2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日,在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法:通过非概率目的抽样,共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果:平均年龄为 26.4±23.5 岁,范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中,98 名(56.6%)为男性,75 名(43.4%)为女性。临床表现如下:喂养不良、易怒和嗜睡 86 人(49.7%),头痛 137 人(79.2%),恶心/呕吐 125 人(72.3%),颈部僵硬 89 人(51.4%),意识水平改变 132 人(76.3%),癫痫发作 78 人(45.1%)和局部神经功能障碍 45 人(26%)。以腰椎穿刺金标准为诊断标准,增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%,特异性为 85%,PPV 为 87.6%,NPV 为 89.4%,诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准,增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论:与增强 T1W 序列相比,增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此,对于所有怀疑患有脑膜炎的患者,应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
背景:使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像,就像从地球仪中得出地球地图一样,可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成,即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的:确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料:向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果:总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生(n = 12)的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人(n = 54)的敏感性为 67%,特异性为 80%。结论:放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明,这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN,CNN+LSTM和变异自动编码器(VAE)。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明,CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是,VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势,同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性,可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外,我们还为该数据集实施了随机森林,以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语:机器学习(ML),深度学习(DL),VAE(变异自动编码器),长期短期存储网络(LSTM),脑电图(EEG)(EEG)
该研究的目的是通过对基台适应程度的体外研究来评估可移动部分义齿中数字印象的精度。肯尼迪III类模型,在43和47元素之间具有假肢空间,分别在米西奥 - 胶囊和扣带区域中具有壁ni。在亚组浓度和conm中进行了常规印象,而数字扫描是在DIGC和DIGM中进行的。使用石膏和树脂型号上的蜡技术制造了简化的钴 - 铬合金框架。通过用冷凝硅硅硅酮打动壁ni,定性评估穿孔,并在横截面后立体显微镜下定量测量霉菌厚度来评估结构的适应程度。常规适应性在实验组中更为普遍。conce显示出较高的平均基台适应程度,而conm的平均值较低。研究因素,印象技术和基台座椅的类型在统计学上没有显着意义,并且变量之间没有相互作用。咬合和扣带式基台测量点没有统计学上的显着差异。数字扫描在基台适应方面产生了更好的结果,基台座椅和金属结构之间的平均间隙较小,因此在临床上可以接受。基座座和印象技术的类型对基台适应没有统计学上的显着影响。印象技术并不代表影响不同测量点上咬合和扣带扣基台适应的因素。
博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
Michele Martinazzo,Davide Magurno,William Cossich,Carmine Serio,Guido Masiello,Tiziano Maestri,评估远红外和中红外波长的缩放方法的准确性,定量光谱和辐射转移杂志,杂志
研究人员使用高分辨率MERRA-2数据以及统计方法来评估耦合模型对比度项目(CMIP5和CMIP6)的性能,以模拟降水,最高温度(TMAX)和最低温度(TMIN)。他们应用了双线性插值将数据集标准化为0.25°×0.25°的分辨率。对于未来的气候预测,除了CMIP5方案外,它们还融合了CMIP6场景。根据Panj River Basin的独特地形特征的适用性选择了总共八个通用循环模型。
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使用AI辅助预测模型报告的美国医院中约有65%最常用于预测住院健康轨迹,识别高风险门诊患者并促进安排。虽然61%的医院评估了其准确性的预测模型,但只有44%的医院对偏见进行了类似的评估。与资源不足的医院或使用外部开发人员相比,拥有更多财务资源和技术专业知识的医院更有可能拥有和评估AI模型。
替代辅助进化算法(SAEAS)来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式,但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此,我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型,以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略:(1)预选前(ps),(2)基于个人(IB)和(3)基于一代的基准基准问题的基于生成(GB)的基线模型,而基线模型不使用替代物。实验结果表明,较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是,影响根据所使用的策略而变化。具体来说,随着估计精度的提高,PS证明了性能的明显趋势,而当准确性超过一定阈值时,IB和GB表现出强大的性能。模型策略