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World File Search System脑铁
基于集合学习的基于磁共振图像的本地斑块分类，以检测大脑中的铁沉积
摘要：已经观察到正常衰老的大脑中的铁沉积，并且与神经退行性疾病有关。据我们所知，尚未进行基于大脑基底神经节区域的铁沉积的大脑磁共振图像（MRI）的自动分类。使用简单的MRI技术来分析大脑中的铁区域非常困难。MRI序列（SWI）（SWI）有助于区分脑铁区域。我们工作的目的是研究大脑基底神经节区域的某些区域的铁地区并对MR图像进行分类。该研究包括60个MRI图像，由40名具有铁区域的受试者和20名健康对照受试者组成。我们进行了高斯平滑，然后根据铁和正常区域构建了每个MR图像的40个局部贴片。灰度合作矩阵（GLCM）特征是从斑块中提取的，并喂入随机森林（RF）分类器，用于基于贴片的铁区域。数据补丁特征的培训是由随机森林分类器进行的，并测量了分类器的性能。实验结果表明，使用随机森林分类器对脑铁图像进行分类的拟议局部贴片方法实现了96.25％的分类精度，可从脑MR序列中识别正常和铁区域。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
铁磁超导性及其与...
摘要：铁磁性和超导性（FMS）的共存一直是冷凝物质物理学的迷人领域，可洞悉非常规超导配对，自旋三重相互作用以及拓扑保护的表面状态。本文综述了FMS研究中最新的理论和实验进步，重点是隧道光谱，自旋轨道耦合以及拓扑材料的作用。我们讨论了自旋极性电流，超导间隙和铁磁顺序之间的相互作用，以及在包括拓扑绝缘子和石墨烯在内的新型材料中识别和操纵这些现象的挑战。特定的重点是使用隧道光谱作为探测对称性的工具，以及外部磁场和自旋轨道耦合对这些系统的影响。
铁超载的deferasirox治疗
迅速从输血或饮食中的吸收中积累了铁。例如，如果您定期接受大量血液，通常需要高剂量的deferasirox来跟上铁载率。如果将血液作为自动交换输血，这并不总是适用，而某些镰状细胞病患者就是这种情况。•如果铁在过去积累，但是当前铁负荷速率很慢，则较小
高性能的基于铁的超导电线
1。可以使用Ag，Cu，Fe和Ag的复合材料（Ag/Fe，Ag/Cu，Ag/不锈钢）的许多类型的鞘。2。对于BSCCO，AG是唯一对BSCCO超导体惰性并在退火温度下渗透到氧气的材料。
铁的化学热力学：第 2 部分
这是经合组织核能机构 (NEA) 编辑的“化学热力学” (TDB) 系列第 13 卷第 2 部分，是描述铁物种化学热力学数据选择的两卷中的第二卷。正如 2008 年所确认的那样，由于文献中的信息量巨大，因此决定将评论分为两部分进行编写会更有效率。第 1 部分包含对金属、简单离子、水性羟基、氯化物、硫化物、硫酸盐和碳酸盐复合物以及固体氧化物和氢氧化物、卤化物、硫酸盐、碳酸盐和简单硅酸盐的数据评估——这些数据被认为是放射性废物管理计算的关键。评论的第二部分提供了对硫化物固体、硝酸盐、磷酸盐和砷酸盐的固体和溶液物种的数据评估，以及 TDB-Iron 第 1 部分中未考虑的一些水性物种的数据评估，以及氧化铁和硫化铁系统中固体溶液形成的某些方面。即使是现在，由于资源和时间的限制，许多复杂的固体系统如钛酸铁、铝酸盐和更复杂的系统也无法评估。
铁（硫酸亚铁）溶液 Glibenclamide
铁的副作用通常是温和的，包括阴暗的凳子，便秘，恶心和胃部刺激。在进食之前给出每剂可以帮助预防恶心和胃部刺激。监视宝宝的凳子，以使便秘或腹泻恶化。如果这些副作用是问题，请联系您的医生或药剂师。