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用于电子皮肤应用的超薄纸微型超级电容器
作为候选材料，最近已经开发出采用真空沉积法在柔性基底上制造的电池；然而，使用昂贵的阴极材料、基于物理气相沉积的电解质以及面积有限的制造工艺使装置结构庞大且过于复杂。[9–11] 厚基底会导致有限的灵活性（大弯曲半径）、降低的长期循环性能和高工艺成本，这与皮肤兼容电子产品的要求相矛盾。[6] 由于这些缺点，迫切需要低成本、大面积、高产量的印刷微型超级电容器（μ SC）。这导致了薄的平面装置的发展，它提供高功率密度（快速充电，以秒为单位）和循环能力（超过 10 000 次循环），具有易于制造和可扩展、直接的溶液处理方法的优点。[12,13] 使用不同的印刷方法，由各种碳同素异形体、导电聚合物和 Mxenes 印刷的 μ SC 被制造为电极。 [13–16] 超薄电化学储能装置采用聚酰亚胺 [17]、聚对二甲苯 C [18] 或带有载体支撑的 PET 箔 [19] 等薄基板。与无机类似物相比，导电聚合物通常被认为较差，因为其能量输送适中、化学稳定性高、循环性有限。然而，低成本印刷到柔性基板上或聚合成支架的可能性允许制造具有良好电容循环保持力的多孔电极。[20,21]
研究文章增强皮肤癌分类...
背景：皮肤癌诊断对皮肤科医生来说是一个挑战，因为其在诊断类别之间具有复杂的视觉差异。卷积神经网络 (CNN)，特别是 Efficient Net B0-B7 系列，在多类皮肤癌分类中表现出了优越性。本研究通过展示专为 Efficient Net 模型设计的定制预处理流程来解决视觉检查的局限性。该研究利用具有预训练 ImageNet 权重的迁移学习，旨在提高不平衡多类分类环境中的诊断准确性。方法：本研究开发了一种专门的图像预处理流程，包括图像缩放、数据集增强和伪影去除，以适应 Efficient Net 模型的细微差别。使用 Efficient Net B0-B7 数据集，迁移学习对具有预训练 ImageNet 权重的 CNN 进行微调。严格的评估采用精确度、召回率、准确度、F1 分数和混淆矩阵等关键指标来评估迁移学习和微调对每个 Efficient Net 变体在对不同皮肤癌类别进行分类时的表现的影响。结果：该研究展示了为 Efficient Net 模型量身定制的预处理流程的有效性。迁移学习和微调显著增强了模型辨别不同皮肤癌类别的能力。对八个 Efficient Net 模型 (B0-B7) 进行皮肤癌分类的评估揭示了不同癌症类别之间的不同性能模式。虽然占多数的类别良性角化病实现了高精度 (>87%)，但在准确分类湿疹类别方面存在挑战。黑色素瘤尽管只占少数 (占图像的 2.42%)，但在所有模型中的平均精度为 80.51%。然而，在预测疣软疣 (90.7%) 和牛皮癣 (84.2%) 实例时，观察到的性能不佳，这凸显了需要有针对性地改进以准确识别特定皮肤癌类型。结论：皮肤癌分类研究利用 EfficientNets B0-B7 和从 ImageNet 权重进行迁移学习。 EfficientNet-B7 的性能达到了巅峰，实现了突破性的 84.4% 的 top-1 准确率和 97.1% 的 top-5 准确率。它非常高效，比领先的 CNN 小 8.4 倍。通过混淆矩阵进行的详细每类分类准确率证实了它的熟练程度，表明 EfficientNets 在精确的皮肤病学图像分析方面具有潜力。
皮肤伤口愈合应用中水凝胶的分类
过去，使用了各种方法来治愈皮肤伤口，其中许多方法没有有利的结果。用基于水凝胶化合物的敷料代替旧方法已导致伤口愈合的质量和速度提高。已知水凝胶在改善气体交换和氧气供应中的作用以及伤口分泌物的吸收和温度调节以及伤口上传染剂的降低。在这项研究中，我们试图引入有效治愈皮肤伤口的最重要的水凝胶基团。调查结果表明，这些化合物包括具有天然碱（纤维素，淀粉，几丁质，壳聚糖，角叉菜胶，藻酸盐，葡萄糖，葡萄糖，葡萄糖，pullulan等）的聚合物水凝胶。），用物理碱产生的水凝胶。和化学（共聚物，均聚物等）），与自然和合成碱（与壳聚糖，胶原蛋白和葡萄糖起源的复合物相结合），具有聚乙烯醇等化合物等）和高级水凝胶（自愈合，喷涂，智能等）
使用深度学习的皮肤癌检测
印度卡纳塔克邦的技术大学卡拉布拉吉。摘要：癌症是一种致命的疾病，由于无法控制的身体细胞的生长而引起。每年，很多人都屈服于癌症，并被标记为最严重的公共卫生障碍。癌症都可以在人类解剖学的任何部分中发展，其中可能包括数万亿个蜂窝镜。最常见的癌症之一是皮肤癌，在皮肤上层发展。以前，使用蛋白质序列和不同类型的成像方式用于皮肤癌检测机器学习技术。机器学习方法的缺点是它们需要人类工程的功能，这是一项非常艰巨且耗时的活动。深度学习通过提供自动特征提取的设施在某种程度上解决了这个问题。在这项研究中，基于卷积的深神经网络已使用ISIC公共数据集用于皮肤癌检测。癌症检测是一个敏感的问题，如果不及时，准确地检测到，它很容易出现错误。单个机器学习模型检测癌症的性能是有限的。个人学习者的综合决定预计将比单个学习者更准确。合奏学习技术利用了学习者的多样性来做出更好的决定。因此，可以通过将学习者的决策（例如癌症检测）梳理来提高预测准确性。1。技术与人工的整合在本文中，使用VGG，CNN和Resnet的学习者进行皮肤癌检测的学习者开发了深度学习者的合奏。结果表明，深度学习者的综合决策优于在敏感性，准确性，特异性，F得分和精确度方面的学习者发现。这项研究的实验结果提供了一个令人信服的理由，以用于其他疾病检测。关键字：VGG，CNN，Resnet，暴力识别，深度学习，OpenCV，Firebase，JSON。引言皮肤癌检测项目致力于创建一种尖端技术，以早期发现和确定癌症的皮肤状况。皮肤癌经常发生并且可能致命的疾病，并且早期鉴定对于有效治疗和改善患者预后至关重要。这项研究打算使用诸如计算机视觉和机器学习之类的尖端技术来开发可靠的系统，可以帮助医生识别和分类与皮肤癌相关的皮肤病变。皮肤癌是全球健康问题，多年来其发病率稳步上升。及时发现和确定皮肤疾病癌症对于防止其进展并确保迅速干预至关重要。传统上，皮肤科医生依靠视觉检查和对皮肤病变的手动分析来确定其恶性潜力。但是，此过程可能具有挑战性和主观，从而导致准确性和潜在诊断错误的差异。
sanofi，A*星和国家皮肤中心的合作伙伴...
在2024年11月22日的新加坡痤疮治疗中 - 科学，技术与研究机构（A*Star）和新加坡国家皮肤中心（NSC）建立了一份理解备忘录，以提高研究痤疮治疗。由Biomedical Sciences行业合作伙伴办公室（由*Star主持的国家平台）促进，该合作伙伴关系借鉴了Sanofi与新加坡的临床和研究机构的专业知识。一起，它们结合了先进的科学知识和最先进的生物医学和临床基础设施，以推动痤疮治疗方面的进步。这项合作将涵盖轻度痤疮患者的1期临床研究，预计将于2025年第2季度开始，并进行了一项转化研究，以更深入地了解影响该病情严重程度的关键生物学标记。
驾驶。
问：大多数医生都在各个地方，通常是州际或海外工作。您的医疗旅程是什么？a：在整个医疗旅程中，我都有一系列经验。我搬到吉朗几年来上医学院。作为一名医学生，我去了肯尼亚的蒙巴萨，呆了10周，并在当地的医院上了。我协助了次要的手术程序，分娩的婴儿和一般医疗职责。，这无疑让我对我们有多么幸运的西药有多么幸运。我作为医生的大三时期是通过东方健康完成的，其中包括在Box Hill，Maroondah，Angliss和Bairnsdale Hospitals的时间。我花了很多时间在医院做儿科医生，就像我想成为一名儿科医生一样。我还花了很短的时间与家庭医生服务一起工作，他们在家中的人们在墨尔本各地为各种疾病而遇到各种疾病。我在2018年完成了通用培训，并在一般实践中工作了8年，然后才找到自己的热情，现在仅在寻找和治疗皮肤癌症方面工作。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
带有RF微针恢复皮肤的好处
a b s t r a c t被认为是一种侵入性治疗方法之一，而微针刺则是一种非侵入性治疗方法。另一方面，激光或脱皮后的必要护理对许多人来说很烦人，尤其是在炎热的季节。因为在今年的这一部分，由于紫外线的高水平，皮肤护理条件变得更加困难。同一问题使激光方法中的恢复期比微观更长。换句话说，如果您使用分数CO2激光恢复了皮肤，则应该在家里呆7-10天度过恢复期，但是您可能会被问到为什么使用激光的皮肤复兴恢复期是否比微针刺长？恢复期持续时间的差异取决于这两种治疗方法的有效性。在激光器中，皮肤表皮的表面层受到影响，这实际上是保护皮肤的主要责任，但是在微针刺中，皮肤的内部层受到影响，并且考虑到这种治疗方法可以快速完成血液流动，皮肤的愈合速度和恢复速度也很快。
解决Mirdametinib期间的皮肤不良事件...
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世界土著人民的皮肤疾病
在格陵兰提供医疗保健是一个主要挑战。从北到南的2600公里，从东到西1,050公里，格陵兰是世界上最大的岛屿，在全球的人口密度最低。地理状况与有时极端的天气状况相结合，提供医疗保健在格陵兰岛成为后勤挑战。大多数在格陵兰工作的医生都用于执行非常广泛的医疗职责，包括各种皮肤病学条件。，但不是格陵兰岛工作的单一认证的皮肤病学家。专业层面的皮肤病学护理由远程塑料学提供。在本文中，我们将描述格陵兰岛皮肤疾病的一些问题，特别关注因纽特人种群 - 基于基于基线患者特征的差异和由于影响治疗偏好的文化差异而获得的护理和与诊断相关的挑战的挑战。