RGW60 - 系列包括各种无后坐力、肩射、单人操作、一次性武器,用于反坦克、反车辆和反结构用途。这些 60 毫米口径弹药基于我们久经考验的 RGW 系统概念,该概念具有肩射武器系统领域的最高技术标准。RGW60 平衡了士兵的需求,提供了一种卓越的轻型肩射弹药,可以精确打击各种目标,并且
摘要:准确分类胶质瘤在临床实践中至关重要。它对临床医生和患者选择适当的治疗方法具有重要意义,有助于促进个性化医疗的发展。在 MICCAI 2020 放射学和病理学联合分类挑战赛中,为每个患者提供了 4 个 MRI 序列和一张 WSI 图像。参赛者需要使用多模态图像来预测胶质瘤的亚型。在本文中,我们提出了一种用于胶质瘤分类的全自动流程。我们提出的模型由两部分组成:特征提取和特征融合,分别负责提取图像的代表性特征和进行预测。具体而言,我们提出了一种用于 3D MRI 体积的无分割自监督特征提取网络。并且通过将传统图像处理方法与卷积神经网络相结合,为 H&E 染色的 WSI 设计了一个特征提取模型。最后,我们融合从多模态图像中提取的特征,并使用密集连接的神经网络来预测最终的分类结果。我们在验证集上使用 F1 分数、Cohen's Kappa 和平衡准确度评估所提出的模型,结果分别达到 0.943、0.903 和 0.889。
背景:正电子发射断层扫描(PET)越来越多地用于用于治疗评估目的。尽管如此,由于空间分辨率低和PET图像的高噪声水平,PET图像中的病变体积识别是放射线学过程中至关重要且仍然具有挑战性的步骤。目前,生物靶标体积(BTV)由核医生手动轮廓,并具有昂贵且依赖操作员的程序。这项研究旨在使用全自动手术,并使用这些BTV提取放射线特征,以在对治疗反应与否的患者之间进行分层,从而在接受L- [11 C]蛋氨酸(11C] PET的患者中获取BTV。出于这些目的,使用建议的方法划定了31种用于预测性评估的脑转移,用于治疗后的随访评估25个。依次使用11C-MET PET研究和相关的体积分割来提取108个特征,以研究放射线分析在脑转移患者中的潜在应用。已实施了一种新型的统计系统,以减少特征和选择,而判别分析被用作特征分类的方法。结果:对于预测性评估,在功能降低和选择后,有3个特征(非球性,低强度跑步和复杂性)能够区分响应者和非反应器患者。与使用所有功能相比,使用三个选定特征(敏感性为81.23%,特异性为73.97%,精度为78.27%)的组合获得了患者歧视的最佳表现。其次,对于后续评估,为8个特征(SUV平均值,SUL峰,SUV,SUL峰值面积面积,SUV平均值量表,表面平均SUV 3,SUL峰值峰值 - 峰值 - 峰值和第二个角度矩和第二个角动力)均在判别分析中具有最佳性能,敏感性86.28%(敏感性86.28%),特定于87.75%,并精确86.75%),精确86.75.75%。 特征。
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脑电信号是通过使用放置在头皮上的电极放大和记录大脑的自发生物电位来获得的。虽然事实证明这种信号有助于以高时间分辨率发现大脑活动的变化,但它受到非平稳和频繁伪影的污染。人们开发了大量降噪技术,并取得了显著的效果。然而,它们通常需要多通道信息和额外的参考信号,不是完全自动化的,需要人工干预,而且大多是离线的。随着脑机接口的普及和脑电图在日常活动和其他生态环境中的应用,人们越来越需要一种强大的、在线的、近乎实时的去噪技术,这种技术不需要额外的参考信号,是完全自动化的,不需要人工监督或多通道信息。这项研究通过引入 onEEGwaveLAD 来丰富知识体系,这是一种新颖的、全自动的、在线的、基于 EEG 小波的学习自适应去噪器管道,用于识别和减少伪影。它是一个特定的框架,可以实例化各种类型的伪影,为实时去噪铺平了道路。作为同类中的第一个,它针对眨眼检测和减少的特定问题进行了描述和实例化,并通过对 30 名参与者的信噪比进行一般和特定分析进行了评估。
UX-2000是整合测试带分析系统和尿液颗粒分析系统的仪器。在该仪器上,可以在一个屏幕上显示测试条分析和尿液颗粒分析的结果。两种分析的集成使操作员可以通过使用相关参数(例如BLD和RBC,LEU和WBC,NIT和BACT)之间的交叉检查来轻松管理结果。因此,可以提高测量结果的可靠性。在这项研究中,我们评估了UX-2000的基本性能,例如运行内的可重复性,结转测试以及与UF-1000I以及与Clinitek Atlas的相关性。运行内可重复性和结转测试的结果非常好。,与UF-1000i和Clinitek Atlas的相关性没有问题。因此,似乎UX-2000对于例行尿液的常规测定很有用,以促进高效和快速。
记录版本:该预印本的一个版本于 2023 年 10 月 10 日在《自然通讯》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41467-023-41859-6 。