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Reagila 1.5、3、4.5、6毫克，硬胶囊 1。药品的名称eviana®2。... Bonserin-spc-aug_2024-03 模态Forte平板电脑 livostine
CYP3A4抑制剂…由于甲吡嗪的活跃部分长期生活，可以在更长的共同管理过程中进一步增加总逆转的血浆。因此，甲哌嗪与强或中等的CYP3A4抑制剂的共同给药（例如boceprevir, clarithromycin, cobicistat, indinavir, itraconazole, ketoconazole, nefazodone, nelfinavir, posaconazole, ritonavir, saquinavir, telaprevir, telithromycin, voriconazole , diltiazem, erythromycin, fluconazole, verapamil ) s禁忌（请参阅第4.3节）。红霉素（每天两次500 mg），一种中等的CYP3A4抑制剂，平均导致甲虫给药3周后总甲虫的总甲虫的血浆暴露量增加1.4倍（范围1.03-2.32倍）。因此，在克里匹嗪与中等CYP3A4抑制剂（例如，红霉素，氟康唑，Diltiazem，Verapamil）共同给药期间，建议对个体反应和耐受性进行监测，并建议（如果需要），则需要（如果需要），甲虫的剂量应（Cariprazine剂量）的曝光量增加，以减少估计的重量。由于甲磷酸及其活性代谢产物的长期半衰期，开始或停止使用中等CYP3A4抑制剂或更改剂量的治疗，直到几周后才能完全反映在血浆药物水平中。应监测患者的不良反应和治疗反应，在启动或停止相互作用的药物或每次逆元剂量变化后几周。…
UMBRAE：统一多模态大脑解码
摘要。我们解决了脑驱动研究中普遍存在的挑战，从文献难以恢复准确的空间信息并且需要特定主题的模型这一观察出发。为了应对这些挑战，我们提出了 UMBRAE，一种统一的多模态脑信号解码。首先，为了从神经信号中提取实例级概念和空间细节，我们引入了一种高效的通用脑编码器进行多模态脑对齐，并从后续的多模态大语言模型 (MLLM) 中恢复多个粒度级别的对象描述。其次，我们引入了一种跨主题训练策略，将特定主题的特征映射到一个共同的特征空间。这使得模型可以在没有额外资源的情况下对多个主题进行训练，甚至比特定主题的模型产生更好的结果。此外，我们证明这支持对新主题的弱监督适应，而只需要总训练数据的一小部分。实验表明，UMBRAE 不仅在新引入的任务中取得了优异的成绩，而且在成熟的任务中也优于方法。为了评估我们的方法，我们构建了一个全面的大脑理解基准 BrainHub 并与社区分享。我们的代码和基准可以在 https://weihaox.github.io/UMBRAE 上找到。
混合模态专家的脑病变分割基础模型
摘要。脑病变分割在神经学研究和诊断中起着至关重要的作用。由于脑病变可能是由各种病理改变引起的，不同类型的脑病变往往在不同的成像模式下表现出不同的特征。由于这种复杂性，脑病变分割方法通常以特定任务的方式开发。针对特定的病变类型和成像方式开发特定的分割模型。然而，使用特定任务的模型需要预先确定病变类型和成像方式，这使得它们在现实世界场景中的部署变得复杂。在这项工作中，我们提出了一个通用的 3D 脑病变分割基础模型，它可以自动分割不同类型的脑病变，以适应各种成像方式的输入数据。我们制定了一个新颖的混合模态专家 (MoME) 框架，其中多个专家网络负责不同的成像方式。分层门控网络结合了专家预测并促进了专业知识协作。此外，我们在训练过程中引入了课程学习策略，以避免每个专家网络退化并保持其专业化。我们在九个脑损伤数据集上评估了所提出的方法，涵盖了五种成像方式和八种损伤类型。结果表明，我们的模型优于最先进的通用模型，并为未知数据集提供了有希望的泛化能力。
使用多模态优化进行脑磁共振图像 (MRI) 分割
摘要 医学界高度关注的领域之一是从脑磁共振成像 (MRI) 中分割肿瘤。早期诊断恶性肿瘤对于为患者提供治疗是必要的。如果及早发现，患者的预后将会改善。医学专家在诊断脑肿瘤时使用手动分割方法。本研究提出了一种简化和自动化该过程的新方法。在最近的研究中，多级分割已广泛应用于医学图像分析，分割方法的有效性和精度与使用的分割数量直接相关。然而，选择合适的分割数量通常由用户决定，并且对于许多分割算法来说都是具有挑战性的。所提出的方法是基于 3D 直方图的分割方法的修改版本，该方法可以自动确定合适的分割数量。一般算法包含三个主要步骤：第一步是使用高斯滤波器平滑图像的 3D RGB 直方图。这样可以消除过于接近的不可靠和非主导直方图峰值。接下来，多峰粒子群优化方法识别直方图的峰值。最后，根据非欧几里得距离将像素放置在最符合其特征的聚类中。所提出的算法已经应用于癌症成像档案 (TCIA) 和脑 MRI 图像的脑肿瘤检测数据集。将所提出方法的结果与三种聚类方法的结果进行了比较：FCM、FCM_FWCW 和 FCM_FW。在对各种 MRI 切片进行这三种算法的比较分析中。我们的算法始终表现出卓越的性能。它在这三个指标中都获得了最高平均排名，表明了其在聚类中的稳健性和有效性。所提出的方法在实验中是有效的，证明了它能够找到适当的聚类。
植入人工耳蜗的儿童的跨模态可塑性
在生命的最初几年，大脑会响应环境刺激而发生实质性的组织。在寂静的世界中，大脑可能通过 (i) 从听觉皮层招募资源和 (ii) 使视觉皮层更有效率来促进视觉。目前尚不清楚这些变化何时发生以及它们的适应性如何，植入人工耳蜗的儿童可以帮助解决这些问题。在这里，我们检查了 7-18 岁的儿童：50 名儿童植入了人工耳蜗，语言能力发育迟缓或与年龄相符，25 名儿童的听力和语言能力正常。高密度脑电图和功能性近红外光谱用于评估皮层对低级视觉任务的反应。有证据表明，语言发育迟缓的植入儿童存在“视觉皮层反应较弱”和“听觉联想区同步性较差或抑制性较差”的情况，这表明跨模态重组可能具有不良适应性，并不一定会增强主导视觉。
多模态对基于深度学习的结构性心脏病检测有帮助吗？
经胸膜超声心动图（TTE）是诊断结构性心脏病（SHD）的首选方式（成员等，2021）。尽管低风险和非侵入性，但由于诊断管理和非临床因素，例如竞争经济激励措施，TTE在美国通常会被低估（Papolos等人。，2016年）。相比之下，电气二元图（ECGS）和胸部X射线（CXR）是医院环境中最常见的成像形式之一。是通过通过CXR通过ECG和解剖结构捕获电生理学的动机，我们研究了第12条潜在的心电图中的模态的组合，胸部射线照相术，后视图，胸部射线照相术以及含有型号的受试者的表格数据，来自电子健康记录（EHR）的主体人口统计学（EHR）的最佳ecg con-ecg的最佳人数，对模型看不见。
多模态生物医学成像 XX（BO304）
主题包括但不限于：• 整合结构、分子和功能信息的多模态成像• 多模态显微成像• 2D、3D、4D 断层扫描和/或多光谱成像（从 UV-VIS 到 SWIR）• 应用于光学成像的成像分析和/或图像处理技术（例如可视化、分割、配准）• 基于机器学习和深度学习的图像形成和数据分析• 用于图像重建/融合的人工智能和机器学习• 多模态成像仪器和系统设计• 可为临床和临床前成像提供更好的定量和/或诊断洞察的检测和诊断分析技术（例如定量测量方法、计算机辅助诊断）• 用于将光学成像与其他成像模式（例如 MR、X 射线、PET）相结合的成像分析和/或图像处理技术• 可能有助于将光学成像引入临床的图像分析、计算方法和重建方法（复杂数据集的视觉渲染、辅助光学重建的新算法）• 这些新技术的临床评估（图像数据的生理和功能解释、视觉感知和观察者表现，体内光学特征定量评估的验证
多模态刺激的多模态大脑编码模型
图 3：整个大脑和语言（AG、PTL 和 IFG）、视觉（EVC、SV 和 MT）和听觉皮层（AC）的多个 ROI 中的多模态和个体模态特征的视频和音频模态的平均归一化大脑对齐。误差线表示参与者平均值的标准误差。∗ 表示多模态嵌入明显优于单模态视频模型（VM）的情况，即 p ≤ 0.05。∧ 表示多模态嵌入明显优于单模态语音模型（SM）的情况，即 p ≤ 0.05。3
模态Forte平板电脑livostine
allgic结膜炎（经典和春季）。livostine眼滴是指迅速，持久的眼睛散发性，例如与过敏相关的眼睛，例如gras，花粉，灰尘。下面是更新后的医生的新闻通讯（标记为半标记的文本表示：