XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System障碍
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
情绪障碍中主要的生物胺代谢物
情绪障碍，包括重度抑郁症和躁郁症，对全球超过3亿人产生了深远的影响。已证明情绪障碍与生物胺代谢产物的偏差密切相关，这些代谢物与许多关键的生理过程有关。患者中生物胺代谢产物的外周和中心改变可能是情绪障碍的潜在病原体之一。本评论提供了关于情绪障碍生物胺代谢产物的最新研究，例如组胺，kynurenine和Creatine。进一步的研究需要更大的样本量和多中心协作。调查情绪障碍中生物胺代谢产物的变化可以为诊断提供生物学基础，为更有效的治疗提供指导，并有助于阐明情绪障碍的生物学机制。
免疫疗法下HCC和肝功能障碍患者的结果：系统评价和荟萃分析
对流行病学（Moose）指南中观察性研究的荟萃分析进行了审查过程。我们从2017年11月14日至2022年3月25日搜索了PubMed，通过制定关键字搜索。The exact query formulated in Pubmed was as follows: “ (TS = (hepatocellular carci- noma OR HCC) AND TS = (liver dysfunction OR Child- Pugh B OR Child-Pugh C) ” AND TS = (immunotherapy OR nivolumab OR pembrolizumab OR atezolizumab- bevacizumab OR atezolizumab and bevacizumab或durvalumab-tremelimumab或durvalumab以及trem- elimumerab或ipilimumab-nivolumab或ipilimumab和nivolumab）aq4重复的报告。此外，我们手动扫描了包括文章的参考列表。两个审稿人（即和M.S.-Z.）基于标题和抽象阅读的独立选择的潜在相关研究。全文文章，并由同一2个独立审阅者收集并评估资格。在差异的情况下，与高级作家（M.R.）讨论后达成了共识。当作者在同一主题上有超过1个出版物时，最新的选择是为了避免人口重叠。符合条件，在过去5年中提交给国际会议的原始文章或摘要（补充表1中的会议清单，http：//links.lww.com/hep/a46）必须报告根据肝功能（Child-Pugh A，Child-Pugh B，Child-Pugh C或Child-Pugh B/C）的生存结果。我们排除了将免疫疗法与局部治疗或TKI结合使用的研究。
引用Li L，Yang L和Jiang DP（2024）CD80在免疫治疗药物开发中的研究进度。正面。免疫。 15：1496992。 doi：10.338 根际耕作的根际微生物组工程 没有证据表明自闭症谱系障碍治疗中必需脂肪酸的证据？ 钠摄入量与糖尿病的关联在没有高血压的成年人中：来自国家健康与营养检查调查2009-2018 的证据 灰色空间和默认模式网络 - amygdala连接 基因组学研究人员的幕后 提高功效和降低毒性的新策略 临床试验研究的现状和免疫检查点抑制剂的非小细胞肺癌 TRIM7和抗病毒免疫之间的相互作用
最重要的是在T细胞表面上的CD28共刺激分子和在抗原呈递细胞上的CD80分子的组合（10）。在T细胞激活的双重信号传导系统中，CD28激活的不存在导致过度激活诱导的细胞死亡（AICD）。然而，在CD80与CD28结合后，可以避免T细胞的AICD，从而导致T细胞的耐用抗肿瘤活性（11）。此外，CD80和CD28的组合还可以增强T细胞的细胞因子（例如IL-2）的分泌。此外，它可以增强CD4+ T细胞的增殖以及CD4+和CD8+ T细胞的细胞毒性活性（4）。最近的研究表明，共刺激分子CD28对T细胞的活性不足会导致T细胞的抗肿瘤活性降低（12）。然而，随着CD28激活信号的增加，T细胞的抗肿瘤活性得到了增强（13，14）。因此，通过CD80在T细胞表面的CD28分子激活可能会提高T细胞对实体瘤的杀伤效率，从而提供一种新的免疫疗法方法。
使用机器学习的学习障碍患者和多个长期状况的公平住院时间预测
人工智能（AI）可以在向预测，预防和个性化医学转变的转变中发挥至关重要的作用，前提是我们受到患者投入的科学的指导。患者报告的结果指标（PROM）代表了一个独特的机会，可以从患有健康状况的人们那里捕捉经验知识，并使其与所有其他利益相关者具有科学意义。尽管如此，使用标准化结果的吸收有限，包括研究和医疗保健系统中的舞会。本观点文章讨论了大规模使用舞会的挑战，重点是多发性硬化症。AI方法可以通过检查目前提供的护理卫生系统以及加速研究和创新来实现学习卫生系统，从而改善护理质量。但是，我们认为，无论是与研究，临床实践还是卫生系统政策有关的AI的进步至关重要，不是孤立地开发出来，而是与他们合作地实施“对“人”。与患者投入的科学实施是全球多发性硬化症（PROM）倡议的核心，将确保我们最大程度地利用AI对MS的人的潜在利益，同时避免后果。
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
阿尔茨海默氏病的线粒体功能障碍
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，约占全球痴呆症病例的70％。患者逐渐表现出认知能力下降，例如记忆力丧失，失语和人格和行为变化。研究表明，线粒体功能障碍在AD的发作和进展中起关键作用。线粒体功能障碍主要导致氧化应激增加，线粒体动力学失衡，线粒体受损和线粒体基因组异常。这些线粒体异常与淀粉样蛋白β和Tau蛋白质病理学密切相关，共同加速了神经退行性过程。本综述总结了线粒体在AD开发中的作用，最新的研究进展，并探讨了线粒体靶向AD的治疗策略的潜力。靶向与线粒体相关的途径可能会显着改善未来AD患者的生活质量。
引用Pappa S，Caldwell-Dunn E，Kalniunas A和Kamal M（2024）Cariprazine在女性情感上不稳定的人格障碍管理中
情感上不稳定的人格障碍（EUPD）是一种使人衰弱的精神障碍，其特征是长期存在的情感不稳定性，扭曲的自我形象，冲动和不稳定的人际关系（1）。具有EUPD的个体表现出明显的功能障碍，包括高病态的精神病患者，药物使用，故意自我伤害（DSH）和自杀行为（2），尤其是在女性中，她们比男性接受诊断的可能性高三倍（3）。在法医队列中，它影响了多达35 - 57％的人口（4），EUPD对治疗临床医生构成了进一步的挑战，包括更高的反社会行为率，对他人的暴力风险升高，以及对安全性的必要强调，对安全性，潜在的严重行为问题（4）。此外，尽管EUPD主要被视为一种情绪调节障碍，但研究表明，精神病症状相当普遍，患病率在临床人群中为26％至54％（5）。尽管当前没有监管机构正式批准的药物特定治疗EUPD，但多达96％的患者至少接受一种精神药物，较高标签，而多药物很常见（6，7）。药理学管理策略包括使用第二代抗精神病药（SGA）（例如利培酮和奥氮平），这些抗精神病患者被处方，用于eupd的住院病人中高达70％（6）。Aripiprazole所证明的，其药理学研究也可能对靶向强迫性状有益（12-14）。SGA的潜在目标症状包括认知感知症状，抑郁，焦虑，愤怒，冲动性，偏执和解离行为，但是缺乏支持单个SGA使用的高质量证据（8、9），并且长期使用受到不利副作用的阻碍（10）。最近，由于其有利的耐受性，多巴胺受体部分激动剂（DRPA）的所谓“第三代”对精神疾病的治疗产生了显着兴趣（即降低了引起不良的心脏代谢，抗胆碱能和荷尔蒙作用经常遇到的倾向，使它们可能更适合长期使用（11）。尽管
发展性计算障碍患者的大脑结构持续存在差异：纵向形态测量研究
发展性计算障碍 (DD) 是一种学习障碍，会影响数字算术技能的习得。患者在数字处理方面表现出持续的缺陷，这与大脑激活和结构异常有关。据报道，发展性计算障碍患者的顶叶皮层（包括顶内沟 (IPS)）以及额叶和枕颞皮层灰质减少。此外，计算障碍患者的白质存在差异，例如下纵束 (ILF) 和上纵束 (SLF)。然而，这些结构差异的纵向发展尚不清楚。因此，我们的目标是研究患有和不患有发展性计算障碍的儿童的灰质和白质的发展轨迹。在这项纵向研究中，我们以 4 年为间隔两次收集了 13 名患有发展性计算障碍的儿童（8.2-10.4 岁）和 10 名正常发育 (TD) 儿童（8.0-10.4 岁）的神经心理学测量值和 T1 加权结构图像。使用基于体素的形态测量法对纵向数据进行体素级灰质和白质体积估计。本研究首次揭示了 DD 儿童在发育过程中灰质和白质体积持续减少。双侧下顶叶包括 IPS、缘上回、左楔前叶、楔叶、右枕上回、双侧颞下回和颞中回以及岛叶均发现灰质减少。双侧 ILF 和 SLF、下额枕束 (IFOF)、皮质脊髓束和右丘脑前部放射 (ATR) 的白质体积减少。在行为上，DD 儿童在基线和随访中在各种数字任务中的表现明显较差，证实了数字处理方面的持续缺陷。本研究结果与文献一致，文献表明 DD 儿童在数字网络中的灰质和白质体积减少。我们的研究进一步阐明了大脑发育的轨迹，揭示了这些已知的颞叶和额顶叶长联系纤维和相邻区域的结构差异