●DCAM-API是Hamamatsu Photonics K.K.的注册商标。(欧盟,日本,英国,美国)。●ORCA和QCMO是Hamamatsu Photonics K.K.的注册商标。(中国,欧盟,日本,英国,美国)。●Windows是美国Microsoft Corporation(和其他国家 /地区)的注册商标。●此手册中指出的产品和软件包名称是其各自制造商的商标或注册商标。●遵守本地技术要求和法规,本小册子中包含的产品的可用性可能会有所不同。请咨询您当地的销售代表。●本小册子中描述的产品旨在符合书面规格,当时严格按照所有说明使用。●此手册中指定的光谱响应是典型的价值,不能保证。●规格和外观如有更改,恕不另行通知。©2024 Hamamatsu Photonics K.K.
我们现代的生活方式依赖于原材料。从铁路基础设施的钢铁到智能手机电路中的金银:原材料无处不在。向气候中和未来的过渡需要电动汽车所需的钴、可充电电池所需的锂、太阳能电池板所需的硅以及产生可再生能源的风力涡轮机所需的稀土元素。随着世界变得越来越小,联系越来越紧密,社会对地球的影响从未如此明显。现在很明显,我们需要转向循环经济,以负责任地利用地球有限的资源。但一个人能做些什么来提供帮助呢?比你想象的还要多!真正的改变需要勇气、创新思维和集体行动——这正是 EIT 原材料学院在未来学生身上寻找的技能。你准备好挖掘你的天赋,帮助塑造一个更循环、更绿色的经济,并为明天创造可持续的解决方案了吗?
Study Title: EMERALD (Emergency Medicine Cardiovascular Risk Assessment for Lipid Disorders Principal Investigator, Co-investigator(s): Dr. Nicklaus Ashburn, Dr. Simon Mahler Sponsor or funding source: Atrium Health Wake Forest Baptist Background, Rationale and Context EMERALD (Emergency Medicine Cardiovascular Risk Assessment for Lipid Disorders) is a pilot study seeking to determine the feasibility of在急诊科(ED)中启动高脂血症(HLD)的药物治疗,并将收集对未来的随机对照试验的信息,将ED HLD治疗与常规护理(未来的NHLBI提交)进行了比较HLD是一种关键的心血管疾病(CVD)危险因素,与动脉粥样硬化心血管疾病(ASCVD)有因果关系,这是美国死亡率和发病率的主要原因。1–3估计,近40%的ED患有胸痛的ED患者管理不佳或无法识别的HLD。4然而,在HLD的ED和ED启动医疗疗法中,很少对患者进行HLD筛查并不常见。由于很少筛选HLD,因此处方他汀类药物不是急诊科的护理标准。因此,当前未解决HLD的ED Care范式代表了预防ASCVD事件的错失机会。低密度脂蛋白 - 胆固醇(LDL-C)的每38.7 mg/dl降低与ASCVD事件减少21%,死亡率降低24%。5,6因此,对于每年有未诊断和/或未经管理的HLD的数百万患者,有明显的机会来改善数百万患者的健康。这项研究的具体目的是:目标1:测试翡翠的可行性。7,8诊断和管理CVD风险因素,例如ED中的HLD将是创新的和范式的转移。为了解决ASCVD预防差距,我们开发了一种基于ED的新型HLD筛查和治疗计划:Emerald(急诊医学心血管风险评估脂质疾病)。该计划将2013 AHA/ACC和2022 US预防服务工作组指南的HLD建议调整为ED设置。翡翠干预涉及1)订购ED脂质面板,2)使用合并的队列方程式计算10年ASCVD风险9,3)开处方中等或高强度的他汀类药物,如果适用,以及4)将患者转介患者(预防心脏病学,预防性心脏病学,或一般心脏病学,依靠风险级别)。10–12我们的初步数据表明,> 90%的急性胸痛患者认为,ED是评估HLD的合适场所,> 80%的人认为这是开始为HLD开始药物治疗的合理场所。但是,在ED环境中筛查HLD和启动治疗的可行性尚不清楚。尚不清楚患者开处方的HLD治疗是否会填充这些处方,服用药物和完整的计划随访。此外,尚不清楚忙碌的急诊医生是否会采用并遵循预防性HLD护理计划的步骤。目的现在需要的是一项试点研究,研究ED是否可以筛选HLD并估算降低LDL-C中翡翠的预期效应大小。我们提出了一项针对20名患者的试点研究,旨在评估祖母绿的可行性,并通过在ED中启动医疗治疗来探索LDL-C的变化。我们将确定接受完整翡翠评估的患者的比例(ED脂质面板,10年ASCVD风险
2。获得更好的运动强度估计。pis:Claire Black,Martin Wiegand,Alex Diaz的康复过程中的Alex Diaz运动强度可以通过测量患者的氧气消耗率来量化,但是在所有重症监护病房中,这些测量均未可用。该项目已应用统计建模技术来建立估计氧气消耗的方法,以此作为从常规临床ICU实践中可用的参数中的运动强度的代理。我们使用了一项观察性研究中的数据,该数据记录了机械通风的ICU患者参加了各种康复活动,记录了逐呼间 - 驱动器 - 交换测量值。这包括37例患者和103次康复课程的74,332次测量。由于原始数据会受到相当大的噪音(患者咳嗽的组合,气道分泌物和机器错误)的工作重点是寻找可靠的方法来消除异常值和不同的方法来建模数据。
本文提出了使用摄像机使用Agisoft和CloudCompare软件创建工程对象的3D公制模型的可能性。传统的摄影测量技术并不总是与市场所需的生产紧迫性相匹配。复杂性,从而导致成本,时间和工作的繁琐。此处称为视频图表技术的摄像机技术的使用可与拍照相媲美,但是,它允许加快获取数据的过程,在许多情况下,这是任何B Anyb任何项目或研究的关键元素。进行了三个拍摄对象的3D建模质量的分析,这使作者可以完善获取图像以进行空间分析的过程。“视频图”的应用技术与拍照相当,但允许数据采集过程加快加速,在许多情况下,这是现场研究的关键要素。来自非金属摄像机的3D对象视频由Agisoft Metashape处理。为了能够评估视频图数据的准确性,使用了良好的激光扫描仪技术的数据进行比较。激光扫描仪数据已在Autodesk recap中进行了预处理。手动注册是通过三项扫描中的14分进行的。将两个3D模型导出到CloudCompare软件进行比较和进一步分析。对拍摄的三个对象的3D建模质量进行了分析,从而可以完善获取图像以进行空间分析的过程。本文介绍了使用非金属手机摄像机“视频图”的可能性,以使用Agisoft和CloudCompare软件创建工程对象的公制3D模型。在CloudCompare中进行了注册,云到云(C2C)和配置文件分析,以确定由视频图数据所产生的3D模型的不确定性确定为两个模型之间的分离距离。结果表明,激光扫描仪和视频图中的分离平均距离得出的3D模型点云为34厘米,XY平面的平均轮廓分离为25 cm,Z平面为1.9 cm。使用云到云PCV确定平均差84 cm。
牙医对人工智能在牙科领域的作用和未来的认识和看法 ISMA SAJJAD 1 , YAWAR ALI ABIDI 2 , NABEEL BAIG 3 , HUMERA AKHLAK 4 , MAHAM MUNEEB LONE 5 , JAMSHED AHNED 6 1 助理教授 牙科手术 信德口腔健康科学研究所,真纳信德医科大学 2 院长,牙科手术系主任 信德口腔健康科学研究所,真纳信德医科大学 3 高级执行官 部门:研究评估部 巴基斯坦医师和外科医生学院 4 病理学助理教授 信德口腔健康科学研究所,真纳信德医科大学 5 助理程序 牙科手术 信德口腔健康科学研究所,真纳信德医科大学 6 讲师 牙科手术Sajjad,电子邮件:isma.sajjad@jsmu.edu.pk,手机:03337593872