Evaluation of the Effects of Folic Acid Combined with Atorvastatin on the Poststroke Cognitive Impairment by Low‐Rank Matrix Denoising Algorithm‐Based MRI Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to study the optimization effects of the low‐rank matrix denoising (LRMD) algorithm based on the Gaussian mixture model (GMM) on MRI images of stroke patients, aiming to evaluate the effects of atorvastatin combined with folic acid on poststroke cognitive impairment (PSCI) in patients with ischemic stroke. First, the GMM‐based low‐rank matrix denoising (LRMD) algorithm was constructed and applied to process MRI images of 64 patients with ischemic stroke. Then, the MRI images before and after processing were compared for the denoising degree and quality. An image with 5% noise was not as clear as an MRI image with 1% noise, and the effects of atorvastatin combined with folic acid on PSCI in patients with ischemic stroke were discussed. It was found that the denoising degree of MRI images processed by the GMM‐based LRMD algorithm was significantly improved, the image quality was significantly enhanced ( P < 0.05), and the diagnosis accuracy and efficiency of stroke patients were heightened. Atorvastatin combined with folic acid reduce the homocysteine (HCY) and total cholesterol (TC) levels, as well as Montreal Cognitive Scale (MOCA) scores of PSCI patients ( P < 0.05). In conclusion, the MRI images processed by the LRMD algorithm have good quality. Folic acid combined with atorvastatin can effectively reduce HCY and TC levels, thereby alleviating PSCI of stroke patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle