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对自动乳房超声和光谱乳房摄影的诊断性能的比较分析作为乳房X线摄影检查的补充方法
乳房D类型是乳腺癌造成疾病的独立危险因素，研究人员进行了数量测试，这可能是在这组患者中进行筛查的补充工具。对比增强乳房X线摄影（CEM）是一种具有对比剂施用的诊断方法，可进行对比剂的应用，可进行低能图像采集（这是FFDM等效性）和带有脂肪组织衰减的减法图像和可见的后交换后病理学增强灶[7-9]。该检查使用新血管生成现象，发生在局灶性病变中[10-13]。contrast增强，并显示了恶性病变的真实程度，使病变成分的可视化和其他焦点可以被FFDM上的脂肪组织重叠[14,15]。根据进行的研究，CEM比FFDM显示出更高的灵敏度和准确性，并促进了对更多局灶性病变的检测[16-18]。到目前为止进行的研究表明，CEM具有可比且经常具有更高的诊断效率作为乳房杂志的共振成像（BMRI），这被认为是最准确的方法[19-22]。因此，CEM性能的指示与BMRI相似，即基本成像检查（FFDM或手持超声 - HHU）的不确定结果，在实施治疗前的分期，新辅助化学治疗过程中的治疗反应监测以及乳腺癌手术后的患者检查[23]。CEM为患有幽闭恐惧症或BMRI禁忌症患者构成了替代方案。EXA的开采比BMRI更快，通常由患者容忍。它的缺点是在小剂量中进行电离施用的必要性，静脉内碘对比剂的给药，这可能会导致潜在的染色体反应和肾脏损害和乳房压缩，这是患者不适的来源，以及运动型工件的产生者。在CEM指南下的活检尚不广泛。自动乳房超声（ABUS）是一种基于超声的新诊断方法。与HHUS相反，此EXA开采是由电 - 放射学家进行的。患者仰卧位置，超声头放置在4个沿着乳房移动的基本定位中。一个典型的EXA矿化由前后，侧面和内侧视图中每个乳房的3张自动扫描组成。获得的图像被发送到可以重复审查的工作站，或者可以创建多平台重建[24-27]。检查不需要任何特殊的准备，并且患者可以很好地耐受。到目前为止进行的研究证实，使用ABU作为FFDM的附加工具允许检测更多局灶性病变，主要是在腺体乳房的情况下[28-31]。进行ABU的主要指示是在无症状患者中，尤其是那些乳房密集的患者中进行互补筛查。ABU的优点包括脱落操作员的依赖，图像存储在专用
基于检查的后处理器，用于消息传递量子LDPC代码
量子低密度平价检查代码的固有退化性对它们的解码构成了挑战，因为它大大降低了经典消息传播解码器的错误校正性能。为了提高其性能，通常采用后处理算法。为了缩小算法解决方案和硬件限制之间的差异，我们引入了一种新的后处理后处理，并具有硬件友好的方向，从而提供了与最新艺术技术相关的错误校正性能。所提出的后处理，称为校验，灵感来自稳定器的启发，同时大大减少了所需的硬件资源，并提供了足够的灵活性，以允许不同的消息时间表和硬件体系结构。，我们对一组帕累托架构进行了详细的分析，这些帕累托架构在延迟和功耗之间具有不同的权衡，这些分析源自FPGA董事会上实施的设计的重新分析。我们表明，可以在FPGA板上获得接近一个微秒的延迟值，并提供证据表明，对于ASIC的实现，可以获得较低的延迟值。在此过程中，我们还揭示了最近引入的T覆盖层和随机层调度的实际含义。
使用光谱光谱和定量超声检查的癌症表征：肉瘤亚型的实体研究
组织学分析是癌症诊断的黄金标准方法。但是，它容易出现主观性和采样偏差。应对这些局限性，我们引入了一种定量的双峰方法，旨在为可疑区域提供非侵入性指导。将光谱光谱和定量超声技术组合在一起，以表征来自动物模型的两种不同的骨肿瘤类型：软骨肉瘤和骨肉瘤。使用两种不同的细胞系诱导骨肉瘤的生长。进行组织学分析作为参考。光反射率的三个超声参数和强度显示，在5％水平上，软骨肉瘤和骨肉瘤之间存在显着差异。同样，尽管在组织学检查中观察到了两种类型的骨肉瘤，但两种类型的骨肉瘤的变化也被报道了两种类型的骨肉瘤。这些观察结果表明我们技术在探测细组织特性中的敏感性。其次，超声基于光谱的技术鉴定了软骨肉瘤细胞和核的平均大小，相对误差分别为22％和9％。光学当量技术正确提取了软骨肉瘤和骨肉瘤的细胞和细胞的散射尺寸分布（分别为9.5±2.6和µ）。软骨肉瘤的核的光散射贡献估计为52％，骨肉瘤的光散射贡献可能分别表明大量和不存在细胞外基质。因此，超声和光学方法带来了互补参数。他们在细胞和核尺度上成功估计了形态学参数，这使我们的双峰技术有望用于肿瘤表征。
检查的问题I.细胞学和一般组织学
1。组织学（特征，与其他医学学科的关系，实际意义）2。组织学幻灯片的制备3。组织学染色4。细胞膜5。单元连接6。单元格的内部体系结构7。lamina basalis 8。细胞表面专长9.膜运输10。外周血的组成（一般特征）11。红细胞生成（骨髓，外周血）12。粒状粒子（骨髓，外周血）13。巨型摩毛虫（骨髓，外周血）14。上皮组织（一般特征）15。上皮组织的再生16。覆盖上皮17。腺上皮18。结缔组织的细胞19。细胞外基质20。结缔组织的类型21。软骨22。骨头23。膜内和内软骨骨化24。平滑肌25。骨骼肌26。心肌27。神经元，神经元的类型28。突触29。Neuroglia 30。神经纤维和周围神经末端的类型31。T和B淋巴细胞32。免疫反应的形态基础33。人类吞噬系统34。凋亡（组织形态）35。脂肪结缔组织36.伤口愈合（皮肤）37。免疫组织化学原理及其在组织学上的重要性
第21a章 - 对财产和伤亡旅行保险检查的冲导重要说明：本章规定的标准基于ES
第21a章 - 对财产和伤亡旅行保险检查进行了重大注意：本章规定的标准基于既定程序和/或NAIC模型，而不是基于任何特定管辖权的法律和法规。本手册是协助考官参与考试过程的指南。由于它基于NAIC模型，因此应对手册的使用进行调整以反映每个州自己的法律法规，并适当考虑任何公告，审核程序，审查范围和检查的优先级。在手册的前言部分中包含了有关此手册的进一步重要信息以及如何使用本手册。本章提供了进行旅行保险公司考试的格式。可以在单独的章节中找到进行财产/伤亡（P/C）保险公司考试和其他类型的专业考试，例如第三方管理员（TPA）和剩余线路经纪人。旅行保险操作的检查可能涉及对以下业务领域的一个或组合的任何审查：A。运营/管理B.投诉处理C.营销和销售D.生产者许可E.保单持有人服务F.承销和评级G.索赔在进行检查这些领域的考试时，应完成一些基本测试。测试用于确定公司旅行保险公司是否达到标准。某些标准可能不适用于所有司法管辖区。标准可能会建议在个人州基础上可能适当的其他审查领域。B.A.操作/管理使用该业务领域的标准，该标准在第20章一般考试标准中列出。投诉处理使用该业务领域的标准，该标准在第20章一般考试标准中列出。C.营销和销售使用该业务领域的标准，该标准在第20章中列出了一般考试标准和第21章 - 对财产和伤亡检查以及下面列出的标准进行了冲导。
对储罐检查的新兴传感器技术的审查
工业储罐是用于储存液体，气体和化学物质的关键基础设施组件。随着时间的流逝，这些坦克容易容易腐蚀，这威胁了其结构完整性，如果未被发现，可能会导致严重的安全性和财务风险。传统检查方法，例如视觉检查和超声测试，通常在可靠性方面缺乏，尤其是对于难以到达的区域的早期腐蚀[1-6]。根据材料的环境退化手册[7]，美国每年花费约3000亿美元，约占其预算的3％，占相关费用[8]。这使腐蚀成为金属和混凝土结构上恶化的最昂贵原因[9]。近似于与结构失败相关的成本的90％与腐蚀有关[10]。同样，在过去的50年中，已经进行了几项全国性的腐蚀研究，并且都达到了相当于每个国家国内生产总值（GDP）约3-4％的腐蚀成本。[11]这些结构中腐蚀的及时检测和减轻腐蚀对于上述结构的寿命和功能至关重要[12-15]。LIDAR和HSI等新兴技术提供了非侵入性的高分辨率检查功能。这些传感器技术能够检测腐蚀，同时还提供了有助于详细结构分析的空间（3D）信息[16]。本文旨在调查LIDAR和HSI在储罐检查中的使用，突出其整合以及使用高级感应技术而不是传统方法的优势[17，18]。此应用并非特定于海上储罐，因为受腐蚀影响的许多其他结构需要恒定的维护和分析（也称为结构性健康监测或SMH），这可能会受到这种技术的积极影响[19，20]。
接受超声心动图检查的 608,570 名男性和女性中度和重度二尖瓣反流相关的死亡率
摘要 背景 尽管严重二尖瓣反流 (MR) 的预后意义已得到充分认识，但对于中度 MR，预后意义尚不明确。因此，我们在澳大利亚国家超声心动图数据库的大型队列中探讨了中度和重度 MR 对预后的影响。方法 使用自然语言处理检查了 608 570 名个体的超声心动图报告，以确定 MR 严重程度和瓣叶病理。对于未报告瓣叶病理的患者，评估了心房 (aFMR) 或心室 (vFMR) 功能性 MR。使用中位 1541 天（IQR 820 至 2629）的个人数据链接，我们检查了 MR 严重程度与全因（153 612/25.2% 事件）和心血管相关死亡率（47 840/7.9% 事件）之间的关联。结果 共纳入 319 808 名男性和 288 762 名女性，年龄为 62.1±18.5 岁，其中 456 989 人（75.1%）、102 950 人（16.9%）、38 504 人（6.3%）和 10 127 人（1.7%）在最后一次超声检查中报告无/轻微、轻度、中度和重度 MR。与无/轻微 MR 患者（26.5% 有瓣叶病变，19.2% 死亡）相比，瓣叶病变（分别为 51.8% 和 78.9%）和实际 5 年全因死亡率（分别为 54.6% 和 67.5%）随 MR 严重程度增加而增加。在调整后（年龄、性别和瓣叶病理），中度和重度 MR 病例的长期死亡率是无/轻微 MR 的 1.67 倍（95% CI 1.65 至 1.70）和 2.36 倍（95% CI 2.30 至 2.42）（p<0.001）。中度和重度 MR 的预后模式在心血管相关死亡率和预先指定的亚组（瓣叶病理、vFMR 或 aFMR 和年龄<65 岁）内持续存在。结论在一个大型现实世界临床队列中，我们确认保守治疗的严重 MR 与不良预后相关。我们进一步揭示，无论潜在病因如何，中度 MR 与死亡率增加有关。试验注册澳大利亚新西兰临床试验注册中心（ACTRN12617001387314）
农产品农场检查的标准化方法 | NASDA
请记住，PSR 是新出台的，于 2015 年 11 月作为最终规定发布，生效日期为 2016 年 1 月，合规日期从 2018 年开始。不要想当然地认为农民熟悉 PSR 的定义术语和要求。当需要使用特定的 PSR 术语时，应使用通俗易懂的语言，以便农民理解这些术语。例如，如果询问“动物源生物土壤改良剂”的使用情况，可以包括一些常见的例子“如堆肥粪肥、鸡粪、餐桌垃圾和鱼乳剂”。避免使用 FSMA、PSR、PC、GAP 等首字母缩略词。在进入下一个讨论主题之前，先提问以确认对所讨论问题的相互理解。在检查之前，检查员可能有机会与农民讨论 FSMA 规则和监管流程。从一开始就解释检查的内容，以管理农民的期望，可以最大限度地减少顾虑，并为农民提供提出更多澄清问题的机会。在检查期间，检查员可能有以下机会进一步讨论具体的 PSR 要求：
endodino：GI内窥镜检查的基础模型
缺乏大型和多样化的内窥镜数据集的AI的GI内窥镜检查和开发受到阻碍。因此，领域的传统发展涉及使用自然图像数据集（例如Imagenet-1K）进行预训练或转移学习。此路径要求组装相对较大且标记的填充数据集，以实现有意义的结果。创建此类数据集是耗时且昂贵的。此外，缺乏基础主链模型意味着GI内窥镜检查中不同的AI解决方案需要自己的推理计算开销。从部署的角度来看，这限制了部署多个AI解决方案在过程中实时运行的实用性。视觉基础模型特定于GI内窥镜检查可以统一AI解决方案，加速研究，甚至解锁了提高患者护理的新功能。
用于开发Passus检查的机器学习技术
研究程序1。 div>从HIS（HOSXP）和MLAB 2收集数据。数据制备：溢流是尿液分析的结果，包括颜色，血液，浊度，胆红素，WBC，RBC，RBC，葡萄糖，S。Epi，细菌，细菌，细菌，晶体，SP.GR.，SP.GR.，pH，性别和年龄。 Excel 345案例3的形式的信息3。 div>测试系统中的数据集分为学习套件：测试集为70：30 4。 div>在橙色程序中建模：将选择各种类型的创建技术，并使用和参数比较是最合适的值。 5。评估：使用测试集对模型的效率进行检查，必须彻底评估模型。并审查已运行决策标准的程序，以进行决策信息。 div>使用（部署）：使用参数找到与尿培养结果，U/C数据和收集有关的UA测试的关系。 Orange程序的存储-3.35.0 Miniconda-X86_64.EXE（64位）由尿液分析组成。可变测试的属性。来自尿液测试和培养结果