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World File Search System生物医学
生物医学信号处理和控制
精神分裂症（SCZ）是一种影响大脑功能的慢性精神疾病，会导致情绪，社会和认知问题。本文探讨了使用脑电图（EEG）信号检测SCZ的功能性脑网络和深度学习方法。使用多元自回归模型和相干连接算法提出并实施了功能性脑网络分析。使用三种MA Chine学习技术和3D跨跨神经网络（CNN）模型用于对SCZ患者和健康控制受试者进行分类，然后利用公共LMSU数据库来评估性能。所提出的3D-CNN方法的精度达到了98.47±1.47％的性能，灵敏度为99.26±1.07％，特异性为97.23±3.76％。此外，除了默认模式网络区域外，还发现了左右半球的时间和后颞叶，作为SCZ脑网络分析的显着差异区域。
AMYC 生物医学 2023
ennio.tasciotti@uniroma5.it 材料科学领域的最新进展表明，生物材料和仿生方法可用于改善医疗技术的功能特性。通过控制合成材料的纳米生物界面的生物化学，可以创建能够更好地与人体复杂生物学相互作用的生物医学平台。通过与内皮细胞、免疫细胞和干细胞的相互作用以及局部和全身炎症的调节，我们证明可以驱动治疗有效载荷在目标部位的积累，并增加创伤或退化后组织的功能恢复。特别是，研讨会将讨论：1- 开发具有生物特性的纳米载体以改善循环时间、靶向性和药物输送，以及 2- 合成模仿天然组织组成和结构的支架以促进再生医学应用。
生物医学工程理学硕士
BIEG 5301 反馈控制系统 3 学分 本课程强调使用经典和状态空间方法对闭环控制系统进行分析和综合，重点是机电系统。数学要求包括解决微分方程的拉普拉斯变换方法、矩阵代数和基本复变量。经典控制系统设计的讨论包括动态系统建模、框图表示、时间和频域方法、瞬态和稳态响应、稳定性标准、控制器动作 [比例 (P)、比例和积分 (PI)、比例、积分和微分 (PID) 和伪微分反馈]、根轨迹方法、奈奎斯特和波德方法以及动态补偿技术。状态空间方法的讨论包括状态方程的制定和求解（分析和基于计算机）以及极点位置设计。本课程整合了计算机辅助分析和设计工具 (MATLAB) 的使用，以确保与现实世界控制的机电系统的设计相关，使用案例研究和电气和机械系统的应用。包括 PID 控制系统的动手实验室（基于硬件）探索。本科同等学历：ENGR 4301。以前为 ME 0400。
生物医学研究资金
引言美国联邦政府在生物医学研究中进行了半个世纪的投资，这极大地改善了健康并改善了美国人民的生活。为美国国立卫生研究院（NIH）的资金提供了对美国全球生物医学研究企业的全球优势和发展的显着影响，该企业在世界范围内无与伦比。生物医学研究需要了解人体的工作方式并研究人类疾病中发生的事情。维持人类健康的重要研究领域是内分泌学，其中涉及对激素的研究及其在人体日常功能中的作用。这包括研究，以帮助我们了解激素的变化如何促进疾病。由NIH行为研究资助的基本和临床内分泌科学家，导致内分泌疾病和疾病的治疗发展，包括糖尿病，某些癌症，肥胖症，甲状腺疾病和不孕症。这些条件会影响美国数以百万计的人，并给社会带来重大健康和经济负担。由于NIH资助，今天可以使用糖尿病，肥胖，癌症，心血管疾病等治疗方法。
德克萨斯州生物医学设备中心
•TXBDC具有详细的书面政策和过程以及独特的工作描述。•TXBDC始终在5星实验室安全性能评估中获得5分。•人类受试者和动物研究方案保持最新状态，并与各个部门传达。总体结论通常，得克萨斯州生物医学设备中心具有良好的内部控制。存在增强研究参与者支付过程，财产管理以及利益和承诺冲突领域的控制的机会。风险水平管理的观察结果审查了观察结果，并提供了回应和预期的实施日期。详细信息包含在随附的报告中。口头建议在退出会议之前与管理层进行了详细讨论。
研究文章从生物医学和
微生物是肠道健康的重要因素。，但维护微生物是一生的责任。它不是一种“捷径方式”，因为您拿起一些平板电脑并从其造成的损害中获得终身自由。微生物可用于消化食物，根据阿育吠陀（Ayurveda）的说法，消化火的Agni也解释了同样的任务。消化火力应由某些饮食规则维护。类似地，应通过细致的饮食和规则来维持微生物治理。作为阿育吠陀的老师和研究人员，我在Agni概念和微生物中发现了许多相似之处。然而，生物医学中的微生物修复治疗和药物成本的副作用。尤其是诸如粪便移植之类的程序可以通过阿育吠陀的简单补救措施来交换。本文侧重于相同的理解。本文的最初部分解释了生物医学中微生物修复的所有补救措施，后来解释了阿育吠陀的Agni补救措施。在我们看来，AGNI维护的规则可能实现微生物维护的目标，因为两者都像“ Goldilocks原则”。在这种观点中需要更实用的研究。探索这个概念，让我们了解生物医学的一些术语。
GAO-24-107061，生物医学研究
DOD和VA资助的研究可以为新发明提供专利。在2014财年至2023财年的生物医学专利中，GAO确定了DOD和VA拥有的1,146份专利，以及3,078个由其他实体披露的DOD支持拥有的生物医学专利。只有联邦雇员进行VA资助的研究，而VA通常拥有由此产生的专利。GAO发现，3,078条专利中有559条未根据需要披露正确的DOD奖励号。 国防部不提供部门范围的培训，以向负责审查获奖者披露的人员提供专利披露代理支持的培训。 没有国防部人员确保在专利中持续且准确的DOD支持披露，公共和政策制定者无法衡量国防部对包括药物在内的生物医学技术的贡献的全部范围。GAO发现，3,078条专利中有559条未根据需要披露正确的DOD奖励号。国防部不提供部门范围的培训，以向负责审查获奖者披露的人员提供专利披露代理支持的培训。没有国防部人员确保在专利中持续且准确的DOD支持披露，公共和政策制定者无法衡量国防部对包括药物在内的生物医学技术的贡献的全部范围。
生物医学信号处理与控制
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种神经发育障碍，其特征是不同程度的冲动、多动和注意力不集中。治疗这种疾病并尽量减少其对学习、工作、建立关系和生活质量的负面影响在很大程度上取决于早期识别。脑电图 (EEG) 是一种有用的神经成像技术，可用于了解 ADHD。本研究通过使用固有时间尺度分解 (ITD) 分析 EEG 信号来检查 ADHD 儿童的大脑活动。由 ITD 产生的模式的不同组合（称为固有旋转分量 (PRC)）用于提取各种基于连接的特征（幅度平方相干性、交叉功率谱密度、相关系数、协方差、相熵系数、相关系数）。在闭眼休息时记录了 15 名 ADHD 儿童和 18 名年龄匹配的健康儿童的 EEG 信号。使用从纵向和横向平面中选择的不同通道对来计算上述特征。通过各种机器学习方法和 10 倍交叉验证法，对所提出的方法进行评估，以区分 ADHD 患者和健康对照者。纵向和横向平面的分类准确率分别在 92.90% 至 99.90% 和 91.70% 至 100.00% 之间。我们的结果支持了所提出方法的出色性能，并且在识别和分类 ADHD 方面比类似研究取得了重大进展。