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引用：Mallepu的Likhitha Reddy和B Mitra。 2023年。在不同的水稻r
保护农业（CA）稻麦系统通过提高生产效率和更好的环境质量提高了整体生产率和盈利能力。在CA下，保留残留物至关重要，但是在多大程度上？- 仍然没有得到答复。有机会在西孟加拉邦的亚马拉亚平原上保留了稻米残留物，以更精确的方式管理营养。将它们保持在背景下，在2021-2022和2022-2023的阴茎季节进行了实地实验，在保护农业街区，北阿兰卡·克里希（Uttar Banga Krishi Viswavidyalaya），西孟加拉邦，北方·邦加·克里希（Uttar banga Krishi viswavidyalaya），以评估稻米居民重新保留和营养管理方案的影响，以评估各种成长和产量的份额。实验被布置在分裂图设计中，具有各种水稻残留高度的四个主要情节处理（稻草在收获后保持在各种高度，即在地面上，即在地面上，即0 cm，r 1-15 cm，r 1-15 cm，r 2-30 cm和r 3-45 cm和r 3-45 cm）和五个营养的管理选项，作为n 2- n 2- n 2-- n 2 - 2--2-2-2 3-营养专家®（NE），N 4 -RDF + BIO和N 5 -NE + BIO），每个复制三次。实验中使用的小麦品种为DBW 187。结果表明，水稻残留物保留对总体生长参数，屈服属性和小麦作物产量没有任何显着影响。然而，在将稻草保持在30 cm高度的治疗r 2下，获得了较高的谷物产量（4.48和4.16 T HA -1）。营养管理方案对所有生长参数，产量属性和小麦产量都有重大影响。结果强调，在Ne®指导下以平衡的方式管理养分，并用生物肥料接种（n 5）显着改善了Spike No。M -2（277和268），填充谷物尖峰-1（43.40和46.73），尖峰长度（11.13和11.70 cm），1000粒重量（40.70和40.70和40.67 g）相比，谷物的收益率更高（5.27和4.64 T HA -1）与其他处理相比。在没有保留上述地面残基（r 0）且没有任何施肥剂（n 1）的处理下获得了较低的生长值，产量属性。可以得出结论，在30 cm高度（R 2）和NE®指导的营养管理下，残留物以及氮杂杆菌和PSB的种子接种可能会提高该区域下的零耕作小麦的生产率。
cratom（mitragyna空间）：威胁奇迹医学...
kratom（mitragyna speciosa）拥有丰富的历史遗产，作为一种用于多种治疗目的的草药植物，包括缓解疼痛，缓解炎症，缓解炎症，抗diarheal效应，止咳抑制，抑制，疲劳和抗焦虑和抗焦虑和抗抑郁剂。尽管具有广受赞誉的药用性，但这种植物具有精神活性属性，从而构成了滥用和潜在依赖性的风险以及戒断效果。具有阿片类药物激动剂特性的Kratom的生物碱成分，强调了其镇痛功效，从而承受着依赖性和戒断的风险，类似于其他阿片类药物激动剂。超出其作为阿片类药物激动剂的作用，Kratom的镇痛机制扩展到了其他互补途径，具有对吗啡的潜在优势。值得注意的是，KRATOM成分抑制关键的药物代谢酶（CYP）和多药剂转运蛋白P-糖蛋白，可能导致促成促进药物的水平升高，这些药物是这些蛋白质的底物，在包括FATCES在内的不良出现的潜在风险，包括发胖。鉴于风险与利益的不平衡，禁止Kratom用作草药疗法的理由是有理由的。然而，从kratom分离株衍生出的纯化药物的探索仍然是有希望的研究途径，并有可能超过标准的药物干预措施。
新的超声心动图参数预测了3年的新腹膜二尖瓣修复二尖瓣修复：单中心回顾性研究
摘要：NeoChord程序是一种回声引导的式腹膜跳动心脏的二尖瓣修复技术，可治疗由于脱垂和/或ail的脱离二尖瓣反流（MR）。本研究的目的是分析超声心动图图像以发现术前参数，以预测3年随访时的程序成功（≤中度MR）。连续72例严重MR的患者在2015年至2021年之间进行了新骨手术。MV术前的信息参数。三名患者在住院期间死亡。回顾性分析了其余69名患者。随访时，MR>中度有17例患者（24.6％）。在单变量分析中，末端局势环形面积（12.5±2.5 vs.14.1±2.6 cm 2; p = 0.038），末端终端 - 节压环（13.2±1.2 vs. 14±1.3 cm; p = 0.042）与>中度MR相比，52例MR的患者的0.041）和AF（25％vs.53％; P = 0.042）较低。环形功能障碍参数是程序成功的最佳预测指标：3D早期抗音节环面积（AUC 0.74； P = 0.004），3D早期施加局会（AUC 0.75; P = 0.003）和3D环面积分数变化（AUC 0.73; P = 0.035）。依靠3D动态和静态MA维度的患者选择可以改善随访时的程序成功。
次要二尖瓣反流表型的不断发展的概念
使用实时3维体积多普勒echocardiog echocardiog-raphy-raphy-raphy：在体外和临床验证中，通过自动的3维峰和近端近端的异伏特式表面积和中风量技术来定量慢性功能性二尖瓣反理量。cir-diovasc成像。2013; 6：125 - 133。2013; 6：125 - 133。
人工智能：健康职业教育的机遇与挑战 Nilesh Kumar Mitra 1 , Ebenezer Chitra 2 , Pei Se Wong 3 , Chew Fei Sow 1 , Siti Suriani Binti Abd Razak 4 , Hui Meng Er 3,4 , Vishna Devi Nadarajah 1,4
人工智能 (AI) 是指能够通过应用算法、数据分析和计算来执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。简而言之，AI 可以执行通常需要人类智能的认知任务。1 AI 的另一个重要方面是机器学习 (ML)，它可以通过经验学习、适应新输入并做出自主决策。机器学习模型使用大型数据集来识别模式并准确预测结果。这包括通过摄像头和传感器识别物体和面部。2 通过模仿人类智能，AI 可以解决各个领域的复杂问题，从每个应用程序中学习并提供各种解决方案来模仿智能人类行为。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT（聊天生成预训练 Transformer），这是一个使用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) GPT-3 模型创建的高级聊天机器人，并通过监督和强化学习技术进行了细致的微调。 3 GPT-3 具有高级文本生成功能，可用于回答问题、起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌、生成代码和翻译语言等任务。尽管 GPT-3（以及改进的 GPT-4）能够理解上下文、做出决策并处理冗长的对话，但教师们的反应喜忧参半，他们期待一种更具吸引力和可理解性的 AI 工具。4 反对者担心缺少参考资料、数据不准确以及科学回答缺乏深度，需要进一步分析。其他人开始接受这种工具，将其用于自己的学术角色，在谨慎行事的同时强调 AI 的重要性。在健康职业教育领域，
将超声心动图参数与可解释的人工智能集成，以用于基本二尖瓣反流表型的数据驱动聚类
MV流量减速时间ERO通过PISA方法通过PISA方法通过PISA方法流量E'PISA E'S'速度E/E'速度比MR速度速率流量为体积量通过体积方法MV Annulus calification MV Annulus calification La calification La calification la量LA体积la量基底RV直径在4-Chamber View Tapse Tapse Tapse TapseMV流量减速时间ERO通过PISA方法通过PISA方法通过PISA方法流量E'PISA E'S'速度E/E'速度比MR速度速率流量为体积量通过体积方法MV Annulus calification MV Annulus calification La calification La calification la量LA体积la量基底RV直径在4-Chamber View Tapse Tapse Tapse TapseMV流量减速时间ERO通过PISA方法通过PISA方法通过PISA方法流量E'PISA E'S'速度E/E'速度比MR速度速率流量为体积量通过体积方法MV Annulus calification MV Annulus calification La calification La calification la量LA体积la量基底RV直径在4-Chamber View Tapse Tapse Tapse TapseMV流量减速时间ERO通过PISA方法通过PISA方法通过PISA方法流量E'PISA E'S'速度E/E'速度比MR速度速率流量为体积量通过体积方法MV Annulus calification MV Annulus calification La calification La calification la量LA体积la量基底RV直径在4-Chamber View Tapse Tapse Tapse TapseMV流量减速时间ERO通过PISA方法通过PISA方法通过PISA方法流量E'PISA E'S'速度E/E'速度比MR速度速率流量为体积量通过体积方法MV Annulus calification MV Annulus calification La calification La calification la量LA体积la量基底RV直径在4-Chamber View Tapse Tapse Tapse Tapse
自动分割主动脉瓣和二尖瓣，用于肥厚性阻塞性心肌病的心脏外科手术计划
肥厚性阻塞性心肌病（HOCM）是年轻人突然心脏死亡的主要原因。隔膜切除术手术被认为是HOCM非药物治疗的黄金标准，其中主动脉和二尖瓣是手术计划的关键区域。当前，在临床实践中广泛执行主动脉和二尖瓣的手动分割，以构建用于HOCM手术计划的3D模型。但是，这样的过程是耗时且昂贵的。在本文中，我们将解剖学的先验知识介绍为自动分割主动脉和二尖瓣的深度学习。特别是提出了一种两阶段的方法：我们首先从CT图像中获得感兴趣的（ROI），然后进行心脏分割。心脏子结构之间的空间关系用于识别包含主动脉瓣和二尖瓣的瓣膜区域。与典型的两阶段方法不同，我们为左心室的精制分割，左心房和主动脉作为阀门分割的附加输入。通过纳入这些解剖学先验知识，深度神经网络（DNN）可以利用周围的解剖结构来改善阀门细分。，我们收集了一个具有隔膜切除术手术病史的患者的27个CT图像的数据集。实验结果表明，我们的方法的平均骰子得分为71.2％，比现有方法提高了4.2％。我们的数据集和代码将发布到公共数据集。关键字：肥厚的阻塞性心肌病，外科手术计划，分割，深神经网络。
在真实的人类左心模型中对 MitraClip 进行计算机模拟分析
摘要：二尖瓣反流是一种常见的心脏瓣膜疾病，与高发病率和死亡率相关。使用 MitraClip 装置进行经导管二尖瓣修复已成为不适合常规手术的患者的一种安全有效的替代方法。然而，MitraClip 植入左心室的结构和血流动力学影响尚未得到广泛探索。本研究旨在使用高精度人体心脏模型评估 MitraClip 装置的结构和血流动力学性能，特别关注健康的二尖瓣几何形状。使用有限元法进行结构分析和使用格子波尔兹曼法进行计算流分析，模拟了 MitraClip 装置的植入。MitraClip 植入会引起二尖瓣的几何变化，导致受该装置约束的瓣叶区域主应力的局部最大值。血流动力学评估显示左心室壁附近有缓慢移动的嵌套螺旋流，心尖区域有高流速。涡流分析表明，在植入 MitraClip 后，二尖瓣的双孔面积配置会引起异常血流动力学状况。通过以患者特定的方式预测可能的不良事件和并发症，计算建模支持循证决策，并提高经导管二尖瓣修复的整体有效性和安全性。
Zeon Corporation Invests in U.S. Startup Mitra Chem
Zeon Corporation（Zeon;总部：Tokyo Chiyoda-ku；总裁兼首席执行官：Tetsuya Toyoshima），通过其风险投资资本ARM Zeon Ventures Inc.（加利福尼亚州，美国加利福尼亚州；代表：Yoshihiro Kagawa），在Mitra Future Technologies，Iritra Incation for Iritra forep。iritra foreprate forep.电池。此外，Zeon计划探索与这项投资相关的未来合作。Mitra Chem是美国少数公司之一，目的是使用其专有的机器学习平台为这些电池开发阴极材料，以实现大规模的LFP电池。它还为下一代电池开发了大量的低成本阴极材料，其能量密度甚至比LFP电池更高。通过广泛采用电动汽车，Zeon将通过开发适合Mitra Chem的电池材料的电极工艺来加速向可持续移动社会的过渡。具体来说，Zeon还将充分利用它在设计粘合剂和评估和分析锂离子电池多年来已培养的专业知识，以提议提议一种适合Mitra Chem的环保，低成本电极工艺，适合Mitra Chem的阴极材料并协助推动公司进一步增长。Zeon致力于通过在四个关键领域（医疗保健和生命科学，案例和MAAS*，电信（5G/6G）以及能源保存）进行投资和培育初创公司，从而为可持续的社会做出贡献，并提供必不可少的产品和服务，并最终为人们带来可持续的地球和安全的生活和舒适的生活。
心力衰竭中的二尖瓣干预
coapt¼心血管结局评估Mitraclip经皮治疗功能性二尖瓣反流的心力衰竭患者；珠穆朗玛峰¼血管内边缘到边缘维修研究；扩展¼一项当代，前瞻性，多中心研究，评估了下一代Mitraclip设备的现实性能和安全性经验； MR¼二尖瓣反流； PMID¼PubMed识别； RCT¼随机对照试验。