方法,我们从1991年到2018年使用了医疗保险费用索赔代码,以确定在社区中招募动脉粥样硬化风险的1,424名黑白男性和女性(ARIC)研究队列中的LOE案件。Aβ42 /Aβ40比率是从1993年至1995年(50 - 71岁)和2011 - 2013年(67 - 90岁)的1993年至1995年(年龄50至71岁)和2013年(年龄50-71岁)和2013年(年龄50至71岁)中计算出的。我们使用了生存分析,该生存分析占死亡的竞争风险,以确定晚期血浆Aβ42 /aβ40的关系,及其从中年变为后期的变化以及随后的癫痫发展。我们针对人口统计学,载脂蛋白E4基因型和合并症进行了调整,包括中风,痴呆和头部损伤。低血浆比为2Aβ肽,Aβ42 /Aβ40比率与低CSFAβ42 /Aβ40相关,并且CNS中Aβ的积累增加。
● 成立于1990年,是联合国工业发展组织负责投资和技术促进的项目机构。到2023年,联合国工业发展组织北京投资促进办事处已在济南、厦门、成都、郑州设立区域协调中心(RCC),在杭州设立第四次工业革命加速器。
摘要 脑膜瘤是最常见的颅内良性肿瘤,被认为起源于蛛网膜颗粒的蛛网膜帽细胞。我们试图根据治疗前的 MRI 开发基于人群的图谱,以探索颅内脑膜瘤的分布,并探索不同位置颅内脑膜瘤发展的风险因素。2006 年至 2015 年期间,所有被诊断为颅内脑膜瘤并转诊至神经外科的来自特定收集区域的成年人(≥ 18 岁)均有资格纳入。治疗前 T1 增强 MRI 加权脑部扫描用于半自动肿瘤分割,以开发脑膜瘤图谱。统计分析中使用的患者变量包括年龄、性别、肿瘤位置、WHO 分级和肿瘤体积。共确定了 602 名颅内脑膜瘤患者,以从广泛而明确的收集区域开发脑肿瘤图谱。脑膜瘤在脑内的空间分布并不均匀,额区肿瘤较多,尤其是旁矢状面、大脑镰前部、额叶底和中颅窝。超过 2/3 的脑膜瘤患者为女性(p < 0.001),她们患多发性脑膜瘤的可能性也更大(p < 0.01),而男性患幕上脑膜瘤的可能性更大(p < 0.01)。肿瘤位置与年龄或 WHO 分级无关。脑膜瘤的分布在脑内呈现从前到后的梯度变化。脑膜瘤在普通人群中的分布并不依赖于组织病理学 WHO 分级,但可能与性别有关。
出版物包括《美国自愿标准体系——亚洲创新政策的“最佳实践”模式》(2013 年);《自主创新与全球化:中国标准化战略面临的挑战》(2011 年)(现已以中文出版);《中国的创新政策给美国敲响了警钟》(2011 年);《电子行业的知识新地理?》《亚洲在全球创新网络中的作用》(2009 年);《中国 IT 企业能否在全球知识网络中发展创新能力?》(2008 年);《中国新兴工业经济——来自 IT 行业的见解》(与 Barry Naughton 合著)2007 年;《创新离岸外包——亚洲在全球创新网络中的新兴作用》(2006 年);《创新的复杂性和国际化:芯片设计为何转移到亚洲?》,《国际创新管理杂志》(2005 年);亚洲的国际生产网络:竞争还是财富?(2000);以及《技术能力和出口成功——东亚的经验教训》(1998)。
DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性,这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确,除一个受试者外,所有受试者的绝对百分比误差均为<10%。这符合我们当前的基准误差值10%,这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是,Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动
摘要:通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络(DNN)显示出令人鼓舞的分割结果,但它们都采用了大量的培训数据,以产生适当的结果。此外,对于大多数这些模型而言,一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战,我们提出了一个单次学习模型,以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像(MRI)上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术,通过支持和查询图像进行训练和测试,我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的,在每个迭代中,随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集,以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开,我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割(Brats)2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42,比文献中的其他作品还要大。此外,所提出的单发分割模型在计算时间,内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
神经丝从响应炎症导致微管降解。澳大利亚生物技术公司,Filamon Limited,这是一家临床阶段的公司,开发了与衰老有关的慢性退行性疾病的下一代抗炎药,今天宣布认为在寻找有效治疗痴呆症的有效治疗方法中是一项重大突破。迄今为止,对痴呆症治疗的重点一直在最大程度地减少对脑细胞损害的后果,这种策略在迫在眉睫的全球问题上没有真正有意义的进步。Filamon试图设计一种能够在脑部损害发生之前最大程度地减少脑部损害的药物,该公司认为该策略将为患者提供更大的好处。alpha-003是该工作的结果。西悉尼大学肿瘤学肿瘤学教授,Alpha-003的共同发现者Kieran Scott副教授说:“大多数形式的痴呆症的基本问题是破坏了被称为微管的脑细胞的关键结构成分。这些长的空心管对于健康的大脑功能至关重要。在痴呆症中,这些微管降解,导致脑细胞死亡。“迄今为止,没有人找到一种防止微管破坏的方法。我们认为,α-003有可能是通过稳定两个主脑细胞成分的第一种药物,它们的工作是保护微管免受损害 - tau和神经丝。” Alpha-003是澳大利亚设计的,深入学习的计算药物设计技术的结果。alpha-003旨在结合并防止tau和
作为全球最雄心勃勃、最全面的国家能源转型举措之一,德国能源转型引起了政策和研究界的广泛关注。意见有赞赏的,也有批评的,支持者称赞能源转型是值得效仿的典范,而批评者则认为它成本过高且虚幻。显然,我们迫切需要提供扎实的见解,了解德国能源转型在实践中如何发挥作用(核退出战略已过去近五年),以及这对其他地区类似举措有何政策启示。本期特刊汇集了德国顶尖学者的论文,以分析自 2011 年德国政府政策大转弯以来,能源转型如何从政策转化为实践。此外,本期特刊还详细关注了 2011 年以来实施的各项政策修正案的原因和影响,这些政策修正案已经决定性地改变了德国能源转型的本质。每篇论文都从对实施至关重要的一个问题的角度探讨了德国能源转型复杂且高度动态的过程。这些问题包括:成本和资金、争议和冲突解决、地区多样性和差异以及新的治理模式。通过批判性地反思转型过程中即将出现的斗争和冲突,并强调
■ 情景记忆并非静态的,而是可以根据新的经验而改变,这可能使我们在不断变化的环境中做出有效的预测。最近的研究表明,记忆检索过程中的预测误差可能是此类变化的诱因。在这项研究中,我们使用了修改后的情景线索来调查不同类型的助记预测误差是否会调节大脑活动和随后的记忆表现。参与者对由短篇玩具故事组成的情景进行编码。在随后的 fMRI 会话中,向参与者展示了原始情景的视频,或略微修改后的版本。在修改后的视频中,两个后续操作步骤的顺序发生了变化,或者一个对象被替换为另一个对象。内容