青春期构成了生活中的关键时期,其生物学和成熟力对成年后的生理和心理过程的批判性影响。进入成年时,人们会面临重要的个人和社会挑战,例如探索生活方向和成人承诺。经常在这些年龄的情况下观察到规范性调整模式的改变,导致精神病疾病可能在以后的生活中显示出持久的影响。在这方面,超过四分之一的人可能在青少年和年轻时代表现出精神病(1,2)。此外,在年轻人中的精神病状况的发展(无论达到临床意义上如何)可能会增加生命后期另一种状况的风险的12倍(3)。此外,通过自杀行为的发展,精神健康障碍的存在与直接或间接死亡率的风险增加有关。自杀行为和非自杀的自我伤害(NSSH)越来越普遍。最后,近几十年来,年轻人的疾病负担和功能丧失(即丧生的年生命)增加了35%(4)。从终生的角度来看,对青春期和青年的心理健康状况的研究对于理解早期的精神病理学和精神病学表现以及整个生命周期的进一步发作至关重要。Casey等。此外,对周期的保护性和风险预订的识别可能有助于改善诊断工具,并优化治疗方案和随访方案。(5)强调,专注于心理病理发展的关键时期,研究整个生命周期的精神疾病的自然过程,以确定与环境影响不断相互作用的潜在发展级联。在这方面,神经发育过程的过程可能描绘出不同形状,整个生命周期都有明显的峰值。这些峰可能代表敏感时期或受限的开发窗口,
近年来非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要,但是该任务在病理图像分析中带来了挑战,特别是与小规模的数据集有关。最近,从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而,基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的,该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中,我们提出了基于定量属性的提示(QAP),这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性,即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性,旨在对组织状态进行标准评估。此外,condi-
糖尿病是一种以高血糖为特征的碳水化合物代谢异常的疾病。它与胰岛素分泌中的相对或绝对损伤有关,以及对胰岛素作用的不同程度的外围耐药性。糖尿病估计会影响全球5.37亿成年人,在20至79岁的成年人中,全球患病率为10.5%(1)。糖尿病是我们时代最严重,最常见的慢性疾病之一,导致威胁生命的并发症。在这些并发症中,中风是最公认和最常见的。中风是一种疾病,患病率很高,残疾,高死亡率和高复发率。成人男女中风的终生风险约为25%(2)。全球,中风是死亡率的第二大最常见原因,也是第二大最常见的残疾原因(3)。糖尿病会影响33%的缺血性中风患者,其中26%的出血性中风患者(4)。对102项前瞻性研究的新兴风险因素协作荟萃分析,其中850万人的随访表明糖尿病增加了缺血性中风2.27倍(5)。糖尿病不仅会影响中风的发作,而且还与中风结果的预后有关。糖尿病是中风复发的风险加倍,并增加了缺血性中风后死亡或残疾的风险(6)。中风后的糖尿病患者在有利的结果中具有25%的诱因,例如能够在日常生活的活动中独立发挥作用(7)。此外,据报道,糖尿病与2.56倍(8)后,中风后患上认知障碍和痴呆症的风险增加有关。糖尿病本身增加了活性氧的产生,促进了浮游剂过程。这些是加速关节炎和血栓形成风险增加的考虑的机制,最终导致缺血性中风的发作(7,9)。因此,在这个特刊中,“糖尿病在内分泌学领域的病理生理学和缺血性中风预后的作用”,我们专注于病因,病理学,治疗,中风的预后的作用。
Artem Shmatko 1,3,*,Patel 1:4,5,6,*,Ramin Rahmanzade 4.5,红色4.5,Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7,Big 4.5,Henri Bogumil 4.5,Sybren L.N.5月8日,马丁·西尔·詹妮克(Martin Sill Jannik)11,13,大卫·鲁斯(David Reuss),克里斯蒂安·埃罗德·孟德(Christian Herold-Mende)9,技能M琼斯6:14,Stefan M. Pfister,Arnault Esparia-Sack 31,32,Pascal Varlet 31,32,Brandner 33,Xiangzhi Bai 2,Andreas von Deimling 4.5,
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
多个实例学习(MIL)是计算病理学中最广泛使用的框架,包括分型,诊断,预后等等。但是,iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器,例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力,从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题,我们提出了一个重新安装的区域变压器(R 2 T),用于在线重新安装实例功能,该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同,该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器,r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块,可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证:1)功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平,并进一步增强了基础模型特征的性能; 2)r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进; 3)R 2 T-MIL,作为R 2 T-增强的AB-MIL,以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供:https://github.com/dearcaat/rrt-mil。
摘要 - 专门的深度学习(DL)加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络(SNN)算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统(IoT)系统和护理点(POC)设备的进步。在本文中,我们提供了一个教程,描述了如何使用各种技术,包括新兴的回忆设备,可编程的门阵列(FPGA)和互补的金属氧化物半导体(CMOS),可用于开发有效的DL加速器,以解决各种诊断诊断,模式识别的诊断,信号过程和信号过程中的各种问题。此外,我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后,我们对领域的分析进行了分析,并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势,缺点,挑战和机遇的观点。
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制,神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而,神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关,包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上,重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明,在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法,可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而,仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此,确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的,对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
全球病理市场的调查为2012年的1.91亿美元,并准备在2017年创建12%的复合年增长率,达到3.366亿美元。这份报告显示了2013年至2018年的病理图。该业务部件的调查为每2013年的2.502亿美元,到2018年达到4.37亿美元,从2013年到2018年的复合年增长率为11.8%。本报告涵盖了有关事物和应用的机械病理学展示的描述和量表。各自的事物,病理学展示包含扫描仪,检查,累积和对应关系。业务部门分为人类和动物病理学。人类的病理学分为药物和生物学协会,专家和参考实验室的办公室,计划和准备中心,而动物病理学则分为药物和生物技术协会,研究的隶属关系,以及有见地的和政府的企业。
脑水肿本身不是一种疾病。它是一种临床病理状态,特征是脑水含量增加(高于正常脑水含量约 80%)。它通常是对脑损伤的反应,常见于各种神经和非神经疾病。脑水肿会增加脑容量。由于大脑被限制在坚硬的颅骨内,脑水含量增加最终会导致颅内压 (ICP) 升高。颅内压升高会降低脑灌注压,导致脑缺血。此外,脑水肿可能因相关的占位效应而导致脑疝。脑水肿的治疗对神经外科医生和神经麻醉师来说都是一个巨大的挑战,因为目前的治疗方式主要是对症治疗。治疗范围从一般措施到渗透疗法、巴比妥类药物昏迷、类固醇和减压开颅术。尽管针对水肿的治疗方法是专门设计的,但它们或多或少仍然是实验模型。