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加利福尼亚州加利福尼亚州总检察长D Aniel A. O Livas，SBN 130405 E DO CHOA，SBN 144842高级助理总检察官D Eborah M. S Mith，SBN 208960，SBN 208960，主管副司法部长K Atherine S Cheon，SBN 3444195 L IMSE RUPSE，律师总律师600 West Broadway，Suite 1800 San Diego，CA 90013-1230电话：（619）321-5809传真：（916）731-2129电子邮件：
韩国消化疾病周2024
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iSTAR 新闻简报，2024 年 11 月 - 汉堡
Johann von Felden Fulgenzi CAM、Scheiner B、D'Alessio A、Mehan A、Manfredi GF、Celsa C、Nishida N、Ang C、Marron TU、Wu L、Saeed A、Wietharn B、Cammarota A、Pressiani T、Pinter M、Sharma R、Cheon J、Huang YH、Lee Pilla、Pilate A、PC A、Pino Salani F、Masi G、Silletta M、Lo Prinzi F、Di Giacomo E、Vincenzi B、Bettinger D、Thimme R、Vogel A、Schönlein M、von Felden J、Schulze K、Wege H、Galle PR、Pirisi M、Park JW、Kudo M、Rimassa L、Singal AG、El Tomb P、Ulahan Paris、HJ、Chon G、H、H J、Stefanini B、Trevisani F、Giannini EG、Cortellini A、Pinato DJ。免疫疗法与最佳支持治疗对患有 Child-Pugh B 功能障碍的肝细胞癌患者的疗效比较。 JAMA Oncol. 2024年9月1日;10(9):1253-1258。 doi: 10.1001/jamaoncol.2024.2166。勘误表载于：JAMA Oncol. 2024年9月1日；10(9):1294。 doi: 10.1001/jamaoncol.2024.3947。 PMID: 39023864； PMCID：PMC11258634。
应用程序意识近似同质加密
完全同态加密（FHE）是在加密数据上执行计算的强大工具。Cheon-Kim-Kim-Song（CKKS）方案是近似FHE的实例化，对于具有真实和复数的机器学习应用程序特别有效。al-尽管CKK具有明确的效率优势，但混乱始终围绕着准确描述图书馆中的应用，并安全地实例化了这些问题的计划，尤其是在Li和Micciancio（Eurocrypt'21）的关键恢复攻击之后，用于IND-CPA D设置。目前在IND-CPA D的应用程序不合时宜的，通用的定义以及软件库中CKK的高效，特定于应用程序的实例之间存在差距，这导致了Guo等人的最新攻击。（USENIX SECurity'24）。要缩小此差距，我们介绍了应用程序意识到的同构加密（AAHE）的概念，并设计了相关的安全性定义。该模型更紧密地与实践中的方案实施和使用的方式更加紧密，同时还可以识别和解决流行库中潜在的漏洞。然后，我们提供了一种应用程序规范语言（ASL），并制定指南，以实现AAHE模型，以实现CKKS实际应用的IND-CPA D安全性。我们在OpenFhe库中提出了ASL的概念证明实现，以显示Guo等人的攻击方式。可以反驳。更重要的是，我们表明我们的新模型和ASL可用于确切方案的安全有效实例化，并应对Cheon等人最近的IND-CPA D攻击。（CCS'24）和Checri等。（加密24）。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
社论：对神经发育生物学和自闭症谱系障碍的新见解
自闭症谱系障碍 (ASD) 是指一系列神经发育障碍，其特征是社交技能、重复行为、言语和非言语交流方面的挑战（美国精神病学协会，2013 年）。自闭症症状在儿童早期出现并持续一生（Christensen 等人，2016 年）。ASD 表现的一个核心特征是其在发病、合并症、行为表现和治疗反应方面的异质性，以及异质性的遗传和神经生物学基础（Lombardo 等人，2019 年）。针对遗传、环境和神经发育生物学因素的开创性研究可能有助于理解在 ASD 人群中观察到的更广泛的表型表现。在这个框架内，阐明大脑表型如何决定特定的社会和认知特征可以为临床医生提供有价值的见解，有助于将研究结果转化为临床实践，并支持实施量身定制的干预措施。从这些陈述中产生了创建当前研究主题的启发性想法，该主题收集了最新的前沿贡献，揭示了有关 ASD 的神经生物学和遗传特征的重要见解。最后，当前的研究主题包括 11 篇论文（一篇评论论文、两篇假设和理论论文和八篇原创研究）。在本文中，我将讨论不同的主题：(i) ASD 中报告的大脑解剖学差异及其与临床表型的关系；(ii) 动物和人类研究中的遗传变异和对 ASD 发病机制的生物学意义。最后讨论了未来的发展方向。在过去的几十年里，多种微妙的大脑结构改变似乎与 ASD 症状有关。这些解剖变化包括非典型皮质厚度（Hardan 等人，2006 年；Hyde 等人，2010 年）、灰质体积增加（Retico 等人，2016 年；Lucibello 等人，2019 年）、大脑结构不对称改变（Gage 等人，2009 年；Floris 等人，2016 年；Postema 等人，2019 年）以及微结构连接中断（Cheon 等人，2011 年；Ameis 和 Catani，2015 年）。Weber 等人通过检查代表不同年龄组的大量 ASD 和对照患者数据集中的扩散张量成像 (DTI) 指标和连接组边缘密度，评估了年龄对白质微结构完整性的影响。作者表明，与年龄相关的自闭症相关变化在青少年和年轻人中很明显，但在婴儿中并不明显
自组装折纸神经探针用于可扩展、多功能、三维神经接口 Dongxiao Yan 1 *，Jose Roberto Lopez Ruiz 1 *，
自组装折纸神经探针，用于可扩展、多功能、三维神经接口 Dongxiao Yan 1*、Jose Roberto Lopez Ruiz 1*、Meng-Lin Hsieh 1、Daeho Jeong 1,2、Mihály Vöröslakos 3、Vittorino Lanzio 1、Elisa V. Warner 4、Eunah Ko 1、Yi Tian 1、Paras R. Patel 5、Hatem ElBidweihy 6、Connor S. Smith 6、Jae-Hyun Lee 2、Jinwoo Cheon 2、György Buzsáki 3、Euisik Yoon 1,2,5,7 ** 1 密歇根大学电气工程与计算机科学系，密歇根州安娜堡。 2 韩国首尔延世大学基础科学研究所 (IBS) 纳米医学中心和高级科学研究所纳米生物医学工程研究生课程 (Nano BME)。3 纽约大学朗格尼医学中心神经科学研究所，纽约，纽约州。4 密歇根大学计算医学和生物信息学系，密歇根州安娜堡。5 密歇根大学生物医学工程系，密歇根州安娜堡。6 美国海军学院电气与计算机工程系，马里兰州安纳波利斯。7 密歇根大学机械工程系，密歇根州安娜堡。* 同等贡献作者 ** 通讯作者摘要 柔性皮层内神经探针因其可减少组织反应而在高分辨率神经记录中延长寿命而备受关注。然而，传统的单片制造方法在以下方面遇到了重大挑战：(i) 扩大电生理记录位点的数量；(ii) 整合其他生理传感和调节；以及 (iii) 配置成三维 (3D) 形状以用于多面电极阵列。我们报告了一种创新的自组装技术，该技术允许实现灵活的折纸神经探针作为克服这些挑战的有效替代方案。通过使用磁场辅助混合自组装，可以将具有各种模态的多个探针以精确对准的方式堆叠在一起。使用这种方法，我们展示了一种多功能设备，该设备在单个柔性探针上集成了可扩展的高密度记录位点、多巴胺传感器和温度传感器。同时展示了大规模、高空间分辨率的电生理学以及局部温度感应和多巴胺浓度监测。通过使用最佳可折叠设计和毛细管力将平面探针缠绕在直径为 80~105 μm 的细纤维上，组装了高密度 3D 折纸探针。通过集成在 3D 折纸探针表面的神经元大小的微型 LED (μLED) 的照明可以实现定向光遗传学调控。我们可以识别探针周围 360° 的角度异质单元信号和神经连接。通过在行为小鼠中对 64 通道堆叠探针进行长达 140 天的长期记录来验证探针的寿命。借助所介绍的模块化、可定制的组装技术，我们展示了一种新颖且高度灵活的解决方案，以适应多功能集成、通道缩放和 3D 阵列配置。1. 简介增强记录能力和集成多模态是神经探针开发的两个基本需求。高通道数神经探针已证明其