XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低血分
华氏巨球蛋白血症的新药
第一代和第二代共价 BTK 抑制剂，如伊布替尼、阿卡替尼、奥布替尼、替拉替尼和赞布替尼，在治疗新诊断和复发/难治性 WM 中发挥着重要作用，并且是基于先前多篇出版物证明这些 BTK 抑制剂在 WM 中安全性和有效性的指南导向治疗的一部分。1-5 尽管它们有效，但许多患者会出现副作用，例如心律失常、出血或风湿病症状，可能需要减少剂量或更换药物。6 此外，一些患者可能通过多种潜在途径产生耐药性，例如获得磷脂酶 C g 2 和 BTK 突变（例如 C481）。7、8 近年来，可逆性非共价 BTK 抑制剂已被开发为对早期 BTK 抑制剂产生耐药性或不耐受患者的潜在治疗选择。初步数据已证明其对 WM 有效。
含胆固醇血症治疗
含硅烷是一种合成的小干扰RNA（siRNA），可通过沉默PCSK9 mRNA的反式来抑制肝细胞中丙蛋白转化酶枯草蛋白/ kexin 9（PCSK9）的产生。这种机制的结果是PCSK9合成的降低，导致LDL受体降解，从而导致更多的LDL RE ceptor可从循环中清除LDL胆固醇（LDL-C）。Chanciran在2021年获得FDA批准，并于2020年获得EMA批准。包含Siran使用的指示是饮食和他汀类药物疗法的辅助治疗，用于治疗原发性高脂血症的成年人，包括那些杂合家族性高胆碱促性血症的辅助性，以减少LDL-C。 Chanciran证明了一致的LDL-C在44-54％的范围内降低。此外，与安慰剂相比，已证明Chandisiran是一种安全的药物，有明显或严重的不良事件的迹象。含硅烷作为初始皮下剂量，然后在3个月和此后每6个月进行一次泥炭剂量。
血管内治疗策略和临床结果
结果：成像固化是在18例患者中实现的，在17例患者中选择了动脉途径，并在一名患者中进行静脉途径。一名患者得到了部分栓塞。在四名患者中进行了分期栓塞。在术后随访9-83个月（37.8±21.2）时，所有19例患者均恢复良好（MRS得分≤2）。三名患者发生围手术期并发症：一名患者的术中on玛瑙回流为中大脑中动脉；术后永久有限的左耳视野损失和一名患者的耳聋；一名患者中左肢疼痛和温度的疼痛和温度降低，并且在过程后磁共振检查中没有异常。在随访期间，共有17名患者完成了术后数字减法血管造影检查，一名患者患有动静脉瘘。
Ekos血管内系统手册
therasphere是一种由数百万个小玻璃珠组成的治疗方法 - 每个玻璃珠都比一束头发薄 - 含有放射性YTTrium-90。在手术过程中，一名称为介入放射科医生的医生将在您的大腿上进行小切口，以通过微量导管将肝脏肿瘤传递给肝肿瘤。每个玻璃珠提供高度浓缩的辐射剂量，以靶向HCC肝肿瘤。辐射会破坏肿瘤内的癌细胞，几乎不会损害周围的健康肝脏。
无线氧9血氧仪
用户通知尊敬的用户，非常感谢您购买了脉搏OXI仪表（以下简称为设备）。本手册是根据理事会指令MDD93/42/EEC编写和编写的，用于医疗设备和和谐的标准。如果进行修改和软件升级，则本文档中包含的信息如有更改，恕不另行通知。这是一种医疗设备，可以反复使用。手册根据设备的功能和要求，主要结构，功能，规格，运输，安装，使用，使用，操作，维修，维护和存储等描述。以及安全程序可以保护用户和设备。有关详细信息，请参阅尊重章节。使用此设备之前，请仔细阅读用户手册。应严格遵循描述操作程序的用户手册。未能遵循用户手册可能会导致测量异常，设备损伤和人体伤害。由于用户对操作说明的疏忽，制造商对安全性，可靠性和性能问题以及任何监测异常，人身伤害和装置损害概不负责。制造商的保修服务不涵盖此类缺陷。由于即将进行的翻新，您收到的特定产品可能与本用户手册的描述完全不符。我们会为此衷心遗憾。我们公司对本手册有最终解释。本手册的内容如有更改，恕不另行通知。警告提醒它可能会对测试人员，用户或环境造成严重后果。
特刊 - 分形和分数
分数演算在机器学习和生物医学工程中的应用是一个新颖且快速增长的研究领域。分数演算（FC）与机器学习（ML）和生物医学工程（BME）的交集是一个新兴领域，有望彻底改变我们在数据分析，信号处理，生物医学系统建模和控制方面解决问题的方式。该特刊旨在将FC应用于ML和BME领域的领域中的尖端研究和发展，包括但不限于以下内容：FC的理论进步及其对ML和BME的含义；开发对机器学习和重新学习的范围的分数算法的开发；包括Neural Intervers in Neural Intervers in Neural Interials fr Fr Fring; FRIF;和图像分析；使用分数阶微分方程对生物系统进行建模；生物医学设备和机器人技术中的分数控制系统；分数演算在生理建模和生物信息信息学中的应用；在FC与ML和BME集成中的挑战和未来方向。
线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。