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World File Search System异常的
间质性肺异常的临床意义及...
ILA。193 名接受 ICI 单药治疗的患者中有 18 名 (9.3%) 出现早发性 ICI-ILD，71 名接受 ICI 和化疗的患者中有 3 名 (4.2%) 出现早发性 ICI-ILD。7 名患者 (2.7%) 在出现早发性 ICI-ILD 之前接受了胸部放射治疗。患有和未患有早发性 ICI-ILD 的患者基线特征之间的差异并不显著。患有和未患有 ILA 的患者中出现早发性 ICI-ILD 的比例之间的差异并不显著 (p = 0.765)。
先天性中枢神经系统异常的产前诊断
背景：影响中枢神经系统的先天性异常是最普遍的。最常见的中枢神经系统异常是神经管缺陷，每1000名新生儿中约有1-2个。目标：我们检测到超声诊断中枢神经系统异常的准确性。患者和方法：对567名患者在2021年9月至2022年12月之间进行中解剖学扫描的567名患者进行的描述性横断面研究。在获得Sohag University的道德委员会的批准后，并获得了每个妇女的书面同意。使用计算机断层扫描或磁共振成像的临床或产后神经成像在妊娠进展和胎儿存活的情况下验证了产前诊断。记录了流产，死产和婴儿死亡的总数。结果：超声在先天性神经系统异常的诊断中的诊断准确性：2D和3D US具有100％敏感性和100％特异性，阳性预测值100％和负预测值100％在所有参数中100％。结论：根据这些发现，我们可以说超声检查可用于检测和诊断胎儿中枢神经系统的某些缺陷。关键字：超声检查；神经学异常
心脏传导异常的表征...
S. Vermeire received grants from AbbVie, Johnson & Johnson, Pfizer, Galapagos, and Takeda and has received consulting and/or speaking fees from AbbVie, AbolerIS Pharma, Agomab, Alimentiv, Arena Pharmaceuticals, AstraZeneca, Avaxia, BMS, Boehringer Ingelheim, Celgene, CVasThera, Dr Falk Pharma, Ferring, Galapagos, Genentech-Roche, Gilead, GSK, Hospira, IMIDomics, Janssen, Johnson & Johnson, Lilly, Materia Prima, MiroBio, Morphic, MRM Health, Mundipharma, MSD, Pfizer, ProDigest, Progenity, Prometheus, Robarts Clinical Trials, Second Genome, Shire, Surrozen, Takeda, Theravance，Tillotts Pharma Ag和Zealand Pharma。A. Yarur从Takeda，Prometheus Labs，Arena Pharmaceuticals和Bristol Myers Squibb和Bristol Myers Squibb的发言人费用获得了咨询费。D.T.鲁宾已获得武田的赠款支持； has served as a consultant for AbbVie, Abgenomics, Allergan, Boehringer Ingelheim, Bristol Myers Squibb, Celgene Corp/Syneos, Dizal Pharmaceuticals, GalenPharma/Atlantica, Genentech/Roche, Gilead Sciences, Ichnos Sciences S.A., GSK Services, Janssen, Eli Lilly, Pfizer, Prometheus实验室，Reistone，Shire，Takeda和TechLab。M.C. 杜宾斯基收到了Abbvie，Arena，Bristol Myers Squibb，Celgene，Eli Lilly，Genentech，Gilead，Gilead，Janssen，Janssen，Prometheus Labs和Takeda的咨询费，并且是Trellus Health的创始人和股东。 M. regueiro已收到M.C.杜宾斯基收到了Abbvie，Arena，Bristol Myers Squibb，Celgene，Eli Lilly，Genentech，Gilead，Gilead，Janssen，Janssen，Prometheus Labs和Takeda的咨询费，并且是Trellus Health的创始人和股东。M. regueiro已收到
血管异常的药物治疗
先天性血管异常包括一组异质性病理。由于其表型多变、症状和严重程度范围广泛，对进行充分诊断和治疗带来了挑战。此外，多年来一直使用错误和令人困惑的命名法，导致诊断不正确、检查不必要的、监测不充分和治疗无效 (1) 。1996 年，国际血管异常研究学会 (ISSVA) 回顾了 Mulliken 和 Glowacki 于 1982 年首次描述的分类，该分类根据临床、生物学、放射学和组织学特征将血管肿瘤与血管畸形区分开来 (2) 。该分类于 2014 年和 2018 年进行了更新，增加了已知遗传原因的描述 (3) 。对这些基因突变的研究增强了对这些异常的病理生理学的认识，并为发现新的特定医学治疗的潜在分子靶点开辟了新的可能性。从历史上看，血管异常的治疗主要是手术，药物治疗有限且无效。然而，最近关于治疗血管异常的有用药物的发现增加了可用的治疗选择的数量，减少了对并发症和后遗症风险高的手术的需求，并改善了患者的长期生活质量（4）。本次更新的目的是提供血管异常的详细分类和全面的
重力异常的量子信息理论
摘要我们表明，对于重力异常的二维理论而言，纠缠的标准概念并未定义，因为它们不接受希尔伯特空间的局部张量分支到局部希尔伯特空间中。定性地，如果有不同数量的状态在两个相反的方向上传播，则模块化流量不能在有限的区域始终如一和单位作用。我们通过将其分解为两个观察来确切化：首先，二维形式的保形场理论在空间上只有在没有异常的情况下，才能在空间上进行一致的量化。第二，局部张力分解始终导致定义一致，统一，能量的边界条件。作为推论，我们建立了对所有二维统一局部量子界理论的尼尔森 - 尼诺亚定理的概括：除非其引力静脉消失，否则在二维中没有连续的量子界面理论。我们还表明，结论可以通过减小的四个非趋势签名来推广到六个维度。我们主张这些点可用于理论上重新解释引力异常量子信息，作为对量子信息定位的基本障碍。
基于异常的航空电子嵌入式入侵检测...
本文首先介绍了在航空电子系统中引入入侵检测系统 (IDS) 所带来的挑战。特别是，我们讨论了此类系统的一些具体特征以及基于签名和基于异常的技术在航空电子环境中的优势和局限性。基于此分析，提出了一个框架，将基于主机的入侵检测系统 (HIDS) 集成到通用综合模块化航空电子设备 (IMA) 开发过程中，以适应航空电子系统的限制。提出的 HIDS 架构由三个模块组成：异常检测、攻击确认和警报发送。为了证明此 HIDS 的效率，还开发了一个攻击注入模块。总体方法是在运行驾驶舱显示功能的 IMA 平台上实现的，以代表嵌入式航空电子系统。
胎儿脑异常的识别和分类
E. Saraswathi a、S.Kalaiarasi b 和 A. Sharmila Agnal ca,c 印度钦奈 SRM 科学技术学院计算机科学与工程系助理教授 b 研究学者/CSE，Saveetha 工程学院 文章历史： 收到日期：2021 年 1 月 10 日；修订日期：2021 年 2 月 12 日；接受日期：2021 年 3 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 20 日 _____________________________________________________________________________________________________ 摘要：在当今世界，不仅成人、儿童、青少年患有不同的疾病，而且尚未出生的婴儿也患有各种异常。我们听到很多案例，孩子出生时就患有某种残疾，由于发现和治疗残疾的延迟，残疾变成了永久性的。每千名妇女中，就有三名怀上了异常孩子。如果我们以某种方式在胎儿阶段检测到孩子的异常并据此进行手术和用药，那么就可以非常有效和高效地治疗异常。我们的论文讨论了使用各种深度学习技术和算法检测和分类胎儿大脑异常的相同概念。之前也有类似的研究，但其他人使用的技术包括机器学习，它有一些缺点，可以使用深度学习技术解决。深度学习比机器学习更高效、更有优势。在我们的检测方法中，我们借助 MRI（磁共振成像）技术首先捕捉胎儿的大脑图像。然后我们执行各种预处理步骤来提取 ROI（感兴趣区域）。然后我们使用特征提取和缩减技术来获得更清晰、更详细的胎儿图像。我们将图像与正常的胎儿大脑图像进行比较，以对异常进行分类和检测。我们使用深度学习技术的 CNN（卷积神经网络）分类器算法来实现高水平的准确性。 CNN 算法优于机器学习技术的 k 均值聚类和 SVM 分类器算法。我们的工作显示出比以前的模型更高的准确性，我们未来的工作将涉及增加分类和数据。关键词：MR 图像、CNN 分类器、胎儿脑、DWT、预处理、分割。
血脂异常的检测，评估和管理
加拿大艾伯塔省艾伯塔省艾伯塔省大学儿科史卷室儿童医院儿科心脏病学系； B加拿大魁北克蒙特利尔分校儿科儿科心脏病学系； c加拿大新斯科舍省哈利法克斯的达尔豪斯大学儿科儿科内分泌学系； D儿童心脏中心，不列颠哥伦比亚省儿童医院和不列颠哥伦比亚大学，加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华； E舒利希医学和牙科学院医学系，加拿大安大略省伦敦； f加拿大魁北克蒙特利尔蒙特利尔大学儿科系；加拿大魁北克蒙特利尔的G Recherche Chu Sainte-Justine； H加拿大魁北克蒙特利尔市社会和预防医学系公共卫生学院； I麦克马斯特大学儿科，肥胖和糖尿病研究中心，加拿大安大略省汉密尔顿；加拿大魁北克蒙特利尔麦吉尔大学儿科j； K多伦多分校多伦多分校，加拿大多伦多分校儿科医学系； L Dalla Lana公共卫生学院，加拿大安大略省多伦多分校； M Labatt家庭心脏中心，病童医院，多伦多大学，多伦多大学，加拿大安大略省多伦多大学
网格异常的情境意识的视觉分析
我们通过可视化在现有宽带有线电视网络设备上部署的电压传感器中的新数据来描述电力配电系统的几乎实时情况意识。我们基于Web的可扩展视觉分析平台支持交互式地理空间探索，时间序列分析以及在潜在异常事件中网格行为的汇总。宽带有线电视传感器网络提供了比大多数公用事业通常可以使用的局部空间分辨率的电气分配系统的观察能力，从而揭示了网络的运行状态，并有助于检测出易于的行为或与预期模式的偏差，尤其是在电动公用事业服务领域。我们概述了交互式地理空间和时间序列可视化组件的设计和验证以及在整个网络上提供元数据，历史和实时传感器数据的实时流的可扩展数据服务。我们在极端天气的时期介绍了平台，阐明了其协助检测影响功率可用性，质量，弹性和服务恢复的操作模式的能力。