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基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
研究人员发现，人工智能在预测脑转移结果方面比人眼更好
Sadeghi-Naini 解释说：“当你看 MRI 时，你会看到肿瘤内部或周围的区域，这些区域的强度和模式不同，因此你会更多地用视觉系统关注这些部分。但人工智能算法却对此视而不见。我们在算法中融入的注意力机制可帮助这些人工智能工具了解这些图像的哪些部分更重要，并在分析和预测时更加重视这些部分。”
联合免疫检查点抑制剂治疗驱动基因阴性非小细胞肺癌脑 ...
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目（编号2019MS08024）抽象非小细胞肺癌（NSCLC是最常见的组织学肺癌类型，在诊断时约有66％的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位，在初始诊断时，大约13％的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量，并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率；但是，使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来，随着免疫疗法的扩展，免疫检查点抑制剂（ICI）已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度，目的是为可用的临床治疗方案提供参考。
音频眼 AI-4510
2020 年 10 月 28 日——目标。 2020 年 10 月 28 日下午 1:56。编号0050簿009-10(03)。红细胞。 ID 6789ABCDEF[].白细胞。 CHM 测试（9UB）。谷氨酸2+。 8.3毫摩尔/升。 NSE。赞成。听到。 9/L 和/L。上海质量工程有限公司
7月是干眼
包括Lissamine Green Dye和Slit Lamp测试，以仔细观察干眼的水平，并确定是否存在眼睛损伤。令我沮丧的是，测试显示出具有角膜擦伤，神经损伤和结膜的干眼前进。这最后一件事 - 结膜 - 是我从未听说过的干眼症的症状！在此任命中，Akpek博士在下部管道上放了点状插头，并要求我再次尝试环孢菌素，然后再尝试LifiteGrast；但是，我无法忍受痛苦和刺激。所以，她让我接受了类固醇的过程，并增加了我对眼滴的使用（血清眼泪和OTC眼滴）。下一次访问，我的进步还不够，因此我是获得自体血清眼泪并全天使用盐水滴的人的过程，晚上是药膏。有一些进步，但仍然不够，所以我们开始谈论结膜vochalasis手术。
