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自有权力的纳米结构压电丝作为新的耳蜗植入物的高级传感器
到2050年，预计全球超过6％的全球人口的25亿个人将受到听力损失的直接影响，这使其成为最普遍的残疾之一。[1]在听力障碍中，感觉神经听力损失（SNHL）现在影响全球60岁以上的25％的人[2]，大多数情况是不可逆的，因为毛细胞无法再生。[3]听力由听觉器官进行，由声音和感觉系统组成。在内耳中，毛细胞通过声波在基底膜（BM）上引起的振动模式转导成生物信号，这些生物信号被周围神经树突和沿着螺旋神经节神经元沿着大脑的螺旋杆所吸引，并在其上引起声音和言论的每日。[4,5]
人类大脑中的碎屑植入物：基于基督的话语
摘要：芯片的词汇可以立即与启示录中的野兽的迹象相关联。和芯片本身已经迅速发展，尤其是由于神经功能停滞，尤其是在调节肢体运动方面的功能。这就是为什么在医学界，筹码的强加是人类生命的内容再次发挥作用的新希望。芯片强加的效果不是无效的，主要对芯片校准和对患者的干扰产生影响。对创新理论的扩散的研究需要兼容性的原理或原理，以便产品对人类具有价值。均由人类额头上写的名字和人类手上的数字666所戴的标记，背景是将敬拜从基督转移到活着的偶像。帕罗西亚（Parousia）那天之前的危机表明，义人应该使自己拥有选择对基督服从或转向野兽和他的形象的自由。
使用元启发式技术对生物医学植入物的电感耦合线圈进行优化设计
1. Lakhdari, A：无线能量传输系统的开发：生物医学领域的应用。（2020 年）。2. Heidarian, M. 和 Burgess, SJ（2020 年）。一种优化谐振线圈和电感链路能量传输的设计技术。IEEE 微波理论与技术学报，69 (1)，399-408。3. Gosselin, B.（2011 年）。神经记录微系统的最新进展。传感器，11 (5)，4572-4597。4. Tianjia Sun、Xiang Xie 和 Zhihua Wang：用于医疗微系统的无线能量传输。（2013 年）。5. Kiani, M. 和 Ghovanloo, M.（2012 年）。设计高性能感应电能传输链路的品质因数。IEEE 工业电子学报，60 (11)，5292-5305。6. Mirbozorgi, SA (2015)。用于植入式医疗设备的高性能无线电源和数据传输接口。7. Kiani, M.、Jow, UM 和 Ghovanloo, M. (2011)。设计和优化 3 线圈感应链路以实现高效的无线电能传输。IEEE
3D印刷PLGA植入物：填充密度如何影响药物释放
France *correspondence: Prof. Dr. Juergen SIEPMANN College of Pharmacy, INSERM U1008 University of Lille, 3, rue du Professeur Laguesse, 59006 Lille, France juergen.siepmann@univ-lille.fr Abstract Different types of ibuprofen-loaded, poly (D,L lactic-co-glycolic acid) (PLGA)-based implants were prepared by 3D打印（液滴沉积建模）。网格形植入物的理论填充密度从10％到100％变化。在琼脂糖凝胶和搅拌良好的磷酸盐缓冲液pH 7.4中测量药物释放。使用重量法测量，光学显微镜，差分扫描量热法，凝胶渗透色谱和扫描电子显微镜来监测植入物的关键特性（以及暴露于释放介质时的动态变化）。有趣的是，与实验设置无关，植入物的植入物的释放相似。相比之下，填充密度100％的植入物显示释放动力学较慢，并且在琼脂糖凝胶中改变了释放曲线的形状。这些观察结果可以用聚合物丝之间的连续水相的存在（或不存在）来解释。在较低的填充密度下，这足以使该药物从单丝中释放出来。相比之下，在高填充密度下，细丝的合奏起着更大的（或多或少均匀）的聚合物矩阵，并且该药物要克服的平均扩散途径更长。关键词：PLGA;注入; 3D打印；布洛芬;肿胀;药物释放机制琼脂糖凝胶（模仿生物组织）阻碍了大量的PLGA肿胀，并延迟了最终的快速药物释放阶段的开始。对从基于PLGA的3D印刷植入物对药物释放的控制的机械理解得到了改进，可以帮助促进这种高级药物输送系统的优化。
专家探讨脑植入技术的进展与挑战，呼吁特别关注伦理和科学问题
神经植入物的特殊技术特征，特别是收集和处理神经元数据的能力，对临床验证和伦理监督提出了进一步的挑战。神经数据被认为特别敏感，需要比其他健康信息更高级别的保护。不安全的数据传输、不充分的数据保护指南和黑客攻击的风险只是在这种情况下需要特别防范的一些潜在漏洞。
薄膜金属化堆栈可作为有源植入物陶瓷基基板上的可靠导体
摘要 — 有源植入式医疗设备的密封和非密封封装通常由氧化铝等陶瓷制成。丝网印刷 PtAu 糊剂是功能结构最先进的金属化方法。由于 Au 在热暴露下会发生固态和液态扩散，焊接时间有限；否则金属结构容易分层。此外，研究表明，带焊料的 PtAu 会在 37.4 年后失效。我们建立了一种氧化铝薄膜金属化工艺来克服这些缺点。金属化由溅射铂和钨钛制成的底层粘附层组成，以增加与氧化铝基板的粘附强度。由于金具有较高的扩散趋势，我们避免在这项工作中使用金。相反，所使用的材料具有相对较低的扩散特性，这可能会提高组装和封装过程中的长期机械性能和可用性。
脑干神经元的时间超精油改变双耳听觉加工的空间敏感性用耳蜗植入物
在复杂环境中定位声源的能力对于通信和导航至关重要。空间听证会主要依赖于两只耳朵之间声音到达时间的差异的比较，即播出时间差异（ITD）。听力障碍对声音本地化非常有害。尽管人工耳蜗（CIS）成功地恢复了许多关键的听力能力，但通过ITD检测与双边顺式合理的定位仍然很差。根本原因尚不清楚。神经元，ITD敏感性是通过专门的脑干神经元进行的两只耳朵的兴奋性和抑制输入之间的巧合检测而产生的。由于在CI刺激过程中缺乏电生理学脑干记录，目前尚不清楚在多大程度上是由双耳比较神经元引起的，或者已经在输入水平上引起。在这里，我们使用自下而上的方法比较CI听力动物模型中电气和声学刺激之间的响应特征。在Gerbils中进行细胞外单神经元记录，我们发现在电脉冲刺激期间，兴奋性和抑制性脑干输入对双耳比较神经元的兴奋性和抑制性脑干输入中等高度渗透性。这一发现确定，双耳处理阶段必须应对CI刺激期间的输入统计量的高度变化。为了估计这些影响对ITD灵敏度的后果，我们使用了听觉脑干的计算模型。调整模型参数以使其响应特性与我们在任何一种刺激类型期间的生理数据相匹配时，该模型预测，即使对于超专有输入，也可以保持对电脉冲的敏感性。然而，与声学相比，该模型在电刺激过程中表现出严重改变的空间敏感性：
深度学习在脑电图、磁共振成像和植入物中用于检测癫痫发作的应用：叙述
癫痫是一种以反复发作为特征的神经系统疾病，影响着全球数百万人。癫痫患者中医学上难以治愈的癫痫发作不仅对生活质量有害，而且对他们的安全构成重大威胁。通过在发作间期进行早期检测和干预，可以改善癫痫治疗的效果。脑电图是癫痫的主要诊断工具，但准确解释癫痫发作活动具有挑战性且非常耗时。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法使我们能够分析复杂的 EEG 数据，这不仅可以帮助我们诊断，还可以定位致痫区并预测医疗和外科治疗结果。受视觉处理启发的卷积神经网络 (CNN) 等 DL 模型可用于对 EEG 活动进行分类。通过应用预处理技术，可以通过去噪和伪影去除来提高信号质量。DL 还可以纳入磁共振成像 (MRI) 数据的分析中，这有助于定位大脑中的致痫区。正确检测这些区域有助于获得良好的神经外科手术结果。深度学习的最新进展促进了这些系统在神经植入物和可穿戴设备中的应用，从而实现了实时癫痫发作检测。这有可能改变药物难治性癫痫的治疗。本综述探讨了机器学习和深度学习技术在脑电图 (EEG)、MRI 和可穿戴设备中用于癫痫发作检测的应用。本综述简要介绍了人工智能 (AI) 和深度学习的基础知识，强调了这些系统的潜在优势和不可否认的局限性。
重建性乳房手术，包括管理乳房植入物，外部乳腺假体和乳房切除术后胸罩
当皮下乳房切除术以直接或延迟的假体进行皮下乳房切除术时；或在先前的乳房切除术进行良性或恶性疾病之后，包括未受影响的乳腺，以与对乳房进行对称性，并在其上进行了自由基或改良的自由基乳房切除术。（1997年第51号法案）；或单侧或双侧乳腺癌；或与胸壁异常相关时，单侧乳房发育不全，乳房不对称性明显。示例包括但不限于波兰综合征，珠综合征，果皮果皮，胸肌或创伤；或根据MP 1.144性别确认手术的性别肯定，出于任何其他原因进行的乳腺成形术被认为是化妆品，并且在医学上不必要。可以通过基于植入物的方法或使用自动组织进行重建。在所有情况下，在所有情况下，在所有情况下，硅胶纤维填充乳房植入物的外植物和/或囊膜切开术都是医学上必不可少的：
如何引用本文Aliyeva A（2023年12月12日）的超人类主义：将人工智能与人工智能和脑机融合在一起
1。超人类主义：社会和哲学运动。（2023）。访问：2023年10月12日：https：//www.britannica.com/topic/transhumanism#ref1308463。2。Crowson MG，Lin V，Chen JM，Chan TC：机器学习和人工耳蜗 - 机遇和挑战的结构化审查。耳醇神经醇。 2020，41：e36-45。 10.1097/Mao.00000000002440 3。 Waltzman SB，Kelsall DC：使用人工智能编程人工耳蜗。 耳醇神经醇。 2020，41：452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J，Govaerts PJ，Lacroix E，NaïmaD：在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023，44：209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020，41：e36-45。10.1097/Mao.00000000002440 3。Waltzman SB，Kelsall DC：使用人工智能编程人工耳蜗。耳醇神经醇。 2020，41：452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J，Govaerts PJ，Lacroix E，NaïmaD：在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023，44：209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020，41：452-7。10.1097/mao.0000000000002566 4。Wathour J，Govaerts PJ，Lacroix E，NaïmaD：在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。耳醇神经醇。 2023，44：209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2023，44：209-15。10.1097/Mao.0000000000003810 5。张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109张X，Ma Z，Zheng H等。：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109Ann Transl Med。2020，8：712。10.21037/atm.2019.11.109