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脑部扫描作为表意文字
3 为使用权力和其他不可接受的社会行为提供理由。...................................................................................................... 16 3.1 身心二元论和空虚身体的创造 .............................................................................................. 16 3.2 案例研究：NAMI 努力消除耻辱感。...................................................................................... 20 3.3 案例研究：《身体一直在记分》中的内疚症状 ............................................................................. 21 3.4 案例研究：杰伊·库马尔将美国政治描述为一个受创伤的大脑。............................................................................................. 23
印度脑部排水
由于经济困难而去上班，以及在上一场战争中出生的孩子，当时大多数母亲出去工作时，他遭受了某种形式的Parental Depri-！ation-在当代社会学中遭受了许多虐待的术语。 uggest是孩子收到的是J的爱的质量； \ fortant，而不是当天的小时数，父母在您的社论中隐含了父母，这是一个父母，如果一个父母抚养孩子（即，即我们的社会中的母亲），孩子会更快乐在我们的社会中，父权制是常态，它总是被认为是“自然”（在人类逻辑上的最终度假胜地），妇女待在家里，男人出去工作。不仅需要从养育家庭的一部分责任中解放出家庭主妇，而且人们应该通过支持两个成年人和许多儿童来寻求从对他们的经济束缚中解放。孩子是父亲和父亲的责任，以及由于生产孩子而产生的“手帽”，应公平地归于两个伙伴。您的文章的平淡得出的结论是，在学术和许多其他专业中，女性要放弃五年的职业是不可能的。知道有多少男性专业人员会接受相同的性勒索，因为他们希望生孩子，这将很有趣。
磁共振成像脑部发现...
摘要 目的：癫痫症是最常见的慢性神经系统疾病之一，全球约有 5000 万人患有癫痫症。尼日利亚每年报告约 100,000 例新发病例。为了解磁共振成像 (MRI) 异常的患病率及其与癫痫发作的相关性，本地数据至关重要。方法：采用回顾性研究设计，回顾了 2015 年 1 月至 2023 年 1 月期间河流州哈科特港一家三级医学影像机构的 122 名患者的临床数据和 MRI 报告。获取数据，分析人口统计学、图像发现以及 MRI 发现、年龄和性别之间的关系，使用描述性和推断性统计数据，显着性程度设定为 p < 0.05。结果：本研究涉及 64 名女性和 58 名男性，年龄为 0 至 89 岁。约 69 名（57%）患者的脑部 MRI 结果正常，而 53 名（43%）患者脑部 MRI 结果异常。最常见的病理是脑血管病 14 例（11.48%），其次是白质病 13 例（10.66%）和脑肿瘤 10 例（8.20%）。0-17 岁年龄组的病理发现最多（20/53；37%），其次是 36-53 岁年龄组（11/53；21%）和 54-57 岁年龄组（9/53；17%）。73 至 86 岁年龄组的异常发现最少（4/53；0.1%）。性别和 MRI 结果之间没有显著关联。结论：大多数癫痫患者的脑部 MRI 结果正常；最常见的发现分别是脑血管异常、白质病和脑肿瘤，这些在年轻患者中更为常见。该研究强调了早期 MRI 扫描在识别与癫痫发作相关的脑部病变方面的重要性，特别是在儿童和青少年的癫痫症诊断检查中。 关键词：癫痫；磁共振成像；神经影像学；神经系统疾病；癫痫症 引言 癫痫症是一种慢性神经系统疾病，以反复发作的癫痫为特征；短暂的不自主身体运动，经常与癫痫互换使用 (Reddy et al ., 2021)。它是全世界最常见的神经系统疾病，影响所有年龄段的约 5000 万人，尽管它在儿童和青少年中更为常见 (Reddy et al ., 2021)。
基于 U-Net 的脑部 MRI 图像分割...
摘要 脑肿瘤是脑内异常组织的集合。当脑在颅骨区域内生长时，脑的正常功能可能会受到影响。脑肿瘤对于预防和治疗脑肿瘤对于改善治疗方案和患者生存率至关重要。使用手动方法对大量磁共振成像 (MRI) 图像进行癌症诊断是最复杂和最耗时的任务。脑肿瘤分割必须自动进行。本文提出了一种脑肿瘤分割策略。为此，基于区域和边缘对图像进行分割。本研究使用脑肿瘤分割 2020 (BraTS2020) 数据集。对使用基于边缘和基于区域的方法与带有 ResNet50 编码器架构的 U-Net 进行图像分割进行了比较分析。基于边缘的分割模型在所有性能指标上的表现都优于基于区域的分割模型，并且基于边缘的模型实现了 0.008768 的 Dice 损失分数、0.7542 的 IoU 分数、0.9870 的 f 1 分数、0.9935 的准确度、0.9852 的精确度、0.9888 的召回率和 0.9951 的特异性。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络 (CNN)、边缘分割、区域分割、U-Net。
脑部提取的U-net模型
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