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AD

AD的相关文献在1978年到2023年内共计4345篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、神经病学与精神病学 等领域,其中期刊论文1925篇、会议论文23篇、专利文献2397篇;相关期刊899种,包括现代电子技术、微计算机信息、网管员世界等; 相关会议22种,包括2009年全国广播电台技术工作会议、2006年电力信息化高级论坛——企业信息集成与生产信息化、中国测绘学会第八次全国会员代表大会暨2005年综合性学术年会等;AD的相关文献由8456位作者贡献,包括杨新宇、赵勇、林琳等。

AD—发文量

期刊论文>

论文:1925 占比:44.30%

会议论文>

论文:23 占比:0.53%

专利文献>

论文:2397 占比:55.17%

总计:4345篇

AD—发文趋势图

AD

-研究学者

  • 杨新宇
  • 赵勇
  • 林琳
  • 赵鹏
  • 刘伟
  • 宋新
  • 张学军
  • 王振华
  • 陈利虎
  • 雷磊
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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关键词

    • 摘要: 2022年1月起,广州市诺昌音响成为英国MYRYAD(美丽安)中国(包括:香港、澳门地区)总代理。负责该品牌在上述地区之市场推广、销售及相关产品的售后服务。
    • 龚娟; 杨华; 唐雪勇; 戚东卫
    • 摘要: 目的:运用网络药理学研究宽筋藤多成分、多靶点、多通络治疗特异性皮炎(Atopic dermatitis,AD)的机制。方法:使用TCMSP、BATMAN-TCM数据库以及文献调研获取宽筋藤的活性小分子以及对应的靶点,通过GeneCards,OMIM数据库分析AD疾病靶点;使用STRING以及Cytoscape 3.7.0软件获得“宽筋藤-活性小分子-靶点-AD”网络、韦恩图、PPI网络;运用R语言对筛选出的核心基因进行GO功能富集分析以及KEGG通路分析。结果:宽筋藤中共有12个活性小分子符合条件,对应228个靶点,AD相关基因2301个,113个交集靶点,GO功能富集分析主要集中在细胞因子活性及受体、蛋白激酶的调控。KEGG通路分析显示宽筋藤主要通过AGE--RAGE signal pathway,IL-17 signal pathway,Toll-like receptor signaling pathway,Th17 cell dierentiation发挥其治疗作用。
    • 汪希一; 柏冰雪
    • 摘要: 过敏性疾病流行率逐年上升,许多研究表明环境和生活方式,如饮食、感染、微生物群、污染物、运动、免疫接种等都可能影响疾病发生发展。多项研究表明,多不饱和脂肪酸在多方面影响过敏性疾病,但作用机制尚未明确。干预剂量,干预时间有待进一步探究。本文对多不饱和脂肪酸摄入对过敏性疾病的影响研究进展做一综述。
    • 黄爱华; 张昆
    • 摘要: 本文根据认知训练师的原型特征进行AD(阿尔兹海默症)辅助机器人行为特征研究,满足机器人辅助完成认知训练任务,让患者得到更好的康复训练。通过对认知训练师进行原型特征分析,提取认知训练师的个性特征和行为特征,根据具体认知训练活动内容,建立辅助机器人行为特征映射关系,进行辅助机器人设计。以认知训练师为原型进行辅助机器人行为特征设计,满足医疗护理资源短缺情况下,AD患者增多且无法自行完成认知康复训练的需求,提升辅助机器人辅助AD患者认知训练的用户体验。
    • 毕涛; 张大为; 刘迪; 葛宝川
    • 摘要: 本文设计一种以STC8为控制核心的多功能液体容器。由压力传感器、液位传感器、TDS传感器、PH传感器、报警电路、显示电路、存储模块、键盘输入电路等模块组成。利用A/D模块HX711、ADS1115分别将压力传感器、PH传感器采集的模拟信号转换为数字信号,实现对液体的重量和PH值的检测;利用超声波传感器实现对溶液液位检测,能够计算溶液的体积,结合重量计算出液体的密度;利用TDS传感器可对液体TDS进行检测;利用DS18B20温度传感器能够对液体温度实时检测;该装置具有学习功能,能够记录液体的特征参数,可对液体种类进行识别。还可通过蓝牙连接手机,实时监测数据与控制仪器运行。
    • 叶晓滨; 孙越
    • 摘要: 阿尔茨海默病(AD)是一种常见且不可逆转的神经退行性脑疾病,是老年人痴呆最常见的病因,临床表现有潜在的记忆和认知障碍、精神症状和行为障碍以及日常生活能力的丧失。AD的主要病理特征如β-淀粉样蛋白(Aβ)沉积、神经原纤维缠结(NFT)、线粒体功能障碍、自噬功能障碍等,这些特征均是评价治疗药物疗效的重要指标。AD的病机是肾虚,且补气、补血和补肾已成为当今中医治疗痴呆的有效方法。益气类中药方剂或从益气类中草药中提取出的一些成分能改善痴呆,并且副作用比常规药物少,被认为是潜在的抗AD药物。文章就益气类中药干预AD的作用机制进行综述,以期为中医药对AD的防治提供参考。
    • 杜伟
    • 摘要: 特应性皮炎(atopic dermatitis,AD)是一种以剧烈瘙痒和反复湿疹样皮损为特征的慢性炎症性皮肤病,可对患者的心理健康造成不良影响,尤其是患有AD的儿童,需要引起大家的关注。在最近的一项研究中,研究人员旨在确定哪些精神障碍会影响患有AD的儿童青少年患者,并将其与他们没有患病的兄弟姐妹的风险进行比较。
    • 凌婕
    • 摘要: “最强倒不至于,我认为只要是我们下路玩的组合,什么都是最强的。”LCK春季赛LSB vs T1赛后,当主持人问说“女警和拉克丝是否为现存下路最强的组合”时,Gumayusi自信地回答道。
    • 李俊霖; 贾亚泉; 张振强; 宋军营(指导)
    • 摘要: 钙结合蛋白S100A9是S100蛋白家族成员之一,广泛分布于人体上皮组织中,主要在活化的单核巨噬细胞、中性粒细胞和胶质细胞的胞质中表达,其功能作用广泛,参与体内多种生物学效应。S100A9是一种促炎蛋白,S100A9在调节炎症过程和免疫反应中起重要作用,参与神经炎症性疾病和神经退行性疾病的发展。本文重点介绍S100A9在神经退行性疾病中相关作用的研究进展,为S100A9在阿尔茨海默病(AD)、帕金森病(PD)等神经退行性相关疾病治疗方面提供新的思路和靶点。
    • Walid El-Shafai; Samy Abd El-Nabi; El-Sayed MEl-Rabaie; Anas M.Ali; Naglaa F.Soliman; Abeer D.Algarni; Fathi EAbd El-Samie
    • 摘要: Effective medical diagnosis is dramatically expensive,especially in third-world countries.One of the common diseases is pneumonia,and because of the remarkable similarity between its types and the limited number of medical images for recent diseases related to pneumonia,themedical diagnosis of these diseases is a significant challenge.Hence,transfer learning represents a promising solution in transferring knowledge from generic tasks to specific tasks.Unfortunately,experimentation and utilization of different models of transfer learning do not achieve satisfactory results.In this study,we suggest the implementation of an automatic detectionmodel,namelyCADTra,to efficiently diagnose pneumonia-related diseases.This model is based on classification,denoising autoencoder,and transfer learning.Firstly,pre-processing is employed to prepare the medical images.It depends on an autoencoder denoising(AD)algorithm with a modified loss function depending on a Gaussian distribution for decoder output to maximize the chances for recovering inputs and clearly demonstrate their features,in order to improve the diagnosis process.Then,classification is performed using a transfer learning model and a four-layer convolution neural network(FCNN)to detect pneumonia.The proposed model supports binary classification of chest computed tomography(CT)images and multi-class classification of chest X-ray images.Finally,a comparative study is introduced for the classification performance with and without the denoising process.The proposed model achieves precisions of 98%and 99%for binary classification and multi-class classification,respectively,with the different ratios for training and testing.To demonstrate the efficiency and superiority of the proposed CADTra model,it is compared with some recent state-of-the-art CNN models.The achieved outcomes prove that the suggested model can help radiologists to detect pneumonia-related diseases and improve the diagnostic efficiency compared to the existing diagnosis models.
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