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案例报告
白细胞计数-8570/μL和血小板计数-235000/μL）。ct- interagraphyshow，通过增强长远端回肠的不规则，同心增厚，导致明显的腔狭窄和近端肠膨胀，暗示着感染性/炎症性病因。临床鉴别诊断包括结核病和克罗恩病。接受了小肠切除和吻合术，以减轻其阻塞性症状。总标本显示出昏暗的血清，增厚的回肠壁，并形成狭窄（图1A）。组织病理学揭示了一种细胞，浸润的透壁肿瘤，该肿瘤排列在肿瘤表中，导致绒毛褶皱的隐窝破坏和球茎构型（图1B，1C）。单个肿瘤细胞显示出肿瘤，卵形，凹痕核，明显的核仁，分散的染色质和细胞质少（图1D）。在免疫组织化学（IHC）上，肿瘤细胞对白细胞共同抗原（LCA）阳性，泛环蛋白为阴性（图2A，2B）。进一步的IHC面板显示，肿瘤细胞对PAN B淋巴细胞（CD [CD [二分法群）20，PAX [配对盒配对] 5，CD79A）PAN T-LYMPHOCYTE（CD3，CD5，CD4，CD4，CD4，CD8，CD8，CD8，CD8，CD4，CD4，CD45RO）和Histiocococycocycycimin（CD68，fist68，fist68，fistimin）。肿瘤细胞显示髓样标记髓过氧化物酶（MPO）和CD117的阳性（图2C，2D）。肿瘤细胞表现出对不成熟标记TDT（末端脱氧核苷酸转移酶）的局灶性阳性，而其他不成熟的标记（CD1A，CD10和CD34）为阴性。肿瘤细胞对ERG（ETS-族转录因子）呈阳性（图2F）。注意到T细胞标记物的异常阳性（CD43）（图2E）。基于组织学和IHC特征，对MS进行了最终诊断，并建议进行骨髓（BM）检查。BM抽吸和活检在正常范围内，爆炸没有增加。核分型揭示了正常的细胞遗传学研究。BM上AML面板的荧光 - Insitu杂交（FISH）为阴性。全身PET-CT显示出右脚窝的炎症后变化，而没有任何其他病变。在
这些Decody de l'inesite de Lyon
首先，我要感谢AuvergneRhône-Alpes地区为这项研究工作提供资金，以及加拿大自然科学和工程研究委员会（CRSNG）和魁北克省的技术和技术研究基金（FRQNT）在加拿大留下了财务支持。，很难（即使不是不可能）在几行中表达我对许多人支持我，在这些漫长的论文中提供帮助或伴随的巨大感激之情。不可否认的是，在本手稿中获得和提出的所有结果都是集体工作的果实，没有下面提到的每个人的贡献，以及我不由自主地忘记的所有人员，这是什么不可能的。在两大洲之间进行共同论文，可以被证明是一项测试。另外，我的第一个感谢我的两位论文导演，在里昂的Insa和Inrs-emt的LionelRoué的Hassane Idrissi。首先是他们所有的监督，他们的经验，他们的科学知识和专业精神，这使本论文能够看到一天的光芒。莱昂内尔，感谢您的可用性和响应能力，有时在深夜纠正我的手稿或我的数字，以及您将兴趣瞄准有时令人困惑的结果的能力。Hassane，感谢您在多个领域（例如声学程序，甚至腐蚀）共享的许多知识，使您能够教过很多关于我的新手的知识。祝您在各自，专业，学术和个人项目中都取得良好的延续。除了这个沿海地区外，我还有很大的机会与其他实验室或具有相当大的翼展和影响力的团队合作。因此，我要热烈感谢Fannie Alloin和Pierre-Xavier Thivel du Lepmi de Grenoble。他们在电化学和能源存储领域的经验，尤其是他们在锂/硫的作品经历，使得不仅有可能在第一部作品和本论文的第一批作品中从右脚开始，而且还可以极大地丰富围绕获得的结果的辩论。fannie，感谢您的不取证知识（在多个领域）和持续的仁慈，以及您对任何测试的细节感和科学严格感。Pierre-Xavier，也感谢您的明智建议，您的可用性和积极性。我还要感谢里昂的INSA的埃里克市长，尽管他担任著名的Mateis实验室主任，但他的时间使他有时间陪伴我们进入同步者或分享他的巨大经验，尤其是在层析成像方面。我不知道我是否会再次有机会在等待我的专业未来，在同步器的一条轻线上工作，但无论如何，这仍然是这些论文时期最令人难忘的经历之一。也非常感谢陪伴我的人（或我陪伴我！）在这些漫长的昼夜。许多人为在那里进行的经验的实施和成功做出了贡献，尤其是技术人员和Sun和ESRF同步基因的科学家。无法全部命名，因此，我特别感谢安德鲁·金（Andrew King）在太阳曼尼斯（Sun Manips）和ESRF的Marta Majkut和Jon Wright的帮助。因此，感谢Didier Devaux，尤其是因为我允许我在深夜设置电池，感谢您再次感谢Fannie和Eric，以及Lucile，Quentin S.，最后是Victor，在Synchrotron中与之无眠的夜晚变得更加乐趣。
动态热身练习 - MyNavyHR
1. 胸肌飞鸟和过顶平举：肘部弯曲至 90 度，将肘部抬高至肩部高度，然后向后移动，使其与身体成一线（手臂应看起来像球门柱）。这是您的起始姿势。像做胸肌飞鸟一样将肘部并拢。当肘部/拳头接触（身体中线）时，轻轻将双臂举过头顶。反向练习以回到起始姿势。（目的：此练习用于热身胸部肌肉，并在做过顶动作时增加手臂的活动范围。解释大多数举重运动员的胸部和肱三头肌运动为何紧张，这也是在举重室进行的一项很好的练习。它还将为俯卧撑做好胸部和手臂的准备。）2. 胸部推举/肩部推举：模拟您在身体前方的空中做俯卧撑。回到起始姿势后，继续做过顶肩部推举。确保在肩部推举过程中使用窄手位并保持肘部内收，以确保您锻炼到肱三头肌（后臂）。（目的：此练习用于为俯卧撑和过顶动作（如军事推举）做好准备。确保学生了解肘部必须保持内收。CFL 经常会伸出肘部，用双手的拇指和食指形成三角形。如果他们这样做，他们就不会锻炼到肱三头肌。）3. 小腿提举和颈部旋转：进行站立式小腿提举并旋转头部以查看右肩。向右重复 10 次，然后换位并向左重复 10 次（查看左肩）。 （目的：这项练习用于热身小腿，并提供颈部活动范围。不要让学生将脖子从一侧转到另一侧，否则他们会头晕。他们应该向一侧做 5 次，向另一侧做 5 次）。 4. 脚尖向前轻点：双脚分开与肩同宽站立。逐渐抬起左膝，向外旋转臀部，这样你就可以用右手轻点左脚内侧（你的下半身应该处于“4 字形”位置）。用左手触摸左脚内侧，重复此动作至另一侧。继续左右交替进行此练习。 （目的：这项练习将用于增加臀部的运动范围（尤其是髋部屈曲和外旋）。一定要告诉学生，大多数水手的臀部都很紧，尤其是跑步者，这将提高表现。如果你不这么说，这项练习对他们来说似乎没有效果。）脚尖向后轻拍：双脚分开与肩同宽站立。逐渐将左脚抬到身后（像腿筋弯举一样），用右手轻拍脚。用左手和右脚重复另一侧的动作。（目的：这项练习用于热身腿筋，同时增加股四头肌的活动范围。）5. 向侧面/前方拉线：双脚稍微向外伸开，与肩同宽，半蹲。保持下蹲姿势很重要，这样在练习过程中才能锻炼腿部肌肉。模拟从船上拉线（重复“拔河”动作），重复 4 次，重复一定次数。从左侧、前方和右侧改变位置。（目的：这项练习模拟了水手需要学习的重要技术，尤其是舰队水手。用线
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版）https://doi.org/10.17559/TV-20210121112228 原创科学论文 运动想象脑电图识别
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版）https://doi.org/10.17559/TV-20210121112228 原创科学论文 使用深度生成对抗网络和 EMD 进行 BCI 应用的运动想象 EEG 识别 Stephan STEPHE、Thangaiyan JAYASANKAR*、Kalimuthu VINOTH KUMAR 摘要：脑电图 (EEG) 中的运动想象 (MI) 运动活动仍然有趣且具有挑战性。BCI（脑机接口）允许大脑信号控制外部设备，还可以帮助患有神经肌肉疾病的残疾人。在任何 BCI 系统中，两个最重要的步骤是特征提取和分类方法。然而，在本文中，通过深度学习 (DL) 概念的性能改进了 MI 分类。该系统从 BCI 竞赛三个数据集 IVA 中获取了右手和右脚的两时刻想象数据，并开发了利用传统神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN) 的分类方法。通过应用经验模态分解 (EMD) 并在特征提取技术中混合它们的固有模态函数 (IMF)，可以减少训练时间并管理非平稳问题。实验结果表明，所提出的 GAN 分类技术的分类准确率为 95.29%，优于 CNN 的 89.38%。所提出的 GAN 方法在 BCI 竞赛三个数据集 IVA 上实现了 62% 的平均阳性率和 3.4% 的平均假阳性率，这三个数据集的 EEG 事实来自运动皮层的相似 C 3、C 4 和 Cz 通道。关键词：卷积神经网络 (CNN)；脑电图 (EEG)；经验模态分解 (EMD)；生成对抗网络 (GAN)；固有模态函数 (IMF)运动想象 (MI) 1 引言 脑机接口 (BCI) 将人类头皮记录的大脑活动转换成计算机控制指令，以调节外部策略，从而帮助丧失行为能力的人恢复运动技能 [1]。人们已经研究了使用脑电图来控制智能轮椅 [2]，以及其他外部设备。在脑机接口 (BCI) 中，脑电信号的特征描述是一个重要组成部分。通常使用的脑电数据包含事件相关的 SSVEP 功能 [3] 和运动想象 (MI) [4]。与其他类型的信号相比，脑电信号具有一些不同的特征。收集到的脑电信号因心理状态的不同而不同 [5]。因此，每个受试者的脑电信号都不同。脑电信号是非平稳和非线性的，这意味着脑电数据特征会随时间而变化 [6]。此外，由于合成的脑电信号通常与噪声混合，因此脑电信号分析具有挑战性。因此，应该使用操作过程来提高 EEG 数据的 SNR。EEG 特性由评估频率和时频或时间信号范围内传递的信号能量的方法来控制。然而，就最好的作者而言，还没有使用 BCI 框架中复杂的线性和非线性 BCI 分类器对这些方法进行全面的比较分析。文献中给出的大多数比较值仅限于少数技术或仅一种分类 [7]。小波变换 (WT) 主要用于特征提取过程 [8]、正常空间模式 (CSP) [9] 和主成分分析 (PCA) [10]、EMD [11, 12] 等。由于 EMD 算法能够最佳地分割信号，因此它已被证明是检查非线性和非稳定 EEG 信号的合适候选者。例如，[13] 使用 EMD 算法来滤波运动想象 EEG 信号。然而，常见的 EMD 算法一般根据研究者的经验选取固有模态函数 (IMF)，导致部分脑电样本混入不必要的信息，或丢失有用数据。此外，