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在口腔修复牙科中使用流动复合材料作为牙龈牵引线：两例病例报告：一种牙科技术
影响印模质量和良好边缘贴合度的最具挑战性的因素之一是龈排挤方法，其目的是将牙龈与牙齿分离，以暴露准备好的牙齿的终点线。龈沟液的出血和污染可能会与龈沟内的印模材料争夺空间，导致准备不清晰和边缘缺乏细节。此外，此类程序可能会损坏 PDL 并引起永久性萎缩。与传统排挤线相比，可流动复合材料电缆由于粘度较低、适应性更强且具有弹性，可在印模记录过程中提供适当的边缘密封和可见性。本报告的目的是通过在最终印模记录过程中使用可流动复合材料，介绍一种全新的创新方法，用于在修复和修复治疗中控制牙龈出血和龈排挤。在这些病例报告中，使用可流动复合线技术代替传统龈线，在拍摄传统的最终印模或数字扫描之前修改和细化牙龈组织。两例患者在 2 年的随访期内接受了固定修复和贴面治疗。此外，在最终修复体粘接之前或临时牙冠下使用可流动复合线作为临时修复体。因此，清洁健康的牙龈组织使最终修复体的粘接更快、更容易。两例患者都声称，他们的修复治疗（包括使用可流动复合线暂时收缩牙龈）在一年的随访中取得了良好的效果。总之，可流动复合线技术是一种有用的工具，可通过提供出色的
神经外科中的机器学习
机器学习可以预测神经外科的诊断和结果、增强成像分析能力、执行机器人导航和肿瘤标记。最先进的模型可以重建和生成图像、根据视频预测手术事件并协助术中决策。在这篇评论中，我们将详细介绍机器学习在神经外科的应用，从简单到高级模型，以及它们改变患者护理的潜力。随着机器学习技术、输出和方法变得越来越复杂，它们的性能往往更具影响力，但也越来越难以评估。我们的目标是向神经外科的受众介绍这些进步，同时指出安全有效地转化这些进步的主要潜在障碍。与神经外科的上一代机器学习不同，最近进展的安全转化将取决于神经外科医生是否参与模型开发和验证。
在再生骨科中利用人工智能和机器学习：患者护理的范式转变
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 融入再生骨科预示着临床方法和患者管理的范式转变。这篇综述文章仔细研究了人工智能在提高诊断准确性、改进预测模型和定制骨科医学患者护理方面的作用。我们重点关注 KeyGene 和 CellNet 等创新，展示了人工智能在处理复杂基因组数据集、细胞分化和支架生物降解方面的能力，这些都是组织工程的重要组成部分。尽管人工智能具有变革潜力，但它的临床应用仍处于起步阶段，面临着验证、伦理监督和临床相关性模型训练方面的挑战。这篇综述认为人工智能是人类智能 (HI) 的重要补充，提倡一种跨学科方法，将人工智能的计算能力与医学专业知识相结合，以实现精准医疗的承诺。通过分析人工智能的历史和当代发展，从麦卡洛和皮茨的基础理论到复杂的神经网络，本文强调了人工智能和 HI 之间需要协同合作。这种合作对于改善手术结果、简化治疗方式和提高患者护理质量至关重要。我们的文章呼吁制定强有力的跨学科战略来克服当前的障碍，并充分利用人工智能在彻底改变患者治疗结果方面的潜力，从而为再生骨科和更广泛的科学研究领域的进步做出重大贡献。
眼科中的水凝胶：克服治疗挑战的新型策略
摘要：人眼复杂的解剖学和生理设计需要针对管理眼疾病的量身定制。眼科的最新进展强调了水凝胶作为多功能治疗工具的潜力，这是由于它们的生物相容性，适应性和可自定义性。本评论在过去五年中对眼科中的水凝胶应用进行了探索。重点是它们在优化后段的药物输送和眼内晶状体技术进步中的作用。水凝胶证明了眼后部分中靶向，控制和持续药物释放的能力，可能最大程度地减少侵入性干预措施并增强患者结果。此外，在眼内晶状体结构域中，水凝胶展示了术后递送，疾病传感和改善生物相容性的潜力。但是，尽管他们的承诺是巨大的，但大多数基于水凝胶的螺柱仍然是临床前的，需要进行严格的临床评估。患者特异性因素，潜在并发症和当前研究阶段应为其临床应用提供信息。本质上，将水凝胶掺入眼科治疗剂中代表了材料科学和医学的开创性收敛，在眼科中以患者为中心的护理方面的进步。
神经外科中的混合现实
客观的大脑动静脉畸形（AVM）在神经外科中提出了重大挑战，需要逐渐计划和执行。在这项研究中，作者旨在评估混合现实（MXR）的功效，即虚拟现实（VR）的协同应用（VR）和增强现实（AR）在AVM的手术管理中。方法对10名在2021年至2023年之间进行AVM切除的患者进行了回顾性审查。术前计划使用了特定于患者的360°VR模型，而术中指南则使用AR标记来靶向干扰动脉喂食器。数据分析了由Spetzler-Martin（SM）分层的手术持续时间，失血和术后外的数据，并补充了Spetzler-Martin（SPED-SM）等级。导致10例脑AVM患者，MXR显着促进了21种动脉喂食器的鉴定，其中包括具有挑战性的深馈球。MXR辅助手术表现出有效的鉴定和断开动脉喂食器的连接，从而有助于精确的AVM切除。平均手术持续时间约为5小时11分钟，术中平均失血为507.5 mL。基于SM和补充SUPP-SM等级观察到手术持续时间和失血的统计学显着变化。两名患者术后神经系统缺陷恶化，强调了AVM手术的固有风险。在破裂的患者和AVM未破裂的患者之间住院的明显差异，特别是对于SM III级，突出了破裂状态对术后恢复的显着影响。在这项研究中得出结论，作者使用MXR进行了新的范式来描述AVM的手术干预。使用3D VR进行术前计划和AR进行术中指导，他们实现了无与伦比的精确性和效率，可在靶向深动脉喂食器方面。虽然结果是有希望的，但需要大量研究来进一步验证这种方法。
评论文章神经外科中的脑图谱
背景和目的：脑映射是研究中枢神经系统 (CNS) 的解剖和功能。脑映射有许多技术，这些技术在不断变化和更新。从一开始，脑映射就是侵入性的，并且脑映射需要对暴露的大脑进行电刺激。然而，如今的脑映射不需要电刺激，而且通常不需要患者的任何复杂参与。为了进行脑映射，功能性和结构性神经成像起着至关重要的作用。脑映射技术包括非侵入性技术（结构和功能性磁共振成像 [fMRI]、扩散 MRI [dMRI]、脑磁图 [MEG]、脑电图 [EEG]、正电子发射断层扫描 [PET]、近红外光谱 [NIRS] 和其他非侵入性扫描技术）和侵入性技术（直接皮质刺激 [DCS] 和颈动脉内阿米他测试 [IAT] 或 wada 测试）。
CRISPR 在牙科中的应用 - 微生物和传染病
背景：成簇的规则间隔回文重复序列 (CRISPR) 是一种可编程蛋白质，可以改变基因组的内容、删除基因组内容以及打开和关闭基因组内容。这项尖端技术用途广泛，有可能改变口腔健康的未来。由于其有效性和精确性，CRISPR 相关蛋白 9 (Cas9) 基因组编辑技术可能成为治疗口腔癌的一种有前途的治疗工具。它可以快速改变细胞系、器官和动物的基因组成。因此，基因编辑已扩展到包括全基因组筛查功能丧失和增强。本研究总结了 CRISPR-Cas9 基因组编辑方法及其在牙科中的应用。
基因治疗在牙科中的应用：评论文章
的方法随着时间的流逝而出现。“基因治疗”一词最初用于指1980年代初来指代“遗传替代治疗”，现在已经超过了其预期的定义，现在用于暗示任何涉及某种基因转移的过程。2此外，牙周疾病的异质起源包括微生物挑战和由遗传和环境决定因素确定的多种宿主免疫反应。3 - 5在基因治疗过程的第一步中，治疗性的人类遗传代码通常是衰减的载体或载体，首先将蛋白质切割，然后放入其基因组中。第二阶段涉及将修饰的载体引入预期的人类细胞，后者释放了掺入染色体中的DNA序列。细胞
萨科中央战略发展咨询
Sacco Central Strategy Development Consultancy 1。 背景金融部门加深肯尼亚（FSD肯尼亚）是一种独立的信任，致力于实现为绿色和包容性数字经济带来价值的金融体系，同时改善了妇女的金融健康和能力，以及微型和小型企业（MSES）。 FSD与政府，金融服务行业和其他合作伙伴紧密合作，以开发金融解决方案，以更好地应对低收入家庭，企业和服务不足的妇女和青年等人群面临的现实世界挑战。 FSD的当前战略（2022 - 2026）旨在为肯尼亚人和肯尼亚企业提供有用，负担得起和值得信赖的金融解决方案的金融市场的发展做出贡献，尤其是对于妇女以及微型和小型企业。 该战略着重于将金融市场的3个关键功能转移到更具包容性的财务上。 这些功能是有效的政策，监管和愿景，开放金融市场基础设施以及添加金融解决方案的价值。 FSD认识到Saccos在人口中的广泛覆盖范围，尤其是他们在促进低收入家庭，妇女和小型企业中发挥着重要作用的农村人口中所扮演的关键作用。Sacco Central Strategy Development Consultancy 1。背景金融部门加深肯尼亚（FSD肯尼亚）是一种独立的信任，致力于实现为绿色和包容性数字经济带来价值的金融体系，同时改善了妇女的金融健康和能力，以及微型和小型企业（MSES）。FSD与政府，金融服务行业和其他合作伙伴紧密合作，以开发金融解决方案，以更好地应对低收入家庭，企业和服务不足的妇女和青年等人群面临的现实世界挑战。FSD的当前战略（2022 - 2026）旨在为肯尼亚人和肯尼亚企业提供有用，负担得起和值得信赖的金融解决方案的金融市场的发展做出贡献，尤其是对于妇女以及微型和小型企业。该战略着重于将金融市场的3个关键功能转移到更具包容性的财务上。这些功能是有效的政策，监管和愿景，开放金融市场基础设施以及添加金融解决方案的价值。FSD认识到Saccos在人口中的广泛覆盖范围，尤其是他们在促进低收入家庭，妇女和小型企业中发挥着重要作用的农村人口中所扮演的关键作用。Sacco Society监管机构（SASRA）是肯尼亚SACCO社会的主要监管机构，一直在倡导Sacco Societies共享服务平台的成立，并有能力在肯尼亚促进Saccos在肯尼亚提供技术和中央流动性设施服务以及促进Saccos的saccos以及为国家和国际付款系统提供。
数字人文学科中的半自动注释缩放
在当今的数字时代，大量数据无处不在，包括自然语言的话语，例如新闻文章，社交媒体帖子或论坛主题。数字人文学科旨在定性和定量分析此类数据。对于解释性研究，很难从大数据中受益。一个例子是扎根的理论，一种解释性方法，可以通过注释或编码来处理较大的数据集。但是，这种方法太耗时了，无法弥合从定性到定量分析的差距。在这项工作中，我们提出辅助方法，以半自动地将少量的手动注释扩展到大型语料库。我们的方法使用带注释数据的上下文化床位来发现类似的发生。通过交互式提供从用户交互中自动学习的建议，我们的方法提供了一种方便，快速的方式，以减少努力来注释大型语料库。该方法最终产生一个能够注释整个数据集的clas-sifier。我们对多个任务和数据集进行了实验，以评估我们的方法证明了强劲的性能。此外，我们为希望扩展基于注释的研究的研究人员设计了一个软件，将差距从定性到定量结果弥合了差距。