行业/设备名称:AI Metrics 法规编号:21 CFR 892.2050 法规名称:图片存档和通信系统 监管类别:II 类 产品代码:LLZ 日期:2020 年 11 月 11 日 收讫日期:2020 年 11 月 13 日 尊敬的 Shrestha 医生: 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知,该通知表明您有意销售上述设备,并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日(医疗器械修正案颁布日期)之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同(就附件中注明的用途而言),或与根据《联邦食品药品和化妆品法案》(法案)的规定重新分类的设备基本等同,这些设备不需要获得上市前批准申请(PMA)的批准。因此,您可以销售该设备,但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备,但请注意,一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意:CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您,设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类(见上文)为 II 类(特殊控制)或 III 类(PMA),则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外,FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意,FDA 发布实质等同性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有
这篇文章基于28个月的数字自动人口研究研究。我的研究方法包括在面对面环境和数字民族志上的传统人种志研究,但我的个人经验也嵌入了工作中。在这篇文章中,您会发现“插曲”,这些插曲可以瞥见我的康复之旅。在本公共志上写作时,我提供了我如何经历疾病和康复的“厚实描述” 1(Geertz 3)。通过包括我自己的故事,我承认观察者和观察者是密不可分的。所有民族志都是关系的。民族志数据是由民族志学家和参与者之间的信任关系产生的。此外,在自发人口志上,研究人员将民族志镜头转向了自己。i扩大了进行民族志的潜在目的,包括个人康复和康复。这些“插曲”证明了功能医学患者的风险;添加(自动)人种学纹理;和序言我关于嵌套生态,社会微生物组,特权以及健康和食品正义的论点。
同种异体造血干细胞移植(HSCT)是许多血液学恶性肿瘤和非恶性状况的潜在治疗疗法。血液系统恶性肿瘤基础基础HSCT的一部分依赖于诱导移植物与白血病(GVL)效应,在该作用中,供体免疫细胞识别并消除受体中残留的恶性细胞,从而维持缓解。GVL是一种临床上明显的现象;然而,负责诱导这种作用的特定细胞类型,涉及的分子机制在很大程度上仍然没有确定。在供体淋巴细胞输注(DLI)后,观察到GVL的最佳实例之一,这是一种已建立的复发性疾病或初期/预期复发的疗法。dli涉及从原始HSCT供体注入外周血淋巴细胞中。在20-80%的DLI患者中,可以观察到持续缓解,具体取决于潜在的疾病和靶向细胞的内在负担。在这篇综述中,我们将讨论有关DLI后GVL机制的当前知识,通过操纵DLI来增强GVL的实验策略(例如新抗原疫苗接种,特定细胞类型选择/耗尽)以及通过更好的分子定义GVL效应来改善DLI和细胞免疫疗法来改善血液学恶性肿瘤的研究前景。
里程碑很重要!孩子如何玩耍、学习、说话、行为和移动可以为他们的发展提供重要见解。回顾孩子 4 岁时取得的里程碑。务必在每次儿童健康检查时携带这些信息,并与医生讨论孩子的进展以及接下来的预期。
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电气调节深脑的设备已使神经和精神疾病的管理中的重要突破。此类设备通常是厘米尺度,需要手术插入和有线供电,从而增加了每日活动期间出血,感染和损害的风险。使用较小的远程材料可能导致侵入性神经调节较少。在这里,我们提出了能够无线传输电信号的磁电纳米电极,以响应于外部磁场。这种调节机制不需要对神经组织的遗传修饰,允许动物在刺激过程中自由移动,并使用非共振载体频率。使用这些纳米电极,我们在体内表现出神经元调节的体外和深脑靶标。我们还表明,局部亚乳头调制促进了通过基底神经节电路连接的其他区域的调制,从而导致小鼠行为变化。磁电材料提出了一种多功能平台技术,可用于侵入性较小的深脑神经调节。
课程概要:本课程向学生介绍了健康和医学地理子场的历史,理论和方法。我们将从健康公平的角度探讨主题。主题包括该领域的工具,健康,生物学和空间决定因素,城市和农村健康,健康过渡和慢性病以及气候变化和健康。本课程将纳入有关当前的区域事件的讨论,以强调各个地理方面对了解健康的许多维度的重要性。
S.No 姓名 指定部门 手机号码 1 Dr. Vanajakshamma 心脏病学教授 9493547668 2 Dr. KM Bhargav 助理。医学教授 8072784096 3 Punith Patak 博士副教授。儿科教授 7382114464 4 Shameem 博士助理麻醉学教授 9121021821 5 P. Subramanyam 博士助理EMD 教授 9493860490 6 J. Sharada devi Nur。 Supdt.II 护理部 9494891286 7 T. Suseela 护士长 护理部 9441995124 8 N. Ravanamma 护士长 护理部 9666588297 9 Y. Nirmala 护士长 护理部 9491779904 10 L. Haritha 护士长 护理部 9908837224 11 N. Afrin 护士 ITC 9347689542 12 M. Sujatha 护士代码蓝色 6302257676 13 M. Soni 护士代码蓝色 8374213931 14 Gayathri 护士代码蓝色 9052773155 15 B. Divyavani 护士代码蓝色 9618746903 16 M. Manoj Kumar 技术员代码蓝色 8309554979 17 B. Prasad 计算机助理 计算机科 9849505070 18 NVS Prasad MSW MSW 8985555766 19 NV Bhaskar SO 安全 7382659581 20 N. Krishna Reddy 秘书助理 心脏病学 9704608060 Code Blue 团队:
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理,导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践,而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发,我们提出了向普遍医学图像分割的转变,旨在通过利用临床目标,身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标,我们开发了爱马仕,一种新颖的上下文 - 学习方法,以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式(CT,PET,T1,T2和Cine MRI)和多个身体区域的大量各种数据集(2,438个3D图像)中,我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用,爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能,并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习,分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕(Hermes)博学的先生展示了一个具有吸引力的特征,以反映任务和方式之间的复杂关系,这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
1月13日。 2025年。 空气,布巴内斯瓦。 Mahd的DDA。 dda或该代表。 行政官。 2019。1月13日。 2025年。空气,布巴内斯瓦。Mahd的DDA。 dda或该代表。 行政官。 2019。Mahd的DDA。dda或该代表。行政官。2019。2019。
