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'我爱你'：从梦中检测到的第一个短语
目的：许多人每晚都有梦想，有些人在梦中保持意识。这样的梦想被称为清醒的梦（LD）。在梦中，我们的语音与面部肌肉活动相关，这很难解码，但LD可以解决这个问题。这项研究的主要假设是LD期间的面部肌肉电活动对应于特定的声音。理解这种联系可以帮助将来解码梦想演讲。材料和方法：在实验室条件下，要求四位LD从业者说“我爱你”，这是具有独特肌电图（EMG）签名的短语。他们在梦中意识到意识之后就睡着了，然后再入睡。在四个区域记录了他们的面部和颈部EMG。结果：所有四个志愿者至少完成了一次目标。在大多数情况下，在清醒和LD期间都观察到与“我爱你”短语相关的模式。具体而言，“ I”大部分时间都触发了亚门核区域的独特阶段活动，而“您”在轨道上的作用也相同。讨论：这项研究强调了仅检测梦想特定和高度emg独特短语的可能性，因为发声还涉及钳子和声音仪器。目前结果的最有趣的结果是，它们表明可能会创建一种可以在现实中并在LD期间使用的人工EMG语言。
帕金森氏病可以通过噩梦检测到
该研究的主要作者现在正计划进一步走进一步，并通过使用脑电图来确定患有帕金森氏症患者的噩梦背后的生物学原因。以这种方式，也许有一天，科学家不仅能够治疗帕金森氏症，而且还可以在此类患者中做错梦。
从基因检测到癫痫精准医疗
摘要 癫痫包括多种疾病，其共同点是反复发作。由于癫痫综合征和发作类型众多，且个体对治疗的反应差异很大，因此治疗癫痫往往具有挑战性。在过去的二十年里，超过一半的癫痫都被发现有遗传病因，离子通道或神经递质受体的单基因缺陷与大多数遗传性癫痫有关，包括一些局灶性和病变性癫痫以及特定的癫痫性发育性脑病。目前已有多种基因检测，包括靶向检测以及革命性的工具，这些工具使人类基因组所有编码（全外显子组）和非编码（全基因组）区域的测序成为可能。这些最新的技术进步也推动了癫痫基因发现，增加了我们对许多癫痫病分子机制的理解，最终为某些综合征的精准医疗提供了目标，例如 Dravet 综合征、吡哆醇依赖性癫痫和葡萄糖转运蛋白 1 缺乏症。然而，这些例子只代表了所有类型癫痫中相对较小的一个子集，到目前为止，癫痫的精准医疗主要集中在癫痫发作控制上，其他临床方面，例如神经发育和神经精神合并症，尚无法解决。我们在此总结了基因检测方面的最新进展，并提供了选择针对某些癫痫病的正确检测的最新方法以及已经适用于某些单基因癫痫的个性化治疗。在未来几年，最有可能的情况是，癫痫治疗将与目前几乎经验性的方法大不相同，最终将出现大规模适用的“精准医疗”方法。
基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
在...中检测到脊髓灰质炎病毒 2 型疫苗株
两种疫苗可有效预防脊髓灰质炎疾病，即 OPV 或灭活脊髓灰质炎疫苗 (IPV)。在南非，儿童都接种这两种疫苗。减毒活疫苗还具有诱导胃肠道免疫的额外优势，可以阻止任何野生脊髓灰质炎毒株在粪便中脱落。在人口疫苗接种覆盖率较低的地区，病毒在环境中长期传播多年可能会导致神经毒性恢复，称为 cVDPV。一种新的脊髓灰质炎疫苗，新型 OPV2 (nOPV2) 于 2020 年被列入紧急使用名单，目前正在取代单价 OPV2 来应对 cVDPV2 的疫情。2021 年，nOPV2 已在七个非洲国家使用。
Sesug纸148-2023全身定量检查到...
在分析过程中的某个时候，研究人员和统计学家倾向于考虑混杂因素，如果变量是他们的研究中的混杂因素。虽然有几种方法可以识别这一点，但我不记得遇到一个工具，该工具可以通过SAS中的一条简单的代码执行系统性和定量检查。本文试图为研究人员提供一种简单的选择，即通过简单地将一些参数作为呼叫的一部分，而宏代码完成其余部分。鉴于有非定量方法可以剖析数据集和研究的本质，以确定数据集中的某个变量是否是混杂的，因此这种自动化的定量方法很可能通过通过系统性定量混合器检查（SQCC）宏来删除某些手动步骤和任务来增加价值。代码在没有混杂因子的情况下获得了预测变量的系数的估计，并在存在混杂因子的情况下检查值是否偏离10％以上，以表明该变量确实是混杂的变量。研究人员可以获取此信息并相应地执行相应的活动。对宏的调用很简单，因此易于使用，可以根据需要多次调用。
分类算法的比较研究早期检测到糖尿病
摘要Hexapods对各种运动任务的适应性，尤其是在救援和勘探任务中，可以推动其应用。与受控环境不同，这些机器人需要驾驶不断变化的地形，在这种环境中，地面不规则影响会影响立足点位置和接触力的起源转移。这种动态相互作用导致六角形姿势变化，影响整体系统稳定性。这项研究介绍了一种姿势控制方法，该方法根据地形拓扑调整了六角形的主体定向和高度。策略使用肢体位置估算地面斜率，从而计算新的肢体轨迹以修改六脚架的角度位置。根据计算出的斜率调整六足的高度，进一步增强了主体稳定性。在雅典娜六角（Athena Hexapod）（环境适应性的全地形六角形）上实施和评估了所提出的方法。通过使用凉亭软件中的计算模拟，通过对六足动物在不规则表面上的多体模型的动态分析来评估控制可行性。环境复杂性对六足动物稳定性的影响都在坡道和不平坦的地形上进行了测试。对每种情况的独立分析都评估了控制器对滚动和俯仰角速度的影响以及高度变化。结果证明了该策略对这两种环境的适用性，从而显着增强了姿势稳定性。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。