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AI-KOA – 借助人工智能更好地诊断膝骨关节炎
超过 700,000 名丹麦人患有膝关节骨关节炎，导致医疗服务消耗增加、工作和功能能力下降、病假增多。对放射学检查的需求不断增长 - 以及由此给放射科医生带来的资源压力 - 意味着需要对放射科医生必须分析的图像进行持续的优先排序。在实践中，这意味着膝关节X光片通常仅由转诊医生评估，而转诊医生可能阅读X光片的经验有限。其结果是诊断质量发生变化，并且每年增加约。增加 10% 的 MRI 和 CT 扫描，其中许多都是不必要的。
科学期刊 - KOASAS
继发性耐药性源于先前原发性耐药性形成过程中的动态克隆进化。这种附带耐药性通常是癌症复发的特征。然而，驱动这种附带耐药性的机制及其药物特异性轨迹仍然知之甚少。通过耐药性选择和小规模药理学筛选，我们发现对微管稳定药物紫杉醇产生原发性获得性耐药性的癌细胞通常会对表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂 (EGFR-TKI) 产生耐受性，从而形成更稳定的耐药细胞群。我们表明，紫杉醇耐药癌细胞在 EGFR-TKI 下遵循不同的选择路径，通过丰富干细胞程序、发展高度糖酵解的适应性应激反应和重新连接凋亡控制途径。总的来说，我们的工作证明了紫杉醇治疗失败导致的细胞状态改变，从而产生了对 EGFR-TKI 的附带耐药性，并指出了二线治疗环境中耐药性演变过程中新的可利用的弱点。
概念设计的开发和验证... - KOASAS
主要研究内容如下。开发了内部定型程序AMD-Sizing，以准确预测从起飞到着陆的任务剖面。为了验证定型过程的准确性，用AMD-Sizing程序分析了现有飞机庞巴迪Dash-8的任务剖面，并与AAA商用定型软件的结果进行了比较。比较结果表明，在整个任务剖面中，系统重量和性能的估计具有极好的一致性。与主要基于低保真表查找和由统计数据构成的经验模型的典型定型过程不同，AMD-Sizing的一大优势在于它可以集成更高保真度的子学科分析，包括CFD（计算流体动力学）或CSD（计算结构动力学），以提高概念设计的准确性和可靠性。目前，AMD-Sizing得到了进一步改进，用高保真CFD分析或精度较低的线性势流求解器取代了低保真气动分析。此外，通过集成数学设计优化算法，当前的尺寸程序也得到了增强，成为更全面的概念设计框架。可以通过引入与形状相关的设计参数来参数化表面几何形状，并通过参数关系自动修改。因此，可以通过正式的设计优化过程找到飞机或任务轮廓的最佳配置。要充分利用