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LunaNet 互操作性规范 (LNIS V4)
下表列出了 LNIS 文档中特定的待确定 (TBD) 和待完善 (TBR) 项。这些项在本版本发布时尚未最终确定或当前未定义。每个指示符都根据文档标题、确定 TBD/TBR 时的文档版本号、TBD 或 TBR 的指示、父节号和特定未解决项的编号进行编号。例如，“LNIS4-TBD-6004”可以分解为 – LunaNet 互操作性规范版本 4 第 6 节中确定的第 4 个未解决 TBD 项。处理完每个项后，将用解决方案代替指示符，并将此表中的项划掉（LNIS4-TBD-6004）。如果确定了新的未解决项，将使用上面定义的指示方案将其添加到此表中。所有 TBD/TBR 都将保留其原始编号，不会在添加或删除项时重新编号。
增强神经胶质瘤IDH突变状态的可预测性...
根据世界卫生组织中枢神经系统肿瘤的分类，抽象的目的，等酸脱氢酶（IDH）基因的突变状态已成为神经胶质瘤的主要诊断鉴别剂。 因此，基于成像的IDH突变状态的预测对于个别患者管理是高度兴趣的。 我们比较并评估了源自双正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）数据的放射线学的诊断值（MRI）数据，以无创地预测IDH突变状态。 使用[18 F] GE-180，使用[18 F] FET和T1-/T2加权MRI扫描的pET靶向易位蛋白（TSPO）的PET进行了八十七名胶质瘤患者。 除了计算所有模式的肿瘤与背景比（TBR）图像外，还产生了量化动态[18 f] FET信息的参数图像。 从TBR和参数图像中提取放射线特征。 采用接收器操作特征曲线（AUC）下的面积来评估逻辑回归（LR）分类器的性能。 为了报告可靠的估计值，应用了五个折叠和50个重复的嵌套交叉验证。 结果TBR GE-180从TSPO阳性体积提取的特征在TBR图像中具有最高的预测能力（AUC 0.88，年龄为副因素为0.94）。 动态[18 f] FET PET达到了类似的高性能（0.94，年龄为0.96）。抽象的目的，等酸脱氢酶（IDH）基因的突变状态已成为神经胶质瘤的主要诊断鉴别剂。因此，基于成像的IDH突变状态的预测对于个别患者管理是高度兴趣的。我们比较并评估了源自双正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）数据的放射线学的诊断值（MRI）数据，以无创地预测IDH突变状态。使用[18 F] GE-180，使用[18 F] FET和T1-/T2加权MRI扫描的pET靶向易位蛋白（TSPO）的PET进行了八十七名胶质瘤患者。除了计算所有模式的肿瘤与背景比（TBR）图像外，还产生了量化动态[18 f] FET信息的参数图像。放射线特征。采用接收器操作特征曲线（AUC）下的面积来评估逻辑回归（LR）分类器的性能。为了报告可靠的估计值，应用了五个折叠和50个重复的嵌套交叉验证。结果TBR GE-180从TSPO阳性体积提取的特征在TBR图像中具有最高的预测能力（AUC 0.88，年龄为副因素为0.94）。动态[18 f] FET PET达到了类似的高性能（0.94，年龄为0.96）。多模式分析中最高的LR系数包括TBR GE-180特征，来自动力学和早期静态[18 f] FET PET图像的参数，年龄以及TBR T2图像的特征，例如峰度（0.97）。结论结果表明，结合TBR GE-180功能以及来自Dynamic [18 f] FET PET的动力学信息，Tbr T2的峰度以及年龄可以产生非常高的IDH突变状态可预测性，从而有可能改善早期患者的管理。
GA标记的成纤维细胞激活蛋白抑制剂PET/CT
68 GA标记的细胞细胞激活蛋白抑制剂（68 GA-FAPI）PET/CT已显示出令人鼓舞的临床结果，乳腺癌（BC）患者的SUV Max和肿瘤与背景比（TBR）高于18 F-FDG PET/CT。在这里，我们旨在评估68 Ga-fapi PET/CT的适用性，以预测卑诗省新辅助化疗（NAC）的病理反应的早期和晚期。方法：预期包括22例新诊断的BC和NAC指示的患者。所有患者在基线时接受了标准的化疗和68 Ga-Fapi PET/CT，在2个NAC（PET2）和手术前1周后（PET3）进行了1周（PET3）。SUV最大。通过免疫组织化学分析了原发性病变中纤维细胞活化蛋白的表达。结果：七名患者（31.8％）达到了病理完全反应（PCR），15例（68.2％）患有残留肿瘤。13例患者（59.1％）表现出原发性肿瘤的同心戒断，而9例（40.9％）显示逐渐戒断。在PET2和PET3之间，原发性肿瘤的D SUV最大（R 2 5 0.822； P 5 0.001）和转移性淋巴结（R 2 5 0.645; P 5 0.002）显着相关。PCR患者的PET2和PET3时SUV MAX和TBR的绝对值比没有PCR的患者低（P，0.05）。此外，在任何时间点，较大的D SUV最大值与PCR密切相关（P，0.05）。在原发性肿瘤还原模式下观察到SUV Max，TBR和D SUV MAX的相似下降趋势。For predicting pCR, the optimal cutoff values for D SUV max after 2 chemotherapy cycles, D SUV max before sur- gery, TBR after 2 chemotherapy cycles, and TBR before surgery of the primary tumor were 3.4 (area under the curve [AUC], 0.890), 1.1 (AUC, 0.978), 2 63.8% (AUC, 0.879), 2 90.8% (AUC,分别为0.978），7.6（AUC，0.848）和1.4（AUC，0.971）。免疫组织化学表明，68 ga-fapi PET/CT的SUV最大和TBR与纤维细胞激活蛋白表达呈正相关（两者的P，0.001）。contusion：评估NAC期间68 GA-FAPI摄取的早期变化68 Ga-Fapi PET/CT可以预测PCR和原发性肿瘤同心
使用连续的皮下胰岛素输注具有预测性低葡萄糖悬浮系统
抽象的引言在体育活动期间和之后维持血糖控制（PA）是1型糖尿病（T1D）的主要挑战。这项研究比较了T1D成年人的血糖变异性和与运动相关的糖尿病管理策略，可在夜间 - 日期和自由生活条件下的久坐时间 - 久坐的行为小时实现较高和较低的PA负载。具有T1D（年龄：35±10年；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）的预测胰岛素系统的研究设计和方法（n = 28）；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）均可进行持续的胰岛素胰岛素系统和持续性胰岛素的系统。在自由生活条件下，PA的持续时间和强度在14天内通过加速度计跟踪。 参与者平均分为较低的负载（LL）和较高的负载（HL），每分钟每天计数的中位数（61122）。 研究了血糖范围（范围（TIR）的时间（TIR），高于范围（tar）的时间（TBR）和低于范围（TBR）的时间（TBR）），变异系数（CV）和血糖差距（MAGE）的平均幅度（MAGE）的时间（MAGE）。 参数以定义的时间范围（夜间 - 日期和主动 - 日本行为）进行了研究。 自我报告的糖尿病管理策略在PA和PA后进行了分析。 与LL组的活性小时相比，在久坐小时观察到更高的血糖变异性（CV）（P≤0.05）。 hl组在夜间与白天（p≤0.05）期间显示出血糖变异性（MAGE）的增长。 HL和LL组之间的所有时间范围内的TIR和TAR没有差异。 但是，具有T1D（年龄：35±10年；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）的预测胰岛素系统的研究设计和方法（n = 28）；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）均可进行持续的胰岛素胰岛素系统和持续性胰岛素的系统。在自由生活条件下，PA的持续时间和强度在14天内通过加速度计跟踪。 参与者平均分为较低的负载（LL）和较高的负载（HL），每分钟每天计数的中位数（61122）。 研究了血糖范围（范围（TIR）的时间（TIR），高于范围（tar）的时间（TBR）和低于范围（TBR）的时间（TBR）），变异系数（CV）和血糖差距（MAGE）的平均幅度（MAGE）的时间（MAGE）。 参数以定义的时间范围（夜间 - 日期和主动 - 日本行为）进行了研究。 自我报告的糖尿病管理策略在PA和PA后进行了分析。 与LL组的活性小时相比，在久坐小时观察到更高的血糖变异性（CV）（P≤0.05）。 hl组在夜间与白天（p≤0.05）期间显示出血糖变异性（MAGE）的增长。 HL和LL组之间的所有时间范围内的TIR和TAR没有差异。 但是，研究设计和方法（n = 28）；糖尿病持续时间：21±11岁；体重指数：24.8±3.4 kg/m 2;糖化血红蛋白A1C：6.9±0.6％）均可进行持续的胰岛素胰岛素系统和持续性胰岛素的系统。在自由生活条件下，PA的持续时间和强度在14天内通过加速度计跟踪。参与者平均分为较低的负载（LL）和较高的负载（HL），每分钟每天计数的中位数（61122）。研究了血糖范围（范围（TIR）的时间（TIR），高于范围（tar）的时间（TBR）和低于范围（TBR）的时间（TBR）），变异系数（CV）和血糖差距（MAGE）的平均幅度（MAGE）的时间（MAGE）。参数以定义的时间范围（夜间 - 日期和主动 - 日本行为）进行了研究。自我报告的糖尿病管理策略在PA和PA后进行了分析。与LL组的活性小时相比，在久坐小时观察到更高的血糖变异性（CV）（P≤0.05）。hl组在夜间与白天（p≤0.05）期间显示出血糖变异性（MAGE）的增长。HL和LL组之间的所有时间范围内的TIR和TAR没有差异。但是，夜间HL组的TBR明显高于LL组（P≤0.05）。两组均显示出高于建议值的TBR。所有参与者使用的PA后管理策略少于PA（p≤0.05）。结论T1D活跃的人能够在推荐值中保持血糖变异性，TIR和TAR，而不管PA负载如何。
用3对引物PCR技术检测肝细胞癌肝组织中的HBV DNA
在可编程 DNA 热循环仪 (Perkin Elmer Cetus) 中进行 1000 个循环。每个循环中，反应混合物加热至 93 °C 持续 0.5 分钟，冷却至 55 °C 持续 1 分钟，然后在 72 °C 下孵育 2 min。在最后一个循环中，72 °C 孵育时间延长至 7 分钟。
对内存系统实际处理的机器学习培训的实验评估
摘要 - 大约三分之一的2型糖尿病患者（T2D）升级为基础胰岛素注射。基底胰岛素剂量被滴定以实现一个不高血糖风险的严重血糖靶标。在护理标准（SOC）中，滴定基于间歇性禁食血糖（FBG）的调查。缺乏依从性和FBG测量中的日常变异性是现有胰岛素滴定程序的限制因素。我们提出了一种自适应退化的地平线控制策略，其中识别出葡萄糖 - 胰岛素空腹模型并用于预测最佳的基础胰岛素剂量。使用新的UVA虚拟实验室（UVLAB）评估了该算法在Silico实验中评估，并与一组与临床数据相匹配的T2D头像（NCT01336023）。与SOC相比，我们表明，这种控制策略可以更快地实现相同的葡萄糖靶标（在第8周时）和更安全（低血糖保护和对缺失FBG测量的鲁棒性）。Specifically, when insulin is titrated daily, a time-in-range (TIR, 70–180 mg/dL) of 71.4 ± 20.0% can be achieved at week 8 and maintained at week 52 (72.6 ± 19.6%) without an increased hypoglycemia risk as measured by time under 70 mg/dL (TBR, week 8: 1.3 ± 1.9% and week 52: 1.2与SOC相比（第8：59.3±28.0％和周的TIR相比，±1.9％）。这种方法可以潜在地减少治疗惯量和处方复杂性，从而改善使用基底胰岛素注射的T2D血糖结果。
jnumed.124.267542.full.pdf
经甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性（ATTA）越来越被认为是老年患者心力衰竭的原因，经常使用99m TC-磷酸盐成像来建立诊断。SPECT图像的视觉解释是解释的黄金标准，但本质上是主观的。Spent心肌的手动定量99M TC-Pyrophos-Phate活性是时必的，并且在临床上没有进行。我们通过使用CT衰减图的核心研究分割对99m TC-磷酸盐的全自动实力定量进行了深度学习方法。方法：包括接受SPECT/CT 99M TC-Pyrophophathate成像的患者进行可疑的ATT CA。使用标准标准确定了ATTA CA的诊断。心脏室和心肌，然后应用于衰减校正的SPECT图像以量化放射性抗体活性。使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域（AUC），我们评估了目标与背景比（TBR），心脏焦磷酸盐活性（CPA）（CPA）（CPA）的诊断准确性（CPA）。然后，我们评估了与心血管死亡或心力衰竭住院的综合结果的关联。结果：总共包括299名患者（中位年龄为76岁），在83名（27.8％）患者中诊断出ATTA CA。CPA（AUC，0.989; 95％CI，0.974 - 1.00）和VOI（AUC，0.988; 95％CI，0.973 - 1.00）的预测性能最高。下一个最高的AUC是TBR（AUC，0.979; 95％CI，0.964 - 0.995）。CPA的AUC显着高于心与互机比率（AUC，0.975; 95％CI，0.952 - 0.998; P 5 0.046）。23例ATT CA患者经历了心血管死亡或心力衰竭的医院。所有用于建立TBR，CPA和VOI的方法都与调整年龄调整后发生事件的风险增加，危险比每SD增加1.41至1.84。结论：核心副群体衰减图的深度学习分割不受放射性示意剂吸收模式的影响，并且可以完全自动量化热点频谱成像，例如99m tc- pyrophophophate。这种方法可用于准确识别患有ATT的患者，并可能在风险预测中发挥作用。
传感器
摘要：在智能环境中实现成功的人机协作需要对人类行为进行建模，以预测人们的决策。本研究的目标是利用 TBR 和 Alpha 波段作为电生理特征，以区分不同的任务，每个任务都与不同的推理深度相关。为此，我们在参与者执行两项认知任务：挑选和协调时监测了 TBR 和 Alpha 的调节。在挑选条件下（处理深度较低），要求参与者从四个单词的字符串中自由选择一个单词。在协调条件下（处理深度较高），要求参与者尝试选择与分配给他们的未知伙伴相同的单词。我们进行了两种类型的分析，一种考虑时间因素（即观察试验中的动态变化），另一种不考虑。当不考虑时间因素时，只有 Beta 对挑选和协调之间的差异敏感。然而，当包括时间因素时，实验中期认知努力和疲劳之间发生了转变。这些结果凸显了监测电生理指标的重要性，因为疲劳等不同因素可能会影响直觉和深思熟虑的推理模式的瞬时相对权重。因此，在人机交互中监测人机随时间的反应可能对人机交互中顺利协调至关重要。
复合材料结构：理论与实践 - ASTM International
纪念奖发表了这篇演讲，该演讲未在 STP 上发表。他审查了一个旨在开发缝合树脂膜注入材料的损伤容限允许值的测试程序。该材料是美国宇航局先进亚音速技术 (AST) 复合材料机翼计划中使用的材料，由 3501-6 树脂中的 IM7 和 AS4 纤维组成，用 Kevlar-29 线横向缝合。在三个纤维方向和四种不同厚度上进行了测试，以复制从尖端到根部的机翼蒙皮。配置包括紧凑、延伸紧凑和中心缺口拉伸样品。使用平面各向异性裂纹问题的威廉型应变场级数表示法，计算了断裂平面上的法向应变和剪切应变。计算了极限拉伸和剪切的特征距离，并确定了相互作用方程。