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肌腱衍生的干细胞在肌腱和韧带修复中的作用：专注于组织工程师
本综述提供了对肌腱和韧带损伤的全面分析，强调了肌腱衍生的干细胞（TDSC）在组织工程中的关键作用，这是针对这些挑战性医疗状况的潜在解决方案。肌腱和韧带损伤，在运动员，老年人和劳动者中普遍存在，由于这些血管结构的内在愈合能力差而导致长期残疾和生活质量降低。生物力学下疤痕组织的形成和高射击率强调了对增强和指导再生过程的创新方法的必要性。本综述深入研究了肌腱和韧带结构和功能的复杂性，伤害的类型及其影响以及自然修复过程的局限性。特别关注TDSC在组织工程背景下的作用。TDSC，其能力分化为tenocyttes，包括用于细胞跟踪的生物相容性支架，共同培养系统，以优化肌腱骨愈合和移植愈合技术。审查还解决了移植后免疫反应性的挑战，预处理的TDSC的重要性以及水凝胶和脱细胞矩阵在支撑肌腱再生中的潜力。通过强调机械和分子刺激在TDSC分化以及当前领域的挑战中的基本作用，为未来的研究方向铺平了道路。
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。
基于纺织品的柔性超级电容器的最新进展
当今，由于能源消费需求的增加，世界面临着环境污染和能源短缺的巨大问题。通过持续依赖传统化石燃料来满足能源需求已大大减少了能源来源（González et al.，2016）。通过适当利用地热能、风能、太阳能和海洋能等清洁和可再生能源，可以很好地解决这些问题，但需要可行的地理分布以及可靠、耐用、高效且具有成本效益的能源存储技术（Xu et al.，2019）。在这方面，电池被视为电源和储能系统的有前途的替代品。电池虽然具有良好的能量能力，但也存在一系列缺点，例如不可逆化学反应缓慢、比功率低、循环性能差、充放电倍率能力差（González et al.，2016；Muzaffiar et al.，2019；Yu and Feng，2019）。对于灵活、可穿戴的医疗保健和便携式电子设备，超级电容器已成为一种优越的替代品，与电池相比，相同体积下具有从一百到数千的增强能量存储能力（Lee et al.，2013；González et al.，2016）。虽然超级电容器的功率输出相对较低，但比传统电解电容器具有更高的比能量。超级电容器正在弥合电解电容器和电池的性能差距。超级电容器具有长时间充放电循环稳定性，可以承受数百万次循环，保持良好的库仑效率，性能不会下降太多（González et al.，2016；Cheng et al.，2018；Muzaffiar et al.，2019；Yu and Feng，2019）。
对购买实践和影响因素的定量研究
摘要：假冒非处方药（OTC）药物的普遍性对公共卫生构成了重大风险，尤其是在治理和技术资源较差的国家，例如菲律宾。这项研究调查了影响菲律宾消费者在菲律宾马尼拉大都会的伪造非处方药（OTC）药物的决定的购买实践和因素。通过在线分发的经过验证的问卷收集数据，从而产生了250个人的回答。统计分析表明，诸如价格，品牌声誉和个人经验之类的因素会极大地影响消费者的购买决策。消费者主要咨询朋友或家人和本地药房，移动Android手机是最普遍的技术。建议包括增强的消费者教育和监管措施的实施，以及促进通用和品牌的值得信赖的品牌，开发用于伪造非处方药的检测技术，以及利益相关者之间的协作努力，以减轻与伪造现场竞选药物相关的风险。实施这些建议可以在菲律宾保护菲律宾制药公共卫生和安全。关键字：伪造，非处方（OTC），药品工程简介非处方药（OTC）药物可供购买，而无需出示医生的处方，使其成为公众对次要疾病的首选。（Taylor等，2023; Taylor＆Ayosanmi，2023）。（Fakayode等，2024）诸如处方药的高成本，医疗保健系统不足以及初级保健医生（尤其是在菲律宾这样的发展中国家）之类的因素，这有助于广泛依赖OTC医学，以负担得起和立即治疗。然而，假冒OTC医学的猖ramp的增长是一个全球问题，主要是治理疲软和技术能力差的发展中国家。
人工智能推动的中耳炎诊断进展：系统评价
摘要中耳炎 (OM) 主要影响儿童，是全球重大的健康问题，全球每年估计有 3.6 亿例儿童病例。OM 会导致轻度和中度传导性听力损失，这可能会使幼儿致残，特别是在大脑快速生长的前三年，导致言语和语言发育不良、沟通能力差以及入学时更加脆弱。因此，OM 增加了全球全因听力损失的负担。本系统评价旨在在 OM 背景下对预先训练的人工智能 (AI) 模型进行全面评估，包括经典机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)。本评价提出了六个研究问题，并总结了多个领域的研究主体，包括用于训练和测试模型的源材料的多样性和数量，包括耳镜图像、视频和鼓室测量，以及用于评估实时环境中质量和有效性的方法。此外，本综述旨在深入了解人工智能在改善中耳炎诊断方面的影响和潜力，并阐明现有的挑战，例如模型的可解释性、有限的医学专家参与以及知识发现和未解答问题的需要，包括该领域中耳炎诊断的不断发展。本系统综述的结果强调了开发更具可解释性的人工智能模型的重要性，这些模型结合了鼓膜的静态图像和视频记录（具有多帧），以最大限度地提高模型的灵敏度和特异性。此外，需要与消费者和多个专业的医疗专业人员（全科医生、儿科医生、听力学家和耳鼻喉 (ENT) 外科医生）合作，以确保这些诊断数字支持系统在现实世界的医疗保健环境中的适用性和可信度。
原创研究由叶酸-透明质酸-SS-Vita 自组装而成的双受体靶向和氧化还原敏感聚合物胶束
目的：肿瘤内药物定点递送能力差和细胞内释放不足是化疗成功的固有缺点。本研究设计了一种特殊的聚合物胶束纳米平台，通过结合双受体介导的主动靶向和对细胞内还原电位的刺激反应来有效递送紫杉醇 (PTX)。方法：通过酰胺化反应合成双靶向氧化还原敏感聚合物叶酸-透明质酸-SS-维生素 E 琥珀酸酯 (FHSV)，并通过 1 H-NMR 进行表征。然后，通过透析法制备载 PTX 的 FHSV 胶束 (PTX/FHSV)。探索了胶束的理化性质。此外，还进行了体外细胞学实验和体内动物研究，以评估聚合物胶束的抗肿瘤功效。结果：PTX/FHSV胶束具有均匀的近球形形貌（148.8±1.4nm）和较高的载药量（11.28%±0.25）。在高浓度谷胱甘肽的刺激下，PTX/FHSV胶束可以快速将载药药物释放到释放介质中。体外细胞学评价表明，与紫杉醇或单受体靶向胶束相比，FHSV胶束通过双受体介导的内吞途径产生更高的细胞摄取，从而导致肿瘤细胞的细胞毒性和凋亡明显优于正常细胞，但细胞毒性较小。更重要的是，在体内抗肿瘤实验中，PTX/FHSV胶束表现出增强的肿瘤蓄积，并产生显著的肿瘤生长抑制作用，而全身毒性最小。结论：我们的结果表明，这种精心设计的 FHSV 聚合物具有作为化疗药物载体用于精准癌症治疗的良好潜力。关键词：胶束、紫杉醇、双靶向、氧化还原敏感、细胞毒性、抗肿瘤
引用：Pueyo V、Pérez-Roche T、Prieto E 等人。基于人工智能的儿童视觉问题识别系统开发：TrackAI 项目研究方案。BMJ Open 2020；10：e033139。doi:10.1136/bmjopen-2019-033139
摘要 简介 世界上 1900 万名视障儿童中，约 70% 至 80% 的儿童患有可预防或可治愈的疾病，只要及早发现即可。儿童视力筛查是一种基于证据且经济有效的检测视力障碍的方法。然而，目前的筛查计划面临几个限制：需要培训才能有效执行，缺乏准确的筛查工具以及幼儿协作能力差。其中一些限制可以通过新的数字工具克服。实施基于人工智能系统的系统可避免解释视觉结果的挑战。TrackAI 项目的目标是开发一个识别视力障碍儿童的系统。该系统将有两个主要组成部分：一种在数字设备 DIVE（综合视觉检查设备）中实施的新型视觉测试；以及将在智能手机上运行的人工智能算法，用于自动分析 DIVE 收集的视觉数据。方法与分析 这是一项多中心研究，至少有五个位于五个不同地理位置的研究地点的中心参与招募，覆盖欧洲、美国和亚洲。这项研究将包括年龄在 6 个月至 14 岁之间的儿童，他们的视力发育正常或异常。该项目将分为两个连续阶段：设计和训练人工智能 (AI) 算法以识别视觉问题，以及系统开发和验证。研究方案将包括由经验丰富的儿科眼科医生进行的全面眼科检查，以及使用 DIVE 进行的视觉功能检查。对于研究的第一部分，将为每个 DIVE 检查提供诊断标签以训练神经网络。为了进行验证，将眼科医生提供的诊断与 AI 系统结果进行比较。伦理与传播 本研究将按照良好临床实践原则进行。本方案已于 2019 年 1 月获得阿拉贡临床研究伦理委员会 CEICA 批准（编号 PI18/346）。
JB HI 特别专题“脑信号和神经成像的模糊系统和计算方法：
鉴于处理从神经成像模式获得的脑信号所面临的重大挑战，模糊集和系统已被提出作为分析脑活动的有用且有效的框架，以及实现脑与外部设备（脑机/机接口）之间的直接通信途径。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。一方面，考虑到脑活动的解码，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）代表了一种极好的工具，可以克服处理极度嘈杂的信号的挑战，这些信号很可能受到非平稳性、不变量和泛化能力差的影响。另一方面，就神经科学研究而言，可能性和模糊性同样被用于测量突触、神经元和大脑区域或区域之间的平滑整合。在此背景下，拟议的特刊旨在建立一个专门的论坛，作为计算智能研究人员的媒介，他们希望利用模糊系统和模糊逻辑等先进技术来模拟和表达对脑信号和神经成像数据分析的不确定性。任何与神经科学相关的领域，如计算神经科学、脑机接口、神经科学、神经信息学、神经人体工程学、计算认知神经科学、情感神经科学、神经生物学、脑映射、神经工程和神经技术都是合适的。本期特刊重点介绍在不同知识领域研究的模糊系统和应用于脑信号和神经成像的计算方法的最新进展、挑战和未来前景。因此，我们邀请研究人员为本期特刊贡献原创作品，利用脑信号和神经成像中使用计算和数学技术的最新方法，并解决开发用于各种临床应用的专用系统的挑战，同时提出未来发展的新想法和方向。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
创伤知情护理系列创伤及其对……的影响
创伤经历与发展 大脑自下而上发展。底部区域（即脑干和中脑）控制最简单的功能，如呼吸、心率和血压调节。相比之下，上部区域（即边缘系统和皮层）控制更复杂的功能，如思考和调节情绪。大脑最有调节能力的底部区域最先发育；随后依次是相邻但更高级、更复杂的区域。这通常被称为“顺序发展”。大脑顺序发展的过程，当然还有功能的顺序发展，都是由经验引导的。大脑会根据经验进行自我发展和调整。2 有了最佳（更积极）的经验，大脑就会以健康的方式发展，拥有多样化和灵活的能力。然而，当正常发育经历的时间、强度、质量或数量受到干扰时，可能会对神经发育产生毁灭性的影响，从而影响功能。 3 这意味着，早期接触过多、过早、过频繁和过长的不良童年经历 (ACE) 会通过扰乱大脑发育影响儿童或青少年的健康。早期接触压力和逆境尤其有害，因为儿童 90% 的大脑发育发生在生命的前五年。压力和创伤会扰乱健康的大脑发育，儿童和青少年更有可能出现不良的学业和行为结果，包括读写能力差、社交问题、注意力问题和攻击性。 4 预防和干预 了解创伤对年轻大脑的影响 5 将有利于制定有针对性的干预措施和治疗策略，以促进康复和减轻长期健康后果。通过将这些知识融入实践，工作人员和护理人员可以营造一个更安全、更具支持性的环境，以验证儿童或青少年的经历，支持安全和治愈的环境。该研究强调了进行全面的创伤知情筛查和评估的重要性，以及开发创伤反应护理和针对心理和神经方面治疗的干预措施的重要性。
机器学习是一种预测癌症患者血栓形成的诊断和预后工具：系统评价
摘要Khorana评分（KS）是一种用于预测癌症相关血栓形成的既定风险评估模型。但是，它忽略了几个危险因素，并且在某些癌症类型中的预测能力差。机器学习（ML）是一种新的技术，用于在特定诊断方式接受培训时，用于多种疾病的诊断和预后，包括与癌症相关的血栓形成。合并有关使用ML预测癌症相关血栓形成的文献对于了解其相对于KS的诊断和预后能力是必要的。这项系统评价旨在评估ML算法在癌症患者中预测血栓形成的当前使用和性能。这项研究是根据首选的报告项目进行的，以进行系统审查和荟萃分析指南。数据库MEDLINE，EMBASE，COCHRANE和CLINICALTRIALS.GOV搜索从成立到2023年9月15日，用于评估使用ML模型预测癌症患者血栓形成的研究。使用了搜索术语“机器学习”，“人工智能”，“血栓形成”和“癌症”。包括使用任何ML模型检查成人癌症患者的研究。两名独立的审阅者进行了研究选择和数据提取。筛选了300次引用，其中29项研究接受了全文综述，最终包括22,893例患者的8项研究。样本量范围为348至16,407例。血栓形成为静脉血栓栓塞（n¼6）或周围插入的中央导管血栓形成（n¼2）。癌症的类型包括乳房，胃，结直肠，膀胱，肺，食管，胰腺，胆汁，胆汁，前列腺，卵巢，卵巢，泌尿生殖器，头颈和肉瘤。所有研究都报告了有关ML的预测能力的结果。极端的梯度提升似乎是表现最好的模型，并且几个模型在其各自的数据集中的表现都优于KS。