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摘要报告糖尿病患者使用Ozempic期间的安全监控
semaglutide用于帮助改善2型糖尿病（T2DM）成人的血糖水平。在加拿大，它可在Ozempic，Rybelsus和Wegovy的品牌名称下获得。随着加拿大的Ozempic增加的使用，需要对T2DM患者的安全结果进行现实监测。我们在4个省（不列颠哥伦比亚省，曼尼托巴省，安大略省和萨斯喀彻温省）进行了一项队列研究，以证明使用Ozempic作为案例研究来复制美国FDA Sentinel Treecan信号检测分析的可行性。我们确定了Ozempic的92,428个新用户和46,266个带有T2DM的新用户。安大略省公共药物计划中的二级分析发现了44,185名Empagliflozin的新用户。尽管分析确定了潜在的安全问题，但仅本研究并未建立或确认Ozempic的安全信号，并且需要进一步的重点研究。这项研究是第一个证明使用加拿大数据复制美国FDA Sentinel Treecan分析的可行性，为将来的研究提供了重要的见解。
利用黎曼几何对脑电信号进行心理状态检测
本研究的目的是实施一种基于黎曼几何 (RG) 的算法，使用任务诱导的脑电图 (EEG) 信号检测高心理负荷 (MWL) 和心理疲劳 (MF)。为了引发高 MWL 和 MF，参与者以字母 n-back 任务的形式执行了一项认知要求高的任务。我们采用基于 RG 的框架分析了不同任务条件和皮质区域下 theta 和 alpha 频带中 EEG 波段功率 (BP) 特征的时间变化特性。当任务运行 EEG 的黎曼距离达到或超过基线 EEG 的阈值时，MWL 和 MF 被认为太高。本研究结果显示，随着实验持续时间的增加，theta 和 alpha 频带中的 BP 增加，表明 MWL 和 MF 升高会阻碍/妨碍参与者的任务表现。在 20 名参与者中，有 8 名检测到高 MWL 和 MF。随着实验持续时间的增加，黎曼距离也显示出向阈值稳步增加，大多数检测发生在实验结束时。为了支持我们的发现，我们还考虑了主观评分（有关疲劳和工作量水平的问卷）和行为测量（性能准确性和响应时间）。
P-8A Poseidon 多任务海上飞机 (MMA)
系统 • P-8A 波塞冬多任务海上飞机 (MMA) 设计基于波音 737-800 飞机，并进行了重大修改以支持海军海上巡逻任务要求。它将取代 P-3C 猎户座。• P-8A 包含一个集成传感器套件，其中包括雷达、电光和电子信号检测传感器，用于检测、识别、定位和跟踪水面目标。集成声学声纳浮标发射和监控系统可检测、识别、定位和跟踪潜艇目标。P-8A 携带 Mk 54 鱼雷，目前正在集成 AGM-84 鱼叉导弹系统来攻击已识别的潜艇和水面目标。传感器系统还提供战术态势感知信息以分发给舰队，并提供 ISR 信息供联合情报界利用。• P-8A 飞机采用了飞机生存能力增强和脆弱性降低系统。集成红外导弹探测系统、照明弹发射器和定向红外对抗系统旨在提高对红外导弹威胁的生存能力。机载和机外传感器和数据链系统用于提高对射频导弹威胁系统的战术态势感知能力。油箱惰化和防火系统降低了飞机的脆弱性。
临床场强度的辐射阻尼
以前的作品描述了各种实验中的RD，其中12,16-24个包括弛豫和磁化转移（MT）测量，灌注MRI，光谱法等。值得注意的是，RD不仅在自由进动过程中（有或没有信号检测），而且在RF传输过程中也存在。7,25，RD更难表征，并且可能会在脉冲过程中干扰所需的磁化轨迹，从而改变有效的翻盖角θeff。在长时间的低功率脉冲中，持续时间较高，持续时间为几毫秒。已经提出了各种技术来缓解，抑制甚至利用26 Rd，包括减少有助于信号的样品区域，21个小型翻盖角脉冲序列到平衡RD，27个线圈，可切换Q，28或主动电子反馈。29大多数方法都依赖梯度脉冲来最大程度地减少相干横向磁性化。16,20,30–32如果不适用（例如，在RF脉冲期间），则需要替代解决方案。获得7,25种获得RD不敏感的RF脉冲的方法基于观察价，33个复合脉冲和梯度优化，7或最佳控制理论。34
揭示了脑电图信号的力量：通过另一个移动网络（yamnet）
摘要：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，就认知和运动方面而言，对患者运动的影响逐渐使人衰弱。早期检测对于有效的疾病管理和更好的患者预后至关重要。有许多检测这种疾病的技术，但是帕金森氏病早期发现的最有趣的方法之一是脑电图，这是一种无创且具有成本效益的诊断工具来测量大脑活动。最近的研究表明，深度学习网络可以处理复杂的数据来分析并提取特征。这些神经网络之一称为另一个移动网络（YAMNET），该网络最初是为使用时间频率信息分析语音信号的。在这项研究中，提出了一种使用Yamnet的新方法，用于使用脑电图脑信号检测帕金森氏病患者，因为频率信息似乎与帕金森氏病检测非常相关。使用Internet上可用的开放访问数据集评估了该方法，该数据集由帕金森氏病患者和健康对照人员的脑电图记录组成，获得的准确率为98.9％。结果表明，Yamnet可能是对帕金森氏病初始检测的令人鼓舞的工具。这可以改善患者治疗并刺激该领域的未来研究。
具有形状合并无线传感系统的人类呼吸信号的定量和实时评估
呼吸信号反映了许多潜在的健康状况，包括心肺功能，自主性疾病和呼吸窘迫，因此在各种情况下需要连续测量呼吸。不幸的是，仍然缺乏满足医疗和日常呼吸监测需求的有效便携式电子设备。这项工作展示了一种柔软，无线和非侵入性设备，用于定量和实时评估人类呼吸。该设备同时使用定制的电容和电阻传感器捕获呼吸和温度特征，该传感器由透气层封装，并且不会限制用户的日常生活。进一步，基于机器学习的呼吸分类算法具有一组精心研究的功能，因为提出了输入，并将其部署到移动客户端中。用户的身体状况，例如安静，活跃和咳嗽，可以通过算法准确地识别并显示在客户端上。此外，可以将多个设备链接到服务器网络，以监视一组用户，并为每个用户提供生理活动的统计时间，咳嗽警报和身体健康建议。使用这些设备，可以定量收集，分析和存储个人和组呼吸健康状况，以进行日常生理信号检测以及医疗援助。
静息态成人额颞叶痴呆与阿尔茨海默病脑电图特征提取鉴别技术的比较研究
摘要：早期阿尔茨海默病 (AD) 和额颞叶痴呆 (FTD) 具有相似的症状，这使其诊断和制定特定治疗策略变得复杂。我们的研究评估了多种特征提取技术，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别 AD 和 FTD 生物标志物。我们开发了一种优化的机器学习架构，该架构集成了滑动窗口、特征提取和监督学习，以区分 AD 和 FTD 患者以及健康对照 (HC)。我们的模型具有 90% 的滑动窗口重叠度、SVD 熵用于特征提取和 K 最近邻 (KNN) 用于监督学习，在区分 AD 和 HC、FTD 和 HC 以及 AD 和 FTD 方面分别实现了 93% 和 91%、92.5% 和 93% 以及 91.5% 和 91% 的平均 F1 分数和准确率。特征重要性阵列是一种可解释的 AI 特征，它突出显示了有助于识别和区分 AD 和 FTD 生物标志物的脑叶。这项研究引入了一种使用 EEG 信号检测和区分 AD 和 FTD 的新框架，满足了对早期准确诊断的需求。此外，还记录了滑动窗口、多特征提取和机器学习方法对 AD/FTD 检测和区分的比较评估。
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
一种基于心算的脑电信号分类的新型进化预处理方法
摘要 脑机接口系统从脑电图 (EEG) 信号中解码大脑活动，并将用户的意图转化为控制和/或与增强或辅助设备通信的命令，而无需激活任何肌肉或周围神经。在本文中，我们旨在通过一种新颖的进化方法（基于融合的预处理方法）使用改进的 EEG 信号处理技术来提高这些系统的准确性。这种方法的灵感来自染色体交叉，即同源染色体之间遗传物质的转移。在本研究中，提出的基于融合的预处理方法被应用于从 29 名受试者收集的开放获取数据集。然后，通过自回归模型提取特征并用 k 最近邻分类器进行分类。我们对基于二元心算 (MA) 的 EEG 信号检测实现了 67.57% 到 99.70% 的分类准确率 (CA)。除了获得 88.71% 的平均 CA 之外，93.10% 的受试者在使用基于融合的预处理方法时表现出了性能改进。此外，我们将所提出的研究与共同平均参考 (CAR) 方法进行了比较，并且没有应用任何预处理方法。所取得的结果表明，所提出的方法分别比 CAR 和未应用任何预处理方法提供了 3.91% 和 2.75% 更好的 CA。结果还证明了所提出的进化预处理方法在对 MA 任务期间记录的 EEG 信号进行分类方面具有巨大潜力。
高分辨率连续CMOS比较器的自动偏移校准方法
高精度，连续模拟比较器被广泛用于信号检测，警报保护和其他字段。提出了一种用于高分辨率连续CMOS比较器（CMP）的自动偏移校准方法。根据短输入格式CMP的第一个输出，校准逻辑将选择适当的例程来计算最佳的修复装饰位。添加了两个校准代码并取平均值以获取实际代码。这主要考虑到比较器翻转可能会延迟一定的事实，这会导致与最佳校准代码的偏差。可以通过平均搜索结果从低到高以及从高到低点来抵消搜索错误的这一部分。根据不同的设计需求，可以通过调整最小的N频道金属氧化金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物（NMOS）与主输入对的相对比。电路实现基于使用5 V IO设备的110 nm闪存过程。分析和仿真结果表明，很容易实现少于1 mV的偏移，这适用于商业用途。所提出的自动偏移校准方法不会增加当前的消耗，并且可以轻松地转移到其他先进的技术流程，这使其有望将来使用。