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IntrA：用于深度学习的 3D 颅内动脉瘤数据集
医学是深度学习模型的重要应用领域。该领域的研究是医学专业知识和数据科学知识的结合。在本文中，我们引入了一个开放的三维颅内动脉瘤数据集 IntrA，而不是二维医学图像，这使得基于点和基于网格的分类和分割模型的应用成为可能。我们的数据集可用于诊断颅内动脉瘤和提取颈部以进行医学和深度学习其他领域（如正常估计和表面重建）的夹闭手术。我们通过测试最先进的网络提供了一个大规模分类和部分分割的基准。我们还讨论了每种方法的性能，并展示了我们数据集的挑战。发布的数据集可以在这里访问：https://github.com/intra3d2019/IntrA。
通过细胞进行无创产前非整倍体筛查... - ARUP 实验室
此项筛查将此妊娠归类为患有 13 三体综合征（帕陶综合征）的高风险。应通过诊断测试确认此结果。被归类为高风险的妊娠罹患筛查疾病的概率（阳性预测值，或 PPV）受筛查疾病的预检风险影响。对于没有其他风险因素的女性，NIPT 归类为高风险的妊娠中，<20% 患有 13 三体综合征。对于预检风险高的女性，NIPT 归类为高风险的妊娠中，33-67% 患有 13 三体综合征。可使用在线计算器根据临床情况确定患者特定的 PPV。这是一项筛查测试，无法诊断本报告中列出的疾病。可能出现假阳性和假阴性结果。应根据患者的医疗保健提供者的建议进行适当的临床随访，例如遗传咨询、全面超声检查和确认性诊断测试。不应根据此筛查测试的结果采取终止妊娠等不可撤销的措施。有疑问的医疗保健提供者可以致电 (800) 242-2787 分机 2141 联系 ARUP 遗传咨询师。此结果已由
利用数字技术用于伊博语言开发耶利米·安妮·恩纳·恩南·埃纳·埃博尼州，艾巴卡利基耶利米。
利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州，阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通，教育和文化保存，并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术，包括移动应用程序，社交媒体平台，电子学习平台，人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术，以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源，例如语言学习网站，交互式应用程序和数字词典以及成功的计划，本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外，它解决了诸如Internet访问，设备可用性和财务限制之类的挑战，提出了解决方案，例如扩大宽带基础设施，提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术，战略合作和可持续方法的重要性，以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁，包括教育机构，科技公司，政府和社区团体，以协作促进一个具有数字授权的生态系统，以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流，学习和互动的方式。引言在21世纪，数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达，学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动，已经出现了新的机会，以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用，数字工具和平台，语言爱好者，教育者和社区的力量可以共同努力，以确保伊博语不仅生存，而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建，利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语，加强其在母语中的使用的各种方式，并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章，并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成，存储或处理数据的电子工具，系统，设备和资源（Johnstone，Kervin和Wyeth，2023年）。这些技术包括广泛的应用程序，包括但不限于计算设备，通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广，涵盖了从基本硬件和软件到人工智能（AI）和虚拟现实（VR）的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一，主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族，该家族是世界上最大的语言家族之一。
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
首先要筛查单胎怀孕中无细胞的胎儿DNA的非整倍性 - 瑞士单中心体验
通过检测无细胞DNA（C Q Q QA）和非侵入性产前测试（NIPT）[1，2]的发育来彻底筛选染色体非整倍型的染色体。While over decades, the detection rate (DR) of trisomy 21 could be improved from only 30% to 90% at a false positive rate (FPR) of 5% by first trimester combined screening (FTCS), c ff DNA has a DR of Down syndrome of 99% at a very low FPR of 0.04% [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].三体三体第18和18的DRS与双胞胎妊娠中的C扰性[9、10、11、12]相似。尽管表现出色，但C效应仍然是筛查测试，并且通过侵入性测试确认了高风险C扰动的结果[13，14]。由于其高昂的成本，大多数医疗保健系统并未对所有孕妇进行DNA筛查。因此，已经提出了直接c或偶然筛选的不同模型[15，16，17]。在瑞士，所有孕妇的健康保险提供者都偿还了FTC，包括一名经过认证的超声检查员的详细超声检查，并测量了胎儿颈部半透明（NT）以及生化分析。在超声波中看到的胎儿异常，NT> 95％的胎儿疾病或FTCS≥1：380的任何三体造期风险。自2015年7月以来，作为全球最早的国家之一，斯威茨 - 以偶然的方式实施了常规筛查。如果在FTC上将孕妇年龄（MA）和NT与生化血清标记物β-人类绒毛膜促性腺激素
上皮竞争确定基因治疗的潜力抑制法科尼贫血的口腔癌风险
fanconi贫血（FA）是一种可遗传的综合征，其特征是DNA损伤修复缺陷，频繁畸形以及骨髓衰竭，白血病，粘膜头和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的风险显着升高。造血干细胞基因疗法可以预防骨髓衰竭和降低白血病风险，但降低HNSCC风险的粘膜基因疗法仍未受过测试。主要的知识差距包括对基因校正的细胞谱系如何通过口服上皮传播的方式不完整的理解，哪些递送参数对于确保有效的基因校正至关重要。为了回答这些问题，我们扩展了一个基于代理的口服上皮模型，包括将基因校正原位传递到FA细胞以及具有和没有基因校正的细胞谱系之间的竞争动力学。我们发现，只有具有实质性增殖优势的基因校正谱系（抵抗基础层的替代概率）才能扩散在临床上相关的时间表上，并且这些时间≥0。1个谱系最初在校正后几代人的损失风险很高。将基因校正传递到许多细胞中，可以最大程度地减少损失的风险，而在组织内部的许多不同位置的传递可最大化扩散率。为了确定粘膜基因治疗对防止克隆膨胀突变的影响，我们比较了有或没有基因校正的模拟组织切片中TP53突变的预期负担。我们发现，当FA细胞具有升高的基因组不稳定性或TP53依赖性增生优势时，基因校正可以大大减少促肿瘤突变的积累。该模型说明了计算框架确定治疗成功的关键决定因素，以实现实验优化并支持新颖和有效的基因治疗应用。
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
无弹性对流实体。第一部分 - AMS期刊
摘要：基于无弹性近似的公式会产生对流上升气流，向下和对流的其他方面的时间依赖性模拟，例如层状层，例如在合理的灵活的几何假设下。称为无弹性对流实体（ACE），这种实现可以帮助理解对流过程，并有可能在稳态模型和云分辨率模拟之间的复杂性下为参数化提供时间依赖性的构件。在此处解决了单一案例的表述和行为，其中第二部分中有多ACE案例。即使对于分散的情况，也可以与传统的对流羽流进行比较，而ACE行为也大不相同，因为动态夹带，有害和非静水扰动压力始终如一地包括在内。夹带随实体的演变而变化，但是类似于观察结果中引起的深入影响的行为自然而然地出现。与相应的传统稳态模型相比，始终包括非局部压力效应的质量量的宏伟轨迹要小。ACE解决方案即使在固定的环境中也不一定接近稳态，而是可以表现出升高的热链，甚至可以表现出偶发的深对流。包含非局部动力学，可以通过具有重大对流抑制（CIN）的层次发展上升到达隧道。对于使用果阿zon响起的夜间大陆对流案例，这可以大大降低表面插入的效果。观察到的对流冷顶被视为溶液的固有特性，无论是在短暂的，上升的阶段还是在成熟深对流中的持续特征。
开发了用触发性毛细血管扩张和RAD3相关的抑制剂Camonsertib
摘要◥目的：Camonsertib是telangiectasiaandrad3相关（ATR）激酶的高度选择性和有效的抑制剂。剂量依赖性贫血是一种与阶级相关的目标不良事件，通常需要剂量改良。个体患者的发展危险因素的发展贫血因素使选择“单一大小” ATR抑制剂（ATRI）剂量（ATRI）剂量和时间表变得复杂，这可能导致低贫血风险的患者中最佳的最佳治疗剂量。我们评估了是否可以鉴定出贫血的早期预测因素，以最终告知个性化的剂量模型方法。患者和方法：基于临床前观察结果以及对人口相关贫血的机械理解，我们确定了在多变量线性回归建模工具中探索的几个潜在因素，用于预测治疗的第22天（周期2）。