This study is based on the comparison between management versus PCI in patients with CAD. The prevalence of the major forms of cardiovascular disease (CVDs), mostly coronary artery disease (CAD), has changed dramatically in recent years. Cardiovascular disorders are now the one of the major cause of death and disability in the world.1 In 2015, 17.7 million individuals died from cardiovascular disease (CVD), which is around 31% of all deaths worldwide; 7.4 million pass away from coronary artery disease (CAD), and 6.7 million expired from stroke. 2 CAD is also the major cause of death, count for 13.2% of all deaths globally.3 It is responsible for one-quarter of all deaths in the United States of America (USA). About 75 percent of people with CAD in European countries are between the ages of 27 and 34.4 CAD was accountable for 16% of all man deaths and 10% of all female deaths in the England.5 Sudden death and CAD have a close connection. According to post-mortem reports and death certificates, 62-85 percent of patients who expired outside of the clinic have a past of CAD.6 As per informations from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) from 2011 to 2014, myocardial infraction affects 3.0% of the mature people in the USA (3.3 percent of males and 2.3 percent of females). An MI occurs every 40 seconds or so in the USA. In the USA, the mean age at 1st MI is 65.6 years for guys and 72.0 years for ladies.7 In this study the management and PCI are compared in patients with CVD.
В данной статье рассмотрены основы цифровых маркетинговых технологий, инвестиции, цифровой текстиль и их основные инструменты в текстильных, трикотажных предприятиях. Также, упоминается о применении цифровых технологий, таких как CAD, CAA, EPOS для текстильных, трикотажных и швейных предприятий
Объекты исследования: полиномиальные, интерполяционные и сглаживающие сплайны, кубические базисные сплайны, методы и средства обработки сигналов и прогнозирования аномалий, используемых в геофизике и железнодорожных системах.
Цель работы: исследование методов и разработка алгоритмов и программного комплекса моделирования процессов обработки и восстановления сигналов на основе сплайн - функций.
Me i оды исследования: теория функционального анализа, обобщенные спектральные методы, теория рядов и матриц, теория сплайн функций и моделирования, теория параллельных вычислительных процессов и численные методы решения линейных уравнений.
Пол\ченные резудыа1ы и их новизна: предложены методы и эффективные алгоритмы вычисления коэффициентов восстановления сигналов на основе одномерных и многомерных сплайнов; разработаны алгоритмы и прщраммный комплекс для моделирования процессов обработки сигналов методами сплайн - функций с применением цифровых процессоров сигналов; предложен сплайн - метод анализа, оценки и прогнозирования эксплуатационной стойкости рельсов.
Практическая значимость: разработаны программные средства восстановления сигналов с применением цифровых сигнальных процессоров семейства Blackfin; предложена параллельная вычислительная структура на основе кубического базисного сплайна; разработан программный комплекс для моделирования процессов восстановления сигналов методами сплайн -функций.
Степень внедрения и экономическая эффективность: основные теоретические и практические результаты диссертационной работы внедрялись в государственной акционерной железнодорожной компании «Узбекистан темир йўллари». Суммарный экономический эффект составляет 26 млн. сум в год.
Облаоь применения: разработанные в диссертационной работе методы, алгоритмы и программные средства могут быть использованы в геофизике, экологии, сейсмологии и радиолокации для обработки сигналов, а также для решения задач прогнозирования стойкости рельсов железнодорожных систем.
Глаукома – одно из самых значимых офтальмологических заболеваний, которое при позднем выявлении и отсутствии своевременного лечения, корректируемого в зависимости от состояния больного, приводит к слепоте. Особую ценность в организации мониторинга имеет персонифицированный учет в виде регистров для оптимизации оказания специализированной медицинской помощи, в том числе лицам, страдающим социально-значимыми заболеваниями, которым и является первичная глаукома. Целью данного исследования является совершенствование организации медицинской помощи при первичной глаукоме путем создания электронной программы по диспансеризации. Для повышения качества оказания медицинской помощи при первичной глаукоме, нами разработана электронная программа «Карта диспансеризации пациента с первичной глаукомой», которая предназначена для фиксации и анализа основных клинических и статистических показателей, мониторинга данного заболевания. По карте четко видна динамика процесса ведения пациента: когда поставлен диагноз, какое лечение проводилось, переход из стадии в стадию, в какие сроки он наблюдался, результаты исследований, когда он обращался в первичное звено здравоохранения, а когда в специализированное звено здравоохранения и т.д. Карта даёт возможность провести экспертную оценку сроков выявления заболевания, адекватности и своевременности лечебно-диагностического процесса и диспансеризации, компетентности врачей. Автоматизированная электронная программа «Карта диспансеризации пациента с первичной глаукомой» содержит в себе такой статистический инструмент, как интегрированный конструктор запросов для извлечения любой информации о пациентах, в котором пользователь может задать условия по любым полям базы данных в любом сочетании и получить результирующую таблицу с настраиваемыми для визуализации полями.
Изучены возможности применения разработанной авторами электронной программы прогнозирования риска возникновения и раннего выявления ВМД. П ро- грамма использована у120 лиц. 53 (44,2%>) из них поставлен диагноз «Макулодистрофия отсутствует», 27 (22,5%) - «Ранняя стадия макулодистрофии (категория 2 AREDS)», 22 (18,3%) - «Промежуточная стадия макулодистрофии (категория 3 AREDS)», 18(15%)- «Поздняя стадия макулодистрофии (категория 4 AREDS)». Разработанная авторами электронная программа может использоваться как метод прогнозирования развития, раннего выявления ВМД и предоставления рекомендаций по дальнейшей тактике.
Своевременное обнаружение и распознавание дорожных знаков очень важно для автомобилистов и пешеходов. Необходимая информация доводится до водителя через программу прямого распознавания дорожных знаков. Существуют различные типы дорожных знаков, некоторые знаки могут иметь несколько точек для указания направления местоположения, а некоторые знаки касаются правил безопасности и ограничений, которые можно сделать в сообщении. Идентификация и распознавание дорожных знаков является важной практикой, поскольку она помогает водителю-новичку найти дорогу. Мы можем решить эти проблемы с помощью программы обнаружения дорожных знаков, которую мы создали на python. В этой программе в следующей модели каждый пиксель в двоичной матрице занимает 8 бит, поэтому вместо преобразования их значений в 0 и 1 их можно преобразовать в значения от 0 до 255. Таким образом изображения размером 128x128 пикселей преобразуются в бинарные матрицы, и эти матрицы подготавливаются для высокоуровневых моделей сбора данных, например, модели CNN.