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消防部●纽约市
关于小册子，本研究材料总结了有关火灾报警系统的相关纽约消防局和建筑部门的规定。作为F持有人的S-97 C，您有责任熟悉具有管辖权的联邦，州和城市机构的所有适用法律，规则和法规（例如2014纽约市消防法规第9章和消防部门第1章和第9章，建筑法规第907条FD信息公告和NFPA标准72，2010版，2010年版检查，测试和维护水基消防系统，纽约市电气代码，2011年版），即使此类要求不包括在本研究材料中。第1部分。简介S-97健身证书是为了证明纽约市编程，测试，检查和服务火灾报警系统的火灾警报系统公司的校长。此认证适用于第2部分中定义的火灾警报系统，该系统在本手册中的“定义”部分中。火灾报警系统的编程，检查，测试和维修，启动设备和通知设备的系统应符合2014年纽约市纽约火灾法规，NFPA 72（2010）和设备制造商的建议，并验证火灾报警系统的正确操作。火灾警报系统的编程，检查，测试和维修仅应通过S-97/S-98健身持有人认证。S-95或F-58（FSD）C仅被允许进行每日视觉检查，每月手动火灾报警激活测试并维护日志。申请S-97/S-98健身证书的技术人员应熟悉NFPA 72（2010），2014年纽约市火灾（FC）和建筑法规，纽约市（FR），纽约市电量代码的规则，以及FDNY火灾警报公报，适用于其在S-97/S-97/S-97/S-97/S-97/S-97/S-97/S-97/S-97/S-98证书范围内适用的。FDNY提供的全面检查是基于这些书籍和文件。必须在任何FDNY火灾报警系统测试和检查中出现S-97/S-98健身持有人证书。持有人必须在“前提日志”中入学，包括持有人的姓名，健身证书，雇主，并记录访问的目的及其官方结果。FDNY在火灾警报维护的不同方面认证个人。有3个健身证书类别S-78/F-78（烟雾探测器的检查，清洁和测试S-78（全市范围内））/F-78（与前提相关）和S-97/S-98（火灾警报系统检查，测试，测试，服务技术人员）。每个证书的范围都是不同的，知道每个证书的局限性至关重要。S-97/S-98的持有人可以履行S-78/F-78证书的持有人的责任
纹理分析和人工智能作为诊断多发性硬化症的决策支持工具 - 系统评价
麦当劳标准（Thompson等，2018），MS的诊断结合了临床，成像和实验室证据。神经系统检查与成像[磁共振成像（MRI）或光学相干断层扫描]和神经生理测试（视觉诱发电位）结合使用。在MRI上患有临床症状和病变的患者中，脑脊液通过腰椎穿刺收集。在脑脊液流体中存在寡克隆条带证实了MS的诊断（Thompson等，2018）。磁共振成像技术，例如双重反转恢复，相位敏感的反转恢复和使用梯度回声序列的磁化的快速采集来突出大脑皮层的MS病变。这些区域是由T1，T2或流体衰减反转恢复（Flair）方法获得的MRI图像中存在的高强度白质区域（Hitziger等，2022）。在图1a上，有一个示例MRI T1图像，带有两个病变，这些损伤显示为白质的高强度区域（Sarica和Seker，2022年）。在长轴中至少有3毫米的高强度区域被认为是病变（Thompson等，2018）。监测该疾病的演变，但治疗的效率也通过在年度随访MRI图像上出现或没有新病变来分析（Martínez-Heras等人，2023年）。在MRI图像上对脱髓鞘区域的手动识别和划定（图1B）具有一些缺点，耗时，需要合格的人员。其结果取决于专家解释MRI图像的经验。除了人为因素的主观性外，还可能发生差异，这是由于不同分辨率或具有各种质量的MRI图像而发生的。为了减少这些缺点，已经提出了几种用于诊断和监测MS的自动解决方案（Shoeibi等，2021）。通过在深度学习算法中使用神经网络与纹理分析相结合（Componick等，2021a），获得了与专家注释相当的结果。纹理分析是医学图像处理中的一种已知且有前途的技术，可在检测硬化病变方面具有显着的结果（Elahi等，2020； Boca等，2023）。通常，尝试通过那些特征来检测病变，这些特征是强度，照明，几何变换或噪声变化的图像不变的。为此，量化了像素强度和像素分布的相互关系，因此获得了许多特征。这些功能可以分为以下类别：第一阶特征（灰度直方图分析），二阶特征（灰度依赖矩阵），光谱特征和分形特征（小波变换和傅立叶变换）。用随机纹理识别的像素被归类为噪声（Friconnet，2021）。为了提高信号噪声比并降低噪声，将包括数学过滤组成的预处理操作应用于MRI图像。为例，高斯带通滤波器用于消除背景噪声（Kumar等，2023）。放射线学的方法由于出现了用于检测医学图像病变的自动方法（Lambin等，2012），因此有必要开发一种方法来通过自动检测方法来分析和评估结果的可重复性和质量。放射素学已逐渐应用于病理损害，诊断，差异诊断和MS预后的分析。开发了使用放射线特征的机器学习（ML）模型来检测MS病变（Peng等，2021）。
塔尔萨本科研究挑战团队...
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