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尼日利亚大学本科生脑衰综合征的患病率及其与兴奋剂使用和社会经济人口统计特征的相关性。cdr
背景：脑疲劳综合征 (BFS) 是一种文化相关综合征，以认知和躯体症状为特征，在非洲学生中很常见。本研究旨在确定尼日利亚大学生中 BFS 的患病率并研究其相关因素。方法：对尼日利亚西北部一所大学的本科生进行了横断面调查。该研究使用自填问卷收集社会人口特征、兴奋剂使用、学习课程和学业成绩的数据。使用标准化诊断标准评估 BFS 的存在。结果：该研究共包括 625 名处于青年期的参与者。发现尼日利亚大学生中 BFS 的患病率为 62.7%。受影响的学生大多数为 20-30 岁、男性，来自豪萨族。兴奋剂使用与 BFS 之间没有显著关联。然而，学习课程与 BFS 的发生之间存在显著关系。学业成绩 (CGPA) 与 BFS 呈弱负相关。其他社会人口因素，如年龄、性别、种族、关系状况、出生位置、家庭类型和家庭收入，均无法预测 BFS 的发生。结论：高患病率凸显了关注该人群心理健康问题的必要性。结果强调了在研究 BFS 时考虑学习课程和学业成绩的重要性。有必要进行进一步研究，以探索潜在机制并为受 BFS 影响的学生制定有效的干预措施。
纤维化特征的自动定量测定肉芽肿
在人类和非人类灵长类动物（NHP）中可以找到三种肉芽肿类型：经典的案例肉芽肿，纤维化肉芽肿和非杀伤性肉芽肿（Barry等，2009）。常规的斑性颗粒瘤在分枝杆菌感染后已在活性疾病和潜在疾病中进行了广泛报道，显示了三层结构：坏死中心，可行的细胞区域和外部纤维化边缘（Adams，1976; Russell，1976; Russell，2007; Barry等，2007; Barry等，2009; Silva Miranda; Silva Miranda et al。）。由于很难从人类肺部获得活检样本，因此多年来动物模型已得到改善，以更紧密地复制人类的病理进展，通常应用于肉芽肿研究。小鼠是一种实际动物模型，用于研究各种分枝杆菌，甚至MM后感染肉芽肿动力学的动物模型（Carlsson等，2010）。重要的是，尽管小鼠没有再现人类结核病病理学，尤其是有组织的肉芽肿，但小鼠模型仍然是与结核病相关的研究最实用，最广泛使用的动物模型 - 尤其是慢性肉芽肿性疾病的转基因小鼠模型，它们具有正常的颗粒瘤形成和cytokine aveos image imaze imaze aversim and aveos aveos aveos aveos average averman and schisso pigg（ Iuvone等人，1994年，Kunkel等人，1996年；通过使用MM - 泽布拉夫感染系统，Swaim等。记录，斑马鱼肉芽肿也发生了案例坏死，类似于人类结核性肉芽肿，其中RD缺陷型MM诱导的肉芽肿是单独的，非杀伤性的，可能是非杀伤性的，并且很可能与Wildtype Mm -Mm -Mm -Intypected Intypected Intypected Intypece and -Shaim Al and and and。迄今为止，已经建立了各种动物模型，并用于探索分枝杆菌 - 主机的相互作用以及肉芽肿形成和发育的决定因素。这些模型产生了宝贵的信息，并提高了我们对宿主关系关系的理解。
具有多模型纹理特征的基于最不的平方支持矢量机器脑肿瘤分类系统
放射科医生面对通过MRI图像分析进行分类的复杂任务时，面临着巨大的挑战。我们即将出版的手稿介绍了一种创新且高度效果的方法，该方法将最小二乘支持向量机（LS-SVM）的能力与从T1-Weighted MR MR图像中提取的多尺度形态纹理特征（MMTF）一起得出。我们的方法论对涵盖139例病例的大量数据集进行了细致的评估，其中包括119例异常肿瘤和20例正常脑图像。我们取得的成果无非是非凡的。我们的基于LS-SVM的方法极优于竞争分类器，以98.97％的出色准确率证明其优势。这比替代方法的3.97％改善了3.97％，伴随着明显的2.48％的敏感性增强，特异性提高了10％。这些结果最终超越了传统分类器，例如支持向量机（SVM），径向基函数（RBF）和人工神经网络（ANN），就分类精度而言。我们模型在脑肿瘤诊断领域的出色表现在该领域中取决于向前迈出的实质性飞跃，并承诺使用MRI成像技术为放射学家和医疗保健专业人员提供更精确，更可靠的工具，以识别和分类脑肿瘤。
通过深度学习显着特征的雏鸡胚胎组织的精确分期
最近的工作表明，HH10雏鸡大脑中祖细胞的发育潜力迅速变化，伴随着形态的细微变化。这需要在此阶段增加对大脑研究的时间分辨率，因此需要精确和公正的分期。在这里，我们调查了是否可以使用151个专业标记图像的小数据集训练深卷卷神经网络为次级HH10小鸡大脑。通过使用生物学知情的转换和数据驱动的预处理步骤来增强我们的图像，我们成功地将分类器训练为次级HH10大脑至87.1％的测试准确性。为了确定是否可以使用分类器，我们使用随机对照和实验性小鸡机翼的图像（269）对其进行了重新训练，并获得了类似的高测试准确性（86.1％）。显着性分析表明，生物学相关的特征用于分类。我们的策略可以培训图像分类器，用于具有有限的显微镜数据的发育生物学中的各种应用。
大脑动力学的堆叠模型可以提高 fMRI 对受试者特征的预测
2 在 HMM-MAR MATLAB 工具箱和 glhmm Python 工具箱中，这由 'DirichletDiag'/'dirichlet_diag' 选项指定。3 𝐾= 6, 𝛿= 10 4 𝐾∈{3,6,9,12, 15},𝛿∈{10,100, 1000, 10000, 100000} 。有关详细信息，请参阅补充表 SI-3。
隔离和特征的人类 - 连接。 ...
m ethods。培养并分析从尸体供体结膜组织中分离的基质细胞，以确定它们是否可以定义为MSC。通过流式细胞仪分析MSC标记的表达。细胞在脂肪生成，成骨和软骨细胞分化培养基中培养，并分别用油红色，冯·科萨（Von Kossa）和甲状腺蓝色染色，以确定多能容量。ev。eV形态，通过动态光散射分析的尺寸分布，EV通过纳米流细胞仪单独表征。使用结膜上皮细胞系IM-HCONEPIC在体外模型中分析了电动汽车对氧化应激和活力的影响。
心脏手术的动态：人口特征的趋势和Euroscore II的表现
结果：包括103 404个心胸外科手术。Observed mortality risk ranged between 1.9% [95% confi- dence interval (CI) 1.6–2.4] and 3.6% (95% CI 2.6–4.4) across 3-month intervals, while the mean predicted mortality risk ranged between 3.4% (95% CI 3.3–3.6) and 4.2% (95% CI 3.9–4.6).相应观察到的：预期比率范围从0.50（95％CI 0.46–0.61）到0.95（95％CI 0.74–1.16）。在C统计范围内的判别性能在0.82（95％CI 0.78–0.89）和0.89（95％CI 0.87–0.93）之间。与观察到的死亡率相比，Euroscore II始终高估了死亡率。在所有主要的心胸外科手术过程中，此发现是一致的。单个预测因子值的分布随着时间的流逝而在整个预测因子之间发生了巨大变化。最不可能的趋势是选修手术从75％降低到54％，而没有纽约心脏协会I类心力衰竭的患者增加到27％降低到33％。
经颅聚焦超声至 V5 通过调节基于特征的注意力来增强人类视觉运动脑机接口
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 9 月 5 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.09.04.556252 doi：bioRxiv preprint