肌肉营养不良,需要心脏移植,在明显的骨骼肌受累之前6年。神经肌肉疾病。1999; 9(8):598-600。 22。 Wu RS,Gupta S,Brown RN等。 在肌营养不良患者中进行的腹腔直接移植后的临床结局。 j心脏肺移植。 2010; 29(4):432-438。 23。 Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。 BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。 儿童核心。 2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。1999; 9(8):598-600。22。Wu RS,Gupta S,Brown RN等。在肌营养不良患者中进行的腹腔直接移植后的临床结局。j心脏肺移植。2010; 29(4):432-438。 23。 Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。 BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。 儿童核心。 2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。2010; 29(4):432-438。23。Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。 BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。 儿童核心。 2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。儿童核心。2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。2012; 33(8):1430-1434。24。Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。循环。2017; 136(13):E200-E231。2017; 136(13):E200-E231。
1医学物理系,IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna,意大利博洛尼亚; 2纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心医学物理部; 3威斯康星大学 - 威斯康星州麦迪逊分校放射学系; 4马里兰州格伦·伯尼(Glen Burnie)核医学研究所; 5澳大利亚新南威尔士州瓦格·瓦格(Wagga Wagga)查尔斯·斯特特大学(Charles Sturt University)牙科与健康科学学院; 6康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系; 7密苏里州圣路易斯的华盛顿大学生物医学工程和Mallinckrodt放射学院; 8拉脱维亚拉脱维亚大学临床与预防医学研究所; 9纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心放射学系;纽约纽约市威尔·康奈尔医学院放射学系10; 11加利福尼亚州戴维斯戴维斯分校生物医学工程系;瑞士伯尔尼大学核医学系12; 13加拿大不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚大学放射学系; 14放射学和放射科学系,约翰·霍普金斯医学院,马里兰州巴尔的摩; 15瑞士日内瓦日内瓦大学医院核医学和分子成像司; 16荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学核医学与分子成像系; 17加拿大不列颠哥伦比亚省的不列颠哥伦比亚大学放射与物理学系;和18 United Theranostics,贝塞斯达,马里兰州
抽象类型2糖尿病(T2DM)定义为主要不是胰岛素依赖性的成人发作类型,占所有糖尿病(DM)病例的95%以上。根据全球记录,有5.37亿20-79岁的成年人受DM的影响,这意味着15人中至少有1人。该数字预计到2045年将增长51%。T2DM最常见的并发症之一是糖尿病性视网膜病(DR),总体患病率超过30%。由于T2DM人群的增长,与DR相关的视觉障碍的总数正在上升。增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)是造成工人年龄成年人可预防失明的医生和主要原因。此外,具有特征性的全身性属性,包括线粒体损伤,细胞死亡增加和慢性炎症,是层叠DM复杂(例如缺血性中风)的独立预测指标。因此,早期DR是出现这种“多米诺效应”上游的可靠预测变量。全球筛查,导致及时识别与DM相关并发症的及时鉴定,目前应用的反应性医学无法充分实施。一种个性化的预测方法和具有成本效益的针对性预防 - 预测性,预防和个性化医学(PPPM / 3pm)可以很好地利用累积的知识,防止失明和其他严重的DM并发症。为了达到这一目标,需要可靠的阶段和特异性生物标志物面板,其特征是一种简单的样本收集,高灵敏度和分析特异性的方式。在当前的研究中,我们检验了以下假设:非侵入性收集的泪液是分析眼部和全身性(DM相关并发症)生物标志物模式的可靠来源,适合于稳定DR与PDR进行鉴别诊断。在这里,我们报告了全面正在进行的研究的第一个结果,其中我们将个性化的患者特征(健康对照与稳定D的患者以及患有有或没有合并症的PDR患者)与泪液中的代谢谱相关联。Comparative mass spectrometric analysis performed has identified following metabolic clusters which are differentially expressed in the groups of comparison: acylcarnitines, amino acid & related compounds, bile acids, ceramides, lysophosphatidyl-choline, nucleobases & related compounds, phosphatidyl-cholines, triglycerides, cholesterol esters, and fatty acids.我们的初步数据强烈支持泪液中代谢模式的潜在临床实用性,这表明DR阶段和PDR进展的独特代谢特征。这项试验研究创建了一个平台,用于验证泪液生物标志物模式,以将易受PDR的T2DM患者分层。此外,由于PDR是严重T2DM相关并发症(例如缺血性中风)的独立预测指标,因此我们的国际项目旨在为“诊断树”(是/否)创建适用于糖尿病护理中HealthRisk评估的分析原型。
Artificial intelligence (AI) 4 Large language model (LLM) 4 Agentic AI 4 AI safety 4 AI system 5 Algorithm 5 Alignment 5 Application programming interface (API) 5 Automation bias 5 Benchmark 6 Bias 6 Chatbot 6 ChatGPT 6 Claude 6 Cloud computing 6 Cognitive bias 7 Compute 7 Computer vision 7 Context window 7 Copilot for Microsoft 365 7 Data 8 Data science 8 Explainable AI (XAI) 8 Fine-tuning 8 Foundation model 8 Generative AI 8 GPT 9 Guardrails 9 Hallucination 9 Human-in-the-loop 9 Machine learning 9 Modality 10 Model 10 Multi-modal 10 Natural language processing (NLP) 10 Pre-training 10 Prompt 10 Prompt engineering 11 Reinforcement learning 11 Responsible AI 11 Retrieval-augmented generation (RAG) 11 Supervised learning 12 Token 12 Training data 12 Transformer model 12 Unsupervised learning 12 Use case 12
订单1)(STM1); 2级调制方案=两级调制图; 2-PC(两阶段提交)=两阶段参与协议(RFC2372)2线环= 2线线; FH 300 636 3 dB损失混合=耦合器损失为3 db 3pcc(第三方呼叫控制)=第三方呼叫订单(RFC3725)3pty(3 party)=呼叫三个; rnis 60欧姆平衡双胞胎= 60对称双欧姆; 64 QAM = MAQ,正交n中的振幅调制加倍;专业保护; 1→1映射=生物益期对应关系(X.691); 16级符号= 16个州的信号符号(j.83); 16x8 mc =在16x8元素(图像)(或像素,样品)区域上进行的刻薄补偿预测(h.262)1→cipher =参考密码图(j.95); 2 x 2扭矩=在2 x 2访问时的夫妻;除两个(x.691)外,2完全二进制编码=整个二进制编码。 2x计算查找(查找)表=粉末计算表2(G.729)3DES(三数据标准加密)=三重加密标准3GPP(第三代伙伴关系项目)=(of Group of of 3 Rd Generation Partnership中); 3R(重新调整,重塑和重新安装)= reAkplification,repining和Ressyngronization(G.709); 6lowpan(低功率无线个人区域网络上的IPv6)=低功率国内网络上的IPv6(RFC9034)800金服务=优先级绿色数字服务(e.361) @ = arobase; ARROBE(DGLF);商业(afnor); “有” ;