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用于检测和分类颅内出血的全自动基于正弦图的深度学习模型
摘要目的：提出一种使用深度学习框架直接从正弦图中检测和分类颅内出血 (ICH) 的自动化方法。该方法旨在通过消除耗时的重建步骤并最大限度地减少计算机断层扫描 (CT) 重建过程中可能出现的潜在噪音和伪影来克服传统诊断的局限性。方法：本研究提出了一种使用深度学习框架从正弦图中检测和分类 ICH 的两阶段自动化方法。该框架的第一阶段是强度变换正弦图合成器，它合成与强度变换 CT 图像等效的正弦图。第二阶段包括级联卷积神经网络-循环神经网络 (CNN-RNN) 模型，该模型可从合成的正弦图中检测和分类出血。 CNN 模块从每个输入的正弦图中提取高级特征，而 RNN 模块提供正弦图中邻域区域的空间相关性。在一个包含 8652 例患者的大型样本的公开 RSNA 数据集上对所提出的方法进行了评估。结果：结果表明，与 ResNext-101、Inception-v3 和 Vision Transformer 等最新方法相比，所提出的方法在患者准确率上显着提高了 27%。此外，与基于 CT 图像的方法相比，基于正弦图的方法对噪声和偏移误差的鲁棒性更高。还对所提出的模型进行了多标签分类分析，以从给定的正弦图中确定出血类型。还使用激活图检查了所提出模型的学习模式的可解释性。结论：所提出的基于正弦图的方法可以准确、高效地诊断 ICH，无需耗时的重建步骤，并有可能克服基于 CT 图像的方法的局限性。结果显示，使用基于正弦图的方法检测出血的效果良好，进一步的研究可以探索该方法在临床环境中的潜力。
UV。可见的光谱估计纯度... 社交媒体营销活动在影响客户意图中的作用：的观点 研究的定性，定量和分类法
基于方法基于方法的滴定重量法，信号的分离测量 - 酸性-GAS -GAS Chromato--紫外线/Visble Spectroscopicy
修复CRISPR引导的RNA断裂启用站点 -
。STHCSM的RNA裂解在每个切割位点生成2'，3'> P和5'-OH，我们假设RTCB的连接酶活性参与了图中确定的RNA修复。1（中间）。b）用抗RTCB或抗ACTB（加载对照）抗体的蛋白质印迹，用（+）或没有（ - ）RTCB耗竭的293T细胞的裂解物进行抗体。参见图中的未编写图像。S2。c）PARK7成绩单针对5
RS5100/RS6100附件指南
应用程序设计流程图和操作员界面设计是在托管在运行64位窗口的计算机上的Aurora设计助手IDE中完成的。使用分步方法组合一个流程图，其中每个步骤都从现有工具箱中获取并积极配置。输入后续步骤（可以是图像，3D数据或字母数字结果）很容易链接到上一个步骤的输出。决策制定是使用流量控制步骤进行的，其中逻辑表达式被交互描述。立即显示分析和处理步骤的结果，以允许快速调整参数。上下文指南为流程图中的每个步骤提供了帮助。流程图可通过将步骤分组到子流程图中保持。配方设施使一组分析和处理步骤具有不同的配置，以整洁处理对象或同一流程图中感兴趣的特征的变化。
草地垂直高度异质性预测花朵和蜜蜂的多样性：无人机摄影方法
图1：这项研究的主要期望的图形摘要。基层生态系统（通过UAV pho-to-to-to-to-to to-to grammetric图像评估）具有复杂的垂直结构（从上图中的侧面和下部图中从上方看）和高环境异质性，预计将具有高的花朵多样性和高度的多样性和丰富性和丰富性（左图）。另一方面，HH低的草地地区可能具有较低的花朵多样性，蜜蜂的多样性和丰度（右图）。
