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World File Search System鉴别
意义：原发性中枢神经系统淋巴瘤与胶质母细胞瘤的鉴别在临床上至关重要，以尽量减少治疗风险，
以最大限度保证安全切除，并辅以放化疗以延长患者生存期。2～4除GBM外，另一种颅内恶性肿瘤原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）占脑肿瘤的1.9%，5年生存率为37.6%。1目前，PCNSL最有效的治疗方法是化疗和放疗。5,6通常不鼓励将手术切除作为PCNSL的治疗方案。7,8因此，鉴别PCNSL与GBM已从临床角度引起重视。由于二者的放射学形态不同，术前磁共振成像（MRI）有助于鉴别PCNSL与GBM。研究表明，GBM在不同患者中表现出明显的影像学异质性，通常，GBM的MRI显示坏死是GBM的重要标志，表现为边缘强化、外形不规则或实性肿块。9、10另一方面，与GBM相比，PCSNL的弥漫性浸润性较低，很少显示坏死区域。11、12然而，非典型病例可以相互模仿，例如没有可见坏死的GBM或有明显坏死的PCNSL，这使得通过常规MRI的大体目视检查进行区分变得困难。除了常规MRI外，由于GBM和PCSNL在功能表达上不同，功能MRI可以帮助我们分辨它们之间的区别。PCNSL和GBM的鉴别可以基于三个功能特征，13、14，即肿瘤血管分布、15血管通透性，16、17
2024 CIGNA计划福利覆盖范围
保险公司，行为健康公司Attenton：如果您说的话，语言帮助。对于当前的Cigna客户，请致电身份证背面的号码。否则，请致电Atención：我不确定是否为鉴别。是
SMDR微型无人机侦察系统
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影像组学结合机器学习方法鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤
方法对51例患者（其中室管膜瘤24例、髓母细胞瘤27例）的增强T1WI图像进行分析，提取了188个特征，包括直方图、形状特征和纹理特征。然后使用单变量分析、单变量分析筛选和多变量逻辑回归选择了66个特征。他们建立了四种机器学习模型——随机森林、支持向量机、自适应增强、K最近邻。当使用多元逻辑回归选择的特征进行随机森林时，获得了最高的AUC值（AUC = 0.91）。影像组学和机器学习方法的组合可以很好地区分儿童室管膜瘤和髓母细胞瘤，从而为医生的临床实践提供帮助。在我们的研究中，KNN分类器的AUC分别为0.97、0.94，准确率为0.86和
羊栖菜属植物的抗氧化和抗菌潜力...
马尾藻是印度尼西亚古农基杜尔海岸最丰富、种类最多的大型藻类。尽管马尾藻具有抗氧化和抗菌特性，但在古农基杜尔，它作为化妆品成分的使用却有限。本研究旨在基于 DNA 条形码鉴别马尾藻并探索其抗氧化和抗菌特性。从古农基杜尔海岸收集了三种马尾藻，并通过针对核糖体内转录间隔区 2 (ITS2) 序列的 DNA 条形码进行鉴别。采用正庚烷/乙酸乙酯/乙腈/丁烷-1-醇/水溶剂的三相法进行提取。通过测试提取物对四种细菌的最低抑菌浓度 (MIC) 和其 IC 50 容量来评估提取物的生物活性。DNA 条形码鉴别出了三个确认的物种：S. oligocystum，与 S. aquifolium 密切相关；S. ilicifolium，与 S. yinggehaiense 密切相关；和 S. aquifolium ，与 S. oligocystum 和 S. megalocystum 密切相关。三相提取物的三个阶段分为：1（顶部）、2（中间）和 3（底部）。对四种微生物的 MIC 测试显示活性范围从无抑制到最小活性。使用 IC 50 对 S. ilicifolium 和 S. aquifolium 提取物进行抗氧化能力检查，得到的值范围从强到非常强。这些发现得到了 LC-MS 去重复的进一步支持，揭示了 sargachromanols A 和 Cystodione I 分子的存在。
脑白质营养不良成像：诊断难题的见解
摘要：脑白质营养不良是一类罕见的脱髓鞘疾病，主要影响中枢神经系统。不同类型脑白质营养不良的临床表现可能不具特异性，因此，MRI 等成像技术可用于更明确的诊断。这些疾病的特征性脱髓鞘模式的脑损伤可作为鉴别诊断的工具。本文将探讨每种脑白质营养不良的 MRI 检查结果、相关遗传学特征、有助于鉴别诊断的血液检查、新兴诊断方法以及后续成像策略。本文讨论的脑白质营养不良包括 X 连锁肾上腺脑白质营养不良、异染性脑白质营养不良、克拉伯病、佩利扎伊斯-梅茨巴赫病、亚历山大病、卡纳万病和艾卡迪-痛风综合征。
找出所有局部不可区分的广义贝尔态集
一般而言，对于二体量子系统 C d ⊗ C d 和一个整数 k ，使得 4 ≤ k ≤ d ，k 个广义贝尔态（GBS）集的局部鉴别只有很少的必要充分条件，并且很难局部区分 k - GBS 集。本文的目的在于彻底解决某些二体量子系统中 GBS 集的局部鉴别问题。首先给出了三个实用有效的充分条件，Fan 等人的结果 [Phys Rev Lett 92, 177905 (2004); Phys Rev A 99, 022307 (2019)] 可以推导出这些条件的特例。其次在C 4 ⊗ C 4 中给出了GBS集局部判别的充分必要条件,并给出了所有局部不可区分的4-GBS集的列表,从而彻底解决了GBS集的局部判别问题.在C 5 ⊗ C 5 中得到了GBS集单向局部判别的简明充分必要条件,对Wang等人提出的问题中d = 5的情况给出了肯定的回答.
双模铱基自毁化学传感器对活性氧的差异响应及其在糖尿病检测中的应用
在糖尿病中，血小板被多种刺激激活，活化的血小板产生活性氧（ROS）诱导血小板聚集，进而形成血栓，导致各种心血管疾病。因此，检测血小板中的ROS扰动可为诊断糖尿病提供线索。在本文中，报道了基于铱的自毁探针（1a-1c）通过光致发光（PL）和电化学发光（ECL）监测血液中ROS的扰动。探针是基于通过氨基甲酸酯部分与苯基硼酸频哪醇酯结合的铱配合物设计的。三种探针在苄基连接体的邻位上含有不同的吸电子基团；因此，它们对ROS的反应性预计会有细微的差异。正如预期的那样，这三种探针对过氧化氢 (H 2 O 2 ) 的 PL 变化最为明显，但它们对 ROS 的响应模式却截然不同。利用这种不同的 ROS 响应模式，建立了一种结合 PL 和 ECL 响应的鉴别策略，并成功证明了对糖尿病大鼠和对照大鼠血小板的鉴别。
静息态成人额颞叶痴呆与阿尔茨海默病脑电图特征提取鉴别技术的比较研究
摘要：早期阿尔茨海默病 (AD) 和额颞叶痴呆 (FTD) 具有相似的症状，这使其诊断和制定特定治疗策略变得复杂。我们的研究评估了多种特征提取技术，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别 AD 和 FTD 生物标志物。我们开发了一种优化的机器学习架构，该架构集成了滑动窗口、特征提取和监督学习，以区分 AD 和 FTD 患者以及健康对照 (HC)。我们的模型具有 90% 的滑动窗口重叠度、SVD 熵用于特征提取和 K 最近邻 (KNN) 用于监督学习，在区分 AD 和 HC、FTD 和 HC 以及 AD 和 FTD 方面分别实现了 93% 和 91%、92.5% 和 93% 以及 91.5% 和 91% 的平均 F1 分数和准确率。特征重要性阵列是一种可解释的 AI 特征，它突出显示了有助于识别和区分 AD 和 FTD 生物标志物的脑叶。这项研究引入了一种使用 EEG 信号检测和区分 AD 和 FTD 的新框架，满足了对早期准确诊断的需求。此外，还记录了滑动窗口、多特征提取和机器学习方法对 AD/FTD 检测和区分的比较评估。
![arXiv:2310.09154v3 [quant-ph] 2024 年 4 月 23 日](/simg/e\eb6245b1f6041ba44a9a101b3899a9750d524d72.png)
arXiv:2310.09154v3 [quant-ph] 2024 年 4 月 23 日
确定哪些量子力学特性有助于发挥量子技术的优越性能是一个关键问题。量子资源理论提供了一个统一的框架来分析和理解这些特性，正如纠缠和相干性所成功证明的那样。虽然这些是凸资源的例子，总能识别出它们的量子优势，但许多物理资源是由一组非凸的自由状态描述的，它们的解释迄今为止仍然难以捉摸。在这里，我们通过提供一般资源理论中广义鲁棒性度量的两种操作解释，解决了没有凸性假设的量子资源有用性的基本问题。首先，我们用非线性资源见证来描述广义鲁棒性，并揭示在某些多副本通道鉴别任务中，任何状态都比自由状态更有利。接下来，我们考虑一个理论以多重约束为特征的场景，并表明广义鲁棒性与单副本通道鉴别设置中的最坏情况优势相一致。基于这些特征，我们得出结论，即使没有对自由状态的结构进行任何规范，每个量子资源状态在一般资源理论中的判别问题中都表现出定性和定量优势。