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World File Search System诊断的
有关前列腺癌诊断的同源持久特征的机器学习技术
摘要图像处理设备和技术的快速演变确保了新型图片分析方法的发展。是测量功能拓扑特性的最强大但计算可能的代数技术之一是持续的同源性。这是一个代数不变的，可以在不同的空间分辨率下捕获拓扑细节。持续的同源性使用一组采样点（例如像素）研究了空间的拓扑特征。它可以跟踪由被称为过滤的操作产生的嵌套空间变化引起的拓扑特征的外观和消失，在这种操作中，在我们的情况下，参数量表增加了像素的强度，以检测在各种尺度范围内研究空间的变化。此外，在机器学习的层面上，最近有许多研究和文章目睹了同源性持久性与机器学习算法之间的结合。在另一个层面上，前列腺癌被诊断为描述称为格里森评分的癌症严重程度的评分标准。经典的格里森系统定义了五种组织学生长模式（等级）。在我们的研究中，我们建议研究从新的光学显微镜技术发行的一些腺体上的格里森评分，称为Slim。这种新的光学显微镜技术在光成像中结合了两个经典的思想：Zernike的相比显微镜和Gabor的全息图。在这些图像上计算持续的同源性特征。我们建议将这些图像分类为相应的格里森评分。在同源持久性特征上应用的机器学习技术在这些图像中检测前列腺癌的正确格里森评分非常有效，并且表现出高于95％的精度。
对运输诊断的数字双胞胎的系统映射研究
1密西西比州密西西比州大学计算机科学与工程系（电子邮件：sn922@msstate.edu）2密西西比州密西西比州立大学计算机科学与工程系，密西西比州，（电子邮件：sm3843@msstate.edu） & Engineering, Mississippi State University, Mississippi, (email: ss4706@msstate.edu) 5 Department of Computer Science & Engineering, Mississippi State University, Mississippi, (email: mittal@cse.msstate.edu) 6 Department of Computer Science & Engineering, Mississippi State University, Mississippi, (email: chenjingdao@cse.msstate.edu) 7 Department of Computer Science密西西比州密西西比州立大学，密西西比州密西西比州立大学（电子邮件：philai@cse.msstate.edu）8密西西比州密西西比州立大学计算机科学与工程系，（电子邮件：rahimi@cse.msstate.edu）
指标指导疟疾诊断的机器学习算法的开发
生活存在于界面。生物细胞的关键特征之一是隔室化，这是由脂质促进的，该脂质促进了水的不可渗透障碍，以控制材料在跨亲水性疏水界面的运输。微生物系统利用脂质以外的大量表面活性剂来适应环境细分市场，修改界面的特性，促进营养物质的代谢和抗菌药物的溶解。因此，它们是一类引人入胜的生物分子类，可以从应用或利基环境中的有效性如何取决于序列，结构和化学性质。此外，人们对基于石化的表面活性剂的负面健康和环境影响越来越多，例如对植物和水生寿命的土壤侵蚀和毒性，以及与石化化学表面活性剂制造相关的碳足迹和相关的温室气体排放。在这篇综述中，我们讨论了生物表面活性剂和应用的特性，并突出了文献中描述的基于独特潜力和应用的生物性生物表面活性剂的示例。随着社会向循环生物经济的过渡，我们对合成生物学开发新材料（例如生物表面活性剂）的潜力感到兴奋，以促进这种重要的过渡。
植物细菌病原体诊断的现状和未来观点
植物细菌病原体的诊断经历了从基于文化的策略到无文化检测的跨越发展。常规诊断，这种基于PCR的方法和基于PCR的方法非常敏感，可以在后期鉴定自然感染的农作物中富含富集的病原体。然而，它们遭受了与速度，信号强度以及实际植物提取物中灵敏度显着降低有关的缺点。通过开发标记和未标记的光谱法，已经取得了进展来解决这些挑战。特别是微拉曼光谱可以在单细胞水平上快速，无标记和无创的病原体歧视。全面的光谱数据库始终是识别的先决条件，但是这些基于光谱的方法不足以检测以前未知的植物病原体。单细胞测序和合成生物学的进步开始解决这些关键问题，并用于相关的实际应用中。成功将继续在学科之间的接口上找到。
锂离子电池基于模型的故障诊断的最新进展：全面评论
锂离子电池（LIB）在各种磁场中发现了广泛的应用，例如电气传输，固定存储和便携式电子设备。电池管理系统（BMS）对于确保LIB的可靠性，效率和寿命至关重要。最近的研究见证了高级BMS中基于模型的故障诊断方法的出现。本文对LIB的基于模型的故障诊断方法进行了全面综述。首先，现有文献中广泛探索的电池模型分为基于物理学的电化学模型和电气等效电路模型。第二，描述电池故障的电气动力学的一般状态空间表示。然后详细阐述了状态向量和参数矩阵的识别。第三，两个电池故障的故障机理（包括过度拨动/过度过度故障，连接故障，短路故障）和传感器故障（包括电压传感器故障和电流传感器故障）。此外，还详细阐述了不同类型的建模不确定性，例如建模误差和测量噪声，老化效应，测量异常值。然后将重点放在观察者的设计上（包括在线状态观察员和离线状态观察员）。还提出了用于电池故障诊断的典型状态观察者的算法实现。最后，提供了讨论和展望来设想一些可能的未来研究方向。
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。
非侵入性胸痛诊断的临床评估方案
摘要简介：由于胸痛的病因不同，胸痛的初步处理对于急诊医生来说是一个具有挑战性的情况。为了确保有效的管理，我们制定了不同的评估协议。目的：确定急诊科（ED）成人胸痛非侵入性评估的临床评估方案。方法：研究按照PRISMA进行，并在PROSPERO平台上注册（CRD42024519268）。在包括 PubMed 和 SciELO 在内的国际数据库中进行了全面系统搜索，以查找截至 2024 年 4 月发表的文章。所有报告成人胸痛临床评估方案的相关文章均纳入分析。结果：本篇综述纳入了有关急诊科胸痛管理的指南和协议的文章。我们发现，急诊科胸痛的评估需要系统的方法。分析包括患者病史、体格检查、鉴别诊断、诊断测试和风险分层。研究还指出，12 导联心电图、肌钙蛋白水平升高以及 ADP、EDACS 和 HEART 协议在确定患者发生重大不良心脏事件的风险方面具有重要意义。结论：本文强调了在急诊科胸痛评估中使用循证协议和决策路径的重要性。它进一步强调了高敏肌钙蛋白检测和成像方式在快速准确诊断急性冠状动脉综合征等疾病中的作用。关键词：胸痛；急诊科；案件管理；评估协议；修订。摘要简介：由于胸痛的病因不同，胸痛的初步处理对于急诊医生来说是一个具有挑战性的情况。为了确保有效的管理，我们制定了不同的评估协议。目的：确定急诊科（ED）成人胸痛非侵入性化疗的临床评估方案。方法：本研究按照PRISMA进行，并在PROSPERO平台上注册（CRD42024519268）。我们对 PubMed 和 SciELO 等国际数据库进行了全面系统搜索，以查找截至 2024 年 4 月发表的文章。所有相关文章均报告了临床
晚期诊断的颞部综合征患者的长期随访
坦普尔综合征是一种罕见的印迹障碍，是由 14 号染色体的关键印迹区域 14q32 发生改变引起的。其特征是新生儿出生前和出生后生长迟缓、躯干肌张力减退和面部畸形。我们报告了一名 18 岁女孩，她被晚期诊断为坦普尔综合征，表现出所有典型的体征和症状，包括出生时小于胎龄、喂养困难、肌张力减退和发育里程碑延迟、中枢性性早熟、躯干肥胖和生长迟缓。该患者是文献中报告的第二例有临床和生化雄激素过多症迹象的患者，也是第一例使用脱氢可的松® 治疗且反应良好的患者。该患者的临床诊断是在一家罕见内分泌疾病中心进行长期随访后做出的，最近确定了 14q32 染色体印迹中心 (DLK/GTL2) 完全低甲基化的分子遗传学诊断。未进行生长激素治疗，尽管性早熟的治疗符合标准方案，但她的最终身高仍低于目标范围。提高对 Temple 综合征的认识和及时的分子诊断可以改善这些患者的临床护理，并预防固有的代谢后果。关键词：Temple 综合征，晚期诊断，长期随访
整合用于癌症诊断的定量和定性成像方法
定量和定性成像技术的整合通过提供了更完整的患者预后图片来改善癌症的检测。使用定量成像，可以改善诊断价值和治疗策略，因为它可以客观评估生理和分子变化。另一方面，定性成像提供了视觉线索和上下文信息，以破译复杂的生物过程。合并后，这两种方法提供了更完整的图片，可用于在治疗过程中进行准确的诊断和对患者保持标签。数据协调，验证和临床翻译的挑战是从定量和定性成像方法中整合不同数据源时会出现的。有效地结合两种形式的信息需要确保一致的获取技术和构建强大的分析过程（RAP）。的目的是提高诊断准确性并允许更详细的疾病表征，建议使用基于机器的框架（HIDML-F）进行混合成像诊断，以融合和分析混合数据。HIDML-F可用于治疗实体瘤和血液恶性肿瘤。这有助于确定肿瘤的侵略性，测量治疗的有效性以及与恶性生长区分开。此外，HIDML-F捕获了功能和形态学信息，这可以实现个性化的治疗方案。通过模拟患者场景和随后的模拟分析来证明HIDML-F的值。HIDML-F在多种方式上已显示出优于传统成像方法，包括其检测微妙的变化，减少误报并提高诊断信心等能力。纵向模拟进一步证明了早期治疗反应评估指导治疗干预措施的潜力。
铝板中结构性损害诊断的物理知识的机器学习
结构性健康监测（SHM）是一种监视策略，它依赖于感兴趣的结构或组件上的传感器网络允许其连续监视，从而大大减少了两次连续检查之间的时间。在SHM框架中使用的几种非破坏性技术（NDT），超声引导的波，尤其是羔羊波中，事实证明，通过利用压电（PZT）传感器网络以使波浪启动和感受效率有效。专注于羔羊波，它们已被广泛用于成像和断层扫描方法[5] [6] [7]。但是，这些方法需要从信号中提取特征才能获得损坏索引（DIS）[1] [8] [9]。同样，由于有必要实时或实时的性能以实现SHM的目的，因此正在应用机器学习（ML）算法。但是，常规的ML方法通常是监督方法，并且不能解决对从信号提取损害特征的预处理阶段的需求[10] [11] [12]。