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o r i g i n a l r e s a r c h azithromycin在上呼吸道感染的管理中（URTIS）：印度现实生活经验
目的：上呼吸道感染（URTI）在全球范围内提出了重大的公共卫生挑战。阿奇霉素由于广谱抗菌特性和有利的药代动力学而被批准用于其管理。本研究旨在评估阿奇霉素在现实环境中治疗URTI的有效性和安全性。方法：这项多中心，回顾性，观察性研究是在印度的184个耳朵，鼻子和喉咙（ENT）诊所进行的。接受了500毫克的阿奇霉素500毫克的成人（≥18岁）的病历以治疗URTI并提供了同意。喉咙痛，发烧和对日常活动的干扰（咽红斑，扁桃体红斑和扁桃体的散发/插头）。使用7点评级量表评估了临床全球变化的印象。统计分析包括平均得分变化的配对t检验和McNemar -Bowker测试，以评估从基线到第5天的症状改善。结果：分析了884名患者的数据。有5天的阿奇霉素疗法，报告了报告URTI症状和体征的患者比例的显着降低。报告喉咙痛的患者比例从95.8％降低至10.4％；旷工工作从47.9％降至1％；发烧在97.4％的患者中消退。临床体征也显着改善，中度至重度咽红斑（基线的90.9％的患者为90.9％，在第5天为13.6％），扁桃体红斑（基线的84％至9.6％的患者为9.6％），扁桃体散发出（基线为58.3％的患者）（基线为58.3％）。另外，有97.2％的患者用阿奇霉素显示出其临床全球印象评分有了显着提高。2.37％的患者报告了不良事件。结论：阿奇霉素在URTI的临床表现方面表现出显着改善，不良事件发生率低。关键字：阿奇霉素，上呼吸道感染（URTIS），URTIS，喉咙痛，咽红斑，印度tonsillar红斑，印度
根际杆菌杆菌的生物活性与抗生素抗生素抗生素抗生素
这项研究的重点是从巴格达市的根际土壤中分离出的鲍曼尼杆菌产生和纯化的铁载体，并与所选抗生素进行独立和结合评估其生物活性。使用Chrom琼脂，生化和生理测试进行细菌鉴定，并通过PCR扩增16S rDNA管家基因确认。在培养琥珀酸酯肉汤中的细菌后，使用乙酸乙酯提取铁载体，并通过HPLC纯化，在403 nm的波长下检测到。从下呼吸道感染中获得了总共38种细菌分离株，包括大肠杆菌，肺炎克雷伯氏菌，铜绿假单胞菌，铜绿杆菌，baumanniii，金黄色葡萄球菌，金黄色葡萄球菌和塞拉蒂亚和srratia marcesencens。用13种抗生素进行的抗生素敏感性测试显示，氨苄西林（65.7％）和头孢曲松（63.1％）的抗性率最高，而使用amikacin（15.7％）观察到最低的耐药性。对铁载体的协同活性与头孢曲松，头孢嗪和庆大霉素相结合，以针对多剂量抗性（MDR）分离株进行了测试。通过铁载体和庆大霉素与金黄色葡萄球菌的结合观察到了最显着的抗菌活性，而对鲍曼尼曲霉的效果最小。总之，从下呼吸道感染中成功鉴定出38种细菌分离株。铁酚与庆大霉素的结合表现出对金黄色葡萄球菌的显着抗菌活性，但对鲍曼尼曲霉的作用无效。
QFib：快速高效的脑纤维束压缩
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线，它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图，通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式，提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合，可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如，11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件，并在 11.3 秒内解压缩。此外，我们的方法允许压缩和解压缩单个流线，从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后，我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法，用于处理更大的数据集，而无需大量 RAM（即核心处理）、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。
小儿固体和脑肿瘤患者的循环肿瘤DNA测序：一项机构可行性研究
年龄较大的人的全球增加产生了增加的需求，以了解与衰老有关的许多医疗保健挑战。该人群受组织生理学和免疫反应网络的变化。老年人特别容易受感染性疾病，其中最常见的是尿路感染（UTI）。绝经后和老年妇女的复发性UTI风险最高（RUTIS）；但是，为什么在更年期和老年后变得更频繁的原因是不完全理解的。年龄较大的人的敏感性和严重程度增加可能会随着年龄的增长而对免疫系统的功能变化。衰老对上皮和免疫系统也具有重大影响，从而导致对病原体的保护受损，但炎症却增加了。在衰老过程中，免疫系统及其对感染的反应如何在很大程度上保持不足。在这篇综述中，我们强调了我们对膀胱先天和适应性免疫的理解，以及衰老，激素以及激素治疗对膀胱上皮稳态和免疫力的影响。，我们详细介绍了在衰老期间如何改变膀胱内的细胞和分子免疫景观，因为衰老小鼠会发展出膀胱第三纪淋巴组织（BTLT），这在年轻小鼠中缺乏导致与uti uti显着性效果相关的与免疫景观相关的严重变化，这可能会促进uti的显着变化。了解预防或促进感染的宿主因素的知识可能导致靶向治疗和预防方案。本评论还将独特的主机因素确定为
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在
![尿路感染（与导管相关的尿路感染[CAUTI]和非触诊相关的尿路感染[UTI]）事件](/simg/b/b0bac03d0dec286cb979c45cdd771bb57f291a0d.webp)
尿路感染（与导管相关的尿路感染[CAUTI]和非触诊相关的尿路感染[UTI]）事件
尿路感染（UTI）是与医疗保健相关感染的第五种最常见类型，2015年急性护理医院估计有62,700个UTI。UTI还占急诊医院报告的感染的9.5％以上1。实际上，所有与医疗保健相关的UTI都是由尿路仪器引起的。在住院期间的某个时候，大约12％-16％的成人住院患者将患有留置尿管（IUC），并且每天仍然存在留置尿管导管，患者的风险增加了3％-7％的风险增加，即获得与导管相关的尿道相关尿道感染（Cauti）。2-3 cautis会导致预并发症，例如前列腺炎，附睾炎和提供率，膀胱炎，肾盂肾炎，革兰氏阴性菌血症，心内膜炎，椎骨骨髓炎，脓毒症性关节炎，内咽炎，内咽炎和患者的男性炎。与cAutis相关的并发症会给患者带来不适，长时间住院，成本和死亡率增加4。据估计，每年有13,000多人死亡与UTI有关。5预防CAUTIS在CDC/HICPAC文件中讨论了预防导管相关的尿路感染指南。6
尿路感染（经常性）：咨询委员会的利益登记册
ucl的膀胱感染免疫组（BIIG）的临床PI。这是一个转化研究小组，我们的计划赠款（由私人捐助者不是由行业资助）着眼于“ UTI的病理生理学”。这涵盖了诊断UTI的诊断方法，了解细菌生态学和新疗法方式。
使用 U-Net 自动分割胃肠道
摘要 — 医学图像处理极大地改变了医疗保健的格局，特别是在各种疾病的诊断和治疗方面。胃肠道 (GI) 癌症已成为一个快速增长的问题，估计每年报告的新病例有 500 万例。为了达到这种精度，医疗保健专业人员现在利用尖端的磁共振成像 (MRI) 模式，即 MR-Linacs，它可以提供肿瘤位置的每日视图。然而，这一过程中的一个瓶颈出现在从获得的医学图像中手动分割处于危险中的健康器官（如胃和肠）的过程中。这项由放射科医生执行的任务非常耗时，可能会大大延长治疗时间，从而加剧患者的痛苦。因此，胃肠道分割的自动化可以无缝地帮助肿瘤学家。我们的研究提出了一种自动分割胃肠道的模型。本研究提出了一个 U-Net 模型，可以从 MRI 扫描中分割胃和肠。该数据集来自威斯康星大学麦迪逊分校卡博内癌症中心，包含用于训练注释的 RLE 编码掩码以及 16 位灰度 PNG 图像。每个病例包含多个扫描切片，按时间或整个病例分割。我们的方法使用了 U-Net 上的各种损失函数组合来提高胃肠道自动分割的准确性和效率。与其他损失函数相比，我们的模型使用 Dice+BCE 损失函数实现了较高的准确性。在训练数据集上，采用 Dice+BCE 损失函数的 U-Net 模型获得了最高的骰子分数 0.9082 和 IOU 分数 0.8594。在验证数据集上，该模型的骰子分数为 0.8974，交并比 (IoU) 分数为 0.8181。这项研究有助于解决与手动胃肠道分割相关的挑战，通过使用深度学习技术进行自动分割提供了可行的解决方案。关键词 — 磁共振成像 (MRI)、组合损失函数、U-Net、威斯康星大学麦迪逊分校 Carbone 癌症中心、胃肠道分割
远见，gint和konec宣布合作协议，以革新韩国的自动拖拉机
ness Ziona，以色列 - 2024年12月2日 - 前瞻性自主控股有限公司（NASDAQ和TASE：FRSX）（“远见”）（3D感知系统的创新者），是3D感知系统的创新者，今天宣布了与gint ltd的签约签署的往返工具。领先的韩国一级汽车供应商，农业机械，建筑设备和汽车和Konec Ltd.（“ Konec”），以开发用于自动拖拉机和建筑设备的高级3D感知解决方案。在短期内，双方将合作设计和商业化自动拖拉机套件，这些拖拉机套件集成了前瞻性3D感知功能，包括可见光和热红外摄像头。这种整合旨在提高Gint设备的操作安全性，检测准确性和效率，该设备通常在充满挑战的环境条件下运行。展望未来，各方将共同努力，将其产品扩展到为汽车行业（包括商用车和车队管理）的半自治和完全自主的解决方案。远见，GINT和KONEC将协商一项商业协议，以共同开发用于农业机械和建筑设备的高级3D感知解决方案。这项合作将将远见的技术集成到Gint的自主控制逻辑单元中，而Konec将渗透到农业，重型设备，乘客和商用车市场中。各方旨在在2025年第一季度结束之前完成一项商业协议，为农业技术的创新进步铺平了道路。关于gint