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请引用本文为：Razavian H，Mazaheri M，Shiri A.薰衣草口腔滴在减少需要胚胎的患者中的牙齿焦虑
方法：在2021年进行的这项双盲随机临床试验中，使用简单的随机抽样技术招募了64例有症状性不可逆性牙髓炎的患者。盲目性。使用随机整数表将样品分为干预组和对照组，将它们随机化。在开始程序开始前一个小时，熟悉牙齿焦虑问卷。将250毫升水中的20滴水放在对照组中，而将20滴薰衣草提取物添加到250毫升水中的干预组中。两组在摄入疗法后60分钟完成了焦虑问卷。使用了数据，配对和独立的t检验以及多元回归分析。
Vitch Hell - Golchi -McGill University
2020 - 2024 ∗詹姆斯·约瑟夫·威拉德（James Joseph Willard），博士生物统计学（共同裁员：埃里卡·穆迪（Erica Moodie））SSC案例研究奖（750美元，共享）FRQNT博士培训奖（21,000美元/年/年/年$ 21,000，三年 + 4个月）2022 SSC SSC最佳口服介绍麦克吉尔学院奖学金统计学统计学（$ 12,000） (SBSS) student paper competition award GREAT Award ($1000 in 2023) 2024 ASA Biopharmaceutical Section student paper competition honorable mention ($500) 2020 – 2024 Junwei Shen, PhD Biostatistics (Co-supervisor: Erica Moodie) MITACS Accelerate Internship (August-December, 2020) SSC Case Studies Award ($750, shared) FRQNT doctoral training award （每年$ 25,000，1年 + 4个月）2022 - Mariana Carmona Baez，博士生物统计学（共同参议员：Alexandra Schmidt）2023 - * Nam-Anh Tran，PhD Biostatistics（Co-Supervisor）（Co-Supervisor：Bodea of Boredea of Boredea of Boregea）
引用本文：Fakour P，Shirizadeh A，Tahamoli-Roudsari A，Solgi G. Foxp3基因表达的表观遗传调节与功能受损的关系
调节性T（Treg）细胞的功能受损和Treg/Th17细胞的不平衡在发生自身免疫性疾病（如全身性狼疮红斑（SLE））中起着核心作用。Treg细胞对于维持免疫稳态和对自我抗原的耐受性至关重要。调节Treg细胞分化和功能的最重要的转录因子之一是FOXP3蛋白。异常的表观遗传修饰影响FOXP3基因表达并因此与Treg细胞的功能失调有关，与SLE的发病机理有关。因此，了解Treg细胞中FOXP3表达模式与表观遗传调节机制之间的复杂相互作用（例如，DNA甲基化，组蛋白修饰和非编码RNA，例如microRONAS和长期非编码RNA）至关重要。此外，针对这些表观遗传途径可能会提供新的治疗策略，以恢复免疫平衡并改善自身免疫性病理。本综述报告旨在提供有关SLE病中FOXP3基因表达的表观遗传控制的更新。
Shrish Ravan博士
1。联合国外在航天事务办公室（UNOOSA），奥地利2。亚洲和太平洋太空科学和技术教育中心（隶属于联合国3。），印度4。 亚洲和太平洋的联合国经济和社会委员会（ESCAP）5。 印度太空研究组织6。 德国航空航天中心（DLR）7。 意大利联合研究中心8.国际水管理研究所（IWMI），斯里兰卡9。 美国美国三角洲大学10。 奥地利萨尔茨堡大学11。 Ruhr-University Bochum（Rub），德国12。 中央建筑研究所（CBRI），印度13。 Maxar Technologies，新加坡14。 印度气象部（IMD），印度15。 印度尼西亚国家航空航天学院（Lapan），亚洲和太平洋太空科学和技术教育中心（隶属于联合国3。），印度4。亚洲和太平洋的联合国经济和社会委员会（ESCAP）5。印度太空研究组织6。德国航空航天中心（DLR）7。意大利联合研究中心8.国际水管理研究所（IWMI），斯里兰卡9。 美国美国三角洲大学10。 奥地利萨尔茨堡大学11。 Ruhr-University Bochum（Rub），德国12。 中央建筑研究所（CBRI），印度13。 Maxar Technologies，新加坡14。 印度气象部（IMD），印度15。 印度尼西亚国家航空航天学院（Lapan），意大利联合研究中心8.国际水管理研究所（IWMI），斯里兰卡9。美国美国三角洲大学10。 奥地利萨尔茨堡大学11。 Ruhr-University Bochum（Rub），德国12。 中央建筑研究所（CBRI），印度13。 Maxar Technologies，新加坡14。 印度气象部（IMD），印度15。 印度尼西亚国家航空航天学院（Lapan），美国美国三角洲大学10。奥地利萨尔茨堡大学11。Ruhr-University Bochum（Rub），德国12。中央建筑研究所（CBRI），印度13。Maxar Technologies，新加坡14。印度气象部（IMD），印度15。印度尼西亚国家航空航天学院（Lapan），
已发布版本的引用 (APA)：Arabi, H.、AkhavanAllaf, A.、Sanaat, A.、Shiri, I. 和 Zaidi, H. (2021)。人工智能和深度学习在 PET 和 SPECT 成像中的应用前景。Physica medica-European journal of medical physics，83，122-137。https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2021.03.008
本综述旨在讨论人工智能 (AI)，特别是深度学习 (DL) 算法在单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和正电子发射断层扫描 (PET) 成像中的最重要应用。为此，简要讨论了这些成像方式的潜在局限性/挑战，然后描述了为应对这些挑战而提出的基于 AI 的解决方案。本综述将重点关注主流通用领域，包括仪器仪表、图像采集/形成、图像重建和低剂量/快速扫描、定量成像、图像解释（计算机辅助检测/诊断/预后）以及内部辐射剂量测定。还提供了深度学习算法和用于这些应用的基本架构的简要描述。最后，讨论了全面验证和采用基于 AI 的解决方案以提高临床中 PET 和 SPECT 图像的质量和定量准确性所面临的挑战、机遇和障碍。