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World File Search System滑动窗
使用滑动窗纹理特征提取的脑肿瘤分割，然后是模糊的c均值聚类
在本文中，使用滑动窗口机理的混合方法，然后是模糊C，意味着针对自动化的脑肿瘤提取提出了聚类。所提出的方法包括三个阶段。第一阶段用于通过实施预处理技术，然后进行纹理特征提取和分类来检测肿瘤脑MR扫描。此外，此阶段还比较了不同分类器的性能。第二阶段由使用滑动窗口机理的肿瘤区域进行定位，其中大小的窗户扫描整个肿瘤MR扫描，窗户被归类为肿瘤或无肿瘤。第三阶段由模糊C组成，是指通过去除从阶段2获得的错误分类窗口来获得肿瘤的确切位置。2D单光谱解剖学特性MRI扫描被考虑进行实验。结果在灵敏度，特异性，准确性，骰子相似性系数方面表现出显着的结果。
定期检查
两层独户住宅（2038 平方英尺）；附属车库（424 平方英尺）；门廊（31 平方英尺）；甲板（510 平方英尺）；附属 ADU（747 平方英尺）。修订 # 1 修改带格子天花板的 2 号和 3 号卧室的桁架 - 已批准 2024 年 1 月 29 日修订 #2 - 车道改进 - 已批准 2024 年 7 月 3 日修订 #3 - 平整、排水和侵蚀控制计划 - 已批准 2024 年 8 月 15 日修订 # 4 - 重新安置冷凝器单元，重新安置 ADU 空气处理器；为主屋一楼安装（2）台热泵空气处理器；在后露台增加水槽；将天窗和整栋房子的风扇重新安置在楼梯天花板上方；在屋檐下安装嵌入式灯；在前凸窗处安装观景窗而不是滑动窗；在二楼甲板上增加软管龙头。- 已于 2025 年 1 月 27 日批准
CrownView 窗户
通过节能玻璃和窗户设计实现舒适感 通过多个框架室、挡风条、绝缘玻璃和暖边垫片减少外界噪音 通过热熔焊接框架和窗扇实现强度和耐用性 双悬窗上可倾斜的窗扇易于清洁（单悬窗只能在底部清洁） 倾斜窗台具有出色的排水性能和快速清洁功能 OpenEZ 高品质平衡实现平稳操作 通过 Low-E 玻璃减少紫外线并提高能源效率（使用 Low-E 玻璃可以帮助保护您的家居用品免于褪色） 降低供暖和空调成本 通过暖边垫片减少冷凝水 由 1947 年成立的窗户公司提供保修，让您高枕无忧 可选玻璃包提供额外的节能效益 可选窗扇通风口限制可操作窗扇的移动 挤压钉翅、砖模和 3.5 英寸装饰是一些选项 内置 J 型通道仅适用于单悬窗、单滑动窗可选用门框延伸件和外壳可选用纱网和 FlexScreen 可选用 (WOCD) 窗户操作控制装置
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
原创研究通过心率变异性评估房颤发作前的自主神经系统活动
背景：神经调节已被证明可以提高心房颤动 (AF) 消融手术的疗效。然而，尽管它能够影响自主神经系统 (ANS)，但其确切的作用机制仍不清楚。ANS 通过心内神经系统 (ICNS) 的活动可以从心率变异性 (HRV) 推断出来。因此，本研究旨在通过分析大量新患者中 HRV 的演变来调查 AF 发作前 ICNS 变化的意义。方法：我们从 95,871 个 Holter 记录数据库中选择并注释了 AF 和心房扑动的记录。每条记录都包括窦性心律和一次或多次 AF 发作。我们计算了估计副交感神经活动的参数（连续 RR 间隔差异的均方根 (RMSSD) 和相差超过 50 毫秒的连续 RR 间隔的百分比 (pNN50)）以及 AF 发作前几分钟的 HRV 频率参数。为了能够逐分钟评估参数变化，我们从房颤发作前 35 分钟开始，计算了 5 分钟滑动窗口内的参数值。结果：整个患者组的平均年龄为 71.1 ± 11.3 岁（范围 35–99），570 名患者的 623 条记录中发作总次数为 1319 次，平均每次记录发作 2.1 ± 2.2 次（范围 1–17），每位患者发作 2.3 ± 2.6 次（范围 1–21）。房性早搏 (PAC) 的比例从房颤发作前 35 分钟的 4.8 ± 0.3% 增加到房颤发作前 5 分钟的 8.3 ± 0.4%。我们测量了 AF 发作前 35 分钟至 5 分钟之间极低频 (VLF)、低频 (LF)、高频 (HF)、RMSSD 和 pNN50 的统计显著增加。结论：我们的数据表明，在大多数 AF 事件发生之前，迷走神经活动会显著增加。在确定最佳神经调节策略时，可以考虑 HRV 参数的动态变化。