XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单胎
纵向尿液代谢分析和胎龄...
怀孕是一个至关重要的时期，影响了孕产妇和胎儿健康，对孕产妇的代谢，胎儿生长和长期发育产生了影响。虽然母体代谢组在怀孕期间经历了重大变化，但孕产妇尿液的纵向转移在很大程度上没有探索。在这项研究中，我们应用了基于液相色谱 - 质谱法的非靶向代谢组学来分析346个母体尿液样本，从36位具有不同背景和临床特征的女性中收集的整个怀孕期。关键的代谢产物变化包括糖皮质激素，脂质和氨基酸衍生物，表明有系统的途径改变。我们还开发了一种机器学习模型，可以使用尿液代谢物准确地预测胎龄，从而提供一种非侵入性妊娠约会方法。此外，我们证明了尿液代谢组预测分娩时间的能力，为产前护理和交付计划提供了补充工具。这项研究强调了尿液不靶向代谢组学在产科护理中的临床潜力。
医疗政策定量胎合法/伪造
指南：•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个个人保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围：X专业X设施描述：瞳孔检查已被用作重症患者的基本措施，对疾病的预后和管理很重要。传统上，瞳孔测量是以主观的方式进行的 - 通过笔手电筒来评估反应性和学生规模的瞳孔量表。瞳孔测定法是指测量学生直径的客观方法。Neuroptics NPI-100划分仪是一种手持式便携式红外装置，可靠地测量瞳孔光反射和学生尺寸。是神经学瞳孔指数（NPI）的数字量表，允许对瞳孔反应进行更严格的解释和分类。研究受到不受控制的设计的限制；缺乏高质量控制的临床试验数据。策略：通过比较瞳孔的光反射与NPI模型中的规范性数据，并自动得出瞳孔反射是正常范围（“ Brisk”），还是在正常范围内（“ Slugggy”）（“ Sluggging”），并提供可靠的拟定响应的方式来定量分类。在已发表的同行评审的科学文献中没有足够的证据证明了定量式划分测定法的有效性或临床实用性。尚未确定瞳孔测定法的作用。
甲胎蛋白在肝细胞癌中的作用
肝细胞癌是全球第四大恶性肿瘤，是肝脏类癌症的主要原因，到 2030 年，每年将导致 100 多万人死亡 [1]。急性肝炎和急性肝衰竭是最严重的疾病，需要通过释放 IL-6、TNF-α 和升高的丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、碱性磷酸酶和甲胎蛋白进行早期诊断，这些酶会导致健康肝脏发展为脂肪肝（称为脂肪变性），然后发生炎症，导致肝细胞癌 [2]。大多数 HCC 病例是由 HCV 和 HBV 等病毒、糖尿病和肥胖、酒精相关疾病、非酒精相关疾病、致癌物（如黄曲霉毒素化合物）引起的 [3]。HCC 是最常见的癌症，由于 HCV 和 NLFD 的死亡率，其在癌症中的死亡率很高。在巴基斯坦，HCC 的发生率很高，这是因为 HCV 的流行和死亡率很高 [4]。肝癌的主要治疗方法是化疗、放疗、移植和手术。由于大多数病例诊断时已是晚期，无法进行手术，药物是肝癌的唯一治疗方法 [5]。大多数肝癌患者对药物的耐药性越来越强。药物治疗是无法进行手术的患者的最佳选择。肝癌通常对化疗药物产生耐药性，因为这会阻碍肝癌治疗。近年来，靶向药物和免疫检查点抑制剂被引入治疗 [6]。
胎牛血清与富含生长因子的血小板
胎牛血清（FBS）是一种流行的细胞培养补充剂，具有生长，增殖和粘附因子，但其高成本，安全问题，潜在的异种剂传播以及可及性问题阻碍了其使用。已经提出了替代选择，每个选项都有自己的优势和缺点。但是，选择替代品时会谨慎，因为对培养细胞的基本特征的改变可能会引入偏见并影响临床应用。在此，作者通过检查NALM6，NB4和U266细胞系中的形态，生存力和凋亡率，评估了10％PRGF的功能，而10％FBS和5％FBS+5％PRGF的功能。尽管在这三种细胞系中没有观察到的细胞形态差异，但在有10％PRGF的情况下，NALM6和NB4细胞在24和48 h孵育后表现出更大的活力。同时，联合组中NALM6和NB4细胞的增殖速率和所有组的U266细胞的增殖速率与10％FBS组的增殖速率保持不相同。此外，在所需的添加剂浓度下，在培养的细胞中未检测到凋亡的显着发生率。我们的研究表明，PRGF可以被认为是FBS的最佳，可访问，安全和负担得起的补充剂。
与胎龄大的出生体重相关的短期和长期结局
Scifres，C。M.（2021）。与胎龄相关的短期和长期结局。北美的妇产科诊所，48（2），325–337。https://doi.org/10.1016/j.ogc.2021.02.005
胎龄小：概念，诊断和新生儿表征，后续和建议
新生儿学，大学和理工学院新生儿医院 ，生育学研究小组，西班牙瓦伦西亚，西班牙C儿科学服务瓦伦西亚，西班牙Cáceres，西班牙Cáceres，deunoloany de deun joan joan joan joan joan joan joan joan joan。健康卡洛斯三世，马德里，
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
