对于疑似中风入院的患者,NICE 关于 16 岁以上人群中风和短暂性脑缺血发作的指南:诊断和初步治疗建议立即使用经过验证的筛查工具 FAST 来评估突然出现神经系统症状的患者。入院时,使用经过验证的工具 ROSIER 来诊断中风或短暂性脑缺血发作。当怀疑短暂性脑缺血发作时,患者将服用 300 毫克阿司匹林并转诊给专科医生进行评估。不建议进行脑成像。疑似急性中风入院的患者应转诊至专科中风科。建议尽快在 24 小时内进行 NCCT。高风险人群应立即接受扫描。当怀疑急性缺血性中风且症状出现时间超过 6 小时前时,应进行 CTA 或 CTP。中风
自动驾驶汽车(SDVS)的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中,我们分析了英国调查(N¼4,860)和美国(n¼1,890)公众的自由文本响应,这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧,以及为什么应该或不应该开发它们。响应(平均每个参与者的总共27个单词)倾向于提出安全的希望,并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术,其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法,该方法试图使公众从这些观点中教育,而是建议这些观点应视为社会情报的来源,并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理,如果要包容,则应寻求理解和整合公众观点,而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用,激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型,目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制(即从120 m检测点少于1 mm的错误率),然后将它们放入模拟场景中。如今,激光扫描仪是多功能且用户友好的工具,旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡,作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中,获得最终结果的过程非常简单,很快,很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光(北约罗马北约建模与模拟中心的财产)进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m,宽度为2,9 m,高度为3 m。作为任何军用车辆,Freccia车辆非常复杂,包括许多相关结构
大脑中线移位(MLS)是一种定性和定量的放射学特征,它可以衡量脑中线结构的横向移位,以响应由血肿,肿瘤,脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性,并预测占据病变的患者的临床结果。然而,由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大,因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中,我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位,然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中,我们从多个切片中融合了预测,以计算每个地标的最终位置。,我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的,并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片,该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成,包括玻璃,硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻,光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分,包括代表各种口腔组织的细胞培养室,例如上皮细胞,成纤维细胞和唾液腺细胞,这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料,以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液,使营养素,氧气和药物的递送2,3。
背景:计算机断层扫描 (CT) 仍然是创伤性脑损伤 (TBI) 成像评估的金标准。TBI 本身因其不良影响已成为发展中国家的主要问题。目的:目的是评估患有 TBI 的患者的颅脑计算机断层扫描图像。材料和方法:对 2013 年 11 月 13 日至 2019 年 5 月 31 日期间在尼日利亚乌约大学教学医院因头部受伤而接受颅脑 CT 检查的患者进行了回顾性研究。持续时间与服务中断的不连贯时间无关。应用简单的数据分析评估了患者的人口统计学和 CT 特征。结果:评估了 232 名患者,最小年龄为 6 个月,最大年龄为 78 岁。男性患者占多数,比例为 2.74:1。受影响最大的年龄段为 30-39 岁(23.27%)和 20-29 岁(22.84%)。44 名患者(18.97%)的脑 CT 正常。CT 异常患者中最常见的病变是颅内出血(n = 188,81.03%)。其中,脑外出血(n = 100,53.19%)超过脑内出血(n = 88,46.81%)。一半的脑内出血是多发性的。34.48%(n = 80)的患者出现颅骨骨折。最常见的部位是面骨(n = 24,30.00%),而最少见的部位是枕骨(n = 4,5.00%)。15% 的患者有多处骨折,其中还包括颅底。结论:TBI 在年轻活跃男性中很常见。最常见的病变是伴有外轴偏向的颅内出血。
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而,层析成像也已应用于其他研究领域,如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8],并且在工业领域也越来越受到认可,例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今,实验室扫描仪普及且功能强大,受益于改进的空间和时间分辨率,尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
摘要:家禽业在全球农业中起关键作用,家禽是蛋白质的主要来源,并为经济增长做出了重大贡献。但是,该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说,机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是,存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统,该机器人解决过程是一种基本的,但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制,开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起,并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言,RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度(MAP)检测准确性提高了4.9%,并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准,以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要,因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素(7.30 mm)降低到8.09像素(2.65 mm),证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。
