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多级脑肿瘤的混合深度学习算法
naresh.vurukonda@kluniversity.in 摘要 脑瘤是影响人的整体健康和脑功能的潜在致命疾病之一。早期脑瘤识别和分类准确性对于挽救生命至关重要。医学领域用于分类脑瘤的最流行方法之一是深度学习。然而，目前的深度学习方法在准确分类脑癌的各个阶段方面效果不佳。在本研究中，提出了使用深度卷积长短期记忆 (EL-DCLSTM) 的集成学习来准确分类多种等级的脑瘤。建议方法的第一步是获取和准备脑 MRI 数据。因此，增强型 U-Net 方法用于分割阶段，以便从先前处理的图像中提取感兴趣的区域。此外，Firefly 优化的 ResNet 架构用于特征提取，其中包括从分割图像中选择和提取最相关的特征进行分类器训练。在特征提取后，建议的 EL-DCLSTM 用于脑瘤分类。由于 DCLSTM 设计，该系统可以准确管理 MRI 数据的波动，该设计结合了卷积层和 LSTM 层的有效性，可以捕捉 MRI 图像中的空间和时间属性。然而，集成学习通过汇总在提取的特征集的特征子集上训练的各个 DCLSTM 模型的预测来生成最终的分类结果。根据实验结果，所建议的方法在 70% 和 80% 的训练率下获得了 0.98172 和 0.99138 的更好准确度。关键词：深度学习、脑肿瘤分类、萤火虫优化、特征提取、分割*通讯作者：naresh.vurukonda@kluniversity.in 收到日期：2024 年 9 月 30 日。接受日期：2024 年 10 月 16 日。DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.2974 © 2024 作者。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 (CC BY-NC 4.0) 发布，允许在任何媒体中进行非商业性的无限制使用、分发和复制，但必须提供以下声明。 “本文已发表于《非洲生物医学研究杂志》” 简介 如今，脑瘤是最危险的疾病之一，影响着全球数百万人。 [1]。异常脑细胞的聚合特性是脑瘤的主要原因。脑瘤通常经历两个阶段：原发性和继发性。 [2]。由于肿瘤在第一阶段较小，因此在生物学上被称为“良性”。然而，在第二阶段，肿瘤会变大并开始扩散到身体的其他部位。从生物学角度来看，这个阶段被称为“恶性”。“根据一项研究
MSN-RO轴向剖分多级膜进料泵
Flow 部门专门为客户的工艺提供专门设计的泵送解决方案。我们提供通过深入研究和开发流体动力学和先进材料而开发的泵、搅拌器、压缩机、研磨机、筛网和过滤器。我们是水、石油和天然气、电力、化学品和大多数工业领域泵送解决方案的市场领导者。
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
多级基本年度药品清单 – 更新日期：2024 年 10 月 1 日
通常，每种药品都会被放入最多六个会员支付等级之一：首选仿制药（第 1 级）、非首选仿制药（第 2 级）、首选品牌（第 3 级）、非首选品牌（第 4 级）、首选专科（第 5 级）和非首选专科（第 6 级）。非首选仿制药、非首选品牌和非首选专科药物未在本文件中列出。根据您的福利设计，药物可以放在这些等级中，也可以有更少的等级，例如，所有仿制药都在一个等级中。一些专科药物在特殊要求部分中标有“SP”。一些品牌可能位于仿制药等级，一些仿制药可能位于品牌等级。注意：涵盖的物质使用障碍药物（经 FDA 批准用于治疗阿片类药物滥用、酒精滥用和戒烟的药物）可能位于最低等级。根据您的福利计划，药物滥用品牌药物可能处于最低品牌层级，而仿制药则处于最低仿制药层级。这些药物含有丁丙诺啡-纳洛酮、纳曲酮、洛非西定、纳洛酮、双硫仑、阿坎酸、安非他酮（戒烟剂）、伐尼克兰和尼古丁替代疗法等活性成分。要验证您的药物付款金额，请访问 MyPrime.com 并登录或拨打您的身份证上的号码。
NeuroPictor：通过多个体预训练和多级调制完善 fMRI 到图像重建
摘要：最近的 fMRI 到图像方法主要侧重于将 fMRI 信号与预训练扩散模型的特定条件相关联。这些方法虽然可以生成高质量的图像，但仅捕获了 fMRI 信号中复杂信息的有限方面，并且对图像创建几乎没有细节控制。相比之下，本文提出使用 fMRI 信号直接调节扩散模型的生成过程。我们的方法 NeuroPictor 将 fMRI 到图像的过程分为三个步骤：i）fMRI 校准编码，用于处理共享潜在空间的多人预训练，以最大限度地减少个体差异并为后续的多受试者训练提供支持；ii）fMRI 到图像多受试者预训练，感知学习以指导不同个体之间具有高级和低级条件的扩散模型；iii）fMRI 到图像单人细化，与步骤类似
采用 130nm CMOS 技术的射频功率放大器多级电源调制器：基于比较器的方法
摘要：节能功率放大器 (PA) 可以延长电池寿命，同时又不牺牲线性度，对移动设备来说越来越重要。包络跟踪 (ET) 设计中的电源调制器会影响射频 (RF) PA 的效率提升。本文介绍了一种基于比较器的电源调制器的设计，该调制器可动态控制驱动 PA 所需的电源电压。 前置放大器被设计用于放大 RF 输入信号，包络检测器在比较器的 0 - 3.3 V 摆幅范围内跟踪放大信号。 单位比较器被设计为工作在 2.1 GHz 频率下，最小上升时间延迟为 0.2 ns，并且它被级联以用作 8 位比较器。多级电源调制器接收来自 8 位比较器的输入。这通过限制流过由比较器关闭的晶体管的电流来确定流向 PA 的电流量。因此，基于比较器的包络跟踪系统旨在设计 ET 电路并将功率附加效率提高到大约 45%。此外，ET 电路不包含电感器等笨重元件，因此预计会占用较少的芯片面积。
研究无错误多级认知处理...
事故分析反复报告了偏离道路事故对道路交通死亡人数的巨大贡献，尽管辅助技术在减轻灾难性后果方面取得了长足进步，但对驾驶员在此类事故场景中的大脑反应却知之甚少。虽然各种文献记录了神经与转向运动、驾驶员的心理状态以及分心和疲劳对驾驶表现的影响之间的相关性，但汽车连续偏离道路的皮质基础 - 即大脑如何表示预期和观察到的汽车位置之间的不同差异并随后分配定制的纠正措施水平 - 仍不清楚。此外，多个子过程的叠加，例如视觉和错误反馈处理、性能监控或运动控制，使对汽车驾驶任务中参与的大脑区域的清晰解释变得复杂。因此，在本研究中，我们试图解开这些子过程，在无错误和容易出错的车辆运行条件下采用被动和主动转向条件。我们在 13 个会话中记录了 26 名参与者的脑电图信号，在汽车驾驶任务中同时测量执行者（主动转向）和观察者（严格观察）的配对。无论车辆操作是否出错，我们都观察到执行者的常见大脑模式，尽管在错误条件下频谱活动从运动 beta 转变为枕叶 alpha 振荡。此外，在主动转向条件下，观察者和执行者之间出现了显著的前中脑差异，可追溯到尾部前扣带皮层，这表明运动行为认知控制水平有所提高。最后，我们展示了转向信号和汽车位置的回归结果，表明利用脑电图对道路的连续偏差进行回归可能是可行的。
使用最小的多级机器学习（M3L）减少培训数据需求
1多伦多媒介研究所，M5S 1M1，加拿大2，多伦多大学化学系，多伦多大学，圣乔治校园，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大，加拿大34132 Kassel，34132 KASSEL，34132 KASSEL，34132 KASSEL，34132 KASSEL，40 Heinrich-Plett-Straße40，34132德国Kassel，5维也纳大学，物理学院，Kolingasse 14-16，AT-1090 AT-1090 WIEN，奥地利6化学系 - Ångström实验室，Uppsala大学，Uppsala University，uppsala University，box 538多伦多的乔治街，位于加拿大M5S 3H6上，8能源转换和存储部，DTU，Anker Engelunds VEJ，DK-2800公斤。Lyngby, Denmark 9 Department of Materials Science and Engineering, University of Toronto, St. George campus, Toronto, ON, Canada 10 Department of Physics, University of Toronto, St. George campus, Toronto, ON, Canada 11 Machine Learning Group, Technische Universität Berlin and Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Berlin, Germany ∗ Author to whom any correspondence should be addressed.
通过有条件介绍红外图像中多级对象检测的生成数据增强
红外图像中的多级对象检测对于军事和平民使用很重要。深度学习方法可以获得高精度，但需要大规模数据集。我们提出了一个生成数据增强框架文档，用于使用有限数据的红外多级对象检测。本文的贡献是四倍。首先，Doci-Gan被设计为有条件的图像介绍框架，得出配对的红外多级对象图像和注释。其次，为文本到图像转换器配制了将文本格式对象注释转换为边界框掩码映像，从而导致增强是掩盖图像 - 图像 - 绘制图像图像翻译。第三，产生了基于多形态侵蚀的损失，以减轻对本地背景和全球背景的涂料不一致的不一致性。最后，为了生成各种图像，人工多级对象注释在增强过程中与真实的对象注释集成在一起。实验结果表明，具有高质量红外多级对象图像的文档增强数据集，从而提高了对象检测基准的准确性。
HKU工程团队通过MRI引导的多级机器人定位器增强了立体定向神经外科精度
礼貌：C.L。张，J.D.L。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。 kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。HO，V。Vardhanabhuti，H.C。 Chang，K.W。kwok，“术中MRI引导的干预措施的无线多层跟踪标记的设计和制造”，IEEE/ASME Mechatronics上的IEEE/ASME交易，2020年。