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血流动力学表明左心室辅助装置植入后有和没有中风结果的患者之间的差异
中风仍然是用左心室辅助装置（LVAD）治疗的心力衰竭患者并发症和死亡率的主要原因。血液动力学起着LVAD中风后风险和病因的核心作用。然而，对血液动力学变量的详细定量评估及其与LVAD支持患者的中风结果的关系仍然是一个挑战。用于植入后血液动力学的植入前评估的方式可以帮助应对这一挑战。我们为数字双胞胎队列的12例LVAD支持介绍了一硅血流动力学分析； 6报告了中风结果，而没有6个。对于每个患者，我们创建了一个后植物双胞胎，其LVAD流出移植物从心脏门控的CT图像中重建；以及通过去除LVAD流出移植物和从主动脉瓣开口的驱动流量来估计基线流的前植物双胞胎。使用描述符来表征螺旋流，涡流产生和壁剪应力的表征。与没有中风的病例相比，在6例中，螺旋流动，涡流产生和壁剪应力的描述符的平均值更高。将LVAD驱动流动的描述符与估计的植入前流量进行比较时，正螺旋的程度较高，与没有的情况相比，中风的病例中的涡度和壁剪较低。我们的研究表明，LVAD植入后血液动力学的定量分析。从植入前的流动场景中进行的血液动力学改变可能会揭示与LVAD支持期间中风结果相关的隐藏信息。这对理解中风病因具有广泛的影响；并使用患者数字双胞胎进行LVAD治疗计划，手术优化和功效评估。
氯胺酮辅助心理治疗（KAP）
临床原理氯胺酮是对一系列精神疾病的有效短期治疗。一个关键问题是，在氯胺酮治疗中添加心理治疗是否会改善结果或延迟复发。在2023年的系统评论中，Kew等。al。确定了将心理治疗与氯胺酮结合使用精神疾病的研究，以总结其影响并为将来的研究提出建议。在Medline，Embase，Psycinfo，Scopus，Cochrane Library和Google Scholar中搜索了两项潜在的研究。合格的研究结合了氯胺酮和心理治疗，用于治疗精神病，没有使用病例报告或定性设计。报道了与心理治疗类型，诊断，氯胺酮方案，心理治疗测序和研究设计有关的关键发现。使用修改后的Joanna Briggs关键评估工具评估了偏见的风险。评估1006例患者的19个研究被包括在系统评价中。使用了各种支持的个人和团体，手动和非手动心理治疗。大多数研究评估了药物使用障碍，创伤后应激障碍和耐药性抑郁症。氯胺酮方案和氯胺酮/心理治疗治疗的测序在研究之间有很大不同。结果对于在氯胺酮治疗中添加心理治疗基本上是阳性的。因此，需要使用手动心理治疗和标准化氯胺酮方案进行更健壮的随机对照试验（RCT）来总而言之，作者发现，心理疗法和氯胺酮的结合为治疗精神疾病提供了希望，但是研究异质性阻止了确定的融合建议。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
心室辅助设备和全人工心脏
有三种心室辅助装置：双心室（双室），右心（RVADS）和左心室（LVADS）。手术植入心室辅助装置（VAD）附着在天然心脏和血管上，通过增加心输出量来提供临时的机械循环支持。lvads是最常用的vads，但也可以使用右心室和双室装置。lvads最常用作那些没有机械支撑的患者，直到心脏可用。lvads也可以用作影响心脏输出的可逆疾病患者的恢复桥梁（例如，后心oper缩术心脏病休克）。最近，鉴于LVAD在长时间的时间内取得了成功，人们有兴趣将LVAD用作永久性
效果和预测应用的算法方法论
尽管辅助生育医学技术的发展，但专家认为阳性妊娠事件（GR +）的成功率被认为是低的。本文将介绍的科学独创性集中在于基于多个和二进制逻辑回归的其他预测算法；这是为了强调怀孕事件的存在或不存在。很明显，出于预测目的，这种回归方式是广泛的。的确，我们可以以无尽的方式引用使用领域：医学，保险，银行，运输，计量经济学等。将用于领导这项研究的数据是荧光基因的转录组光强度。此使用的数据是从QPCR型物理系统（聚合酶链反应）获得的。科学锁在于分析性能标准，即逻辑回归和优化可能性，以最大程度地提高测试可能揭示了GR +事件的可能性。当然，这将通过并行分析赔率（OR）来完成。总而言之，我们的目的是开发一种能够使用前面提到的数量来生成可靠模型的算法。在阈值0.5时，将给出性能特征：ROC曲线，ROC曲线下的面积（AUC），灵敏度（SE），特异性（SP），混淆表和可能性。最后，我们在歧视，分类和最终验证方面的算法相关性得出结论。
关于机器学习辅助血浆医学的观点：迈向自动化等离子体治疗
摘要 - 通过其协同化的化学，电和热效应对医疗应用显示出巨大的前景，可以诱导治疗结果。但是，对复杂生物表面的安全且可重现的血浆治疗构成了广泛采用用于医疗应用的CAP的重大障碍。对血浆和生物表面之间相互作用的预测建模，因此，由于缺乏对血浆表面相互作用的机械理解，可以跨越大量不同的长度和时间尺度，因此在很大程度上量化和预测血浆治疗结果的系统方法仍然难以捉摸。此外，生物瓶盖设备中的实时感测能力通常受到限制，由于治疗过程中的内在血浆和表面变异性以及对外部扰动的敏感性，这可能对等离子体处理有害。所有这些挑战都可以使生物表面的可再现和有效的血浆处理难以实现，这是由于人类手持帽装置的运行而导致的错误。机器学习和数据驱动的方法在以三种主要方式解决这些挑战方面特别有用：（i）数据驱动的难以模型的等离子表面相互作用和等离子体治疗结果的建模； （ii）实时学习血浆和表面诊断的数据分析； （iii）开发可靠有效的帽处理的预测控制器。本文讨论了机器学习在这些领域加速血浆医学研究的希望，朝着机器学习辅助和自动化的帽子处理复杂的生物表面处理。
氯胺酮辅助心理治疗普遍焦虑症：一份全面的病例报告，使用磁脑电图进行整合的神经生理成像
此详细案例报告探讨了氯胺酮辅助心理治疗（KAP）在30年代后期的男性患者治疗焦虑症（GAD）（GAD）和抑郁症状中的应用。N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂氯胺酮由于其快速且稳健的抗抑郁作用而在情绪和焦虑症的治疗中取得了显着突破。临床前研究表明，氯胺酮促进了大脑的生物学改变，包括增强神经可塑性。然而，迄今为止，还没有使用磁脑摄影（MEG）（一种强大的功能性神经影像学方式）检查了KAP的纵向效应。静止状态MEG（RSMEG）扫描允许探索与KAP相关的情绪和焦虑症状变化的神经相关性，包括参与认知和情绪调节的大脑网络之间的功能连通性。在本案例研究中，一个中等重度GAD的成年男性参与者在基线时进行了两次RSMEG扫描和认知测试，在6个标准氯胺酮给药和2个整合会议中的6次会议中有4个，其中一部分是一项协议的一部分，该协议总共包括6次KAP会话和四次集成。我们在5个功能网络中测量了功能连接性 - 默认模式，注意力，中央执行，运动和视觉以及神经振荡活动。我们看到5个网络中的4个中的功能连接增加。这与皮质β活性的显着增加相吻合，抑制作用的标志，theta振荡的降低，GAD7和PHQ9分数的降低以及提高了注意力。总而言之，这些发现强调了RSMEG检测KAP诱导的大脑网络变化的能力，提供了一种有希望的工具，用于识别临床相关的神经相关性，可以通过电生理学变化来预测和监测治疗结果。
对康复和协助的主动手部外骨骼的审查
摘要：由于生命质量和患者的流动性降低，尤其是患有手部残疾的人，残疾是一个全球问题。本文在过去十年中对主动手部外骨骼技术进行了审查，以供康复，援助，增强和触觉设备。手外骨骼仍然是一个积极的研究领域。每个手外骨骼都有一定的要求，可以实现其目标。这些要求已被提取并分为两个部分：一般和特定的部分，为开发未来设备提供了一个共同的平台。由于这仍然是一个发展中的领域，因此根据领域的进步也会形成要求。技术挑战，例如尺寸要求，重量，人体工程学，康复，执行器和传感器，都是由于手工的复杂解剖结构和生物力学所致。手是人体中最复杂的结构之一。因此，为了了解某些设计方法，本文解决了手的解剖学和生物力学。由于实施智能系统和新的康复技术，这些设备的控制也是一个挑战。这包括意图检测技术（脑电图（EEG），肌电图（EMG），入学）和估计应用辅助。因此，本文以系统的方法总结了该技术，并回顾了主动手部外骨骼的艺术状态，重点是康复和辅助设备。
评估设计全面智能对话代理以协助痴呆症护理的实用性
摘要：由人工智能（AI）提供支持的工具和技术及其诸如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）等子领域已遍布全球技术，经济和社会文化环境中的大多数学科。在大多数地区，AI的渗透表现出了非凡的承诺。医学和医疗保健构成了一个领域，该领域并未与利用AI的积极含义保持不变。AI驱动的工具，例如在神经成像和健康监测中，已经描绘了该省令人鼓舞的可能性的挂毯。此类工具已经在诸如协助诊断，疾病进展跟踪以及医学中许多受试者的患者管理等领域中发现了应用。智能对话代理，更非正式地称为基于AI的聊天机器人，构成了AI最普遍的应用程序之一。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。 本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。 我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。 我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。
辅助评论主动学习指南
通过使用称为载体机器学习的技术，可以不断地从审阅者的编码决策中学习。审阅者使用二进制分类系统代码文档。例如，相关且不相关。这些编码决策是由发生机器学习的主动学习模型摄入的。作为审阅者代码，该模型在识别使文档相关或不相关的原因方面变得更好，并为审阅者提供了最佳文档。主动学习提供了两种审核方法，使其适合您的情况需求：