XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System区分
F-1241 机器学习利用神经影像特征区分脑结核和脑肿瘤
背景：脑结核 (TB) 的表现常常与原发性和转移性脑肿瘤以及其他脑部感染性病变相似，因此很难诊断。它是造成严重后遗症和死亡的罪魁祸首，尤其是在发展中国家。需要一种快速准确的诊断方法来防止因延迟或错误诊断而导致的惨淡后果。我们的目标是开发一种分类器，利用机器学习帮助脑 MRI 上呈现的各种放射学特征将脑结核与脑肿瘤和其他感染区分开来。方法：纳入巴基斯坦卡拉奇阿迦汗大学医院的 72 例脑结核病和 146 例非结核病（包括脑膜瘤、神经胶质瘤、脑转移、真菌和细菌性脑感染），并将其分为训练数据集和测试数据集。使用相关矩阵选择特征；并包括从脑 MRI 记录的放射学特征，即环状增强、均匀增强、基底脑膜增强、脑膜增强（非基底）、均匀扩散受限、远端梗塞、脑积水、双侧多灶性病变、单侧多灶性病变和同一叶内多个病变，以及年龄和性别。在应用合成少数过采样技术 (SMOTE)、SMOTE-Tomek 链接、编辑最近邻 (ENN) SMOTE-ENN 和自适应合成 (ADASYN) 技术平衡数据集后，使用两个模型测试分类器准确性：逻辑回归和随机森林。结果：使用逻辑回归以及 SMOTE+TOMEK 获得最高精度 (90.9%)，曲线下面积为 95.4%，F1 得分为 92.8%。将 SMOTE+TOMEK 应用于 Logistic 回归模型后，准确率提高了 6.81%。结论：机器学习在临床决策支持系统中显示出良好的作用，可以快速、无创地区分脑肿瘤和感染。这些分类器可以作为临床设置中使用的移动应用程序的基础。应采用采样技术来提高分类器的性能。关键词：脑肿瘤；脑结核；神经影像学；机器学习
使用放射线学和机器学习区分脑肿瘤的辐射坏死和转移性进展
（Am J Clin Oncol 2023; 00：000 - 000）B雨转移通常很难管理，通常会降低患者的生活质量，从而表现出迹象和症状，例如头痛，人格变化，记忆力，癫痫发作等。不同的治疗技术，例如全脑放射疗法，立体定向放射外科手术（SRS），伽马刀等。已用于治疗脑转移。目前，由于多叶胶胶的设计以及无需过滤器的光束（FFF）的发明，SRS被广泛用于治疗脑转移。1不幸的是，辐射坏死（RN）是该治疗技术的常见不良影响，因为将高剂量的辐射递送到一个分数或几个分数中。该技术被称为低分定位式放射疗法。2015年，Kohutek等人2报道说，使用SRS Technique在25.8％的治疗脑病变中观察到RN。Minniti等人3进行了一项研究，研究了SRS治疗后脑放射性症的风险，并显示24％的治疗病变发生了RN。诊断患有神经系统症状的患者通常接受诊断测试，包括磁共振成像（MRI）。4后续成像通常是为了监测放射疗法的治疗效果，以评估治疗反应，例如完全或部分反应，进行性疾病，稳定疾病等。不幸的是，由于血脑屏障的破坏，RN和肿瘤的过程在常规MRI序列上看起来相似。5因此，对于临床医生和放射科医生来说，至关重要的任务是将RN和肿瘤复发与这些MRI图像区分的能力。最近，放射素学已用于医学中，包括放射疗法，以预测或评估治疗结果。不同的研究已经使用放射线学进行了分析和评估后续图像。6 - 8在该领域，MRI起着至关重要的作用，因为MR图像能够产生有关大脑和其他颅骨结构的卓越解剖信息，这些信息比其他成像方法更清晰，更详细。此外，MRI是一种无创和无损的方法，可反复检查肿瘤以评估对治疗的反应，因此可以将其整合到治疗策略中。6放射素学是一种从医学图像中提取可最小数据的方法，并在肿瘤学中广泛使用。从MR成像中提取这些数据并将其与潜在的组织动态联系起来具有扩大癌症成像研究范围的巨大潜力。此外，放射线学是一种无创方法，可提供无限信息，可用于癌症检测，预后确认，对治疗的反应前词和疾病监测
自适应程序用于区分任意张量量量子状态
摘要 - 量子状态之间的歧视是量子信息理论中的一项基本任务。给定两个量子状态ρ +和ρ-，HELSTROM的测量区分它们的误差概率最小。然而，发现和实现HELSTROM测量值对许多量子位上的量子状态可能具有挑战性。由于这种困难，人们对识别接近最佳的局部测量方案非常有兴趣。在这项工作的第一部分中，我们概括了Acin等人的先前工作。（物理。修订版A 71，032338），并证明使用贝叶斯更新的本地贪婪（LG）方案可以最佳区分任何两个可以写成任意纯状态的张量产物的状态。然后，我们表明，相同的算法无法以消失的误差概率（即使在较大的子系统限制中）区分混合状态的张量产物，并引入了一种局部刺激（MLG）方案，并严格效果更好。在这项工作的第二部分中，我们将这些简单的本地方案与一般动态编程（DP）方法进行比较。DP方法发现了一系列最佳的局部测量和子系统测量的最佳顺序，以区分两个张量产生状态。1
日本航空自卫队第二基地采购部授权支出和负担官
2024 年 10 月 10 日 — 采购管理编号。产品名称。规格（零件编号）数量质量分类制造商。交货地点。交货日期。描述。G-24-024A-108B-KE-3363。电线。ARNES。H70550-08800-。101。11EA。F. 78286。OEPR3。不。...
2020年10月10日 - 分散支出负担第2航空自卫队军官...
2024 年 10 月 10 日 - 标准（零件编号）数量质量等级制造商。344个.4002-2.交付。交货日期。摘要。F.17223 第2补给站。R8.2.27.|适用规格。星火.71286.|2 补充 LPS-AC00003。（1）对投标人的请求...
日本航空自卫队第二基地采购部授权支出和负担官
2024 年 8 月 30 日 — 规格（零件编号）数量质量分类制造商。交货地点。交货日期。描述。70652-02415-。37EA。F. ALVE，H. 042 OR。78286。99643。第二补给站。R9.2.25。适用规格。第二补充 LPS-AC00003。
距离和熵可区分性量化器的比较用于检测记忆效应
最近，从记忆效应的角度对开放量子系统动力学进行表征引起了广泛关注，人们在这个方向上研究了不同的方法，以解决什么是非马尔可夫量子过程这一问题。1–6 我们在此重点介绍开创性论文中引入的一种策略，7 该策略只需要了解开放系统的简化状态随时间的变化。该方法最初是依靠迹距离来比较不同初始系统状态的演变。后来表明，也可以考虑基于量子相对熵的熵量词。8,9 在本文中，我们想研究这些量词的不同行为，以检查由此获得的非马尔可夫动力学概念是否确实对所考虑的量词具有鲁棒性，前提是它满足一些自然的一般性质。为此，我们研究了参考文献中引入的非马尔可夫性度量。7，
可靠的脑电图神经标记物可区分不同练习者的冥想状态
8.) Martínez Vivot, R.、Pallavicini, C.、Zamberlan, F.、Vigo, D. 和 Tagliazucchi, E. (2020)。冥想增加大脑振荡活动的熵。神经科学，431，40–51。https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2020.01.033 9.) memories, C. (2018 年 1 月 28 日)。从科学上讲，冥想对我们的大脑有多大帮助？🧠。Medium。2022 年 2 月 27 日检索自 https://medium.com/@christiandag/scientifically-how-much-meditation-helps-our-brain-459dc021925b 10.) P Harne, B. (2014)。 Higuchi 对吟诵 om 之前和之后的 EEG 信号进行分形维数分析以观察对大脑的整体影响。国际电气和计算机工程杂志 (IJECE)，4 (4)。https://doi.org/10.11591/ijece.v4i4.5800 11.) Shaw, L.，& Routray, A. (2016)。SVM 和 K-SVM 在克里亚瑜伽冥想状态相关 EEG 分类中的关键比较。2016 年 IEEE 国际 WIE 电气和计算机工程会议 (WIECON-ECE)。https://doi.org/10.1109/wiecon-ece.2016.8009103 12.) Rodriguez-Larios, J.、Faber, P.、Achermann, P.、Tei, S. 和 Alaerts, K. (2020)。从无思虑的意识到费力的认知：经验丰富的冥想者在冥想、休息和算术过程中的 Alpha - theta 跨频率动态 13.) Xue, S.-W.、Tang, Y.-Y.、Tang, R. 和 Posner, MI (2014)。短期冥想会引起大脑静息 EEG Theta 网络的变化。脑与认知，87，1-6。https://doi.org/10.1016/j.bandc.2014.02.008 14.) Young, JH、Arterberry, ME 和 Martin,JP(2021)。对比脑电图衍生的熵和神经振荡与高技能冥想者。人类神经科学前沿，15。
胰岛素抵抗的诊断标志物可区分绝经中糖尿病和糖尿病
摘要。- 目标：更年期是女性重生生活中的重要过渡时期，在此期间，激素会改变，导致心脏瓦斯加斯加疾病和2型糖尿病的风险增加。在这项研究中，我们评估了使用胰岛素抵抗（IR）的替代表现来预测甲膜膜上苏联妇女胰岛素抵抗的风险的可能性。患者和方法：研究涉及252名居住在西部波美拉尼亚案的终止妇女。本研究中采用的方法是基于原始问卷，拟人测量和实验室测试的诊断调查，用于确定所选生物化学参数的水平。结果：在整个研究人群中，曲线下的最高面积是稳态模型评估 - 胰岛素分解（HOMA-IR）和定量的胰岛素剂量检查指数（QUICKI）。甘油三酸酯指数（TYG指数）显示出比其他标记物中糖尿病和糖尿病之间的区别诊断值，这是糖尿病和糖尿病之间的区别工具。homa-ir与禁食的血液胶质（r = 0.72; p = 0.001），糖化血红蛋白（HbA1c，r = 0.74; p = 0.001），甘油三酸酯，甘油三酸酯（TG，r = 0.18; p <0.005）和Sure-sure（sbp = 0.02）（r = 0.001;用高密度脂蛋白（HDL，r = -0.28; p = 0.001）负否。结论：发现人体测量法和二进时间代谢参数与IR标记显着相关。homa-beta，Quicki与快速血液（r = -0.051; p = 0.001），HBA1C（R = -0.51; P = 0.001），TG（R = -0.25; P = 0.001），低密度脂蛋白（LDL，R = -0.13; P = 0.045），R = 0.045），; 0.011），并用HDL积极（r = 0.39; p = 0.001）。
在量子光学电路模拟中实现光子部分区分性
我们关注的是在某些现实条件下对量子光电电路的数值模拟，也可以说明光子量子状态并非完全没有区别。部分光子可区分性在实施光学量子信息处理方面有一个严重的限制。为了正确评估其对量子信息协议的效果，准确模拟的准确数值模拟（密切模仿量子电路操作）至关重要。我们的特定目的是提供针对局部光子可区分性的计算机实现，该分子可区分性，原则上适用于用于理想量子电路的现有仿真技术，并避免对其显着修改的需求。我们的方法基于革兰氏式正统计过程，这非常适合我们的目的。光子量子状态由波袋表示，其中包含有关其时间和频率分布的信息。为了说明部分光子的区分性，我们扩大了与电路操作相关的自由度的数量，扩大了光子通道的定义，以结合波袋的自由度。此策略允许在与线性光学元素相同的基础上定义延迟操作。