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基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
第二读
经颅直流刺激（TDC）已显示出在健康和患病的人群中产生神经可塑性。通过使用神经影像提供实时的大脑状态反馈来控制刺激持续时间是一个引起人们极大兴趣的话题。这项研究介绍了闭环调节对额叶皮层中靶向功能网络的可行性。我们假设在刺激治疗期间达到特定状态后，我们无法进一步改善大脑状态。在环形配置中排列的1 Ma的高率TDC在靶向的右额叶皮层的15个健康男性受试者的靶向右额叶皮层上应用10分钟。功能近红外光谱法在刺激期间连续监测血红蛋白发色团。将从过滤的氧气血红蛋白获得的相关基础二进化以形成短期和远程连接的子网。使用基于相关矩阵的连通性百分比的新量化度量分别分析了所有子网络中的连接性。刺激半球中的短距离网络在初始刺激阶段显示出增加的连通性。然而，刺激6分钟后，连接密度的增加显着降低。左半球的短距离网络和远程网络在整个刺激期间逐渐增加。连接百分比度量与网络理论参数显示出相似的响应。连接性百分比和网络理论指标代表刺激治疗过程中的大脑状态。
第二读
混合脑 - 计算机界面（BCIS）用于中肢康复后，应促进“更正常”的大脑和肌肉活动的增强。在这里，我们提出了皮质肌肉相干性（CMC）和肌间相干性（IMC）的组合，作为用于康复目的的新型混合BCI的控制特征。在20名健康参与者中收集了来自每侧5个肌肉的多个脑电图（EEG）信号和表面肌电类（EMG）（EMG），并以优势和非优势手进行了纤维伸展（EXT）和抓握（grasp）。CMC和IMC模式的平均值显示出双侧感觉运动区域以及多个肌肉的参与。cmc和imc值用作对每个任务与休息和ext and grasp进行分类的功能。我们认为，CMC和IMC特征的组合允许将两种运动与休息进行分类，而在EXT运动（0.97）的性能（接收器操作特征曲线，AUC下）相对于抓握（0.88）（0.88）。ext v v and grasp的分类也显示出较高的表现（0.99）。总的来说，这些初步发现表明，CMC和IMC的组合可以为最终在混合BCI系统中采用简单的手动运动提供全面的框架，以进行后击球后康复。
经胸心内心外线心后...
格伦管 格伦管通过右颈内静脉置入，并推进至上腔静脉 (SVC)。这本质上是一条中心静脉通路，但插入的目的是为了在双向格伦手术后测量格伦压力。对于患有复杂格伦手术（例如之前接受过诺伍德手术）的儿童，这通常不是主要的中央通路，而是会放置额外的 CVC 进行药物和液体给药。如果孩子是简单的格伦患者，没有额外中央通路的格伦管就足够了。（CHI Crumlin 心胸外科医师，2022 年）。在这种情况下，由于存在血栓风险，可以考虑使用抗凝剂，例如 LMWH。表 1：心内导管、正常压力范围和压力升高或降低的潜在原因
创造心！心树项目2025
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