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脑脑蛋白可以改善缺血性中风后的失语症吗？
普通的英语摘要背景和研究的目的是失语症，一种影响说话，理解，读写能力的疾病是急性缺血性中风的常见症状。除了言语疗法外，这项研究还研究了脑布洛蛋白治疗对卒中后失语症的恢复的影响。脑布洛素用于治疗缺血性中风，脑外伤，有机，代谢和神经退行性脑功能障碍。先前的研究表明，大脑素通过促进神经系统细胞的存活，神经元通信和神经发生（神经元诞生的过程）来刺激大脑的增强能力来起作用。
缺血性心脏病的死亡率趋势（2008–2022）
背景：缺血性心脏病（IHD）相关的死亡率和普遍危险因素的年龄性特定趋势分析可以改善我们对疾病的理解和方法。方法：我们使用来自社会经济上同质的意大利地区的急性和IHD相关死亡率和普遍的心血管危险因素进行了15年的回顾性流行病学分析。使用潜在的死亡原因（UCOD）和死亡的标准死亡率统计数据在2008年至2022年之间进行了ICD-10代码i20-i25的死亡证书（MCOD）的死亡。结果：总共134,327份死亡证明报告了与IHD相关的死亡，占所有死亡的18.6％。比例死亡率从2008年的14.6％降至2022年的7.8％，以IHD为UCOD，而MCOD中IHD的死亡人数为23.5％至14.6％。在女性中发现了比例和特定病例死亡率的更明显下降。急性（vs.慢性）IHD的死亡率下降较大。COVID-19大流行导致2020年死亡率显着增加（ + 12.2％），随后进一步下降。与IHD相关的死亡表现出典型的季节性模式，冬季有更多的死亡。心血管危险因素的患病率在IHD（vs. no IHD）死亡中更高：这种关联在年轻人中似乎更为明显。结论：我们对IHD相关死亡率的流行病学趋势和风险因素的患病率进行了分析。我们的发现表明心血管死亡的模式发生了变化，可能表明死亡从急性转变为慢性病。
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
一种新的视觉生物反馈方案，基于缺血性中风患者上身康复的肌肉合成模式的分析：一项实验研究
简介：上肢功能残疾是中风幸存者中常见的后期效应。这项研究的主要目标是提出一种视觉生物反馈方案，以识别基于肘部肌肉的协同模式，用于运动学习和中风幸存者的康复。材料和方法：首先，收集，预处理和同步，与四个关节位置以及横向平面中臂运动中涉及四个肌肉的四个肌肉的表面肌电图信号有关。在下一步中，使用分层交替的最小二乘（HALS）方法提取肌肉协同模式，同时，通过修改的MediaPipe算法记录了运动学数据。最后，使用基于封闭式递归单元（GRU）的深度学习模型来绘制它们之间的映射。模型输出被视为视觉生物反馈轨迹，可由患者进行运动治疗。结果：评估表明，该模型产生的路径可能适合视觉生物反馈。此外，基于GRU架构的人工神经网络在产生视觉生物反馈轨迹方面具有最佳性能。结论：实验和临床评估将表明，参与者可以接受该模型产生的视觉轨迹。因此，该机制可用于改善和开发生物反馈系统，以加速患者的功能康复
基于神经网络的生存模型的发展和验证缺血性心脏病的死亡率
。cc-by-nc 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
microRNA-155抑制激活Wnt/β-catenin信号传导以恢复Th17/Treg细胞平衡并预防急性缺血性卒中
抽象的急性缺血性中风（AIS）是一种严重的神经系统疾病，与Th17/ Treg细胞不平衡和Wnt/β-蛋白蛋白信号通路的失调有关。这项研究研究了miR-155抑制是否可以激活Wnt/β-catenin信号传导，改善Th17/ Treg平衡，并提供针对中风的神经治疗方法。我们进行了多级实验设计，包括高通量测序，生物信息学分析，体内小鼠模型和体外细胞实验。高吞吐量测序显示miR-155 Antagomir - 处理和对照组之间的显着差异基因表达（Bioproject：PRJNA1152758）。生物信息学分析确定了与Wnt/β -catenin信号传导和Th17/ Treg不平衡相关的关键基因。体外实验证实，miR -155抑制激活了Wnt/β -catenin信号传导并改善了Th17/ Treg比率。体内螺栓表明，miR-155 Antagomir治疗可针对AIS提供显着的神经保护作用。这些发现表明，靶向miR-155可能是通过调节免疫平衡和关键信号通路的有希望的中风的治疗策略。
目录编辑列评论缺血性中风...
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使用 3D 卷积神经网络对缺氧缺血性昏迷患者进行基于多模态 MRI 的全脑评估
摘要背景：人们尚未找到最佳方法来自动捕获、分析、组织和合并结构和功能性脑磁共振成像（MRI）数据，以最终提取相关信号，协助缺氧昏迷患者床边的医疗决策过程。我们的目标是开发和验证一种深度学习模型，以利用多模态3D MRI全脑时间序列对缺氧缺血性昏迷相关的脑损伤进行早期评估。方法：这项概念验证、前瞻性、队列研究于 2018 年 3 月至 2020 年 5 月期间在大学医院（法国图卢兹）附属的重症监护室进行。所有患者在心脏骤停后至少 2 天（4±2 天）处于昏迷状态时接受扫描。在同一时期，我们招募并纳入年龄匹配的健康志愿者。脑 MRI 量化包括来自感兴趣区域（楔前神经和后扣带皮层）的“功能数据”和全脑功能连接分析以及“结构数据”（灰质体积、T1 加权、各向异性分数和平均扩散率）。专门设计的 3D 卷积神经元网络 (CNN) 通过使用原始 MRI 指标作为输入来区分意识状态（昏迷与对照）。基于卷积滤波器研究的体素可视化方法被用于支持 CNN 结果。法国图卢兹大学教学医院伦理委员会 (2018-A31) 批准了这项研究，并获得了所有参与者的知情同意。结果：最终队列包括 29 名缺氧后昏迷患者和 34 名健康志愿者。通过结合不同的 MR 指标使用 3D CNN 成功将昏迷患者与对照区分开来。功能性 MRI 数据（尤其是后扣带皮层的静息态功能性 MRI）的准确率最高，经过 10 次重复的十倍交叉验证，测试集的准确率为 0.96（范围为 0.94-0.98）。通过多数投票策略，可以实现更令人满意的表现，这可以弥补
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation
评估干细胞治疗对缺血性心脏病患者心脏再生的潜在益处
该综述仅限于 2015 年至 2024 年期间发表的文献，来源于 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar。这个时间范围反映了干细胞研究和再生疗法的进展。急性心肌梗死的骨髓衍生单核细胞治疗 (BAMI) 和心力衰竭的心脏造血干细胞治疗 (C-CURE) 等试验的结果表明，干细胞疗法可以改善左心室射血分数 (LVEF) 并减少梗塞面积。然而，试验的异质性、样本量小和随访时间短限制了这些结果的普遍性。长期益处，包括提高存活率和减少住院率，仍无定论。伦理问题，尤其是 ESC 的使用，带来了额外的挑战，包括对胚胎来源的争议和不同的监管环境。