当今的雷达能力下听起来很原始，但它们的解决速度却比当今国防部的发展速度快十倍。我
超声无线插入型生物信号检测和神经刺激装置
[技术文档]（技术事务：40％）o超声无线技术文档（技术事故：总数的10％）-TM1：超声波无线电源传输演示套件v2.0用法 - 匹配层设计-TM4：1-3复合超声设备的效率测量VII O BLE（ESB）4与无线数据通信相关的技术文档案例（技术费用：总计的10％）套件板设置-TM7：EXG传输电路V1.2开发（电路板）-TM8：EXG接收电路V1.0开发（电路板）固件）-TM10：UWCS电路V1.2开发（超声驱动命中率和固件）-TM11：BMI集成超声超声无线无线电源传输电路开发o 3文档与生物识别包装技术相关（技术费用：总计10％）-TM12：使用生物兼容的Epompopatible Epoxy -TMM13：TM12：使用生物包装技术使用生物包装技术超声裂隙，用于7mm厚度，电路芯片，天线放置-TM14：通过检查和审查结果
使用 GAN 和 LSTM 网络根据 EEG 和 EOG 信号检测驾驶员睡意
近年来，驾驶时困倦已成为交通事故的主要原因。然而，我们对评估驾驶员困倦的电生理指标知之甚少。前期研究和我们的研究表明，alpha 阻断现象和 alpha 波衰减-消失现象分别代表两种不同的困倦程度，即放松觉醒和睡眠开始。本文提出了一种基于脑电图 (EEG) 和眼电图 (EOG) 信号的驾驶员困倦检测新模型。我们的模型旨在跟踪 alpha 波的变化并区分这两种与 alpha 相关的现象。采用连续小波变换从时域和频域中的生理信号中提取特征。同时，引入长短期记忆 (LSTM) 网络来处理 EEG 和 EOG 信号的时间信息。为了解决生理样本不足的问题，使用生成对抗网络 (GAN) 来扩充训练数据集。实验结果表明，检测 alpha 波起点和终点的 F1 得分达到 95% 左右。我们采用的条件 Wasserstein GAN (CWGAN) 可以有效扩充数据集并提高分类器性能。同时，我们的 LSTM 分类器在留一交叉验证下对 alpha 波终点进行分类的平均准确率为 98%。
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的