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World File Search System性经颅
经颅磁的有效性...
背景：一名72岁的男性在中风后六个月遭受吞咽困难和左侧弱点，在食用液体和软食物期间遇到了诸如咳嗽和窒息的挑战，以及长时间的用餐过程。双侧血栓性梗塞和左侧侧面化。案例：Gugging吞咽筛查量表（GUSS）评估表现出严重的损害，总得分为7，尽管传统的物理治疗试图改善吞咽功能，但仍持续存在。随后，实施了重复的经颅磁刺激（RTMS），涉及在对比半球中ipsilesiles hemisphere中的高强度刺激和低强度刺激。值得注意的是，在RTMS后一个月，患者表现出了重大进展，这表明了15分的进度，表明吞咽功能增强。讨论：此案强调了双侧RTMS半球刺激对冲刺后吞咽困难的积极影响。高强度的iPsiles和低强度对比刺激的战略应用是减轻吞咽困难的有效干预措施。这些发现突出了RTM作为中风后持续性吞咽困难的创新治疗方法的潜力。关键字：吞咽困难，刺激后，刺激，TMS，经颅磁刺激
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
利用人工智能设计功能有机分子
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名：Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系： 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。
颅内脑膜瘤的体积测量
虽然误差百分比与线性体积估计无关，但较小的肿瘤在平面测量中表现出较大的误差指数。这部分是由于手动勾勒肿瘤边缘时包括了周围的体素，使得小病变在比例上受到附近组织的包含的影响更大。这种影响在多参数分割中得到了校正。在 T1CE 图像中，由于 DICOM 查看器软件上的信号插值，肿瘤与周围结构之间的界面在肉眼下可能变得略宽。因此，信号强度在肿瘤-实质界面处减弱，使得难以精确定义界限。多参数 VBM 不是
经颅多普勒超声检查
MC的浓度通过转运蛋白及其调节蛋白的活性在时间和空间中进行了调整，从而使这些元素细胞结构能够调节各种细胞功能。mcs是动态结构，通过绑扎和信号蛋白的协调作用对细胞提示形成，拉长，缩回和分离。在研究MCS结构 - 功能关系时，这会带来挑战，因为需要精确解决MCS生物基因过程中发生的超微结构改变，并且与由MCS支持的过程驱动的细胞功能进行了定量有关。解决MCS的形态变化很难使用光学方法，许多研究报告了MCS结构的变化很少发生功能明显的可能性和功能性缺陷而没有MCS结构变化而发生。在最近的一项研究中，我们尝试通过使用电子显微镜的金标准在SOCE过程中对MCS发生的超微结构变化进行定量和系统评估来缩小知识的差距（Henry等，2022）。
