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发展体外岩浆血泵
[1] W. Hijikata，T。Shinshi，J。Asama，L。Li，H。Hoshi，S。Takatani，A。Shimokohbe，“一个带有简单结构的可配置泵头的岩浆离心血泵，”人工器官，第1卷。32，否。7，pp。351-540，2008。[2] W. Hijikata，H。Sobajima，T。Shinshi，Y。Nagamine，S。Wada，S。Takatani，A。Shimokohbe，“使用锥形的叶轮叶轮的一次性Maglev离心血泵，”人工器官，第1卷。34，否。8，pp。669-676，2010。[3] W Hijikata，T Mamiya，T Shinshi，S Takatani，“一种具有成本效益的磁性磁性脱水的离心血泵，采用了无用的无磁性叶轮”，Proc。imeche，J。医学工程学，第1卷。225，pp。1149-1157，2011。[4][5] K. Momose，T。Mamiya，W。Hijikata，T。Shinshi，“使用永久性磁铁 - 无磁性可支配泵头和一个外电磁耦合机制的体外岩浆离心型血泵，”，“日本精确工程的日本精确工程学会杂志，第1卷。80，不。2，pp。81-88。2014。（日语）[6]评估，”人造器官，第1卷。33，第9号，第704-713页，2009年。[7] E. Nagaoka, T. Someya, T. Kitao, T. Kimura, T. Ushiyama, W. Hijikata, T. Shinshi, H. Arai, S. Takatani, “Development of a Disposable Mgnetically Levitated Centrifugal Blood Pump (MedTech Dispo) Intended for Bridge-to-Bridge Applications Two-Week In Vivo Evaluation s ,”人造器官，第1卷。34，否。9，pp。778-783，2010。[8]犊牛中的临床前评估”，《人造器官》，第1卷。37，否。5，pp。447-456，2013。[9] E. Nagaoka，T。Fujiwara，D。Sakota，T。Shinshi，H。Arai，S。Takatani，“ Medtech Mag-Lev，单使用，磁性磁后的磁性偏心性的中心泵，用于中期循环循环证明书，” Asaio Journal，第1卷。59，第3号，pp。246-252，2013。
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[1D2-OS-3a] 13:20-15:00 新闻媒体的数据科学 (1/3) (主席: Atsumu Sonoda) 1D2-OS-3a-01 线性和按需新闻视频分发分析广播中的使用风格（Masanori Takano、Yuki Ogawa、Fumiaki Taka、Soichiro Morishita）1D2-OS-3a-02 Twitter 上的政治分歧：以 2019 年参议院选举为例（Tsubasa Shindo、Yuki Ogawa、Yutaka Hattori）1D2 -OS-3a-03 使用基于 MMR 的句子选择和基于 TF-IDF 的句子压缩进行新闻文章摘要 (*Shotaro Ishihara、Norihiko Sawa) 1D2-OS-3a-04 利用 SNS 评论分析新闻媒体偏见（Shohei Hisada、Taichi Murayama、Juntaro Yada、Shoko Wakamiya、Eiji Aramaki）1D2-OS-3a-05 从汽车行业和社会的崩溃理解人工智能（ Ryosuke Ozawa, Takeo Kiribayasi ) [1D3-OS-3b] 15:20-17:00 新闻媒体中的数据科学 (2/3) (主席: Yuki Ogawa ) 1D3-OS-3b- 01 (OS 特邀讲座) 新闻媒体中的问题日本政治交流：社会科学与数据科学的合作（Tetsuro Kobayashi）1D3-OS-3b-02 从推文中发现有争议的新闻文章的方法（Yui Fujikane、Kazuhiro Kazama、 Mitsuo Yoshida、Yoshinori Hijikata) 1D3-OS-3b-03 新闻服务中以内容多样性和标题为重点的用户参与度分析 (Atsumu Sonoda、Hiroto Nakajima、Fujio Toriumi) 1D3-OS-3b-04 量化新闻服务期间的消费者心理和行为使用文本挖掘研究 COVID-19 疫情/J-LIWC、J-MFD 和词共现网络的应用 (Kazutoshi Sasahara、Shinpei Okuda、Yu Igarashi) [1D4-OS-3c] 17:20-18:20 数据科学新闻媒体 (3/3) (主席：Masanori Takano) 1D4-OS-3c-01 根据用户关注者构成验证帖子传播情况 (Shogo Matsuno、Santi Seiyo、Takeshi Sakaki) , Yasuhiro Hino) 1D4-OS-3c-02 使用 BertSum 对日语新闻文章进行摘要总结的研究（ Hideto Ishihara、Shotaro Ishihara、Hono Shirai）1D4-OS-3c-03 Twitter 上的新闻 浏览推文和观看视频之间的关系（ Yuki Ogawa、Masanori Takano、Soichiro Morishita、Fumiaki Taka）### 会场 E OS 会场 3 ### [1E2-OS-2] 13:20-14:40 认知偏差・多重解释和人工智能（1/1）（主席：Shohei Hidaka) 1E2-OS-2-01 麻木错觉与自我触摸错觉之间的权衡研究 (Yutaro Sato、Godai Saito)、Kotaka Kenri 1E2-OS-2-02 为什么狼人杀中人会被愚弄？/从认知偏差的角度进行思考（Kanzen Noriaki、Takeshi Ito）1E2-OS-2-03 从对新事物的态度看信念偏差的出现冠状病毒机制（Daiki Kondo）
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
叶绿素合成调控研究进展
[1] Nam Sh，Lee J，A YJ。Euglena物种作为土壤生态毒性评估的生物指导者的潜力。Comp Biochem Physiol C Toxicol Pharmacol，2023，267：109586 [2] Proctor MS，Sutherland GA，Canniffe DP等。（杆菌）叶绿素生物合成的末端酶。r Soc Open Sci，2022，9：211903 [3] Solymosi K，Mysliwa-Kurdziel B.叶绿素及其在食品工业和医学中使用的衍生物。Mini Rev Med Chem，2017，17：1194-222 [4] Martins T，Barros AN，Rosa E等。 通过叶绿素和叶绿素丰富的农业食品增强健康益处：全面评论。 分子，2023，28：5344 [5] Sun D，Wu S，Li X等。 衍生自微藻的叶绿素的结构，功能和潜在药物作用。 Mar Drugs，2024，22：65 [6] Chen M，Schliep M，Willows Rd等。 红移的叶绿素。 Science，2010，329：1318-9 [7] Chen M.叶绿素修饰及其在氧光合物中的光谱扩展。 Annu Rev Biochem，2014，83：317-40 [8]NürnbergDJ，Morton J，Santabarbara S等。 光化学超出了含有叶绿素F的光系统的红色极限。 Science，2018，360：1210-3 [9] Tanaka R，Tanaka A.高等植物中的四吡咯生物合成。 Annu Rev Plant Biol，2007，58：321-46 [10] Bryant DA，Hunter CN，Warren MJ。 修饰的四吡咯的生物合成 - 生命的颜料。 J Biol Chem，2020，295：6888-925 [11] Robert D，Willows J，Clark Lagarias等。 第21章四吡咯生物合成和信号传导（叶绿素，血红素和bilins）[m] //荷兰SK。Mini Rev Med Chem，2017，17：1194-222 [4] Martins T，Barros AN，Rosa E等。通过叶绿素和叶绿素丰富的农业食品增强健康益处：全面评论。分子，2023，28：5344 [5] Sun D，Wu S，Li X等。衍生自微藻的叶绿素的结构，功能和潜在药物作用。Mar Drugs，2024，22：65 [6] Chen M，Schliep M，Willows Rd等。红移的叶绿素。Science，2010，329：1318-9 [7] Chen M.叶绿素修饰及其在氧光合物中的光谱扩展。Annu Rev Biochem，2014，83：317-40 [8]NürnbergDJ，Morton J，Santabarbara S等。 光化学超出了含有叶绿素F的光系统的红色极限。 Science，2018，360：1210-3 [9] Tanaka R，Tanaka A.高等植物中的四吡咯生物合成。 Annu Rev Plant Biol，2007，58：321-46 [10] Bryant DA，Hunter CN，Warren MJ。 修饰的四吡咯的生物合成 - 生命的颜料。 J Biol Chem，2020，295：6888-925 [11] Robert D，Willows J，Clark Lagarias等。 第21章四吡咯生物合成和信号传导（叶绿素，血红素和bilins）[m] //荷兰SK。Annu Rev Biochem，2014，83：317-40 [8]NürnbergDJ，Morton J，Santabarbara S等。光化学超出了含有叶绿素F的光系统的红色极限。Science，2018，360：1210-3 [9] Tanaka R，Tanaka A.高等植物中的四吡咯生物合成。Annu Rev Plant Biol，2007，58：321-46 [10] Bryant DA，Hunter CN，Warren MJ。修饰的四吡咯的生物合成 - 生命的颜料。J Biol Chem，2020，295：6888-925 [11] Robert D，Willows J，Clark Lagarias等。第21章四吡咯生物合成和信号传导（叶绿素，血红素和bilins）[m] //荷兰SK。Chlamydomonas Sourcebook（第三版）。剑桥：学术出版社，2023：691-731 [12] Tanaka R，Kobayashi K，Masuda T.拟南芥的Tetrapyrole代谢。拟南芥书，2011，9：145-85 [13] Brzezowski P，Richter AS，Grimm B.植物和藻类中四吡咯生物合成的调节和功能。Biochim Biophys Acta，2015年，1847年：968-85 [14] Wang P，JI S，GrimmB。植物四吡咯生物合成中代谢检查点的翻译后调节。J Exp Bot，2022，73：4624-36 [15] Zhao A，Fang Y，Chen X等。拟南芥谷氨酰基-TRNA还原酶及其刺激蛋白中的晶体结构。Proc Natl Acad Sci u S A，2014，111：6630-5 [16] Fang Y，Zhao S，Zhang F等。拟南芥谷氨酰基-TRNA还原酶（Glutr）形成带有流感和谷物结合蛋白的三元复合物。SCI REP，2016，6：19756 [17] Zhang S，Heyes DJ，Feng L等。 酶叶绿素生物合成中酶促光催化的结构基础。 自然，2019，574：722-5 [18] Dong CS，Zhang WL，Wang Q等。 的晶体结构SCI REP，2016，6：19756 [17] Zhang S，Heyes DJ，Feng L等。酶叶绿素生物合成中酶促光催化的结构基础。自然，2019，574：722-5 [18] Dong CS，Zhang WL，Wang Q等。
决策形状在猕猴腹侧额叶内部动态跨沟通
猕猴的腹侧额叶皮层由一组解剖上异质和高度相互联系的区域组成。总的来说，这些领域与许多高级情感和认知过程有关，最著名的是对决策的适应性控制。尽管有这种欣赏，但对在决策过程中腹侧额叶皮质的细分如何相互相互作用几乎没有什么了解。在这里，我们通过分析从猕猴中猕猴中的八个解剖学上定义的细分记录的数千个单个神经元的活性来评估区域之间的功能相互作用，这些神经元的腹侧额叶皮质的八个分区，用于执行视觉引导的两种选择性概率的任务。我们发现，刺激和奖励分娩的开始全球增加了腹侧额叶皮层之间的通信。在暂时特定的暂时性交流是通过区域之间的独特活动子空间发生的，并取决于决策变量的编码。特别是，12L和12o区域与其他区域的连接性最高，同时更有可能从腹侧额叶皮质的其他部分接收信息，而不是发送。这种功能连接的模式表明，这两个领域在决策过程中整合各种信息来源的作用。综上所述，我们的工作揭示了在决策过程中动态参与的腹侧额叶皮层的解剖连接细分之间的相互交流的特定模式。关键字：腹侧额叶皮质，轨道额皮层，渐变岛，奖励，决策，选择，结果，功能连接性介绍灵长类的腹侧额叶皮层在指导决策过程中指导自适应行为方面起着核心作用。When making a choice, neural activity within orbitofrontal cortex (OFC) and ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC) represents the different attributes associated with the available options, such as the amount, effort, delay, risk, or probability that the option might be able to be obtained (Tremblay and Schultz, 1999; Padoa-Schioppa and Assad, 2006; Kennerley and Wallis, 2009年;The OFC and vlPFC, are not, however, anatomically homogeneous areas and each encompasses a number of distinct subdivisions that have been defined on the basis of sulcal anatomy, cytoarchitecture, and receptor density (Walker, 1940; Barbas and Pandya, 1989; Morecraft et al., 1992; Carmichael and Price, 1994; Rapan et al., 2023).最重要的是，解剖学跟踪研究表明，这些细分中的每一个都从大脑其他部位收到一套独特的投影（Barbas and Pandya，1989; Carmichael and Price，1995a，1995b，1996）。我们以前的神经生理记录研究还报道了腹侧额叶皮层（Stoll and Rudebeck，2024a）跨越腹部额叶细分的可分离编码模式，并且编码中的这种差异似乎
使用食品和药物管理不良E
Analysis of Secondary Leukemia and Myelodysplastic Syndrome After Chemotherapy for Solid Organ Tumors Using the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) Takehiro Kawashiri 1 , Daisuke Kobayashi 1 , Mayako Uchida 2 , Shiori Hiromoto 1 , Masashi Inoue 1 , Hajime Ikeda 1 , Mizuki Inoue 1 , Takao Shimazoe 1 1日本福库卡大学药学研究生院临床药学和药物护理系； 2日本大阪药物科学大学临床药房教育与研究中心。通讯作者：九州大学药学研究生院临床药学和药物护理系Takehiro Kawashiri，日本Higusi-Ku 3-1-1 Maidashi，日本Higashi-Ku，日本812–8582；电话：（+81）92 642 6573;传真：（+81）92 642 6647;电子邮件：tkawa@med.kyushu-u.ac.jp于2021年9月8日收到，2021年9月8日，接受，2021年10月8日接受，于2021年10月12日出版，2021年10月12日，摘要 - 目的：作为癌症患者的预后恶化，次要的次要疗法，次要化学疗法后，尤其是次级血液学恶性肿瘤，成为严重的血液学恶性肿瘤。然而，有关继发性血液系统恶性肿瘤的频率和发作的信息以及使用不同药物的血液系统恶性肿瘤的风险很少。这项研究旨在评估固体肿瘤患者（包括乳腺癌，结肠，胃，胰腺，胰腺，小细胞肺，非小细胞肺，食管，卵巢，卵巢，宫颈，宫颈，宫颈和内膜癌）的患者的白血病和骨髓增生综合征的发生率。在化学疗法后1至4年内报告了大约一半的白血病和骨髓增生综合征病例。方法：使用美国食品和药物管理局不良事件报告系统，我们分析了报告率，报告比值比，以及每种使用药物的继发性白血病和骨髓生产综合征的报告发作时间。结果：在乳腺癌，小细胞肺，卵巢癌和子宫内膜癌中，白血病的报告率高于其他癌症，而卵巢和子宫内膜癌的骨髓增生性综合征报告率比其他癌症高。对于每种癌症类型，细胞固量抗癌药物的报告比值比（例如紫杉烷，蒽环类药物，烷基化剂，铂和拓扑异构酶抑制剂）高于其他药物。另外，分子靶向药物和免疫检查点抑制剂的报告优势比不高于其他药物。结论：我们的研究阐明了实体瘤患者的几种抗癌药物的白血病和脊髓增生综合征的风险。我们的数据可能有助于评估医学肿瘤学家，临床药剂师和患者选择化学疗法方案时，在医学肿瘤学家，临床药剂师和患者时，有助于评估继发性白血病和脊髓增生性综合征的风险。引言尽管化学疗法的发展延长了癌症患者的预期寿命，但次要癌症，尤其是与治疗相关的髓样肿瘤（T-MNS）是一个严重的问题（1,2）。许多报告表明，化学疗法后乳腺癌患者患骨髓肿瘤的高风险（3-5），而霍奇金淋巴瘤的治疗是白血病的危险因素（6）。因此，医疗但是，这些报告仅限于癌症类型和特定的抗癌药，几乎没有关于每种抗癌药增加T-MN的风险的全面信息，包括白血病和骨髓增生异常综合征（MDS），在每种癌症类型中。
ECDC 研究 COVID-19 疫苗预防 SARI 住院效果的核心方案（经实验室确认为 SARS-CoV-2），版本 1.0
Nathalie Bossuyt（比利时科学），Natalie Fisher（比利时科学），Sarah Denayer（科学，比利时），伊莎贝尔·托马斯（Isabelle Thomas）（科学，比利时），露西·塞耶勒VjezdanaLovrić（克罗地亚HZJZ），Irena Tabain（Croatia HZJZ），Petr Husa（捷克共和国Brno，University Brno），Hana Orlikova（NANA ORLIKOVA）（国家公共卫生研究所，NIPH，捷克共和国）和KláraLabská（ni）eStep，HESHER，HENTER，HENTER，HESHIA，HENTER，HENTHERIA，HENTHERIA，HENTHERIA。 Onia），Hanna Nohynek（芬兰卫生与福利研究所，THL，芬兰），Alessandro Pini（法国公共卫生），Daniel Levy-Bruhl（法国公共卫生）； SE，爱尔兰），Lisa Domegan（爱尔兰HSE）； FrançoiseBerthet（卢森堡国家卫生局），Myriam Alexandre（Likembourg Lih，Luxembourg）（Luxembourg）（Lixembourg），Manon Gantenbie（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxembourg）（卢森堡国家卫生部），卢克尔（Luxembourg）（Guy Fagherazzi Health）（卢克尔氏菌（Neyanal Health），卢克尔（Luxherauski）（卢克尔族人）（卢克尔（Luxsem））， Uise Borg（马耳他卫生部），Adam Meijer（国家公共卫生与环境研究所，RIVM，荷兰），Annabel Niessen（RIVM，RIVM，Mirjam Knoll（荷兰） OS（西班牙ISCIII），Carmen Olmedo（西班牙MOH），Susana Monge（西班牙MOH），Antonio Rezusta（西班牙UNIZAR），Miriam Latorre，西班牙UNIZAR（UNIZAR） Ogo Marques（Epiconcept），Gabrielle Breugelmans（流行病备忘创新联盟）。
Intertak -Ml模型
Ovido de Filippo 1†，Victoria L. Camnn 2†，Corrado Pancotti 3†，Davide DI Vace 2，Angelo Silverio 4，Victor Schweiger 2，Victor Schweiger 2，David Niederser 2，David Niederser 2，Konrad A. Szawan 2吉多。 Parodi 6，Eduardo Bossone 7，Sebastiano Gili 8，Michael Neuhaus 9，Jennifer Franke 1 0，Benjamin Meder 1 0，MiłoszJaguszewski11，Michelel Nouutias 1 2，Michel Nouutias 1 2 2 Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfister 22，Alessandro Cuneo 23，Claudius Jacobshagen 23，Claudius Jacobshagen 24.25，Mahir Karakans 26.27，Mahir Karak.27，3.27，Wolfg。 Koenig 28,29，Alexander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 35，Tuija Vasankari 35，K.E.Juhani Airaksinen 35，L。Christian Napp 36，Rafal Dworakowski 37，Philip Maccarthy 37，Christoph Kaiser 38，Stefan Osswald 38，Leonarda Galiuto 39，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina Chan 40，Christina 40，Christa galie Chriel galie gali galiuto dan999999 1，42，克莱门·德尔马斯43，奥利维尔·莱雷斯43，埃卡特琳娜·吉利亚罗娃44，亚历山德拉·希洛娃44，米哈伊尔·吉利亚罗夫44，伊布拉希姆·埃尔·巴特维45,46，易卜拉欣·艾布拉希姆·阿金（Ibrahim Akarohim akarohim akarolina akarolinapoledniková47davideek 47 davideek 47，ibrahim A Massoomi 48, Jan Galuszka 49, Christian UKENA 50, Gregor Poglajen 5 1, Pedro Carrilho-Ferrairaa 52, Christian Hauccica , Carla Paolini 54, Claudio Bilato 54, Yoshio Kobayashi 55, Ken Kato 55, IWAO Ishibashi 56, Toshihariu Himi 57, Jehangir Din 58, Al-Shammari 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Abhiram Prasad 58, Charanjit S. Rihal 59, kan liu 60, P. Christian Schulze 6 1, Matteo Bianco 62, Lucas Jörg 63, Hans Rickli 63, Gonçalo Pestana 64, Thanh H. Nguyen 65, Michael Boohm 50，Lars S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Maier S. Monika Budnik 68，Grzegorz Opolski 68，Holger Thiele 69，Johann Bauersachs 36，John D. Hrowitz 65，Carlo di Mario 70，Francesco Bruno 1，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1 1. Mayank dalakoti 71。 Lüscher73,74，Jeroen J. Bax 75，Frank Ruschitzka 2，Gaetano Maria de Ferrari 1，Piero Fariselli 3，Jelena R. Ghadri 2，Rodolfo Citro 5,76，Fabrizio D'Sessenzo 1‡，和Christian Templin 2 *
基于机器学习的 takotsubo 综合征患者住院死亡预测：InterTAK-ML 模型
Ovidio De Filippo 1 † , Victoria L. Cammann 2 † , Corrado Pancotti 3 † , Davide Di Vece 2 , Angelo Silverio 4 , Victor Schweiger 2 , David Niederseer 2 , Konrad A. Szawan 2 , Michael Würdinger 2 , Iva Koleva 2 , Veronica Dusi 1 , Michele Bellino 4 , Carmine Vecchione 4,5 , Guido Parodi 6 , Eduardo Bossone 7 , Sebastiano Gili 8 , Michael Neuhaus 9 , Jennifer Franke 1 0 , Benjamin Meder 1 0 , Miłosz Jaguszewski 11 , Michel Noutsias 1 2 , Maike Knorr 1 3 , Thomas Jansen 1 3 , Wolfgang Dichtl 1 4 , Dirk von Lewinski 1 5，Christof Burgdorf 1 6，Behrouz Kherad 1 7，CarstenTschöpe1 7，Annahita Sarcon 1 8，Jerold Shinbane 1 9，Lawrence Rajan 20，Guido Michels 2 1，Roman Pfist Ander Pott 30，Philippe Meyer 3 1，Marco Roffi 3 1，Adrian Banning 32，Mathias Wolfrum 33，Florim Cuculi 33，Richard Kobza 33，Richard Kobza 33，Thomas A. Fischer 34，Tuija Vasankari 35 , 拉法尔·德沃拉科夫斯基 37 , 菲利普·麦卡锡 37 , 克里斯托夫·凯泽 38 , 斯蒂芬·奥斯瓦尔德 38 , 莱昂纳达·加利乌托 39 , 克里斯蒂娜·陈 40 , 保罗·布里奇曼 40 , 丹尼尔·博格 4 1 ,42 , 克莱门特·德尔马斯 43 , 奥利维尔·莱雷斯 43 , 叶卡捷琳娜·吉利亚罗娃 44 , 亚历山德拉·希洛娃 44 , 米哈伊尔·吉利亚罗夫 44 , 易卜拉欣·埃尔-巴特拉维 45,46 , 易卜拉欣·阿金 45,46 , 卡罗琳娜·波莱德尼科娃 47 , 彼得·图塞克 47 , 戴维·E·温彻斯特 48 , 迈克尔·马苏米 48 , 扬·加卢斯卡 49 , 克里斯蒂安·乌凯纳 50 , 格雷戈尔·波格拉延 5 1 , 佩德罗Carrilho-Ferreira 52 , Christian Hauck 53 , Carla Paolini 54 , Claudio Bilato 54 , Yoshio Kobayashi 55 , Ken Kato 55 , Iwao Ishibashi 56 , Toshiharu Himi 57 , Jehangir Din 58 , Ali Al-Shammari 58 , Abhiram Prasad 59 , Charanjit S. Rihal 59 , Kan Liu 60 , P. Christian Schulze 6 1 , Matteo Bianco 62 , Lucas Jörg 63 , Hans Rickli 63 , Gonçalo Pestana 64 , Thanh H. Nguyen 65 , Michael Böhm 50 , Lars S. Maier 53 , Fausto J. Pinto 52 , Petr Widimsk´y 47 , Stephan B. Felix 4 1，42，Ruediger C. Braun-Dullaeus 66，Wolfgang Rottbauer 30，GerdHasenfuß24，Burkert M. 70，Francesco Bruno 1，William Kong 7 1，Mayank Dalakoti 7 1，Yoichi imori 72，ThomasMünzel1 3，Filippo Crea 39，ThomasF.Lüscher73,74，Jeroen J.Bax 75，Frank Ruschitzka 2，frank Ruschitzka 2，Gaetzka 2，Gaetzka de farisel deeria deeria dieria dieria pieria pierari 1，Pierari 1，Pierari 1，i 1， 3、Jelena R. Ghadri 2、Rodolfo Citro 5.76、Fabrizio D'Ascenzo 1 ‡、Christian Templin 2 * ‡