⑤ 不受著作权限制 ⇩ 著作权侵权的构成要件 = 1) 著作权性 + 2) 依赖性 + 3) 相似性 + 4) 法定使用 - 5) 著作权限制
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法,用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常,并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组,回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中,大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等,Kappa 值为 0.51(范围为 0.25–0.80)。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
目的作者研究了药物抵抗性局灶性癫痫发作期间低压快活动 (LVFA) 模式的功能连接 (FC) 和脑电图功率的变化。他们假设这种变化将有助于对癫痫手术结果进行分类。方法在 79 例接受立体脑电图 (SEEG) 评估和切除手术的药物抵抗性局灶性癫痫患者中,使用非线性回归 (h2) 和三个区域内/之间的功率谱特性测量围 LVFA 期间的 FC 变化:癫痫发作区 (SOZ)、早期传播区 (PZ) 和非受累区 (NIZ)。计算去同步和功率去同步 h2 指数以评估 LVFA 期间 EEG 去同步的程度。采用多元逻辑回归来控制混杂因素。最后,生成了受试者工作特征曲线以评估去同步化指数在预测手术结果方面的表现。结果 53 名患者显示发作期 LVFA 和不同的 SOZ、PZ 和 NIZ 区域。其中,39 名患者(73.6%)在最后一次随访时实现了无癫痫发作。通过 h 2 分析测量,在 LVFA 期间在无癫痫发作组中发现 EEG 去同步化:与 LVFA 前和 LVFA 后相比,SOZ 内和区域之间的 FC 减少。相反,非无癫痫发作组没有显示出明显的 EEG 去同步化。h 2 去同步化指数,而不是功率去同步化指数,能够在切除手术后对无癫痫发作和非无癫痫发作患者进行分类。结论 通过区域内和区域间 h 2 分析测量的围 LVFA 期间 EEG 去同步化可能有助于识别术后结果良好的患者,并且可能在未来改善致痫区的识别。
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便利地位于董钟,我们的学校为社区服务了25年以上。成为一个学习组织的共同愿景,为学生提供了良好的21世纪公民提供优质的教育机会,他们不断地追求卓越,我们的老师和学生都在持续发展以扩大自己的能力和能力。今年,我们很高兴引入一个名为“超越课堂”的新计划,这也是我们学校新闻通讯的主题。总的来说,这是我们所有人的激动人心,快乐,令人不安,令人难忘和有意义的经历。超越教室意味着我们必须超越我们的界限和限制,以扩展我们的学习,而探索通常不是传统教室范围内的重点的领域。迄今为止,我们已经进行了一系列此类活动,其中一些活动在以下文章中更详细地报告。向前看,超越课堂的精神将继续增长。除了为学生组织活动外,我们还鼓励他们进一步迈出一步,以主动抓住机遇并接受学校以外的挑战。我们为学生在各个领域取得的惊人成就感到非常自豪,包括音乐,语言,运动甚至企业家精神。此外,我们的学生在一场初创竞赛的Fundfast中蓬勃发展,他们在那里赢得了第一,第二和第三奖。他们在第76届香港学校音乐节(2024年)中获得了吉他独奏中的第一和金牌奖,在第75个香港学校演讲节上的S3-4混合语音英语冠军,以及在202223年的50m&100m breastim she guang optim shern of 20223 Guang dundivient of Funtion nightim shern of Funtion intermial cooltim sheen cooltimation。电台)由广东游泳协会举行。这场比赛与Y.Elites协会一起是第一年年度Youndfest@HK的合作赛,这是青年发展蓝图的一项倡议。通过教室以外的这些经验,我们的学生对自己作为个人有了更深入的了解,与同龄人,老师和更广泛的社区建立了更牢固的联系,并通过在课堂上学到的知识,技能和价值观对世界的相互联系进行更广泛的观点。我们迫不及待地想与您分享学生在“超越课堂”之旅中的令人难以置信的经历和成长,这使得CFSERS变得更好,更聪明。