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硕士精神病精神健康护士（DNP）
ODU在DNP计划中提供了三个集中度：1）职业硕士的高级练习（基于传统的硕士课程，为护士从业者，临床护士专家，护士助产士和护士麻醉），2）邮政局长的执行官，邮政事务邮政事务邮政精神卫生护士（供aprns for Aprns spect and Bass）和DN PPPEN和DNP），麻醉（CRNA）。为了从旧自治领大学的APN和NE DNP计划中毕业，学生必须成功完成所有37个要求课程的学时，包括基于证据的DNP项目，以及所有临床实践。将需要一个全日制学生四个学期（春季，夏季，秋季和春季）才能完成该计划。兼职学生将在七个学期（春季，夏季，秋季，春季，夏季，秋季和春季）完成DNP计划。ODU护理硕士课程的所有计划都包括六个学分，这些学分也满足DNP计划的要求，使学生可以在另外三个学期中完成DNP。请参阅特定的不同信用要求和课程计划的精神心理健康DNP和学士学位护士麻醉计划。
利用生理数据检测强直信息处理活动
通过可穿戴传感器捕捉的生理信号来表征信息处理活动 (IPA)，例如阅读、聆听、说话和写作，可以拓宽对人们如何产生和消费信息的理解。然而，传感器对外部条件高度敏感，而这些条件并不容易控制——即使在实验室用户研究中也是如此。我们进行了一项初步研究 (𝑁 = 7)，以评估使用多个传感器的四种 IPA（阅读、聆听、说话和写作）中生理信号的稳健性和灵敏度。收集的信号包括皮电活动、血容量脉搏、凝视和头部运动。我们观察到参与者之间的一致趋势，以及四种 IPA 之间具有统计学上显着差异的十个特征。我们的结果为用户遇到 IPA 时生理反应的差异提供了初步的定量证据，揭示了根据 IPA 分别检查信号的必要性。本研究的下一步将进入特定的环境，即信息检索，并且 IPA 被视为与搜索系统的交互方式，例如通过说话或打字提交搜索查询。
致编辑的信
致编辑：近年来，由于有效疗法的验证，淀粉样转甲状腺素蛋白相关 (ATTR) 心脏淀粉样变性 (CA) 患者的治疗发生了重大变化。例如，使用 N1006 等抗体的新疗法有望消除 ATTR CA ( 1 )，基因编辑策略有望降低遗传性疾病患者血清 TTR 蛋白水平 ( 2 )。在此背景下，他法米迪在 ATTR CA 治疗中发挥了重要作用，目前已被纳入国际指南 ( 3 )，该指南强调及时开始治疗的必要性，因为在疾病晚期阶段疗效会降低 ( 4 )。在这方面，毫无疑问，及时诊断对于 ATTR CA 患者获得良好结果至关重要，而能够提供早期和准确诊断的可靠成像方式至关重要。与直觉相反，关于在早期诊断 ATTR CA 时应将注意力集中到何处的指导不应来自有关成像方式诊断准确性的文献，而应来自有关使用这些方式进行 tafamidis 后随访的最新数据。根据最近的报告，最近发表在《核医学杂志》( 5 ) 上的一项研究表明，治疗后心脏对 99m Tc-3,3-二膦酰基-1,2 丙二羧酸 ( 99m Tc-DPD ) SPECT 的摄取程度会降低。这项研究最有趣的发现是 99m Tc-DPD 摄取量的下降有些出乎意料。事实上，tafamidis 本质上减少了心肌内淀粉样纤维的沉积，而不是使其降解。与这一概念一致，以心脏 MRI 为特色的研究显示治疗后细胞外体积趋于稳定 ( 6 )。因此，可以想象，基于心脏 MRI 的细胞外体积计算反映了心肌内的淀粉样蛋白负担，而 99m Tc-DPD SPECT 反映的不是淀粉样蛋白的负担而是活性沉积的程度。这一概念与 99m Tc-DPD 不直接与淀粉样蛋白纤维结合而是与淀粉样蛋白内的微钙化结合的观察结果一致 (7)。与骨扫描一样，只有具有活跃代谢的钙化才会吸收 99m Tc-DPD，同样的概念也适用于淀粉样蛋白成像。因此，如果我们的目标是尽早发现 ATTR CA，当淀粉样蛋白负担可能较小但活性沉积迅速时，99m Tc-DPD 可能是准确诊断的首选。在这方面，最有可能的 99m Tc-DPD 摄取模式可能不是弥漫性和轻微的，而是中度至密集的，并且局限于已知首先受到影响的左心室心肌区域——即基底区域，而不影响心尖区域。在这种情况下，很明显平面 99m Tc-DPD 成像不再足以进行早期诊断。事实上，而平面成像可能会漏掉小面积轻度至中度增加的 99m Tc-DPD 摄取，
已发表版本的引用（APA）：Juarez-Orozco, LE、Klén, R.、Niemi, M.、Ruijsink, B.、Daquarti, G.、van Es, R.、Benjamins, J.-W.、Yeung, MW、van der Harst, P. 和 Knuuti, J. (2022)。人工智能通过核心脏研究改善风险预测。当前心脏病学报告，24，307–316。 https://doi.org/10.1007/s11886-022-01649-w
摘要 综述目的 随着基于机器学习的人工智能 (AI) 继续彻底改变我们分析数据的方式，核心脏病学领域为实施这些复杂分析提供了肥沃的土壤。本综述总结并讨论了有关核心脏病学技术和 AI 的原理，以及有关其性能和对改善心血管疾病风险预测的贡献的当前证据。 最新发现和总结 越来越多的证据表明，在涉及 SPECT 和 PET 技术的核心脏病学研究中，基于机器学习的 AI 的实验和实施可以改善疾病风险 (疾病分类) 和事件风险 (不良事件预测) 估计。这些出版物仍然报告了使用统计机器学习方法或深度学习的方法的客观差异，这些方法具有不同的架构、数据集大小和性能。最近人们致力于为基于机器学习的 AI 在心血管成像中的实验和应用带来标准化和质量，以通过 AI 制定数据协调和分析标准。基于机器学习的人工智能通过在心脏核研究中的应用，为改善心血管疾病的风险评估提供了可能性。
靶向嘌呤能 P2X7 受体的放射性配体
嘌呤受体 P2X 配体门控离子通道 7 型 (P2X7R) 是一种三磷酸腺苷 (ATP) 门控离子通道。1-3 P2X7R 广泛存在于身体几乎所有组织和器官中，并在免疫、外周和中枢神经系统中高度表达，因此该受体在健康和疾病中发挥着重要作用。4-6 P2X7R 的过度表达与许多下游事件有关，以细胞特异性的方式进行，包括炎症、ATP 介导的细胞增殖和死亡、代谢事件和吞噬作用，并与多种炎症、免疫、癌症、神经、肌肉骨骼和心血管疾病有关。7-12 P2X7R 是一个有吸引力的治疗靶点，许多 P2X7R 拮抗剂已被开发用于治疗与 P2X7R 相关的疾病，如炎症、感染、神经、癌症和心脏疾病。 13-17 因此，P2X7R 已成为一个有趣的分子成像靶点，因为成像剂的开发与药物开发过程同步进行。18 先进的生物医学成像技术正电子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 是两种有前途的分子成像方式，
基于体素的形态测量揭示阿尔茨海默病中骨矿物质密度损失与皮质灰质体积减少之间的相关性
骨质疏松症和阿尔茨海默病 (AD) 都是全球性问题，尤其是在老龄人口比例不断增长的发达国家。骨质疏松症和 AD 都会随着年龄的增长而增加，缩短预期寿命 ( Yoshimura 等人，2009 年；Compston 等人，2019 年)。在 AD 中，在计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和单光子发射断层扫描 (SPECT) 等成像方式上可识别出大脑特定区域的萎缩或低灌注。这些发现是诊断 AD 患者的重要客观生物标志物 ( Ito 等人，2014 年)，意味着参与认知功能的神经网络已被破坏。流行病学研究表明，面积骨密度 (BMD) 降低和骨质流失率增加与认知能力下降和 AD 风险增加有关（ Yaffe 等，1999；Zhou 等，2014；Kang 等，2018；Lv 等，2018）。这种关系的一种解释是，全身稳态依赖于器官之间的串扰，这种串扰对于协调器官活动和确保其生理功能的适当调节至关重要。在这些观点中，最近出现了骨骼和大脑之间的相互作用，即所谓的“骨-脑串扰”（ Rousseaud 等，2016）。骨骼不仅调节磷酸盐和钙的代谢，还分泌一种成骨细胞衍生的分子（例如骨钙素），这种分子似乎是通过调节大脑发育和认知功能来影响中枢神经系统的重要因素（Obri et al., 2018）。目前的研究报告称，低 BMD 与早期 AD 的全脑体积较小和记忆力缺陷有关，这表明与 AD 相关的中枢神经系统退化可能在骨质流失中发挥作用（Loskutova et al., 2009; Bae et al., 2019）。在之前使用脑 SPECT 灌注图像的研究中，我们证实了患有骨质减少和 AD 的老年女性的后扣带皮层存在低灌注（Takano et al., 2020）。尽管一些实质性报告表明骨质疏松症与 AD 之间存在关系，但与人类骨质流失相关的大脑具体地形特征尚未得到广泛描述。尤其是骨质流失是否会影响 AD 相关区域（例如海马、海马旁回、颞顶区、后扣带回和楔前叶）的区域结构改变仍不清楚。因此，我们假设，更好地了解骨质流失与 AD 相关区域地形变化之间的关联将为有效预防和治疗骨质疏松症和 AD 提供策略。
关于使用 Tafamidis 治疗后心脏 99mTc-DPD 摄取的最新证据可能为 ATTR 淀粉样变性患者的超早期诊断提供思路
致编辑：近年来，由于有效疗法的验证，淀粉样转甲状腺素蛋白相关 (ATTR) 心脏淀粉样变性 (CA) 患者的治疗发生了重大变化。例如，使用 N1006 等抗体的新疗法有望消除 ATTR CA ( 1 )，基因编辑策略有望降低遗传性疾病患者血清 TTR 蛋白水平 ( 2 )。在这种情况下，他法米迪在 ATTR CA 治疗中发挥了重要作用，目前已被纳入国际指南 ( 3 )，该指南强调及时开始治疗的必要性，因为在疾病晚期阶段，疗效会降低 ( 4 )。在这方面，毫无疑问，及时诊断对于 ATTR CA 患者获得良好结果至关重要，而能够提供早期和准确诊断的可靠成像方式至关重要。与直觉相反，关于在早期诊断 ATTR CA 时应将注意力集中到何处的指导不应来自有关成像方式诊断准确性的文献，而应来自有关使用这些方式进行 tafamidis 后随访的最新数据。根据最近的报告，最近发表在《核医学杂志》( 5 ) 上的一项研究表明，治疗后心脏对 99m Tc-3,3-二膦酰基-1,2 丙二羧酸 ( 99m Tc-DPD ) SPECT 的摄取程度会降低。这项研究最有趣的发现是 99m Tc-DPD 摄取量有点出乎意料的下降。事实上，tafamidis 本质上是减少心肌内淀粉样纤维的沉积，而不是使其降解。与这一概念一致，以心脏 MRI 为特色的研究显示治疗后细胞外体积趋于稳定 ( 6 )。因此，可以想象，基于心脏 MRI 的细胞外体积计算反映了心肌内的淀粉样蛋白负担，而 99m Tc-DPD SPECT 反映的不是淀粉样蛋白的负担而是活性沉积的程度。这一概念与 99m Tc-DPD 不直接与淀粉样蛋白纤维结合而是与淀粉样蛋白内的微钙化结合的观察结果一致 (7)。与骨扫描一样，只有具有活性代谢的钙化才会吸收 99m Tc-DPD，同样的概念也适用于淀粉样蛋白成像。因此，如果我们的目标是尽早发现 ATTR CA，当淀粉样蛋白负担可能较小但活性沉积迅速时，99m Tc-DPD 可能是准确诊断的首选。在这方面，最有可能的 99m Tc-DPD 摄取模式可能不是弥漫性和轻微的，而是中度至密集的，并且局限于已知首先受到影响的左心室心肌区域——即基底区域，而不影响心尖区域。在这种情况下，很明显平面 99m Tc-DPD 成像不再足以进行早期诊断。事实上，而平面成像可能会漏掉小面积轻度至中度增加的 99m Tc-DPD 摄取，灵敏度
Self-charging power textiles integrating energy harvesting triboelectric nanogenerators with energy storage batteries/supercapacitors
摘要：在物联网和人工智能的时代，高度的轻巧和灵活的自充电系统具有同步能量收集和能量存储，这是高度满足的，可以为无效，分布式和低功率可耐磨性电子机构提供稳定，可持续性和自主的电源。然而，缺乏关于基于摩擦电纳米生成器（TENG）的最新作品的综合审查和挑战性的讨论，这些基于基于的自动充电功率纺织品，这很有可能成为未来的能源自主能力来源。在此，从纺织结构设计的方面全面总结了自动充电纺织品杂交纤维/织物型tengs和纤维/织物形状电池/超级电容器的杂交。基于当前的研究状况，最终还讨论了关键的瓶颈和更明亮的自我充电功率纺织品的前景。希望自我充电电源纺织品的最新研究的摘要和研究可以帮助相关的研究人员准确掌握研究的进度，专注于关键的科学和技术问题，并促进进一步的研究和实际应用程序。
多年陈旧者与苏门康 - 卫生员 -
Kromek预计将为2025财年Kromek Group PLC（目的：KMK）盈利，这是高级成像和CBRN检测段的辐射和生物检测技术解决方案的领先开发商，很高兴地公布它已与Siemens Medical Solutions Use in Union-Inn-nortion-nortive of Siemensensemensensemensensemensemensemensemensemenseenseence of Siemensemensemensemensemensemensemensemensemenseineseenc.根据启示协议和专利许可协议，以及该集团提供基于CZT的探测器瓷砖（“供应协议”）（以及启用和专利许可协议，“协议”），以启用CZT检测器的Spect应用程序（单光子发射计算计算计算的计算机），以及供应基于CZT的检测器（“供应协议”），以及供应基于CZT的检测器（“供应协议”）（“供应协议”）（“供应协议”）（“供应协议”），以及供应基于CZT的检测器（“供应协议”），以及供应基于CZT的探测器（“供应协议”），基于熔炉和相关服务的基础。根据《启用协议》，该集团将在四年期间在四年期间以四期现金支付3,750万美元的现金，并在本财政年度首次收到25000万美元，这将被确认为收入。此外，董事认为，从协议的第二年开始，供应协议将对高级成像收入做出重大贡献。摘要•在四年内，Kromek将：
变分算法中的量子经典权衡和多控制量子门分解
近期量子计算机的计算能力受到门操作的噪声执行和有限数量的物理量子比特的限制。混合变分算法非常适合近期量子设备，因为它们允许在用于解决问题的量子资源和经典资源数量之间进行广泛的权衡。本文通过研究一个具体案例——将量子近似优化算法 (QAOA) 应用于最大独立集 (MIS) 问题的实例——研究了算法和硬件层面的权衡。我们考虑了 QAOA 的三种变体，它们在算法层面根据所需的经典参数数量、量子门和所需的经典优化迭代次数提供不同的权衡。由于 MIS 是一个受约束的组合优化问题，因此 QAOA 必须尊重问题约束。这可以通过使用许多多控制门操作来实现，这些操作必须分解为目标硬件可执行的门。我们研究了该硬件级别可用的权衡，将不同本机门集的门保真度和分解效率组合成一个称为门分解成本的单一指标。