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World File Search System单频
单脑理论
III. 单个神经元作为电化学通用逻辑门 逻辑门是执行单个布尔计算/函数/操作的构建块（基本组件），当它们组合在一起时，它们构成组合逻辑电路。逻辑门的例子包括 AND、OR、NOT 等。通用逻辑门是一种逻辑门，它可以通过与类似的通用逻辑门组合来执行所有类型的布尔计算/函数/操作，而无需任何其他类型的逻辑门。例子包括 NAND 和 NOR。只需使用一种类型的通用逻辑门组合，就可以创建用于执行任何特定任务/操作的功能组合逻辑电路。众所周知，神经元通过电化学信号进行通信。单个神经元从其树突接收电化学输入，并通过其轴突末端/突触输出电化学信号。根据单脑理论，单个神经元是一种通用逻辑门，它以不同的组合方式可以执行所有可能的布尔运算并形成电化学组合逻辑电路。我们已经知道，大脑的不同部分/区域执行不同的功能，单脑理论认为，大脑的这些不同部分/区域是执行不同任务的不同电化学组合逻辑电路，每个电路都由如上所述的大量神经元组成。
单基因肾病综合征
肾病综合征是儿童多发的一种肾脏疾病，16岁以下儿童的发病率为十万分之1-3。约10%-20%的肾病综合征儿童患有类固醇耐药性肾病综合征（SRNS），其中10%-30%的病例是由基因异常引起的。单基因 SRNS 有两种类型：综合征型（有肾外症状）和非综合征型（无肾外症状）。 SNRS 的治疗需要根据其遗传病因采用不同的临床方法。基因检测，包括单基因、多基因组和综合基因组学，可以识别致病变异，确立准确诊断，制定治疗方案（包括停止免疫抑制治疗并开始更具体的治疗）、遗传咨询和相关肾外表现的综合管理。因此，有效的临床方法应基于基因检测的结果，以实现最佳管理和更适当的咨询。儿科学 2024;26(3):189-96
7541测试单
BM019 using Non-dispersive Infra-Red Spectroscopy and Chemiluminescence Isotopic Tests Documented In-House Methods Isotopes: Sr AM005 using Thermal Ionisation Mass Spectrometry (TIMS) Chemical Tests FLEXIBLE SCOPE ENCOMPASSING: ROCKS / GEOLOGICAL MATERIALS, SEDIMENTS, SOILS, ANIMAL TISSUE, LEACHATES, WATERS, CHEMICAL PRODUCTS (Liquids, Solids, Organic,无机喂食，植物材料，作物
9018医疗单
记录了内部记录的程序，以满足2019年4月版本的“怀孕筛查中的感染性疾病：实验室质量检查证据要求”在产前筛查中使用以下设备并使用以下设备进行血液筛查的要求，并使用以下设备进行血液筛查，并使用sops syphilis syphibibody Igg/ igg/ igm* cobas e601 eclia antiby anpibody* anp anp anp anp anp anp anp anp s anp anp anp anp anp anp anp anp anp anp anp anp s s iggy* Hepatitis B Anti HBc total* Hepatitis B Anti HBs* HCV antibody HTLV I / II antibody Blood Toxoplasma total antibody Biomerieux VIDAS 3 ELFA HIV antigen/ antibody total MLPV036 Hepatitis A IgG Hepatitis A IgM Hepatitis B sAg Hepatitis B Anti HBc total Ab HCV抗体肝炎B'E'E'A抗原肝炎B'E'E抗体肝炎E IgG肝炎
单基因分析
血友病B是由F9基因中的致病变异引起的X连锁遗传性出血障碍，该疾病编码为凝血因子IX。等离子体因子IX缺乏程度与疾病的临床严重程度和遗传发现都相关。严重的血友病B的特征是血浆IX水平低于1 IU/DL的水平。中度和轻度的血友病B的特征是IX因子水平分别为1-5 IU/DL和6-40 IU/DL。绝大多数案例都归因于错义，胡说八道和移架变体，而较小的较大的结构重排（例如大删除或重复）。f9单基因分析（订单代码4855）对于鉴定血友病B或女性的男性中的潜在致病变异有用，而在没有血友病家族史的情况下，IX缺乏因子缺乏。当家族变体不知道并且无法进行测试时，它也可用于识别或遗传诊断女性载体和产前诊断。在F9序列分析未识别致病性变异的情况下，可能存在大型缺失或重复，并且可以考虑通过阵列比较基因组杂交（ACGH）进行F9缺失/重复分析（订单代码4855）。
单中心体验
海绵窦硬脑膜动脉瘘（CS-DAVF）的抽象背景，眼科症状通常是主要的临床表现，是由上静脉静脉（SOV）异常引流引起的。脑血管造影过程中SoV的早期不透明不可避免地表示瘘管在SoV和CS汇合处的分流点。我们旨在利用这一解剖学特征来实现精确的栓塞，从而提高了栓塞成功率并防止了与CS相关的症状和因过度包装而引起的并发症。方法是在2017年5月至2023年9月之间进行的单中心案例系列研究，其中包括通过transhisteral-Sov方法治疗的CS-DAVF患者的最大样本。我们回顾性地审查了32个CS-DAVF肌瘤下窦（IPS）闭塞患者的数据。结果这项研究表明，术后立即完全栓塞率（31/32，97％）。只有三名患者（3/32，9％）出现了暂时的与血管内治疗相关的并发症。平均操作时间为131.6±61.6分钟，平均每名患者使用的1.2±1.1线圈和1.8±1.2 ml Onyx胶。CS-DAVF相关的眼科症状均在所有患者中得到解决。我们还确定了一种罕见的解剖变异，其中77％的患者面部静脉排入外颈静脉。结论在CS-DAVF患者的IPS和主要是SoV引流的CS-DAVF患者中，应将股静脉栓塞栓塞视为至关重要的替代方法。这种方法显示出极好的术后完整栓塞率和令人满意的长期结局以及临床安全性。因此，我们强烈主张“眼睛对眼睛”的治疗策略。
审查多频全息雷达的设计和应用：审查和案例历史
到连续波（CW）HSR信号排除足够的有效穿透深度。确实是，hsr的基本物理学使用了CW信号，但不允许稍后放大（即更深的）到达有损培养基中（如脉冲地下雷达（ISR），HSR可能是可能的，但HSR具有不同的优势。其中最重要的是能够以ISR无法实现的分辨率进行较浅的地下成像。此外，由于相对较低的技术传输和接收触角，因此HSR系统的设计比ISR更简单。本文通过光学类比对HSR的主要原理进行了回顾，并描述了雷达全息图重建的可能算法。我们还介绍了Rascan类型的系统和应用的历史，这可能是唯一可商购的全息图地下雷达。在考虑的地下成像和遥感中，所考虑的是人道主义的脱落，建筑检查，对电介质航空航天材料的非破坏性测试，历史建筑和艺术品的调查，古生物学和安全筛查。用实验室和/或现场实验中获得的相关数据说明了每个应用程序。
多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。