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基于智能手机获取手写图像的人工智能阿尔茨海默病筛查
阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)是一种常见的神经退行性疾病,会逐步损害认知和运动功能。早期诊断可以减缓病程进展并改善生活质量。然而,许多诊断工具具有侵入性或成本高昂,不适于大规模筛查。尽管应用于医学成像的人工智能(Artificia
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-08-27
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一种基于心电矩阵表示的轻量级卷积神经网络框架,用于快速眼动和非快速眼动睡眠期间呼吸暂停-低通气事件的阶段特异性epoch级检测
阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是一种常见的睡眠呼吸障碍疾病,与心血管和神经认知风险相关,快速眼动(REM)睡眠呼吸暂停日益被认为是临床上独特且危险的表型。研究人员提出了一种轻量级卷积神经网络(CNN)框架——OSADarkNet-Lite——用于从单导联心电图(
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-08-27
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胃轻瘫症状患者的自身免疫、炎症、自主神经和肠道测量
背景/目标:胃轻瘫(Gastroparesis)是一种患者经历功能性胃运动症状的疾病,但其潜在病因尚不清楚。这项探索性研究调查了胃轻瘫症状患者的自身免疫、炎症、代谢、自主神经和肠道(AIMAE)异常,以提供病理生理学的新见解。本研究旨在进一步阐明不同AIMAE
来源:Gastrointestinal Disorders
时间:2026-08-27
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以家庭为中心的照护与社区适应性体育项目中神经发育障碍儿童的家庭福祉:一项横断面探索性研究
背景/目标:以家庭为中心的照护(Family-Centered Care, FCC)是儿科康复中既定的标准,但对其研究几乎完全局限于卫生服务内部;其原则在进入社区环境后是否仍然成立在很大程度上尚不清楚。本文描述了照护者如何看待一个社区适应性体育项目的家庭中心性
来源:Children
时间:2026-08-27
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儿童肾移植受者的神经认知和运动表现:一项横断面对照研究
背景/目的:尽管肾移植改善了终末期肾病(end-stage kidney disease, ESKD)儿童的生存率和生活质量,但在慢性肾脏病(chronic kidney disease, CKD)期间获得的神经认知和运动障碍可能在移植后持续存在。该人群的认知
来源:Children
时间:2026-08-27
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基于自适应小波增强和动态图构建的自动调制识别
自动调制识别(AMR)对认知无线电和智能无线通信至关重要,然而在低信噪比(SNR)条件下,由于微弱局部结构被破坏且类别边界变得不清晰,其性能显著下降。为解决这一问题,研究人员提出了ADGNet,一种基于自适应小波增强和动态图构建的自动调制识别网络。ADGNet
来源:Algorithms
时间:2026-08-27
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COVID-19诊断的智能方法:ResKAN18的构建与对比分析
为了应对使用卷积神经网络(CNN)在医学图像分类中平衡准确性和泛化能力的挑战,研究人员提出了ResKAN18,这是一种将柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络(KAN)的可学习样条函数嵌入到ResNet18分类头中的混合结构,用于胸部X射线图像中COVID-19的智能诊断。
来源:Algorithms
时间:2026-08-27
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一种用于双馈感应发电机匝间短路故障检测、定位和严重程度评估的分层FFT-ANFIS算法
早期可靠的匝间短路(ITSC)故障诊断对于维持风能转换系统(WECS)中使用的双馈感应发电机(DFIG)的可靠性、可用性和安全运行至关重要。初期绕组故障尤其难以识别,因为其电气特征可能被DFIG运行的固有频谱复杂性以及风速和运行条件的变化所掩盖。本研究提出了一
来源:Algorithms
时间:2026-08-27
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LTFP:基于服务图神经网络的提前感知故障预测用于AIOps
云原生系统中的故障可能破坏服务可用性和系统可靠性,而其早期症状往往微弱且分散在指标、日志、追踪和相互依赖的服务中。现有方法通常将异构遥测数据展平或对监控变量进行建模,而不保留服务身份。研究人员提出LTFP,一种提前感知的故障预测框架,其图节点表示服务。LTFP
来源:Algorithms
时间:2026-08-27
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CLEAR模型:面向乳腺放射科医生的结构化沟通协议
背景:在诊断性乳腺影像学中,沟通仍是放射学培训中一个关键却常被忽视的方面。传统上侧重于技术性图像判读,放射学教育往往使从业者难以应对疑似乳腺癌诊断所带来的严重情绪和心理负担。目标:本文主张乳腺放射科医生的沟通自主性,认为直接、共情的沟通不是次要技能,而是直接影
来源:Frontiers in Health Services
时间:2026-08-27