
生成高品質的 BioRender 風格圖形摘要。我們需要先解構摘要的關鍵科學元素,將其轉換為視覺語言,然後為 AI 繪圖工具(例如 Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion)編寫提示。 ### 第一部分:深入的摘要分析和視覺分解 本文的核心邏輯流程如下: 1. **背景/輸入:** * **對象:** 複雜系統,特別是癲癇發作。 * **特徵:** 高維數據,隱藏的關鍵信號。 * *視覺元素:* 大腦輪廓、腦電圖電極帽、混亂且密集的多元通道波形圖(代表高維噪聲數據)。 2. **方法一 - 流形學習:** * **核心技術:** 各向異性擴散映射 (ADM)。 * **目的:** 構建低維表示。 * *視覺元素:* 一個漏斗狀或投影狀的圖形,將左側的混亂波形映射到一個平滑、彎曲的 3D 表面(流形)。 3. **方法二 - SDE 建模:** * **核心技術:** 數據驅動的隨機微分方程 (SDE)、分數函數、概率密度演化。 * *視覺元素:* 在流形表面流動的箭頭或粒子流,代表系統的狀態演化;或在表面移動的熱圖/雲。 4. **新型指標:** * **理論:** 薛丁格橋理論。 * **指標名稱:** 熵產生率 (EP)。
背景:第一型普魯卡因胺誘導型布魯加達氏症候群的心電圖表現的安全性、診斷率和長期預後尚未完全了解,可能與更強效的鈉通道阻斷...