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World File Search System梗塞
成纤维细胞机械转导网络预测机械适应性梗塞治疗的目标
摘要 心肌梗死后对纤维化进行区域控制对于维持梗死区的结构完整性和防止非梗死区胶原蛋白积聚至关重要。心脏成纤维细胞根据生化和生物力学信号调节基质周转，但信号通路之间复杂的相互作用阻碍了开发局部疤痕形成疗法的努力。我们采用了基于逻辑的成纤维细胞机械化学信号转导常微分方程模型来预测基质蛋白在典型生化刺激和机械张力下的表达。机械化学相互作用的功能分析表明，存在广泛的通路串扰，张力会放大、抑制或逆转对生化刺激的反应。全面的药物靶标筛选确定了 13 种机械适应性疗法，这些疗法可在需要的区域促进基质积聚，并在不需要的区域降低基质水平。我们的预测表明，机械-化学相互作用可能介导许多组织中的细胞行为，并证明多通路信号网络在发现针对特定疾病状态的治疗方法方面的效用。
利用脑磁共振图像和临床数据训练深度学习算法，预测放射冠梗塞患者的运动结果
早期准确预测长期运动恢复程度对于制定针对性脑卒中患者的康复策略具有重要意义。使用临床参数和脑磁共振图像作为输入，我们开发了一种深度学习算法，以提高对放射冠 (CR) 梗塞患者长期运动结果的预测准确性。使用脑磁共振图像和 CR 梗塞后不久获得的临床数据，我们开发了一种综合算法来预测患者发病后 6 个月的手部功能和步行结果。为了开发和评估该算法，我们回顾性招募了 221 名 CR 梗塞患者。综合改良 Brunnstrom 分类预测模型验证集的曲线下面积为 0.891，95% 置信区间为（0.814–0.967），综合功能性步行类别预测模型的曲线下面积为 0.919，95% 置信区间为（0.842–0.995）。我们证明了使用患者的临床数据和 CR 梗塞后不久获得的脑磁共振图像训练的综合算法可以促进对长期手部功能和行走结果的准确预测。未来的努力将致力于寻找更合适的输入变量，以进一步提高深度学习模型在临床应用中的准确性。
神经胶质瘤手术后的脑梗塞
抽象背景患病率，放射学特征和神经胶质瘤手术后周围梗死的危险因素没有太多研究。在这项研究中，我们评估了周围梗塞的形状，体积和患病率，并研究了相关因素。在一项前瞻性单中心队列研究中的方法，我们纳入了2007年1月至2018年12月从事弥漫性神经胶质瘤的所有成年患者。使用早期术后MRI图像进行了术后梗塞，并评估了术后梗塞的体积，形状和位置。创建了肿瘤分布和梗塞分布的热图。539个操作中238个（44％）的MRI结果显示出与操作腔有关的限制扩散，被解释为术后梗塞。是边缘形的86（36％），103（43％）为扇形，40（17％）是边缘和扇形形的组合，远程梗塞是远程梗塞。中值梗塞体积为1.7 cm 3（IQR 0.7-4.3，范围0.1-67.1）。如果肿瘤位于颞叶，并且地图在脑室流域区域显示更多的梗塞，则梗塞更为常见。扇形形状的梗塞在已知的脑血管性疾病患者中经常出现（47.6％vs. 25.5％，p = 0.024）。梗塞体积与肿瘤体积（r = 0.267，p <0.001）与梗塞体积和围手术期出血（r = 0.176，p = 0.014）之间存在正相关。此外，年龄和较大的梗塞体积之间存在显着的正相关（r = 0.193，p = 0.003）。梗塞率和梗塞量在各个外科医生之间有所不同，p = 0.037（范围32-72％）和p = 0.026。在本研究中得出的结论，弥漫性神经胶质瘤手术后44％发生了周围的梗死。梗塞在颞叶中因肿瘤手术而进行的患者更为常见，但在经常性的手术后并不是更常见的。扇形形梗死在已知脑血管疾病的患者中更为常见。年龄增加，较大的肿瘤和更多的围手术期出血是与梗塞体积相关的因素。梗塞和梗塞量的风险也可能是外科医生依赖的。
基于机器学习的急性缺血性卒中患者接受茶碱辅助溶栓治疗的脑组织梗塞预测：随机临床试验亚组分析
血管活性药物茶碱在动物中风模型中表现出良好的神经保护作用，可减少脑组织水肿、脑损伤和死亡率（1-3），但之前的随机临床试验中的结果存在争议（4、5）。急性缺血性中风试验旨在克服之前试验的局限性，即缺乏急性缺血性中风验证、缺乏血运重建治疗和干预延迟（6）。总共 64 例经 MRI 证实的急性缺血性中风患者被随机分配接受单次 220 毫克茶碱或安慰剂输注，作为溶栓疗法的辅助治疗。共同主要终点是早期临床改善，定义为从基线到 24 小时随访时 NIHSS 评分的变化。茶碱组改善了 4.7 分（标准差 [SD] 5.6），而单纯溶栓治疗组改善了 1.3 分（SD 7.5）（p=0.04）（7）。共同主要终点是 24 小时随访时梗塞生长，茶碱组为 141.6%（SD 126.5），对照组为 104.1%（SD 62.5）（p=0.15）。虽然单独的临床终点可以显示出统计学上显著的早期改善，但由于有两个主要终点，经过多重检验校正后被认为不具有统计学意义。关于成像终点，比较两个样本量较小且中风病变体积差异较大的独立组可能会阻止检测到茶碱的微小影响。因此，预先计划了一种预测后续病变的机器学习方法作为亚组分析。该方法的基本思想是基于在急性期获取的逐体素图像数据和已知的后续病变信息来训练两个机器学习模型。因此，可以为每位患者量化两个预测的后续病变体积，一个病变结果用于茶碱虚拟治疗，一个病变用于安慰剂虚拟治疗，这实际上使可用于统计检验的结果测量值增加了一倍。本研究的目的是利用这种预测模型方法来比较接受茶碱和安慰剂作为溶栓疗法辅助治疗的患者的后续病变体积，以调查茶碱在个别患者中是否存在细微的治疗效果，而在比较小组中的病变体积时这种效果并不明显。
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf 量子增强条形码解码和模式识别 tranexamic酸对脑损伤患者颅内出血和梗塞的影响：crash-3试验患者样本中的预先计划的质量 合成聚合物中的轻驱动驱动 Haikou 中的数字技术和非异性恋空间 fMRI大脑网络的微型典型和规范集合 指导股票市场网络的热力学基序分析 绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器 自由空间量子通信的限制和安全性
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依靠一个或多个概率特征：可信的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的互联网相似。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动
