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SLAM -TKA -UCL DISCOVER-伦敦大学学院
摘要 - 本文提供了一种新型的同时局部和映射（SLAM）技术，称为SLAM-TKA，用于协助总膝关节置换术（TKA）（TKA），这是一种高效的骨科手术，代替了具有关节炎或功能障碍的关节表面，并用膝盖伪造。我们提出的SLAM算法使用术前胫骨CT扫描，操作2D X射线图像和Trocar Pin 3D网格模型的信息，以同时定位X射线设备并绘制两个套管针。然后，估计的引脚用于在实际切割之前评估骨切除面的准确性，这在精确植入膝盖假体中起着至关重要的作用。为了确保提出的SLAM算法的高准确性和鲁棒性，提出了三个能量项，并共同使用在术中X射线图像及其相应的2D和3D空间中相应的X射线X射线图像及其相应的预手术3D网格模型上对齐胫骨，薄灰和销钉的边缘观测。为了实时实现所提出的基于迭代的SLAM算法，以使评估处理在TKA的工作流程不会太多中断，使用签名的距离距离方法，Edge对应关系的数据关联匹配和耗尽的点与网格距离计算是预先计算的。模拟用于评估所提出算法的准确性和鲁棒性，并使用五名患者的体内数据集进行实验表明，实践中具有很高的准确性和效率。代码和数据集在https://github.com/zsustc/slam-tka上发布。
12-0602-2025.pdf
3 校长，副教授，CMR 药学院，Kandlakoya-501401，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 摘要：血友病是最常见的严重遗传性出血性疾病。血友病 A 和 B 分别由因子 VIII 和因子 IX 蛋白的缺乏或功能障碍引起，其特点是轻微创伤后甚至自发性出血时间延长且大量出血。血友病的治疗非常昂贵，并且需要终生输注血浆凝血因子。过去几年，基因治疗取得了重大突破，现在为可能的治愈方法带来了真正的希望。人工智能有可能改变血友病基因治疗的各个层面，从载体设计到预测模型和生物标志物识别。本综述重点介绍了人工智能在精准医疗中的部分应用，包括病毒载体设计、基因编辑的预测模型以及血友病基因治疗中的深度表型分析。通过预测脱靶效应、优化递送载体设计和确定个性化治疗组合，它能够大大提高基因治疗的有效性和安全性。因此，这也将加速疾病诊断和监测的生物标志物的开发。这样，血友病基因治疗中的人工智能将彻底改变治疗框架，使其为世界各地的患者提供个性化甚至治愈性的治疗。关键词：血友病、基因治疗、病毒载体、基因编辑、深度学习和机器学习。引言人工智能 (AI) 与血友病管理的整合尚处于起步阶段。本论文回顾了人工智能带来的进步。从机械角度来看，机器人辅助手术，例如全膝关节置换术和腹腔镜前列腺切除术，已在血友病患者中取得成功。实际上，血友病中的人工智能应用包括 CRISPR/Cas9 脱靶预测、严重程度估计和血友病 A 和 B 中的因子 VIII/IX 缺乏症识别。先天性出血性疾病，如血友病 A 和血友病 B，是由凝血因子 VIII 或 IX 缺失或功能失调引起的。每 5,000 名男性新生儿中就有 1 名患有血友病 A，而每 25,000 名男性新生儿中就有 1 名患有血友病 B。临床表现取决于残留血浆因子水平。严重表型（≤1% FVIII/FIX 活性）表现为反复自发性出血和手术并发症。我们现在才刚刚开始在血友病中使用人工智能 (AI)。为了更好地理解血友病和人工智能之间的联系，本文对该主题进行了文献综述。就人工智能 (AI) 的机械组件而言，通过机器人辅助全膝关节置换术和腹腔镜前列腺切除术，血友病患者已经取得了成功的结果。1 在AI的虚拟组件方面，机器学习（ML）和深度学习（DL）在血友病领域的以下应用已显示出良好的效果，例如计算心脏破裂、开发以血友病为中心的用户中心应用程序、识别CRISPR/Cas9核酸酶脱靶以进行治疗、评估疾病的严重程度、以及识别轻度至中度血友病A和血友病B中的因子VIII和IX缺乏症，如图1所示。
CYP2D6药物遗传学咨询UF健康个性化医学计划HPI：患者全名（MRN 00000），目前已入学CYP2D6药物遗传学咨询UF健康个性化医学计划HPI：患者全名（MRN 00000），目前已入学
CYP2D6药物遗传学咨询UF健康个性化医学计划HPI：患者全名（MRN 00000）目前正在研究研究，实践中实施基因组学（IGNITE）：CYP2D6基因型基因型引导的疼痛治疗患者接受关节炎手术的患者（IRB 2018004445）。该患者在 - / - /----中提供了书面同意，并随机分配给基因型引导组。药物过敏：添加CYP2D6相互作用的药物（如 - / - - - - - - - ）：添加药物遗传学测试结果（ - / - - - - - - - ）：CYP2D6基因型： */ * CYP2D6表型：中间代谢器（IM）; CYP2D6酶活性解释的降低：曲马多，可待因，在较小程度上，氢可酮和羟考酮被CYP2D6酶转化为更有效的代谢产物。该患者的CYP2D6代谢剂状态与这些药物更有效形式的产生降低有关。因此，该患者可能无法减轻曲马多，可待因，氢可酮和羟考酮的疼痛。建议：不建议曲马多，可待因，氢可酮和羟考酮，因为预计该患者是这些药物的中间代谢剂。考虑不受CYP2D6代谢状态或非阿片类镇痛药影响的替代阿片类药物，例如吗啡或氢电上型。有关此建议的问题，请联系UF健康个性化医学计划：作者：add，PharmD电子邮件：添加电话：添加参考：1。Crews，K.R。等。CYP2D6基因型和可待因疗法的CPIC指南：2014年更新。 Clin Pharmacol Ther。 2014; 95：376-82。 2。 Stamer，U.M。等。CYP2D6基因型和可待因疗法的CPIC指南：2014年更新。Clin Pharmacol Ther。2014; 95：376-82。 2。 Stamer，U.M。等。2014; 95：376-82。2。Stamer，U.M。等。CYP2D6基因型对术后曲马多镇痛的影响。 痛苦2003; 105：231-8。CYP2D6基因型对术后曲马多镇痛的影响。痛苦2003; 105：231-8。
211术中神经生理监测
o高风险血管手术时有脑缺血的风险（例如，主动脉弓，胸腔主动脉的手术，颈动脉内部切除术，颅内动脉内部畸形，支气管动脉畸形或乳化液或灌木囊肿的过程） with high risk of cord injury (e.g., spinal cord tumor, spinal fracture with cord compression, mechanical spinal distraction, correction of scoliosis surgery) o Other procedures with a high risk of potential injury to essential nervous system structures (e.g., Interventional neuroradiology, neuroma of peripheral nerve, leg lengthening procedure when there is traction on the sciatic nerve).术中神经生理学监测对脊柱的手术不符合上述标准，这在医学上不需要（例如标准的前宫颈椎间盘切除术和融合，宫颈椎间盘置换术）。腰部手术期间术中神经生理学监测不符合上述标准是不需要的（例如腰椎融合，椎板切除术，椎间盘切除术）。术中神经生理学监测在任何其他迹象上都不是医学上必需的，包括以下任何迹象：•监测硬膜外注射•在放射线消融/神经膜上监测•在放置脊髓刺激剂或肠内疼痛泵期间监测•监测。术中神经生理学监测在未达到上述标准时被视为研究。在前宫颈脊柱手术期间对复发性喉神经的术中神经生理监测不符合食管外科手术的标准，被认为是研究的。由于缺乏美国食品和药物管理局的批准，术中对视觉诱发电位的术中监测被认为是研究的，因此使用经颅磁刺激对运动诱发电位进行了术中监测被认为是研究的。
手术技术手册
[1] Michael DR, MD，《无骨水泥髋臼杯的演变回顾》，ORTHOSuperSite，2008 年 12 月 1 日。[2] Medacta 文件中的数据。[3] YK Lee、KC Kim、WL Jo、YC Ha、J. Parvizi、KH Koo。髋臼金属壳内锥角对陶瓷内衬的错位力和分离力的影响。《关节成形术杂志》2017 年 4 月；32(4)：1360-1362。[4] YK Lee、JY Lim、YC Ha、TY Kim、WH Jung、KH Koo。预防 Delta 陶瓷对陶瓷全髋关节置换术后陶瓷内衬断裂。《骨科与创伤外科档案》2021 年 7 月；141(7)：1155-1162。 [5] L. Dall'Ava、H. Hothi、J. Henckel、A. Di Laura、P. Shearing、A. Hart。当前 3D 打印髋臼钛植入物的比较分析。3D 打印医学 2019；5:15。[6] P. Robotti、A. Sabbioni、L. Glass、B. George，《热等离子喷涂大孔钛涂层》，ITSC 2013，国际热喷涂会议，2013 年 5 月 13 日至 15 日，韩国釜山。[7] JE Biemond 等人，《3 维电子束产生的植入物表面骨长入潜力的体内评估以及酸蚀和羟基磷灰石涂层等附加处理的效果》，J. Biomat。 Appl，2011 年 1 月 27 日在线发表，0885328210391495。[8] R. Ferro de Godoy 等人，通过创新粉末冶金方法制造的钛大孔结构的体内评估。eCM XIII 论文集：骨固定、修复和再生，2012 年 6 月 24-26 日，瑞士达沃斯。[9] A. Goodship 等人，通过放电等离子烧结产生的工程表面拓扑结构的体内生长潜力评估，第 9 届世界生物材料大会论文集，2012 年 6 月 1-5 日，中国成都。
摘要简介机器人辅助膝关节置换系统已被引入全球医疗服务，以改善临床
摘要简介机器人辅助的膝盖置换系统已被引入全球医疗服务，以改善人们的临床结果，尽管高质量的证据表明它们在临床上或成本效益仍然很少。机器人手臂系统可以提高手术准确性，并可能导致疼痛减轻，功能改善以及总膝盖置换（TKR）手术的总成本降低。但是，带有常规仪器的TKR可能同样有效，并且可能更快，更便宜。需要对该技术进行强有力的评估，包括使用试验和建模方法进行成本效益分析。该试验将比较与常规TKR的机器人辅助，以提供高质量的证据，以表明机器人辅助的膝盖置换是否对患者有益，并且对医疗保健系统具有成本效益。方法和分析机器人置换术临床和成本有效性随机对照试验膝关节是一项多中心，参与者 - 盲人，随机对照试验，可评估与TKR相比，使用传统的工具来评估机器人辅助TKR的临床和成本效益。将随机分组总共332名参与者（1：1），以提供90％的功率，以在主要结果度量中差异12分差异；遗忘的关节得分在12个月后。分配隐藏将使用在手术当天进行的基于计算机的随机化来实现，而盲目的方法将包括标记簇的假切口和盲目的操作说明。主要分析将遵守意向性治疗原则。结果将根据报告试验声明的合并标准报告。并行研究将收集有关与机器人臂系统相关的学习效果的数据。道德和传播该审判已获得患者参与伦理委员会的批准（东米德兰兹 - Nottingham 2研究伦理委员会，2020年7月29日。NRES号码：
使用超声
摘要背景：本研究在禁食的老年人中使用超声处理的胃胃量（GV）评估了有或没有糖尿病的糖尿病的双侧全膝关节置换术（TKA）。方法：这是一项前瞻性，非随机，比较研究，对38岁> 65岁的老年人计划以一周的间隔进行双边TKA。从午夜开始禁食的所有老年人和诊断为糖尿病的患者（DM组，n = 19）（n = 19）（非DM组，n = 19）均与年龄，性别和体重指数相匹配。主要结果是使用超声检查评估的残留GV。结果：在第二个TKA（P = 0.002）处的DM（75.1（43.2）ML）和非DM（35.9（25.9）ML）组之间的残留GV（平均值（标准偏差））在第一个TKA（p = 0.002）之间有显着差异，但在第一个TKA（p = 0.096）。比较每组第一和第二TKA的GV时，在第二个TKA中观察到比DM中的第一手术（P <0.001）和非DM（p = 0.018）组的GV更大。在DM组（42.5 mL; 95％置信区间（CI），26.6-58.5）中，GV量的平均差异比非DM组（20.0 mL; 95％CI，3.8-36.2; P = 0.044）大。结论：在接受TKA上演的老年患者中，第一个TKA测量的残留GV是可比的，无论存在糖尿病。然而，与第二个TKA期间没有糖尿病的老年人相比，糖尿病老年人的增加。糖尿病患者从第一到第二个TKA测量的残留GV变化量大于非糖尿病患者。因此，在计划进行双边上演TKA的老年人中，在术前禁食实践中需要谨慎，尤其是在糖尿病老年人手术的第二阶段。试验注册：ClinicalTrials.gov（NCT04815070）。
修改类风湿关节炎的抗风湿药物
摘要 目的 确定类风湿关节炎 (RA) 患者在停止和重新开始使用生物或靶向合成抗风湿药物 (b/tsDMARDs) 时的不同特征，并按停药原因分层。设计 探索性描述性队列研究。设置 瑞士风湿病临床质量管理 (1999–2018)。参与者 停止使用第一剂 b/tsDMARD 的 RA 患者。结果测量我们评估了患者在停止和重新开始使用 b/tsDMARD 时的特征，并按停药原因分层（无反应、不良事件、缓解、其他）。结果 在 2526 名符合条件的患者中，大多数患者 (38%) 因无反应而停止使用 b/tsDMARD。在治疗停止时，大多数特征与停止原因无关，但有些特征存在显著差异（p<0.0001，因缓解而停止治疗的患者健康评估问卷测量值中位数最低（0.1），使用来氟米特联合疗法（3.9%）和患纤维肌痛（6.7%）的可能性最小。大多数患者重新开始使用 b/tsDMARDs 时患者特征没有变化。然而，在 48% 因缓解或其他原因停止治疗后重新开始使用 ab/tsDMARD 的患者中，疾病活动测量值与治疗停止日期相比明显更差（重新开始使用 b/tsDMARD 时平均疾病活动评分-红细胞沉降率评分为 2.0 vs 停止治疗时为 3.5（p<0.0001））。此外，我们观察到患者的几个特征没有显著的趋势（例如，女性比例较高（重新开始使用 b/tsDMARD 时为 75% vs 停止治疗时为 70%，p=0.38），血清阳性患者（抗瓜氨酸化蛋白抗体阳性 67% vs 58%，p=0.25），有风湿病家族史的患者（24% vs 20%，p=0.15），骨关节炎/关节成形术（25% vs 20%，p=0.34）和代谢综合征（11% vs 6%，p=0.15）。结论 不同 b/tsDMARD 停药阶层的患者特征差异很小。然而，停止和重新开始之间的差异可能已经确定
外科部第 50 届 GALLIE 日
7:30 - 8:00 早餐 8:00 - 8:10 开幕词：Michael G. Fehlings 博士、Carol Swallow GALLIE-BATEMAN 博士、MCMURRICH 和转化研究演讲 |会议主席：Mojgan Hodaie 博士 8:10 – 8:25 Julian Daza (SSTP)、Peter Smith、Shabbir Alibhai、Erin Kennedy、Duminda Wijeysundera、FIT 术后研究人员：“术前虚弱对大型手术后老年患者严重术后残疾的影响：一项多中心前瞻性队列研究” 8:25 – 8:40 Jack W. Hickmott、Gajeni Prabaharan、Tom Enbar、Ricky Siu、Varanan Vejeyathaas、Kriesha Eyer、Cindi M. Morshead：“将星形胶质细胞转化为神经元：开发基因治疗方法修复中风损伤的大脑” 8:40 – 8:55 Chloe R. Wong (SSTP)、Alice Zhu、Helene Retrouvey、Heather L. Baltzer、Christopher Witiw：“成本效用分析大拇指腕掌关节骨关节炎的“大拇指切除术和韧带重建肌腱插入与缝合悬吊关节成形术” 8:55 – 9:10 Kumi Mesaki、Haruchika Yamamoto、Stephen Juvet、Jonathan Yeung、Zehong Guan、Akhi Akhter、Cameron Dickie、Henna Mangat、Aizhou Wang、Gavin W. Wilson、Andrea Mariscal、Jim Hu、Alan R. Davidson、Benjamin P. Kleinstiver、Marcelo Cypel、Mingyao Liu、Shaf Keshavjee：“利用 CRISPR-Cas 技术对供体肺进行基因组编辑以进行免疫学修改用于移植” 9:10 – 9:25 Alex Landry (SSTP)、Jeff Zuccato、Vikas Patil、Mat Voisin、Justin Wang、Yosef Ellenbogen、Chloe Gui、 Andrew Ajisebutu、Farshad Nassiri、Gelareh Zadeh：“脑脊液甲基化组和蛋白质组的整合可避免中枢神经系统淋巴瘤手术活检的需要” 9:25 – 9:40 Kevin R. An、Dominique Vervoort、Feng Qiu、Derrick Y. Tam、Rodolfo V. Rocha、Lamia Harik、Sameer Hirji、Mario FL Gaudino、Harindra C. Wijeysundera、Stephen E. Fremes：“重度冠状动脉疾病女性患者经皮冠状动脉介入治疗与冠状动脉搭桥术的长期疗效对比” 9:40 - 10:40 电子海报展示
2023年度医学生摘要期刊
和膝盖学术医学中心的骨骨关节炎患者”，罗切斯特骨科与身体绩效系的汉堡，罗切斯特大学医学博士大学，凯文·麦卡弗里（Kevin McCaffery）：凯文·麦卡弗里（Kevin McCaffery）：支出 - 包括总关节置换术（TJA） - 每年超过3000亿美元，随着预期支出的进一步升级。因此，美国已经开始过渡到基于价值的TJA医疗保健，奖励专业服务的质量以及对传统费用交易的患者护理经验。健康素养（HL）被定义为获得，处理和理解健康信息以做出适当医疗决定的能力，已被确定为医疗保健的社会决定因素，潜在地影响患者护理经验。有限的HL会导致健康差异和无效护理，并对TJA和非受外科医学学科的医疗保健结果产生负面影响。HL主要分布在社交网络中，患者借鉴他人的知识来做出医疗保健决定。患者可以依靠医生，家人，朋友和熟人以及互联网和社交媒体来塑造其医疗保健知识。我们研究的目的是探索首选的低超级性骨关节炎信息来源的单个肌肉骨骼HL的关联。我们的假设是肌肉骨骼健康素养低（LIMP评分<6）的患者将优先利用人类的信息来源。招募了向罗切斯特大学骨科分校诊所诊所的患者，主要诊断出严重的髋关节和/或膝盖骨关节炎。先前TJA患者被排除在外。参与者完成了一项一次性的三部分调查，该调查评估了患者对臀部/膝关节手术的渴望，肌肉骨骼问题的识字率（LIMP）得分（LIMP）和患者医疗保健信息来源。计算每个信息源的平均li行分数，并通过比较报告信息源的参与者的li行分数以及未报告该信息源的参与者来生成p值。