摘要:目标:乳房密度被认为是乳腺癌发展的独立危险因素。这项研究旨在根据患者的年龄和乳房象限来定量评估乳腺密度百分比(PBD)和乳腺体积(MGV)。我们提出了一个回归模型,以估算PBD和MGV作为患者年龄的函数。方法:1027个螺旋乳房CT(BCT)数据集中的乳房组成,没有软组织质量,钙化或来自517名女性(57±8年)的植入物。在整个乳房和四个象限中的每个象限中测量了乳房的乳腺组织体积(BTV),MGV和PBD。在七个年龄组中分析了三个乳房成分特征,从40到74岁,间隔为5年。将对数模型拟合到BTV,并使用最小二乘方法建立了对MGV和PBD作为年龄函数的乘法逆模型。结果:BTV从545±345增加到676±412 cm 3,MGV和PBD从111±164降至57±43 cm 3,分别从21±21±21降至11±21%,从最小的组最小的组(p <0.05)降低到11±21%。所有年龄段的平均PBD为14±13%。回归模型可以根据患者的年龄为基础预测BTV,MGV和PBD,其残余标准误差分别为386 cm 3、67 cm 3和13%。每个象限中MGV和PBD的减少遵循整个乳房中的象限。结论:根据BCT检查计算的PBD和MGV为妇女的乳腺癌风险评估提供了重要信息。该研究量化了整个乳房的乳腺乳腺减小和密度降低。它建立了数学模型来估计乳房成分特征 - BTV,MGV和PBD,是患者年龄的函数。
Quentin le Grand,Claudia L. Satizabal,Muralidharan Sargurupremraj,Aniket Mishra,Aicha Soumare等。整个生命周期的基因组研究指向早期机制,决定了亚皮肤量。生物精神病学:认知神经科学和神经影像学,2021,101016/j.bpsc.2021.10.011。hal-03466940
摘要 — 过去二十年来,星载激光雷达系统凭借其准确估算树冠高度和地上生物量的能力,在遥感领域获得了发展势头。本文旨在利用最新的全球生态系统动态调查 (GEDI) 激光雷达系统数据来估算巴西桉树人工林的林分尺度优势高度 (H dom) 和林分体积 (V)。这些人工林由于树冠覆盖均匀且可进行精确的实地测量,因此提供了有价值的案例研究。基于几个 GEDI 指标,使用了几个线性和非线性回归模型来估计 H dom 和 V。 H dom 和 V 估计结果表明,在低坡度地形上,使用逐步回归方法可获得最准确的 H dom 和 V 估计值,均方根误差 (RMSE) 分别为 1.33 m(R 2 为 0.93)和 24.39 m 3 .ha − 1(R 2 为 0.90)。解释 H dom 和 V 超过 87% 和 84% 变异性 (R 2 ) 的主要指标是表示 90% 的波形能量发生于地面以上高度的指标。对六种可用的不同处理算法发出的后处理 GEDI 指标值进行测试表明,H dom 和 V 估计的准确性取决于算法,使用算法 a5 相对于 a1,两个变量的 RMSE 均增加了 16%。最后,选择最后检测到的模式或最后两个模式中较强的模式的地面回波也会影响 H dom 估计精度,使用后者会导致 12 厘米 RMSE 降低。
摘要。豆腐产业产生含有高机化合物的液体废物。液体废物中的有机化合物如果直接排入水体,可能会威胁水生生态系统。最有效的废水处理系统之一是使用厌氧测序批处理反应器(ASBR)进行处理。除了能够减少有机化合物的含量外,ASBR还可以产生沼气,其分解的微生物也不会流入流出的流。这项研究的目的是根据设计评估有效反应器体积的ASBR的性能。这是因为在先前的研究中使用ASBR尚未达到操作阶段,也没有使用有效的体积反应器。使用ASBR的废物处理阶段包括播种,适应和操作阶段。废物处理在反应堆的室温下进行,有效体积为6L。测试的工作参数为MLVS,鳕鱼,BOD,pH和累积沼气量。获得的结果表明,播种过程花费了56天,适应时间为10天,并且手术持续了17天。降低COD浓度的效率为60%,降低BOD浓度的效率为35.65%,在工作阶段,生产的沼气累积量为24,120 mL。以6升的有效体积使用ASBR系统导致豆腐液体废物的成功处理。
目的是评估高累积剂量的全身氢化可的松是否会影响脑发育与安慰剂相比,在出生后7至14天之间,出生早产的通风婴儿在出生后7至14天之间是否会影响脑发育。研究设计了双盲,安慰剂对照的随机试验,在妊娠小于30周或出生<1250 g的婴儿中,在16个新生儿重症监护病房中进行了一次新生儿重症监护病房。在期限年龄上进行了三个中心进行MRI。脑损伤,并在两个治疗组之间进行了比较。使用自动分割方法计算总脑和区域脑体积,并使用针对基线变量调整的多变量恢复分析进行了比较。来自3个中心的结果,78名婴儿参加了研究,有59例可以接受MRI扫描(氢化可的松组,n = 31;安慰剂组,n = 28)。对基多科罗评分的全球脑异常得分的分析显示,氢化可的松和安慰剂组之间没有差异(中位数,7; IQR,5-9 vs中位数,8,IQR,4-10,4-10; p = .92)。在39名婴儿中,测量了脑组织体积,在调整后的平均总脑组织体积没有差异,在氢化可的松组为352 32 mL,安慰剂组的364 51 mL(P = .80)。结论系统性氢化可的松始于出生后的第二周,依赖呼吸机依赖的婴儿非常早产与与pla-cebo治疗相比,脑发育差异很大。(J Pediatr 2024; 265:113807)。试验注册Stop-BPD研究已在荷兰试验登记册(NTR2768; 2011年2月17日注册; https://www.trialregister.nl/trial/2640/2640)和欧盟临床试验(EU- DRACT,2010-023777-19; 2010年11月2日; https://www.clinicaltrialsregister.eu/ctr-search/trial/ 2010-023777-19/nl)。
摘要:虽然大多数古老的DNA研究都集中在过去的50,000年中,但现在可以进入更新世早期的古生物学方法,这是一个反复的环境变化的时期,影响了当今的生物多样性。新兴的深基因组样品,包括从沉积物中保存的DNA,可以推断自适应进化,发现未识别的物种以及探索冰川,火山和古磁反转的人口统计学和社区组成。在这篇综述中,我们探讨了古生物学学的状态,并讨论关键的瓶颈,包括技术局限性,进化差异和相关偏见,以及需要更精确的遗体和沉积物进行预期。我们得出的结论是,通过改进实验室和计算方法,深层古生物学学的新兴领域将扩大使用古代DNA可解决的问题的范围。
抽象糖尿病会导致涉及人体多个器官和系统的长期并发症。在并发症列表中,相对血管并发症增加了病情的发病率。糖尿病患者受到多种因素的影响,例如高血糖状态,胰岛素抵抗,氧化应激和肥胖症(如肥胖症)的代谢状况,以及所有提到的疾病也出现了血小板多动症。平均血小板体积(MPV)可以用作了解血小板功能和激活的实验室参数之一,这反映了患者的血管谱。因此,本研究比较了糖尿病组之间平均血小板体积的值,以确定血管并发症与平均血小板体积之间的关系。这项研究与90名参与者进行,分为三组。A组是非糖尿病患者,B组为2型糖尿病患者,C组是具有血管并发症和MPV的2型糖尿病患者。在分析平均血小板体积的统计平均值时,B组(2型糖尿病患者)值高于A组(非糖尿病患者),并且具有统计学意义,P - 值为0.001。同样,在有和没有血管并发症的糖尿病患者中,C组(2型糖尿病)的平均值(具有并发症的2型糖尿病)高于B组(2型糖尿病患者),P - 值为0.049。在比较不同研究组的MPV时,与没有并发症的糖尿病患者相比,糖尿病患者的MPV较高。
摘要背景:吸烟(CS)和阿片类药物使用障碍(OUD)显着改变了脑裁缝。尽管OUD和吸烟是高度合并的,但大多数先前在OUD的神经影像学研究都无法控制吸烟严重程度。具体来说,吸烟和OUD对脑灰质体积(GMV)的综合作用尚不清楚。目的:我们使用结构磁共振成像(SMRI)检查:(1)OUD和非淘汰的人之间的GMV差异具有可比的吸烟严重程度; (2)吸烟严重程度对具有和没有OUD的个体之间的大脑GMV的差异作用。方法:我们对每天抽烟的116个人的现有SMRI数据集进行了二次分析,其中60个患有Oud(CS-OUD; 37名男性,23名女性)和56个没有(CS; CS; 31名男性,25名女性)。通过基于体素的形态计算分析估计脑GMV。 结果:与CS组相比,CS-OUD组在枕皮层中具有较高的GMV,在前额叶和颞皮层,纹状体和胸膜前/后中心回旋(全脑校正)中的GMV较高(全脑校正 - P <.05)。 在内侧轨道额皮层中GMV的组与吸烟严重程度之间存在显着相互作用(全脑校正-p <.05),因此吸烟较重与CS-OUD中较低的内侧眶额GMV相关,但CS-OUD中的CS-OUD,但不是CS参与者(R = –0.32 vs. 0.12 vs. 0.12)。 结论:我们的发现表明,吸烟和Oud对脑灰质的独立和互动效果的结合。通过基于体素的形态计算分析估计脑GMV。结果:与CS组相比,CS-OUD组在枕皮层中具有较高的GMV,在前额叶和颞皮层,纹状体和胸膜前/后中心回旋(全脑校正)中的GMV较高(全脑校正 - P <.05)。在内侧轨道额皮层中GMV的组与吸烟严重程度之间存在显着相互作用(全脑校正-p <.05),因此吸烟较重与CS-OUD中较低的内侧眶额GMV相关,但CS-OUD中的CS-OUD,但不是CS参与者(R = –0.32 vs. 0.12 vs. 0.12)。结论:我们的发现表明,吸烟和Oud对脑灰质的独立和互动效果的结合。阐明经竞标阿片类药物和烟草使用的神经解剖学相关性可能会使受影响个体的新干预措施开发出来。
准确的分割和计算总脑体积(BV)和颅内体积(ICV)(进一步 - 量化)可以提供神经科学的研究。由于这些体积测量值可用于预测诸如中风或肿瘤之类的太空病理学的临床结果,因此这些数据也对临床医生来说也是无价的。例如,在患有恶性中大脑动脉梗塞的患者中(一种空间占据的病理学),适应颅骨肿胀的能力具有预后的影响。随着时间的流逝,脑浮肿的增加会导致较高的死亡率(1)导致转移的疝气和脑干压缩。通常,幸存者严重残疾(2)。从理论上讲,大脑较小的患者比具有相同大小的梗塞和颅内空间但大脑较大的患者有更多的空间来适应水肿的质量效应(3)。因此,了解BV和ICV在与病理量相关的空间补偿储备的研究中很重要。