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诱导单侧舌血管性水肿
一名51岁的患有高血压和糖尿病的男性，伴有下壁心肌梗塞，为此进行了原发性经皮干预。后期治疗，该患者在血液动力学上是稳定的，并以pirin，氯吡格雷，metaprolol，ramipril和胰岛素的形式开始使用。在拉米普里（Ramipril）开始后的第三天，患者观察到由于单侧舌头肿胀而难以说话（图1A）。他散发出任何蜂箱，嘴唇肿胀，潮红，面部肿胀，呼吸急促或颤抖的速度越来越短，并且曾经经历过食物，药物过敏或哮喘。他曾被驳斥过血管性水肿或相关症状。身体和全身检查正常。通过临时诊断雷米普利诱导的Angiodema，在ICU中停止了Ramipril并在临床上观察到。48小时后，舌头肿胀解决了自发（图IB），并建议患者中断ACEI。
舌头驱动系统操作电脑
“舌头驱动器”是一种无线、非接触式舌头操作辅助技术，专为严重残疾的人开发，用于使用计算机，并仅使用舌头控制轮椅和其他设备等环境。舌头被认为是严重残疾人操作辅助设备的绝佳附属物。舌头驱动器由固定在舌头上的霍尔效应磁传感器阵列组成。传感器通过无线链路传输信号，并对其进行处理以控制安装在牙齿外侧的牙齿保持器上，以测量由米粒大小的小型永久微型磁铁产生的磁场，该磁铁通过植入、穿孔或粘合剂附着在个人的舌头上。这项技术允许残疾人在移动计算机鼠标或电动轮椅时使用舌头。该技术的主要优势是可以通过处理传感器输出的组合来捕捉各种各样的舌头运动。这将为用户提供平滑的比例控制，而不是基于大多数现有技术的开/关控制。
舌操作机器人的开发与评估......
使用粘性力场 (AV)、比例舌控制 (PT) 和比例舌混合控制 (PT_H) 模式对 10 名健康受试者进行跟踪。 (a) 和 (b) 显示了使用 A 和 PT_H 控制模式跟踪一名健康受试者的终点位置的示例，移动目标速度为 𝝎= 𝟎. 𝟏 。 (c) 和 (d) 分别显示了使用 A 和 PT_H 控制模式映射水平终点位置随时间的示例，移动目标速度为 𝝎= 𝟎. 𝟏 。蓝线表示水平终点位置的虚拟现实映射；红线表示移动目标的位置。绿线之间的区域表示没有机器人协助的活动范围。 (e) 显示了在所有健康受试者中计算出的两种不同速度的每种模式的 RMSE（平均值±SD）。星号表示控制模式之间存在显著 (p<0.05) 差异。
提供官方母语语言的提供
在小学提交申请之前，本来会告诉父母将ASL/FL作为MTL-IN-LIEU的含义。含义如下： - 由于MOE未提供指导，因此要求学生在小学，中学和大学级别上私下学习ASL/FL。- 学生必须提供文档（例如对学校的明显作业，结果单，付款收据），以表明他们正在定期学习ASL/FL。- 要求学生在GCE O级别上进行ASL/FL论文，并在GCE A级别（H1）考试中进行阿拉伯语或FL论文。- 学生必须通过获得入学的最低ASL/FL等级来满足MTL的要求，以进入初级学院或集中学院（GCE O水平的D7或更高），或当地的公开资助的本科课程（GCE A级H1级的S级或更高）。
二氧化碳和基于木质素的可持续聚合物，
摘要：舌头疾病的诊断是基于对各种舌头特征的观察，包括颜色，形状，质地和水分，这些特征表明患者的健康状况。舌色是一种这样的特征，在识别疾病和疾病进展水平方面起着至关重要的功能。随着计算机视觉系统的发展，尤其是在人工智能领域，在获取，处理和分类舌头图像方面取得了重要进展。本研究提出了一个新的成像系统，以分析和提取不同颜色饱和的舌色特征，并在五种颜色空间模型（RGB，YCBCR，HSV，LAB和YIQ）的不同光条件下。使用六个机器学习算法（即幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Neareart Neight（KNN），DICKERT（NB），决策树（DTS），森林（DTS），森林（dts），森林（dts），fortive（dts fornes forter（dts forter）（dts），训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。 从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。 基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。 因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。
基于舌头和嘴唇运动的人机界面
摘要 本文介绍了一种新颖的人机界面，它基于舌头和嘴唇的运动，使用来自市售相机的视频数据。提取运动的大小和方向，可用于设置光标动作或进行其他相关活动。运动检测基于卷积神经网络。ASSISLT 系统 [1] 展示了所提解决方案的适用性，该系统旨在支持患有先天性和后天性运动性言语障碍的成人和儿童的言语治疗。该系统侧重于使用改善舌头运动和发音的练习进行个性化治疗。该系统提供了一组可调节的练习，使用增强现实来激励练习者的正确表现。自动评估治疗动作的表现使治疗师能够客观地跟踪治疗进展。
高敏性检测舌头样品中结核分枝杆菌DNA
抽象的舌头拭子（TS）采样与定量PCR（QPCR）结合检测结核分枝杆菌（MTB）DNA是痰液测试结核病（TB）诊断的有希望的替代方法。在先前的研究中，擦拭舌头的敏感性通常低于痰液。在这项研究中，我们评估了两种提高灵敏度的策略。一方面，用于从2 ml悬浮液中浓缩舌头细菌，这些悬浮液从高容量的泡沫拭子样品中洗脱。将沉淀重悬于500 µL悬浮液中，然后在双目标qPCR之前机械裂解以检测MTB插入元件为6110，为1081。分级实验表明，可沉积分数中存在临床拭子样品中的大多数MTB DNA信号（99.22％±1.46％）。当适用于从124个具有推定性结核病的南非人收集的存档泡沫拭子时，该策略表现出83％的敏感性（71/86）和100％特异性（38/38），相对于痰液微生物学参考标准（MRS; Sputum; Sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum》;第二种策略使用了序列特异性磁捕获（SSMAC）来浓缩从MTB细胞释放的DNA。该方案是在存档的Copan floqswabs蜂拥而至的木材样品上进行了评估，这些拭子样品是从128个具有推定性结核病的南非参与者中收集的。将洗脱为500 µL缓冲液的材料机械裂解。通过蛋白酶K消化悬浮液，与生物素化的双靶寡核苷酸探针杂交，然后使用磁分离浓缩约20倍。在对浓缩物的双目标qPCR测试后，该策略相对于痰液MRS表现出90％的敏感性（83/92）和97％的特异性（35/36）。这些结果指向了用于检测TS中MTB DNA的可自动性高敏性方法的道路。