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基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
FEMS2023-摘要书.pdf
我们发现，与含有 8 个或更少典型 sgRNA（“sg0”-“sg8”）的样本（Ct：26.3，15.9 – 32.5）相比，含有全套 9 个典型 sgRNA（“sg9”）的样本与粗病毒载量（Ct：19.0，11.3 – 27.7）呈显著正相关（p ≤ 0.001）。sgORF7b 表达最少，在含有部分典型 sgRNA 的样本中 96.7% 未检测到。含有“sg9”模式的样本收集较早（早期 63.3% vs 晚期 27.4%）。9 个典型 sgRNA 的检测率变化与粗病毒载量和取样日相关，但与年龄、性别和肺炎无关。接收者操作特性 (ROC) 曲线分析表明，检测全套 9 个典型 sgRNA（AUC = 0.91，95% CI 0.88-0.94）、sgRNA ORF7b（0.90，0.87 – 0.93）和 sgORF7a（0.89，0.84 – 0.93）与 BA.2 和 D614G 变体的粗病毒载量表现出最佳关联。
目录，2007 年 5 月 - Micron 无线电控制
DSP 解码器：ECO、MAX 和 FET 接收器配有可选智能解码器。它使用数字信号处理（因此称为 DSP ）在受到干扰时提供优雅的降级。它分析控制帧以确定是否受到干扰（或噪声）的影响，如果某个帧被认为是坏的，则每个输出通道设置为最后 4 帧的平均值。结果是伺服响应在受到相当大的干扰时会减慢，而不是到处跳跃。最终，解码器决定信号已完全损坏或已丢失，并进入“故障安全”模式。可以从 Micron 网站下载 DSP 接收器设置指南或 DSP 解码器套件组装手册，了解更多详细信息。
微生物
摘要：癌症是一种巨大的全球疾病负担。每年，全世界有数千万人被诊断出患有癌症，其中超过一半的人死亡。海洋环境的巨大生物多样性越来越激发了专家的利益，尤其是在药物发现领域。在从海洋海绵中分离出来的一组真菌中，已经选择了海洋真菌曲霉的烟曲霉，因为它表现出明显的抗菌活性，朝向一组致病微生物。通过扩增和分析其18sRRNA基因的遗传鉴定，真菌已被鉴定出来。真菌粗提取物是通过稻米培养基上的真菌培养而获得的。对各种致病微生物的抗菌活性进行了测试。结果表明对铜绿假单胞菌，金黄色葡萄球菌，尼日尔和白色念珠菌具有明显的抗菌作用。此外，我们使用了三种不同的方法：ATBS，DPPH和脂质过氧化测定法测试了曲霉烟草WA7S6粗提取物的抗氧化潜力。结果表明，粗提取物WA7S6的IC50值为21.35 µg/ml。还针对HELA，MCF和WI-38等癌细胞系评估了粗提取物的抗癌潜力。通过GC质量和在血红素加氧酶识别化合物的硅分子对接中鉴定了真菌提取物的化学培养酯和脱氢膜内酯可能与抗氧化剂有关。
CardiacNet：学习从超声心动图视频中重建心脏疾病评估异常
我们提供了四个不同的带注释的超声心动图视频，涵盖正常病例、房间隔缺损 (ASD) 病例和肺动脉高压 (PAH) 病例。此数据集已删除有关患者的所有私人信息。医院授权此数据集并获得伦理批准。图 1 显示了四个不同的 ASD 患者示例。已标记异常区域以便于理解。图 2 和图 3 也分别展示了四个不同的 PAH 患者和正常病例示例。对于这三个图，垂直字母表示不同的情况，而横轴是按顺序每 10 帧采样的帧。有关完整的视频可视化，请参阅 supplementary.zip 中的附件以获取更多数据集示例。
从事与任务参数化的高斯流程一起学习的多参考框架技能
摘要 - 从演示中学习的核心挑战是生成适应能力并可以推广到看不见的情况的表示。这项工作建议在不使用特定于任务的启发式方法的情况下学习这种表示形式，而在全球框架中叠加本地技能，在多次参考框架技能学习的背景下。首先通过使用高斯流程（GPS）拟合相对技能来了解本地政策。然后，另一个GP决定了每个帧与每个时间步的相关性，它是从不同批次的演示中以自我监督的方式训练的。GP的不确定性定量能力被利用以稳定当地政策并以完全贝叶斯的方式训练框架相关性。我们通过在模拟中生成的多帧任务的数据集以及具有机器人操作的拾取和位置重新封闭任务的真实实验中生成的多帧任务。我们用两个指标评估了方法的性能：生成的轨迹与每个任务目标以及这些轨迹和测试专家轨迹之间的偏差有多近。根据这两个指标，所提出的方法始终优于最先进的基线，任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）。
量子参考框架之间动态转换的组结构
最近，显示出参考帧与量子系统相关联时，需要修改此类量子参考框架之间的转换定律以考虑参考帧的量子和动态特征。这导致了量子系统的相位空间变量的关系描述，量子系统的一部分是量子系统的一部分。虽然这种转换被证明是系统的哈密顿量的对称性，但对于它们是否享受群体结构，与Quantum机械师中的classical参考框架相似的问题仍然没有答案。在这项工作中，我们确定了包含量子参考框架的量子系统相空间上的规范变换，并表明这些转换封闭了由lie代数定义的组结构，这与量子机械的通常的galilei代数不同。我们进一步发现，这个新代数的要素实际上是先前确定的量子参考帧转换的构建块，我们是我们恢复的。最后，我们展示了如何通过采用控制惯性转换的量子性质引入的附加非交通性的参数的零极限来从量子参考框架之间的一组转换中获得的经典参考框架之间的转换。
![arxiv：2303.04376v2 [CS.CV] 2024年2月21日](/simg/c\c08cba40f15bbb2f314c7e7ff6ea1da6df626a12.webp)
arxiv：2303.04376v2 [CS.CV] 2024年2月21日
无监督的视频对象细分（UVO）是指无需手动指导即可在视频中分割突出对象的具有挑战性的任务。换句话说，净工作在没有先验知识的情况下以一系列RGB框架检测目标对象的准确区域。在重点作品中，已经讨论了两种可以分为：基于外观和外观运动的方法。基于外观的方法利用框架间的范围信息来捕获通常以序列出现的目标对象。但是，这些方法不考虑目标对象的运动，这是由于利用随机配对帧之间的相关信息。另一方面，基于外观运动的方法将RGB帧中的外观特征与光流的运动特征融合在一起。运动提示提供了有用的信息，因为显着对象通常在序列中显示出独特的运动。但是，这些方法的限制是对光流的依赖性主要是主要的。在本文中，我们提出了一个针对紫外线的新型框架，可以从时间和规模上提出上述两种方法的局限性。时间对齐融合将相邻帧的显着信息与目标框架保持一致，以利用相邻帧的信息。比例比对解码器通过连续映射与隐式神经表示通过连续映射汇总不同规模的特征图来预测目标对象掩模。我们在公共基准数据集，戴维斯（Davis）2016和FBM上提出了实验结果，这些结果证明了我们方法的有效性。此外，我们在2016年戴维斯（Davis）上的最先进方法。索引术语 - 视频对象细分，时间对齐，比例对齐，隐式神经代表，联合培训