XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnest
泰德·J·科拉德准将 动员战备和陆军预备役事务办公室助理军医总监、陆军预备役医疗司令部军医总监兼副司令 泰德·J·科拉德准将于 2022 年 11 月 11 日担任美国陆军预备役医疗司令部军医总监办公室动员、战备和陆军预备役事务助理军医总监兼副指挥官。 科拉德准将通过南加州大学的 ROTC 项目被任命为少尉医疗服务团军官（正规陆军），在那里他获得了为期 4 年的 ROTC 国家奖学金和陆军 ROTC 优秀学员勋章。 他毕业时获得了生物医学和机械工程理学学士学位。 随后，他获得了科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校的工商管理硕士学位，并以优异的成绩从美国陆军战争学院 (USAWC) 毕业，获得战略研究硕士学位。 他担任 USAWC 助理教授。他的军事教育包括陆军医疗部 (AMEDD) 军官基础课程；医疗后勤管理课程；战斗伤员护理课程；AMEDD 上尉职业课程；卫生服务计划、作战、情报、安全和训练课程；联合兵种演习；卫生服务人力资源经理课程；指挥和参谋学院；国防战略课程；预备役国家安全课程；旅指挥前课程；高级军官法律培训；医疗战略领导力计划；高级战略艺术计划；国家安全领导力高级经理课程和高级服务学院。BG Collard 最近担任 USAWC 预备役研究的 John Parker 主席。他还担任过军医署长的卫生人力资源陆军预备役顾问。BG Collard 拥有人事、作战和后勤背景，担任过多个领导和参谋职务。先前的职务包括加利福尼亚州圣巴勃罗西部医疗区战备支援组旅指挥官；犹他州道格拉斯堡第 807 医疗司令部（部署支援）人事副参谋长（G-1）；华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地 (JBLM) 第 6250 美国陆军医院执行官；华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地第 7229 医疗支援部队指挥官；华盛顿州塔科马市麦迪根陆军医疗中心部队指挥官 (DIMA)；阿富汗加德兹联合特遣部队 1/东部地区司令部阿富汗国家警察首席医疗导师；华盛顿州 JBLM 第一军医疗行动和计划负责人；华盛顿州塔科马市麦迪根陆军医疗中心麻醉和手术服务部行政官；华盛顿州刘易斯堡西部地区医疗司令部动员和行动官；贝塞斯达沃尔特里德陆军医疗中心医疗后勤官 (DIMA)马里兰州；第 10 特种部队组（空降）医疗后勤官，科罗拉多州卡森堡；1-8 步兵营（机械化）医疗排长；科罗拉多州卡森堡第 10 战斗支援医院训练官。BG Collard 的奖章和徽章包括功绩服务勋章（4 簇橡树叶）；联合服务嘉奖勋章；陆军嘉奖勋章（1 簇橡树叶）；陆军成就勋章（2 簇橡树叶）；陆军预备役成就勋章（4 簇橡树叶）；阿富汗战役勋章；军事杰出志愿服务勋章；武装部队预备役勋章（附带动员装置和 1 簇橡树叶）；海外服务勋带；专家野战医疗徽章；战斗行动徽章和跳伞员徽章。
泰德·J·科拉德准将 动员战备和陆军预备役事务办公室助理军医总监、陆军预备役医疗司令部军医总监兼副司令 泰德·J·科拉德准将于 2022 年 11 月 11 日担任美国陆军预备役医疗司令部军医总监办公室动员、战备和陆军预备役事务助理军医总监兼副指挥官。 科拉德准将通过南加州大学的 ROTC 项目被任命为少尉医疗服务团军官（正规陆军），在那里他获得了为期 4 年的 ROTC 国家奖学金和陆军 ROTC 优秀学员勋章。 他毕业时获得了生物医学和机械工程理学学士学位。 随后，他获得了科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校的工商管理硕士学位，并以优异的成绩从美国陆军战争学院 (USAWC) 毕业，获得战略研究硕士学位。 他担任 USAWC 助理教授。他的军事教育包括陆军医疗部 (AMEDD) 军官基础课程；医疗后勤管理课程；战斗伤员护理课程；AMEDD 上尉职业课程；卫生服务计划、作战、情报、安全和训练课程；联合兵种演习；卫生服务人力资源经理课程；指挥和参谋学院；国防战略课程；预备役国家安全课程；旅指挥前课程；高级军官法律培训；医疗战略领导力计划；高级战略艺术计划；国家安全领导力高级经理课程和高级服务学院。BG Collard 最近担任 USAWC 预备役研究的 John Parker 主席。他还担任过军医署长的卫生人力资源陆军预备役顾问。BG Collard 拥有人事、作战和后勤背景，担任过多个领导和参谋职务。先前的职务包括加利福尼亚州圣巴勃罗西部医疗区战备支援组旅指挥官；犹他州道格拉斯堡第 807 医疗司令部（部署支援）人事副参谋长（G-1）；华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地 (JBLM) 第 6250 美国陆军医院执行官；华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地第 7229 医疗支援部队指挥官；华盛顿州塔科马市麦迪根陆军医疗中心部队指挥官 (DIMA)；阿富汗加德兹联合特遣部队 1/东部地区司令部阿富汗国家警察首席医疗导师；华盛顿州 JBLM 第一军医疗行动和计划负责人；华盛顿州塔科马市麦迪根陆军医疗中心麻醉和手术服务部行政官；华盛顿州刘易斯堡西部地区医疗司令部动员和行动官；贝塞斯达沃尔特里德陆军医疗中心医疗后勤官 (DIMA)马里兰州；第 10 特种部队组（空降）医疗后勤官，科罗拉多州卡森堡；1-8 步兵营（机械化）医疗排长；科罗拉多州卡森堡第 10 战斗支援医院训练官。BG Collard 的奖章和徽章包括功绩服务勋章（4 簇橡树叶）；联合服务嘉奖勋章；陆军嘉奖勋章（1 簇橡树叶）；陆军成就勋章（2 簇橡树叶）；陆军预备役成就勋章（4 簇橡树叶）；阿富汗战役勋章；军事杰出志愿服务勋章；武装部队预备役勋章（附带动员装置和 1 簇橡树叶）；海外服务勋带；专家野战医疗徽章；战斗行动徽章和跳伞员徽章。
长效局部麻醉药物产品的开发
局部麻醉药品包括具有单一活性成分或多种活性成分的药品，例如局部麻醉剂与血管收缩剂（例如 51 肾上腺素）的组合。此外，局部麻醉药品可以是速释产品或 52 改良释放产品（例如缓释注射悬浮液）。此外，局部麻醉药品可以使用各种类型的设备进行给药。虽然不同的 54 局部麻醉药品具有不同的药代动力学 (PK) 特征，但一般而言，其 55 作用可持续数小时。然而，人们对减少或消除 56 阿片类镇痛药品使用的兴趣日益增加，这导致开发局部麻醉药品剂型，将药品的作用时间延长至数天而不是数小时。59
在步行阶段的胫骨远端神经的电刺激可能会逆转CAT中单侧爪垫麻醉的影响
1个生物科学学院，美国佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院； 2德克萨斯州A＆M大学电气与计算机工程系，美国德克萨斯州大学车站； 3韩国Suwon Sungkyunkwan大学生物医学工程系； 4美国马里兰州巴尔的摩市约翰·霍普金斯大学医学院神经科学系和肯尼迪·克里格研究所； 5乔治·W·伍德拉夫机械工程学院，美国佐治亚州亚特兰大佐治亚理工学院； 6佐治亚州的手，肩膀和肘部，美国佐治亚州亚特兰大； 7坦普尔大学，美国宾夕法尼亚州费城； 8塔夫茨大学医学院，美国马萨诸塞州波士顿； 9 Poly-Orth International，美国马萨诸塞州沙龙； 10电气和计算机工程和华莱士H. Coulter系生物医学工程系，乔治亚州佐治亚州亚特兰大市佐治亚州乔治亚州；美国宾夕法尼亚州伯利恒的Lehigh University的生物工程和电气和计算机工程系的11个部门
使用Arduino MicroController
Surendra Shukla计算机科学与工程系，图形时代被视为大学，印度北阿坎德邦Dehradun，Surendrakshukla.cse@geu.ac.ac.ac.ac.ac.ac.ac.in Bhasker Pant Pant Pant Computer Science＆Engineering of Computer Science＆Engineering，图形时代，被视为Dehradun@dehradun@uttarakhand，248002 Vrince VIMAL INDER北部印度Dehradun的Graphic Era Hill大学计算机科学与工程系，印度Dehradun，248002 vvimal@gehu.ac.ac.in摘要 - 在医院中，手术和严重的药物在患者的无意识状态下进行，以避免在oparticular时期的疼痛中过剩。为使人昏昏欲睡，麻醉了。这些麻醉提供了对药物及其成分的准确测量。如果药物跨越有限的含量，则会长时间入睡。因此，药物的数量在手术和治疗的初始阶段起着重要作用。为了避免药物中的错误并节省时间，设计了自动麻醉注射器，该注射器由MicroController进行的程序和命令进行控制和功能。因此，所提出的系统可以通过分析检测患者的健康状况并使用Arduino微控制器进行自动提供麻醉。关键字：麻醉，手术，Arduino微控制器，传感器，直流电动机I.引言嵌入式系统在多种特征的多功能领域中起着重要的重要作用。此嵌入式系统是硬件和软件的组合，这些硬件和软件被累积并编程为功能以获得所需的结果，并具有准确的结果[1]。
麻醉自动化——人工智能会取代临床医生吗
除了提供大量潜在益处之外，麻醉领域日益增长的计算机化也带来了一些需要仔细考虑的挑战。在临床上，文献中概述的关键关注领域包括工作流程中断、临床医生技能萎缩和直接伤害患者 [5,9]。从伦理角度来看，一个主要问题是，面对机器学习对临床数据的需求以及新兴技术与相应法规之间固有的延迟，患者隐私遭到侵犯 [7,9]。这种担忧不仅仅是理论上的——2014 年 FDA 发布的一份健康 IT 报告指出，该组织仅旨在对 CDS 应用的少数几个领域建立密切监督，而许多领域则无人监督 [10]。由于许多问题尚未得到解答，确保将 AI 最佳地整合到我们的医疗保健系统中的过程需要周密的规划和不断的重新评估。
引用方式：Ethemoğlu FBÇ, Özcan İG。患有神经纤维瘤病的孕妇的麻醉管理。J Surg Med。2022；6(5):591-593。
神经纤维瘤病是一种常染色体显性遗传病，分为两类：1 型神经纤维瘤病 (NF-1) 和 2 型神经纤维瘤病 (NF-2) [1]。1 型神经纤维瘤病也称为冯雷克林豪森病，是最常见的类型，其特征是咖啡牛奶斑和良性皮肤神经纤维瘤。2 型神经纤维瘤病因脊髓肿瘤和双侧前庭神经鞘瘤而影响中枢神经系统 [2, 3]。在 NF-1 中，舌、咽和喉中的神经纤维瘤会使气道更加狭窄，从而阻碍插管。因此，在患有 NF-1 的孕妇中，困难气道一直是麻醉相关死亡的主要原因。在这些情况下，麻醉师仔细进行气道检查非常重要 [4]。局部麻醉会增加出血风险，血肿和颅内压风险也会增加。然而，有报道称，通过脑部计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI) 排除脊髓神经纤维瘤的存在，患者可以成功进行计算机脊髓麻醉 [5]。我们介绍了在患有 NF-1 的孕妇中择期进行剖宫产手术的麻醉方法。
getinge个性化麻醉
Getinge是Getinge AB，其子公司或其他国家 /地区的分支机构的注册商标•Maquet Flow-I，Getinge Flow-E和Getinge Flow-C是Maquet Cristian Care Care AB的商标。•版权所有2022 Getinge AB或其子公司或分支机构•保留所有权利•谨慎：联邦（美国）法律限制了该设备按医生或按照医师的命令出售。请参阅指令，以供目前指示，警告，禁忌症和预防措施。
使用基于元学习的深度学习模型推断麻醉状态下的大脑状态
摘要 — 监测麻醉期间的意识深度对于临床环境和神经科学研究都有助于了解大脑机制。脑电图 (EEG) 已被用作实时表征麻醉剂引起的大脑改变的唤醒和/或认知状态的客观手段。不同的全身麻醉剂以不同的方式影响脑电活动。然而，由于 EEG 信号的信噪比 (SNR) 低，尤其是在办公室麻醉 EEG 环境中，传统机器学习模型在 EEG 数据上的表现并不令人满意。深度学习模型因其良好的泛化和处理噪声的能力而被广泛应用于脑机接口 (BCI) 领域以执行分类和模式识别任务。与其他深度学习已显示出令人鼓舞的结果的 BCI 应用相比，用于对麻醉下不同大脑意识状态进行分类的深度学习方法的研究要少得多。在本文中，我们提出了一种基于元学习的新框架，使用深度神经网络对麻醉状态下的大脑状态进行分类，即 Anes-MetaNet。Anes-MetaNet 由卷积神经网络 (CNN) 组成，用于提取功率谱特征，基于长短期记忆 (LSTM) 网络的时间后果模型用于捕获时间依赖性，以及元学习框架用于处理跨主体的大量差异。我们使用多阶段训练范例来提高性能，这可以通过可视化高级特征映射来证明。通过与现有方法进行比较，在办公室麻醉脑电图数据集上进行的实验证明了我们提出的 Anes-MetaNet 的有效性。
注册护士麻醉师的警惕性
目录 致谢 iii 图表列表 vi 摘要 vii 第 1 章：简介 1 第 2 章：文献综述 9 第 3 章：方法 70 第 4 章：结果 79 第 5 章：讨论 103 附录 A：同意书 140 附录 B：方案大纲 144 附录 C：IRB 批准函 150 附录 D：招募材料 152 附录 E：指导问题 154 参考文献列表 156 简历 173
心脏Anshesia奖学金Curiculum2020 div>
心脏麻醉奖学金小组承认科学委员会成员在该计划的发展中的宝贵贡献和反馈。我们对本手册完成的所有关键成员表示特别感谢和感激，尤其是课程科学小组负责人Mohammed Alhemyari博士，心脏麻醉顾问以及Muhammed Malik博士，顾问心脏麻醉师顾问，以及科学委员会和科学委员会和策展人。我们还要承认，加拿大皇家医师和外科医生学院将获得Canmeds框架的版权，许多能力的描述已从其资源中进行了调整。此外，我们想对奖学金计划创始人表示特别感谢：