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使用对比后 T1 加权图像结合基于云的 3D 卷积神经网络开发全自动胶质瘤分级流程
摘要：胶质瘤是最常见的脑肿瘤类型，其等级影响其治疗政策和预后。因此，人们已经研究了基于人工智能的肿瘤分级方法。然而，在大多数研究中，都进行了二维（2D）分析和手动肿瘤区域提取。此外，使用医学图像的深度学习研究在收集图像数据和准备硬件方面遇到困难，从而阻碍了其广泛使用。因此，我们开发了一个 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 流水线，通过使用 NVIDIA 提供的预训练 Clara 分割模型和我们原始的分类模型，实现全自动胶质瘤分级系统。在该方法中，使用 Clara 分割模型提取脑肿瘤区域，并将使用该提取区域创建的感兴趣体积 (VOI) 分配给分级 3D CNN 并分类为 II、III 或 IV 级。通过使用 46 个区域进行评估，所有肿瘤的分级准确率为 91.3%，与使用多序列的方法相当。提出的流水线方案可以通过结合预训练的 3D CNN 和我们原来的 3D CNN 在单个序列中创建全自动胶质瘤分级流水线。
全自动沥青的创新技术在Graz附近的A9高速公路上成功测试了完全自主的沥青
••针对欧盟范围内的研究项目的一部分，用于改善道路施工和维护工作期间工人和道路使用者的安全性的试验部分•自动化机器人的机械•自动驾驶机器机械处理现场障碍，道路标记，道路标记，沥青表面维修和沥青维修维也纳/graz，2024年10月1日在2024年10月1日开放，并在2024年10月9日开放。斯洛文尼亚的边界与技术创新，例如完全自主的沥青铺路和工作区分割，并具有对象识别。 Strabag的TPA能力中心及其在欧盟范围内研究项目Infrarob（9/21–3/25）中的合作伙伴在A9沿A9沿着正在进行的翻新工程中成功测试了他们在实践中的一些新开发的自动化技术。 创新解决方案的目的是帮助提高道路建设和维护工程的安全性，效率和成本效益。 在过去的三年中，来自八个不同国家的总共15家公司和研究机构一直在西班牙维戈大学的领导下从事五个基础运动。 改善职业健康和安全一个完全自主的摊铺机放置在Spielfeld附近的180米长的试验部分上 - 完全自动自动自动，实施和物流由Graz的Strabag团队协调。 道路操作员和Infrarob合作伙伴Asfinag提供了试用部分。 他们将能够在移动的距离内工作•针对欧盟范围内的研究项目的一部分，用于改善道路施工和维护工作期间工人和道路使用者的安全性的试验部分•自动化机器人的机械•自动驾驶机器机械处理现场障碍，道路标记，道路标记，沥青表面维修和沥青维修维也纳/graz，2024年10月1日在2024年10月1日开放，并在2024年10月9日开放。斯洛文尼亚的边界与技术创新，例如完全自主的沥青铺路和工作区分割，并具有对象识别。Strabag的TPA能力中心及其在欧盟范围内研究项目Infrarob（9/21–3/25）中的合作伙伴在A9沿A9沿着正在进行的翻新工程中成功测试了他们在实践中的一些新开发的自动化技术。创新解决方案的目的是帮助提高道路建设和维护工程的安全性，效率和成本效益。在过去的三年中，来自八个不同国家的总共15家公司和研究机构一直在西班牙维戈大学的领导下从事五个基础运动。改善职业健康和安全一个完全自主的摊铺机放置在Spielfeld附近的180米长的试验部分上 - 完全自动自动自动，实施和物流由Graz的Strabag团队协调。道路操作员和Infrarob合作伙伴Asfinag提供了试用部分。他们将能够在移动tpa及其在Infrarob Subproject 1中的三个德国合作伙伴因此实现了他们的核心目标：现在已经开发的自动控制系统是完全自主的沥青铺路的缺失部分；它补充了Moba Ag，ThKöln，Tu Darmstadt和TPA的创新测量和传感器技术，此前曾经是Desship -Dress Robot -Road Construction 4.0的一部分开发的。The automation of asphalt paving could improve occupational health and safety on road construction sites in the long term, as Sebastian Czaja, Head of TPA Group PSS (Process Stability in Road Construction), points out: “In the future, paving staff will increasingly be performing the task of controller.
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利用高精度全自动生产设备，在整个过程中综合的MES系统覆盖，具有大数据警告系统的设备参数和产品过程的实时监控，全自动自动化的闭环校正，可在电池电池中实现高度一致性，并具有多个数据指标达到6 Sigma。
使用全自动蛋白质组学样品制备平台进行高通量药物靶点发现
需要使用多种条件和重复对大量样本进行分析才能获得足够的统计功效。然而，大规模定量蛋白质组学分析的样本制备仍然是一个挑战。6由于蛋白质组学工作流程通常涉及多步骤的样本制备，手动处理数百个样本不仅耗时，而且还会引入影响整体技术可重复性的变异。因此，样本制备自动化作为一种通过标准化样本制备来提高可重复性的解决方案越来越具有吸引力，因为它可以减少时间和成本。与 MS 耦合的细胞热转移分析 (CETSA) 也称为热蛋白质组分析 (TPP)，已成为一种流行的方法，用于根据配体诱导的蛋白质热稳定性变化来识别药物靶标和非靶标。 3,7 – 12 经典 TPP 通常涉及十个温度点的实验，每个温度点每个条件下有两个重复实验，以估计热熔化温度 ( T m ) 的变化。这需要准备 40 个样品并用串联质谱标签 (TMT) 标记，然后进行离线分馏步骤。为了减少样品数量并提高分析通量，出现了新形式的热变化分析，例如蛋白质组整体溶解度变化 (PISA)、13 等温变化分析
突破性 T1D 请求意向书：开发用于进餐时全自动胰岛素输送的设备和药物目的突破性
Breakthrough T1D 征集意向书，内容包括：开发用于餐时全自动胰岛素输送的设备和药物 目的 Breakthrough T1D 长期支持自动胰岛素输送 (AID) 系统。当今市售的 AID 系统是混合闭环 (HCL)，这意味着它们需要在用餐、运动和其他导致血糖水平发生重大变化的事件时手动管理胰岛素剂量。全闭环 (FCL) 系统可自动输送胰岛素，无需用户手动输入，从而减轻 T1D 患者的生活负担并实现卓越的血糖结果。为了实现完全 FCL AID 系统的最终目标，Breakthrough T1D 征集意向书，以开发允许餐时自动输送胰岛素的技术。背景当今全球有许多 AID 系统可供商业使用。这些 HCL 系统可显著改善血糖结果并减轻糖尿病管理负担。但是，当今 AID 系统带来的生活质量改善受到需要用户手动输入来处理与用餐相关的血糖变化的限制。能够完全自动化餐时胰岛素注射的系统有望改善已使用 AID 系统的人们的体验，并鼓励其他人首次尝试 AID 系统。此外，胰岛素作用和葡萄糖代谢的变化使得用户几乎不可能完美地计算和安排餐前胰岛素剂量，餐时注射胰岛素经常会延迟或完全错过，尤其是在青少年中。因此，对于许多人来说，餐时自动注射胰岛素有望改善糖化血红蛋白和血糖维持时间等血糖结果。有几种技术有望实现餐时自动注射胰岛素。一种是可以预测或快速识别餐时并提供适当胰岛素注射的算法。另一种是辅助（即非胰岛素）疗法，可以减少和/或延缓餐后血糖波动；胰岛素-普兰林肽联合制剂就属于这一类。第三种方法是超速效胰岛素 (URI)。目前可用的皮下胰岛素在起效和停效方面都落后于内源性胰岛素，导致餐后血糖波动和延迟性低血糖。足够快速起效的皮下 URI 有可能使算法能够在没有用餐通知的情况下覆盖进餐时间的血糖波动。这三种方法并不相互排斥，最终，具有餐时自动配送功能的最佳 AID 系统可能需要结合先进的算法和药物。本 RFA 旨在征集项目，以开发完全自动化的餐时 AID 系统或组成它们的单个组件。产品功能本 RFA 旨在支持 AID 系统或 AID 系统组件的开发，具有以下特点：
比较全自动尿液颗粒分析仪（UF-1000I）与尿路感染测试中定量尿培养和亚硝酸盐反应的比较
基于流式细胞术的自动尿液分析仪，UF-1000i是一种可以测量红细胞（RBC），白细胞（WBC），上皮细胞（EC），铸造和细菌在非液体尿液样品中的装置。在本研究中，将用UF-1000i获得的结果与尿液中常规定量尿培养和亚硝酸盐反应获得的结果进行了比较。此外，我们研究了UF-1000i的散点图是否可以区分球菌和杆菌。UF-1000i和常规定量尿培养的结果良好相关，UF-1000i对细菌的敏感性和特异性分别为96.7％和68.1％。由UF-1000I测量的细菌尿中亚硝酸盐反应的阳性速率为12.7％，并且检测到的大部分物种是大肠杆菌。细菌和球菌的UF-1000i散点图的一致性率分别为94.7％和82.7％。在细菌（> 10 5 /ml）中，散点图模式可以区分球菌和杆菌。
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