
生成一张高质量的BioRender风格的图形摘要。我们需要首先解构摘要的关键科学要素,将其转化为视觉语言,然后为AI绘图工具(例如Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion)编写提示词。 ### 第一部分:深入的摘要分析和视觉分解 本文的核心逻辑流程如下: 1. **背景/输入:** * **对象:** 复杂系统,特别是癫痫发作。 * **特征:** 高维数据,隐藏的关键信号。 * *视觉元素:* 大脑轮廓,脑电图电极帽,混沌且密集的多通道波形图(代表高维噪声数据)。 2. **方法一 - 流形学习:** * **核心技术:** 各向异性扩散映射 (ADM)。 * **目的:** 构建低维表示。 * *视觉元素:* 一个漏斗状或投影状的图形,将左侧的混沌波形映射到一个平滑的、弯曲的3D表面(流形)。 3. **方法二 - SDE建模:** * **核心技术:** 数据驱动的随机微分方程 (SDE),得分函数,概率密度演化。 * *视觉元素:* 在流形表面上流动的箭头或粒子流,代表系统的状态演化;或者是在表面上移动的热图/云。 4. **新型指标:** * **理论:** 薛定谔桥理论。 * **指标名称:** 熵产生率 (EP)。
背景:1型普鲁卡因胺诱发的Brugada图形的安全性、诊断率和长期预后尚不清楚,可能与更强的钠通道阻滞剂不同。临床问题:...