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World File Search System鉴别
口蹄疫疫苗配套毒株鉴别报告
1. 疫苗效力受疫苗效力、抗原匹配和接种方案的影响。因此，抗原匹配较差的情况可以通过高效疫苗和在适当间隔内注射多剂疫苗来弥补。因此，如果疫苗的效力足够高，并且按照最大化宿主抗体反应的方案进行接种，那么根据血清学测定，与野外分离株抗原匹配较弱的疫苗仍可以提供一定的保护 (Brehm, 2008)。
直接体内 MRI 鉴别脑干核团和通路
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而，这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲（即没有人对正常脑干进行手术）。不幸的是，大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu）分区为整个脑干提供了单个图谱标签，而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
多方 QKD 的广义顺序状态鉴别及其光学实现
顺序状态鉴别是一种针对 N 个分离接收方的策略。由于顺序状态鉴别可以应用于多方量子密钥分发 (QKD)，它已成为量子信息理论中的相关研究领域之一。到目前为止，顺序状态鉴别的分析仅限于特殊情况。在本报告中，我们考虑了顺序状态鉴别的广义化。在这里，我们不限制先验概率以及量子态和接收方的数量。我们表明广义顺序状态鉴别可以表示为优化问题。此外，我们研究了两个量子态的广义顺序状态鉴别的结构并将其应用于多方 QKD。我们证明，当接收方数量不太多时，两个纯态的广义顺序状态鉴别可以适用于多方 QKD。此外，我们表明两个混合状态的广义顺序状态鉴别可以以较高的最佳成功概率进行。这个最佳成功概率甚至高于量子复制和量子广播策略。因此，混合状态的广义顺序状态鉴别足以执行多方 QKD。此外，我们证明了广义顺序状态鉴别可以通过使用线性光学实验实现。最后，我们分析了最佳顺序状态鉴别提供的多方 QKD 安全性。我们的分析表明，即使在低信道效率下，多方 QKD 也能保证非零密钥速率。
直接体内 MRI 鉴别脑干核团和通路
以便更好地确定脑干外科手术的安全进入区。12、13然而，这种整体方法没有考虑到病理学中经常发生的解剖扭曲（即没有人对正常脑干进行手术）。不幸的是，大多数基于立体定向成像的脑图谱都强调了皮质、白质或间脑内特定功能性神经外科手术目标的分辨率。14-18基于图像的脑干内部解剖详细分区仍然很少。19、20广泛使用的FreeSurfer（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu）分区为整个脑干提供了单个图谱标签，而较新的脑干子结构算法仅将脑干分为“中脑”、“脑桥”和“延髓”。21-23
查获物质和生物样本中抗凝剂掺杂物的鉴别
最近被确定为潜在威胁的另一类药剂是抗凝剂华法林和超级华法林类。这些化合物用于商业灭鼠剂，目前不受控制或监控，可以很容易地在网上大量购买纯药，并不受限制地进口到美国。此外，这些药物在商业灭鼠诱饵产品中稀释后仍然有毒。此类药物的主要化合物是华法林、杀鼠迷、溴敌隆、溴敌隆、地芬那康、氟鼠芬、敌鼠酮、匹多酮、氯敌鼠酮和地芬那康，如图 1（附录 A）所示。如果摄入有毒剂量，这些化学物质会产生严重而可怕的后果，包括血性腹泻（便血）、呼吸短促（呼吸困难）、腹胀和极度疲劳，这是晚期中毒的后期症状，但非常危险 (3)。溴敌隆中毒的其他临床表现包括阴道出血（4、5）、鼻出血（6、7）、尿液中带血（6-13）、牙龈出血（14、15）、胃肠道出血（7、8）、皮下出血（9、16）、自然流产（5）、咳血（15、17）、腹痛（14）和颅内出血。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
通过血液生物标志物进行中风鉴别诊断的机器学习方法
摘要 — 中风是指血凝块阻塞大脑某个区域的血液供应（缺血性中风）或动脉破裂或出血（出血性中风）。中风后寻求医疗救治可能会增加存活机会并减少长期脑损伤。神经影像学有助于确定治疗对象和治疗方式，尽管它成本高昂、并非总是可行，并且可能有禁忌症。这些限制导致这些再灌注治疗未得到充分利用。使用能够持续区分缺血性中风和脑出血的血液生物标志物组可能非常有益且易于部署。因此，本研究描述了一种加速和改善中风诊断的系统。使用四种机器学习算法：支持向量机 (SVM)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)、K 最近邻 (KNN) 和决策树 (DT)，我们旨在找到有希望用于鉴别中风诊断的血液生物标志物候选物。我们创建了一个两阶段二元分类器模型，将中风组与正常组进行分类，然后将分配给中风组的实例分为缺血性组和出血性组。根据我们的数据，我们的研究结果表明，在区分埃及患者的中风方面，SVM 比 ANN、ANFIS 和 DT 更好。最重要的血液特征是绝对 (ABS) 中性粒细胞、肌酸磷酸激酶 (CPK)、中性粒细胞/中性粒细胞和白细胞 (WBC) 计数/白细胞实验室测试，这些测试可作为中风诊断的关键和重要指征。所选特征和两阶段二元分类器以更高的准确度进行区分（缺血性和出血性患者）。这种识别和分类脑中风的方法准确、易于使用且经济高效。
用于淋巴水肿和脂肪水肿鉴别诊断的生成人工智能
2023 年 5 月同一天，一位经验丰富的淋巴水肿从业者 (AM) 评估了两个品牌的生成式 AI 的反应有效性：Bard（Alphabet Inc [Google 的母公司]，加利福尼亚州，版本 2.0.1）和 ChatGPT（Open AI，加利福尼亚州，版本 3.01，2023 年）。根据常见的临床知识和当前的证据基础，以主观尺度评估了反应有效性，包括无效、可能有效和有效。Bard 和 ChatGPT 都接受过大量医疗信息数据集的训练，因此能够快速访问和处理文本查询。为了进行鉴别诊断，这两个系统都可以为从业者提供基于文本输入的可能诊断列表。
利用捕获离子的亚稳态进行实验量子通道鉴别
非正交态的不可区分性是量子力学的标志之一，它既是障碍也是资源。过去几十年来，人们对量子态鉴别 [1-9] 及其应用 [10-12] 进行了大量的理论和实验研究。量子信道鉴别 [13] 是一个相关且内容更丰富的课题，它要复杂得多 [14]，许多信道可以明确区分，即使类似状态无法区分 [15,16]。这些理论思想为激动人心的大类信道实验探测打开了大门，包括广泛使用的相移键控 (PSK) 和幅移键控 (ASK) 信道，它们以载波信号的相位或幅度调制方式对数据进行经典编码。这些协议具有自然的量子类似物，其中使用半经典有限长度协议 [1,17] 无法无误地区分信道。与二进制信道区分相比，区分多个量子信道需要更大的希尔伯特空间和更复杂的量子门序列，而原子系统可以很好地满足这些需求。原子系统中的长相干时间[18 – 20]、高保真度单量子比特门[19,21]以及许多长寿命状态的自然存在[22]使它们对量子协议很有吸引力。更诱人的是，原子提供了高维亚稳态流形，用于在单个原子内编码量子位或多个量子位[22 – 29]，这对于区分多个信道很有用。此外，原子系统非常适合电磁传感和通信，一个例子是里德堡原子在电磁传感和通信中的巧妙应用。
漫相关光谱：并行化和深度鉴别技术的最新进展回顾
摘要：漫反射相关光谱是一种用于实时测量脑血流的非侵入性光学方法，在临床监测和神经科学中具有重要的潜在应用。因此，许多研究小组最近一直在研究提高漫反射相关光谱的信噪比、成像深度和空间分辨率的方法。这些方法包括多斑点、长波长、干涉、深度鉴别、飞行时间分辨率和声光检测策略。在这篇评论中，我们详尽地评估了这些最新进展，这些进展可用于评估局限性并指导未来实施漫反射相关光谱的创新，这些创新将在未来几年利用技术改进。