六角硼硝酸盐(H -BN)是多种应用的有前途的材料。自发现以来,它已被用于纳米电子和光电设备作为各种二维材料的最佳底物。此外,H -BN是中红外区域的天然双曲线材料,在那里,光子材料几乎没有选择。要了解结构和属性之间的关系,必须评估纳米级H -BN中的层数。在这里,使用仿真和实验的组合,我们系统地研究了几层H-BN的Fowler-Nordheim隧道效应,并准确地获得并验证了基本的物理参数,例如层依赖性有效质量。这项工作对基于GAN的金属/绝缘体/半导体(MIS)块的设计进行了系统的研究,该块很少,H-BN是绝缘层。发现,诸如H -BN层的数量,gan掺杂浓度以及接触金属的工作功能诸如结构和材料的功能,对这些MIS块的电气特征产生了显着影响,而理想的异质界面则是2D H -BN膜的互联网膜的痛苦,例如互化因素,例如互化因素,例如Inter -Interaps Interaps traps traps traps和Sraps sraps traps traps traps traps traps and sraps sraps。通过全面平衡关键因素的相互限制,这项工作可以实现基于GAN的MIS块,该块能够在较高的电压,电流或功率条件下进行操作,而与其对应物相比。本文旨在提供H -BN设备的基本物理,并帮助开发相关的基于H -BN的红外光电学。
背景/目标:目前,即使在怀孕早期未发现视网膜病变,所有糖尿病孕妇都至少两次参加筛查。我们假设对于怀孕早期没有糖尿病性视网膜病的女性,可以安全地降低视网膜筛查的频率。受试者/方法:在这项回顾性队列研究中,提取了2011年7月至2019年10月在2011年7月至2019年10月之间参加三个英国糖尿病眼镜筛查(DES)计划之一的4718名孕妇的数据。记录了13周妊娠(怀孕早期)和妊娠28周(妊娠晚期)的女性英国的成绩。描述性统计数据用于报告基线数据。有序的逻辑回归用于控制协变量,例如年龄,种族,糖尿病持续时间和糖尿病类型。结果:在早期和晚期记录的年龄段的女性中,总共3085(65.39%)妇女在怀孕早期没有视网膜病变,其中2306名妇女(74.7%)在28周内没有发育任何视网膜病。在怀孕初期,患有视网膜病变的女性人数为14(0.45%),没有人需要治疗。怀孕早期的糖尿病性视网膜病仍然是妊娠晚期的DES等级的显着预测指标,当时年龄,种族和糖尿病类型的协变量被控制(p <0.001)。结论:总而言之,这项研究表明,通过限制怀孕早期没有视网膜变化的妇女的糖尿病眼睛筛查预约糖尿病筛查预约的数量,可以安全地减少治疗怀孕母亲的糖尿病的负担。在怀孕早期对视网膜病变的妇女进行筛查应符合当前的英国指导。
该计划是由伊万·阿尔森耶维奇(Yvan Arsenijevic)教授在告别课程之际开发的,这是密集的,它将允许我们的同事向您展示研究主题和令人兴奋的案例。我们很荣幸能在附近的9天合作近25年,而伊万(Yvan)通过众多项目为基金会内的研究开发做出了贡献。于2000年到达基金会,伊万(Yvan)通过开设一项实验室,该实验室拥有所有基本技术,以确保通过分子,蜂窝和体内方面确保眼科实验。通过对视网膜中的细胞与干细胞不同来源的分化以及通过该研究领域的发展到诱导的多层流干细胞的研究,他对中枢神经系统的干细胞的了解很快适应了眼睛。,但他对自己的达达不满意!他找到了其他人,并研究了视网膜变性的机制,当然还有创新疗法的发展,其基因疗法和最近的核酸版本。他特别获得了阿尔弗雷德·沃格特奖和全球眼科奖计划。Yvan曾培训过许多研究人员,并被要求通过SNF,Italian Telethon,AFM,Inserm,Inserm,英语,德国机构或欧洲委员会评估许多科学项目,研究人员或研究中心(FP7)。因此,他以一种非常建设性的方式为欧洲乃至大西洋另一端的眼科研究进步做出了贡献。他的好奇心和同情心使他与研究人员,技术人员,临床医生或患者互动并建立了互动。Y. Arsenijevic教授的退休标志着非凡的职业生涯的终结!我们希望伊万享受这个新的自由的每一刻,希望他一生中的新章节能给他带来很多满足和伟大的发现!老师托马斯·J·沃尔文斯伯格(Thomas J. Wolfensberger
眼底视网膜成像和荧光血管造影数据,利用视网膜图像中视网膜血管树的存在。6 Mahapatra 等人应用生成对抗网络在注册文件的监督下注册多模态图像,这些注册文件由其他传统方法获得。7 然而,在这两项研究中,叠加方法仅限于用相同相机和相同视野拍摄的视网膜图像,只是波长不同(用标准相机拍摄的荧光血管造影和彩色眼底图像)。此外,人工智能已用于分析单模态图像分析以对疾病进行分类或检测,10-12 但目前还没有方法可以共定位和分析多个成像和功能数据。因此,作为应用人工智能分析多仪器成像和功能研究的初步步骤,我们尝试将来自扫描激光平台的图像叠加到眼底照相机平台上。这些成像平台利用不同的光学路径和不同类型的照明(扫描激光与泛光照明)。我们选择使用红外扫描激光检眼镜 (IR SLO) 图像作为原型 SLO 图像来叠加到彩色眼底 (CF) 上。照片是用眼底照相机拍摄的,因为所有接受光学相干断层扫描 (OCT) 扫描的患者都会进行此类成像,而且红外图像的光学和纵横比预计与用 SLO 拍摄的自发荧光 (AF) 或多色 (MC) 图像相似并因此适用于这些图像,所以这些结果可能适用于许多类型的图像。我们注意到 SLO 图像是使用与 CF 图像不同的光学和仪器拍摄的,因此这似乎是确定 AI 代理是否可以通过检查血管位置来完成这种叠加的良好开端。这项研究的创新之处在于,我们对一种新型 AI 算法在多模态视网膜图像配准方面的表现进行了严格的、隐蔽的研究。我们的算法能够执行图像配准,而无需大量手动注释的真实图像集。
抽象引言患有2型糖尿病的年轻人(YOD),定义为40岁之前的糖尿病诊断,具有血管并发症的终身风险很高。我们旨在估计挪威一般实践中2型糖尿病(T2D)成年人中YOD的流行,并探索糖尿病诊断与整体糖尿病诊断年龄之间的关联。研究设计和方法,我们从2014年的10241名成年人的通用电子医疗记录中收集了横截面数据,并重复测量了2012年至2014年的血红蛋白A 1C(HBA 1C)。使用多元逻辑回归,我们评估了YOD与后来发作的T2D,性别和视网膜病之间的关联。所有T2D患者的结果,在两个男女40岁之前被诊断出10%。与后期发作的T2D相比,YOD的HBA 1C速度更快,在诊断时,HBA 1C的HBA 1C在男性中,尤其是在YOD中。视网膜病在25%的YOD中发现,频率是后来的两倍。 在对混杂因素(年龄,原产国,教育,体重指数)或视网膜病变的调整后,YOD的男性(OR 2.6(95%CI 2.0至3.5))和YOD的妇女(OR 2.2(1.5至3.0))增加了。 在对潜在介体(糖尿病持续时间和HBA 1C)进行进一步调整之后,YOD的男性(或1.8(1.3至2.4))较高或持久,但对YOD女性不再具有重要意义。 结论视网膜病变的患病率是YOD的两倍以上,是以后发作的T2D。视网膜病在25%的YOD中发现,频率是后来的两倍。在对混杂因素(年龄,原产国,教育,体重指数)或视网膜病变的调整后,YOD的男性(OR 2.6(95%CI 2.0至3.5))和YOD的妇女(OR 2.2(1.5至3.0))增加了。在对潜在介体(糖尿病持续时间和HBA 1C)进行进一步调整之后,YOD的男性(或1.8(1.3至2.4))较高或持久,但对YOD女性不再具有重要意义。结论视网膜病变的患病率是YOD的两倍以上,是以后发作的T2D。YOD中视网膜病变的可能性增加是由HBA 1C较高和T2D持续时间较长的部分介导的,但是在考虑到这些因素的情况下,YOD的男性仍然更高。
被称为糖尿病性视网膜病的进行性眼科疾病仍然是全球失明的主要原因。有效的治疗和预防视力丧失需要迅速而准确的DR检测。深刻的学习程序在临床图片检查中表现出了非凡的承诺,在本文中,我们提出了一个混合模型,该模型加入了卷积大脑组织(CNNS)和重复性脑组织(RNN)的质量,以进一步发展Dr Discovery精确性。拟议的跨界深度学习模型涉及三个主要阶段。首先要采取的前进性,以这种方式以这种方式来升级眼底图片的质量和差异化,以取决于该模型消除基本亮点的能力。之后,使用残留的CNN来从已经处理的图像中提取特征。残留的CNN在捕获各种级别的亮点方面是备用的,并且此阶段使模型能够成功从信息图片中获得歧视性元素。随后的阶段包括将RNN纳入模型。rnns非常适合分析医学图像中的顺序模式,因为它们非常适合处理顺序数据和捕获时间依赖性。由于RNN的包含,该模型从底底图像序列中提取时间信息的能力提高了其识别早期DR进展符号的能力。混合模型的体系结构促进了空间和时间信息的融合,从而实现了更全面,更准确的DR诊断。1。第三阶段和最后阶段围绕着表征任务,在该任务中,完全关联的大脑网络被用来破译过去阶段分开的亮点,并将图片订购为各种DR的严重程度。关键词:糖尿病性视网膜病,深度学习,混合模型,检测,视网膜图像。引言糖尿病性视网膜病(DR)是一种退化性眼部感染,是糖尿病的结果。对视网膜中血管的损害,眼睛背面的光敏组织是其独特的特征之一。每当未经处理的情况下,DR都会导致严重的视力不幸甚至视觉缺陷[1] [2]。非增殖性糖尿病性视网膜病(NPDR)和增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)是糖尿病性视网膜病的两种基本类型[3] [4]。在NPDR的开始阶段,视网膜中的静脉虚弱,并开始溢出液体或血液。但是,PDR是一个更高级的阶段,其中视网膜的表面开始发芽新,
抽象的内膜膜是一种毁灭性的感染,可能引起失明。超过一半的芽孢杆菌内膜病例导致有用视力的显着丧失。芽孢杆菌产生许多毒力因子,可能导致视网膜损伤和稳健的炎症。我们在这种疾病的背景下分析了免疫抑制剂A(INHA)金属抑制,假设INHA有助于眼内毒力和炎症。我们分析了野生型(WT),INHA1-抑制剂(D INHA1),INHA2-偏高(D INHA2)或INHA1,A2,A2和A3偏见的表型和感染率(D Inha2)和A3 deenigent(d inha1-3)芽孢杆菌芽孢杆菌。比较了对生长,蛋白水解和细胞毒性的体外分析。WT和INHA突变体类似地对视网膜细胞具有细胞毒性。d inha1和d inha2突变体比苏云金氏菌早于木相相生长。D Inha1-3突变体的蛋白水解降低,但这种菌株在体外的生长与WT相似。 通过静脉内感染了C57BL/6J小鼠,具有200 cfu的WT B.苏云金或INHA突变体,从而启动了实验性内膜。 分析眼睛的眼内芽孢杆菌和髓过氧化物酶浓度,恢复功能丧失和组织学变化。 在整个感染过程中,感染了DINHA1或D INHA2突变菌株的眼睛含有比感染WT的眼睛的细菌数量更多的眼睛。 被单个突变体感染的眼睛具有炎症和视网膜功能损失,类似于感染WT菌株的眼睛。 感染了D inha1-3突变体的眼睛清除了感染。蛋白水解降低,但这种菌株在体外的生长与WT相似。通过静脉内感染了C57BL/6J小鼠,具有200 cfu的WT B.苏云金或INHA突变体,从而启动了实验性内膜。分析眼睛的眼内芽孢杆菌和髓过氧化物酶浓度,恢复功能丧失和组织学变化。在整个感染过程中,感染了DINHA1或D INHA2突变菌株的眼睛含有比感染WT的眼睛的细菌数量更多的眼睛。被单个突变体感染的眼睛具有炎症和视网膜功能损失,类似于感染WT菌株的眼睛。感染了D inha1-3突变体的眼睛清除了感染。定量实时PCR(QRT-PCR)结果表明,单个INHA突变体中其他INHA可能存在补偿性表达。这些结果表明,INHA金属蛋白酶有助于感染的严重程度和芽孢杆菌内po虫的炎症。
观察:研究生物系统与人工材料之间的形成和相互作用是探测复杂的生物物理行为并解决挑战性生物医学问题的重要性。生物电界面,尤其是基于纳米结构的界面,已改善与细胞和组织的兼容性,并实现了生物调节的新方法。尤其是独立且远程激活的生物电装置显示出进行精确生物物理研究和有效临床疗法的潜力。与单细胞或细胞器相互作用需要足够小的尺寸的设备,以进行高分辨率探测。纳米级半导体(鉴于其各种功能)是亚细胞调制的有前途的设备平台。组织级调制需要附加考虑该设备与组织表面的共形接触或无缝三维(3D)生物整合的机械依从性。在这种方法中,灵活甚至开放式工程设计至关重要。对于慢性器官整合,材料和装置配置都需要最高水平的生物相容性。此外,与器官中许多单个细胞同时相互作用是必要的可扩展和高吞吐量设计。可以通过确保在生物区域的机械行为匹配(包括钝化或耐药性设计)来减轻生理影响,或结合自我修复或适应性的特性,从而改善器官植入设备的物理,化学和机械稳定性。最近的研究表明,纳米结构材料设计的原理可用于改善生物区域。纳米可细胞外界面经常用于细胞和组织的电气或远程光学调节。特别是,现在可以用于设计和筛选纳米结构硅,尤其是化学蒸气沉积(CVD)衍生的纳米线和二维(2D)纳米结构膜,用于体外和体内生物学调节。用于细胞内和细胞间生物学调节,通过纳米线的内在化创建了半导体/细胞复合材料,这种细胞复合材料甚至可以与活组织进行整合。对于神经元和心脏调节也证明了这种方法。在不同的正面,激光衍生的纳米晶半导体显示电化学和光电化学活性,它们用于调节细胞和器官。最近,纳米级构建块的自组装能够制造出效率的单片基碳基电极,用于体外刺激心肌细胞的体外刺激,对视网膜和心脏的体外刺激以及体内刺激Sciatic神经。对纳米可生物电机调制的未来研究应着重于提高当前和新兴技术的效率和稳定性。新材料和设备可以访问新的询问目标,例如亚细胞结构,并具有更适应性和响应性的特性,可实现无缝集成。从能量科学和催化中汲取灵感可以帮助这种进步,并开放生物学调节的新途径。活生物电子学的基本研究可能会产生新的细胞复合材料,以进行多种生物信号控制。可以实现细胞类型的靶向,因此在该领域特别感兴趣。
全球超过5.37亿人患有糖尿病(国际糖尿病联合会,2021年),估计有33.9%的美国成年人患有糖尿病前期(疾病控制和预防中心,2015年)。糖尿病的特征是高血糖,高脂血症和炎症,导致肾脏,心脏,脑,神经和视网膜的循环变化和血管损伤。糖尿病性视网膜病(DR)是最常见的并发症之一,是成年人20至74岁的失明的主要原因(Klein,2007年),占全球糖尿病(1.03亿成人)的22%的人(Teo等人(Teo等人),2021)。在临床上,使用血管病理学诊断出DR,包括微型神经疗法,棉花毛点,视网膜内出血和异常的新生血管化。然而,越来越多的证据支持以下观点:博士在临床上可诊断出可诊断的血管变化之前对视网膜神经元的影响(Barber,2003; Antonetti等人。,2006年; Pardue等。,2014年)。早期功能删除包括视力的变化(Aung等人。,2013年),对比灵敏度(Ghirlanda等人。,1997; Aung等人。,2013年; Stem等。,2016年),色觉(Ghirlanda等人,1997; Gella等。,2015年;沃尔等人。,2015年),夜视(Ghirlanda等人,1997; Stem等。,2016年)和电图延迟(Holopigian等人,1992,1997; Shirao and Kawasaki,1998年; Lecleire-Collet等。,2011年; Aung等人。,2013年; Pardue等。,2014年; Chesler等。,2021)。糖尿病除视网膜降低外还会引起认知和运动效果(Van Duinkerken等人。,2009年; Haan等。,2012年; Sherin等。,2012年; De Almeida Faria等。,2022a,b; Rhmaritlemçani等。,2022)。实际上,DR的存在和严重程度与皮质萎缩增加有关(Wessels等人,2006年; Hansen等。,2022),脑缺血(Haan等人,2012年)和微吸收(Lee等人,2019年),大脑的结构变化(Ferguson等人。,2003年; Wang等。,2019年)。与DR相关的行为变化包括加速认知下降(Ding等人。,2010年)以及信息处理,集中和注意力(Ferguson等人,2003年; De Almeida Faria等。,2022a,b; Rhmaritlemçani等。,2022)。跟踪定义的时间进展,使我们能够确定视网膜神经元变化是否可以用作以后的认知,运动或视网膜血管变化的早期检测器。我们在较早的论文中表明,在短期研究(4-8周)中,在GK大鼠认知变化之前出现了视网膜神经元的变化(4-8周),但视网膜和认知变化(到8个月)的长期表征将对该领域有益。多巴胺的缺乏率已被确定为I型糖尿病的早期视网膜功能降低的一种机制(Aung等人,2014年; Pardue and Allen,2018年; Motz等。,2020)。糖尿病动物模型的视网膜在
视网膜母细胞瘤(RB)是由于RB1肿瘤抑制基因的双重失活而发生的最常见的小儿眼肿瘤。rb可能是单侧的或双侧的,在50%的病例中是遗传性的。RB1基因的灭活可能是由于总重排(20%)或小长度变化(80%)而发生的:单核苷酸取代(SNV)和插入/缺失(Indels)。我们分析了在数据库中注释的生发起源的SNV和Indels,http://rb1-lovd.d-lohmann.de,以找到不同变体的频率,它们与蛋白质PRB功能领域的相关性和临床表现。分析的突变变体的数量为2103,其中34%是胡说八道,34%的indels,22%的剪接场所和10%的错位。所有这些变体主要产生双侧RB(88%),它们与PRB结构域相关的频率和分布在双侧(BI)和单侧遗传(UG)RB之间有所不同。无意义的变体在BI与UG中更频繁地发生,而在UG与BI中,错义变体更为频繁。indels和剪接位点变体没有显着差异。突变变体的最常见的PRB位置是在袖珍域(E2F转录因子的结合位点),胡说八道的58%,64%的失误,50%的剪接位点和45%的Indels。最突变的共有序列的切片位点是供体的第一个核苷酸,这是剪接过程的驱动力。关键词双侧 /单侧视网膜母细胞瘤,RB1变体,PRB结构域,简介视网膜细胞瘤(RB)是最常见的眼科小儿肿瘤。2024)。结论:RB中变体的最高百分比对应于胡说八道和indels,主要影响口袋结构域,这是PRB调节过程的主要功能部位,这些结果表明视网膜母细胞瘤中最具致病性变体的占主导地位。它是通过双重抑制RB1基因在一个或多个视网膜前体细胞中抑制RB1基因而发生的,从而诱导了不受控制的细胞分裂。rb是发育肿瘤的原型,因为它发生在产前年龄到5岁。它可以显示为单侧(60%)或双侧(40%),很少像三边形(在眼睛中,大多在松果腺中)。rb的发生率大约为每年在世界上活着的约20,000名儿童(Dimaras 2012),据报道,美国和欧洲的发病率分别为每百万分之12和4.0(Fernandes等人(Fernandes等)2018; Gianni Virgili等。视网膜母细胞瘤肿瘤在50%的病例中是遗传性的,包括所有双侧病例和15-25%的单侧病例,其中大多数是非遗传性的。在遗传性RB中,第一个RB1突变是种系,第二个是躯体的,在非遗传性RB中,这两个突变都是躯体。遗传RB的百分之十是继承,而30%的“从头”出现,平均年龄为
