摘要 计算机断层扫描 (CT) 脑成像通常用于支持创伤性脑损伤 (TBI) 患者的临床决策。然而,只有 7% 的扫描显示 TBI 的证据。其余 93% 的扫描会给医疗保健系统带来巨大的成本,并给患者带来辐射风险。可能有更好的策略来确定哪些患者,特别是轻度 TBI 患者,有病情恶化的风险并需要住院治疗。我们引入了一种血清液体活检,该活检利用衰减全反射 (ATR)-傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱和机器学习算法作为决策工具,以确定哪些轻度 TBI 患者最有可能出现阳性 CT 扫描。血清样本来自获得 TBI 并参加 CENTER-TBI 的患者 (n = 298) 和无症状对照患者 (n = 87)。将受伤患者(所有严重程度)与无受伤对照组进行分层。对轻度 TBI 患者群进行进一步检查,将至少有一处 CT 异常的患者与无 CT 异常的患者进行分层。该测试在对轻度受伤患者与无受伤对照组进行分类时表现异常出色(敏感性 = 96.4%,特异性 = 98.0%),并且在对至少有一处 CT 异常的轻度患者与无 CT 异常的患者进行分层时也提供了 80.2% 的敏感性。所提供的结果表明,该测试能够识别五分之四的 CT 异常,并显示出作为轻度 TBI 患者 CT 优先分类工具的巨大潜力。
第 7 章。结论................................................................................................................ 128 第 8 章。局限性和未来研究............................................................................................... 132 附录 A。正态性检验................................................................................................................. 135 附录 B. Irb 同意书......................................................................................................................... 142 附录 C. 自觉用力程度(Borg 量表)表格.................................................................................... 145 附录 D. 数据............................................................................................................................. 146 附录 E. 额外工具图片............................................................................................................. 155 参考书目……… ...
1 思克莱德大学土木与环境工程系,格拉斯哥 G1 1XQ,英国;enrico.tubaldi@strath.ac.uk 2 都柏林大学学院土木工程学院,都柏林 D04V1W8,爱尔兰 3 欧洲地震工程培训与研究中心 (EUCENTRE),意大利 27100 帕维亚;ali.ozcebe@eucentre.it (A.G.Ö.);barbara.borzi@eucentre.it (B.B.);francesca.bozzoni@eucentre.it (F.B.);simone.peloso@eucentre.it (S.P.) 4 法国地质调查局 (BRGM),法国 45060 奥尔良; c.negulescu@brgm.fr 5 拉蒙马加莱夫多学科环境研究所 (IMEM),阿利坎特大学,03690 阿利坎特,西班牙;alireza.kharazian@gcloud.ua.es (A.K.);sergio.molina@gcloud.ua.es (S.M.) 6 阿利坎特大学科学学院应用物理系,03690 阿利坎特,西班牙 * 通讯地址:ekin.ozer@ucd.ie
1 思克莱德大学土木与环境工程系,格拉斯哥 G1 1XQ,英国;enrico.tubaldi@strath.ac.uk 2 都柏林大学学院土木工程学院,都柏林 D04V1W8,爱尔兰 3 欧洲地震工程培训与研究中心 (EUCENTRE),意大利 27100 帕维亚;ali.ozcebe@eucentre.it (A.G.Ö.);barbara.borzi@eucentre.it (B.B.);francesca.bozzoni@eucentre.it (F.B.);simone.peloso@eucentre.it (S.P.) 4 法国地质调查局 (BRGM),法国 45060 奥尔良; c.negulescu@brgm.fr 5 拉蒙马加莱夫多学科环境研究所 (IMEM),阿利坎特大学,03690 阿利坎特,西班牙;alireza.kharazian@gcloud.ua.es (A.K.);sergio.molina@gcloud.ua.es (S.M.) 6 阿利坎特大学科学学院应用物理系,03690 阿利坎特,西班牙 * 通讯地址:ekin.ozer@ucd.ie
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 (未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 3 月 28 日发布。;https://doi.org/10.1101/2021.12.28.21268447 doi:medRxiv 预印本
在极具挑战性的井下环境中,钻井工具通常要承受高温、剧烈振动等恶劣的操作条件。钻井活动会产生海量现场数据,即现场可靠性大数据(FRBD),其中包括井下操作、环境、故障、退化和动态数据。现场可靠性大数据具有规模大、种类多、极其复杂等特点,为钻井工具可靠性分析带来了丰富的机遇和巨大挑战。因此,作为影响钻井工具可靠性的关键因素之一,井下振动因素在基于FRBD的可靠性分析中起着至关重要的作用。本文回顾了井下钻井作业的重要参数,研究了井下振动的模式、物理和可靠性影响,介绍了可靠性大数据分析的特点。具体而言,本文探讨了振动因素在可靠性大数据分析中的应用,涵盖工具寿命/故障预测、预测/诊断、状态监测(CM)以及维护计划和优化。此外,作者强调了未来的研究,即如何更好地将井下振动因素应用于可靠性大数据分析,以进一步提高工具可靠性并优化维护计划。[DOI:10.1115 / 1.4040407]
根据美国地质调查局 (USGS 2021) 的定义,远震地震是指震源距离测量地点非常远(距离超过 1,000 公里)的地震。远震波可用于识别地球内部结构,即远震层析成像,例如 Rawlinson 等人(2016 年)和 Estève 等人(2020 年),因为它们在地球深处传播。此外,远震波在地球深处的传播比在地壳中更为规则,因此可以用一维速度和衰减模型很好地描述,从而可以推导出全球适用的远震震级尺度(Bormann 等人,2013 年),例如面波震级(Ms)(Gutenberg,1945a)和体波震级(mb)(Gutenberg,1945b、1945c)。
一、引言:人们对完全自供电电子产品的需求日益增长,这使得过去十年中对能量收集设备的研究数量逐渐增多。一项早期的能量收集研究调查了呼吸过程中胸腔的扩张和收缩产生能量的能力。使用聚偏氟乙烯 (PVDF) 薄膜构建了能量收集系统的原型,并在杂种狗身上进行了体内实验。事实证明,原型可产生 18V 的峰值电压,相当于约 17W 的功率。1969 年,KAWAI 在聚偏氟乙烯聚合物中发现了强压电效应,这进一步增加了许多需要机械柔韧性等特性的应用。随着对能量收集设备的研究不断发展,人们发现从该系统中获得的功率并不是很高,这就是为什么它的功率主要用于无线和 MEMS 技术的最新进展,传感器可以放置在异国情调和偏远地区。由于这些设备是无线的,因此它们必须有自己的电源。在大多数情况下,电源是传统电池:然而,由于电池的使用寿命有限,使用电池时可能会出现问题。此外,对于位于土木结构上的传感器,嵌入它们通常是有利的,这样就无法访问。
保留所有权利。未经许可不得重复使用。预印本(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权所有者于 2021 年 12 月 31 日发布。;https://doi.org/10.1101/2021.12.28.21268447 doi:medRxiv 预印本
记录版本:该预印本的一个版本于 2020 年 11 月 25 日在《自然通讯》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41467-020-19759-w 。