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网络防御：2024 年 3 月 26 日星期二，DEFNET 演习媒体日在凡尔赛-萨托里举行
这个专门为新闻界准备的片段将让我们通过模拟陆军格里芬号事件来深入了解网络干预的核心。此次事件将为车辆乘员、指挥系统和网络响应小组提供培训。
Higuchi Satoshi（OrcID ID：0000-0002-7914-8256）指导的指导医疗治疗，正在接受经导管的EDGE-EDGE-EDGE-EDGE维修
Higuchi Satoshi (Orcid ID: 0000-0002-7914-8256) Guideline-directed medical treatment in patients undergoing transcatheter edge-to-edge repair for secondary mitral regurgitation Satoshi Higuchi, MD, PhD, 1 Mathias Orban, MD, 1,2 Marianna Adamo, MD 3 , Cristina Giannini, MD 4 , Bruno Melica，医学博士5，妮可·卡拉姆（Melica），医学博士Nicole Karam，医学博士6，医学博士7 Daniel Kalbacher，医学博士，8,9 Benedikt Koell，MD，8 Lukas，Stolz，Stolz，Stolz，MD 1，Daniel Braun，MD，MD，MHBA 1,2 1,2迈克尔·诺斯（Michael Neuss） Ferreira，医学博士5，医学博士Holger Thiele，医学博士13号，马里兰州Stephan Baldus 13号，Ralph Stephan von Bardeleben，MD，MD 11，MD，1,2 STEFFEN MASSBERG，1,2 Stephan Windecker，医学博士，医学博士，MD，7 Philipp Lurz，7 Philipp Lurz，MD，Phd，Phd，Phd，Phd，13 Anna Sonia petronio，raham，Mden fornam lindef byann linden linden ,， 15，Marco Metra，MD 3，JörgHausleiter，MD 1,2，*； EUROSMR调查人员
引用Sato Y，Kutnya M，Abebe B，El Kurdi MS，Cox M，Bianco RW，Meuris B，Onuma Y，Serruys PW和Virmani R（2025）Nov
自体隐静脉移植物（SVG）和内部乳腺动脉（IMA）通常用于绕过狭窄的冠状动脉。众所周知，SVG故障率在1年时从10％到30％不等，在5 - 10年时达到约50％，而IMA的通畅率约为10 - 15年，约为90％ - 95％（Alexander等人，2005年； Taggart，2013年）。可以在挑战性的CABG循环中保持专利的现成，合成和小直径的血管移植物（SDVG），可能会在每年对数百万患者的治疗中造成全球范围内的范式转移。Although there are clinical reports of synthetic ePTFE grafts being used with some success in CABG ( Sapsford et al., 1981 ; Laube et al., 2000 ; Dohmen et al., 2013 ), including some clinical trials performed ( Emery et al., 1996 ; Weyand et al., 1999 ), there are currently no approved synthetic grafts clinically indicated for CABG use.最近，已经提出了一种新技术，它使用可生物吸附的聚合物基质，该基质允许内源性组织修复（ETR），而无需使用干细胞或动物衍生产物（Mes等，2022）。假体由患者自己的细胞插入，引发了导致ETR的一系列生理事件，逐渐替换了天然组织。我们开发了一个15厘米长的4毫米内直径恢复性旁路移植物，该旁路由基于可生物效应的聚合物基于上分子上尿素上吡米尼酮基序而组成（Webber等，2015; Sijbesma et al。，1997）（图1）。这类聚合物目前正在针对各种心血管应用进行临床研究（Mes等，2022）。该研究的目的是评估植入恢复性SDVG的可行性和长期通畅性。我们通过串行血管造影评估观察了管腔几何形状的演变，并研究了与卵子CABG模型中自体SVG控制相比，新型恢复性SDVG的组织学变化。
引用本文：Sato Y.非小细胞肺癌治疗中基于液体活检的伴侣诊断的临床实用性。
最近，循环肿瘤DNA（CTDNA）检测和生物学表征的技术进步已使液体活检测试能够在临床实践中实施。用于分析液体活检的方法在过去几年中迅速发展并继续前进，从而提供了有关肿瘤生物学特征的详细信息，例如肿瘤进展，转移，肿瘤异质性，基因组突变谱，克隆进化等。与技术进步同时，已经进行了常规临床环境中的液体活检。在2016年，食品和药物管理局（FDA）批准了第一个CTDNA液体活检检验，以检测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的表皮生长因子受体（EGFR）基因突变，作为EGFR-胰糖苷基因酶Inbibi Inspior（TKI）的分子靶向药物的伴生诊断，EGFFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFRFFRFRFFRER（TKI）。最近，液体活检的多基因面板测定已被批准为伴侣诊断，并已用于常规临床环境中。血液肿瘤突变负担（BTMB）预测免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的功效可能是液体活检的有希望的方法之一。实施液体活检的下一阶段用于常规临床环境，用于监测手术治疗后的ctDNA，以预测预后和检测到疾病复发，而不是常规成像诊断。在几项临床试验中，其临床实用性正在评估。本综述介绍了液体活检方法，生物标志物的发展以及其在NSCLC患者治疗方面的临床实用性的最新进展。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
EuroSatory 2012 展会现场 - 国防更新
经过数年开发复杂而雄心勃勃的道路扫雷反雷系统，法国陆军停止了原计划，将现有资产改造为更好地应对阿富汗的简易爆炸装置 (IED)。自六个月前部署到阿富汗以来，操作 SOUVIM 2 的部队每周遇到 1-2 枚 IED，共遇到 18 枚。大约三分之一的探测结果归因于 SOUVIM。该计划的转移是为了响应一项紧急作战响应，该响应描述了对一种能够探测和摧毁沿途 IED 的系统的需求，以支持驻阿富汗的法国特遣队。最初的 SOUVIM 并非为这项任务量身定制，因为它旨在探测和破坏各种地雷——沿道路埋设的反人员或反坦克磁性或压力地雷