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World File Search System放射率
使用超声心动图放射线特征和机器学习算法
由心肌中的铁沉积引起的抽象心力衰竭是β-丘脑贫血患者死亡率的主要原因。心脏磁共振成像（CMRI）T2*是用于检测心肌铁超负荷的主要筛选技术，但固有地存在一些局限性。在这项研究中，我们的目的是根据从超声心动图图像中提取的放射性特征和机器学习（ML）在具有正常左心室放射率（正常左心室放射率（LVEF）正常的左心室放射率（LVEFF> 55％）中提取的放射性特征（LVE> 55％）的患者，基于放射性图像图像和机器学习（ML）提取的放射性特征（ML）基于放射性图像和机器学习（ML）的放射性特征（LVE> 55％）中的放射性特征（由T2*CMRI检测）分开了β-核铁无症患者与没有心肌铁超负荷的患者。在91例病例中，有44例患有正常LVEF（> 55％）和T2*≤20ms的患者，其中包括对照组，其中47例LVEF> 55％和T2*> 20 ms的患者包括在研究组中。放射线特征。然后，使用了三种特征选择（FS）方法和六个不同的分类器。使用各种指标评估模型，包括ROC曲线（AUC）下的面积，准确性（ACC），灵敏度（SEN）和特异性（SPE）。Maximum relevance-minimum redundancy-eXtreme gradient boosting (MRMR-XGB) (AUC = 0.73, ACC = 0.73, SPE = 0.73, SEN = 0.73), ANOVA-MLP (AUC = 0.69, ACC = 0.69, SPE = 0.56, SEN = 0.83), and recursive feature elimination-K-nearest neighbors (RFE-KNN) (AUC = 0.65，ACC = 0.65，SPE = 0.64，SEN = 0.65）是ED，ES和ED＆ES数据集中的最佳模型。使用超声心动图图像和ML提取的放射线特征，可以预测铁超载引起的心脏问题。
个性化医学时代的胃蛋白释放肽受体成像和治疗
g天文释放肽受体（GRPR）或bombesin receptor 2是一种在几种实体瘤中过表达的膜受体，包括前列腺肿瘤，乳腺肿瘤，胃肠道基质肿瘤（GISTS），小细胞和非细胞和非细胞和非 - 小细胞肺癌，gastrino-Mas-mas-Mas-mas，结肠癌，蛋白癌，蛋白蛋白癌，蛋白蛋白蛋白酶，卵巢癌。这个目标增加了疗法的武术，因为许多光学含量的放射性药物已开始使用。Wang等人的文章。在《核医学杂志》中阐明了GIST中的GRPR成像（1）。PET/CT使用[68 GA] Ga-Nota-RM26（一种靶向GRPR靶向放射性药物），检测到16名患者的18个病理结构的GIST GIST病变中有88.9％，而[18 F] -FDG PET/CT仅检测到50％（p，0.01）。对于[68 Ga] ga- nota-rm26， suv max大大高于[18 f] -fdg（平均值，17.07 6 19.57 vs. 2.28 6 1.65; p，0.01），并且与免疫组织上的grpr不合理。作者发现GRPR PET/CT成像有助于将GIST与良性平滑肌瘤和Schwannomas区分开，基于GIST的SUV Max较高（1）。这些结果表明，以GRPR为目标的成像可能与选定患者的手术计划和治疗决策有关。然而，根据Wang等人提出的SUV最大临界值，异位胰腺与GIST更难区分。GIST是由肌肉肌的骨髓丛内的cajal间质细胞引起的间质肿瘤，典型地在胃中（60％），空肠和回肠（30％），或者，较少频率地，较少的，duododenum，duododenum，duododenum，duododeNum，colon，colon，or eypophagus。诊断时的平均年龄为60 - 65岁，没有性别偏好。GIST与在琥珀酸脱氢基因酶亚基中的一个中激活试剂盒（75％），血小板衍生的生长因子受体A（10％）或频繁突变（例如NF-1突变）或缺乏症有关。GIST通常以局部疾病的形式出现，但是复发和转移经常出现。先进的GIST通过手术和酪氨酸激酶抑制剂（例如，伊马替尼第一，苏替尼，雷莫非尼）的结合进行治疗，但患者随着时间的推移会发展出TKI耐药性。Reubi等人报道了在原发性和转移性GIST中GRPR和其他神经肽受体的高表达。 使用受体放射率，为设定基础在原发性和转移性GIST中GRPR和其他神经肽受体的高表达。使用受体放射率，为
找到能量系统建模的紧密而紧凑的模型
要在2050年实现气候目标，需要准确的能源系统优化（MIP）模型来帮助决策者制定投资计划。为了提高这些MIP模型的准确性，需要在时间和空间维度上进行高分辨率，以及有关能量发生器的运行能力的许多细节。但是，这会导致大规模模型，其中最佳解决方案无法在任何刻薄的计算时间内获得，甚至是使用最佳求解器的超级计算机。因此，研究人员经常寻求计算障碍和准确性之间的正确权衡。仍然忘记，从紧密度和紧凑性方面改善现有模型配方已经可以提高计算速度。如果LP - 放射率更接近MIP模型的凸壳，则配方的紧密度会发生。公式的紧凑性取决于约束矩阵中约束，变量和非零元素的（相对）数量。在我的演讲中，我想分享不同的方法来获取和证明紧密而紧凑的MIP模型，以改善大规模优化问题的计算障碍，并就我们如何自动进行更广泛的规模进行讨论，并就我们如何更自动地进行此操作。