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评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
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回顾 Hippo 信号在癌症和耐药性标志中的作用
摘要：Hippo 信号通路最初于 1995 年在果蝇中发现，它通过抑制增殖和促进细胞凋亡，在器官大小控制和肿瘤抑制中发挥关键作用。大型肿瘤抑制因子 1 和 2 (LATS1/2) 直接磷酸化 Yki 直系同源物 YAP（yes 相关蛋白）及其旁系同源物 TAZ（也称为 WW 结构域转录调节因子 1 [WWTR1]），从而抑制它们的核定位和与转录辅激活因子 TEAD1-4 的配对。许多研究实验室的认真努力已经确定了错误调节的 Hippo 信号在肿瘤发生、上皮间质转化 (EMT)、致癌干细胞以及最近的耐药性发展中的作用。Hippo 信号成分是致癌适应的核心，它促进了许多癌症对靶向治疗药物的耐药性发展，包括 KRAS 和 EGFR 突变体。 2001年，美国食品药品监督管理局（US FDA）首次批准伊马替尼酪氨酸激酶抑制剂，为美国FDA和国家药品监督管理局（NMPA）批准近100种小分子抗癌药物铺平了道路。然而，低反应率和耐药性的发展对改善癌症患者的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）构成了重大障碍。越来越多的证据使科学家和临床医生能够制定针对癌细胞的治疗方法，并通过持续监测肿瘤演变和致癌适应来控制耐药性的发展。在这篇综述中，我们重点介绍了Hippo信号与其他致癌驱动因素相互作用的新兴方面，以及如何将这些信息转化为联合疗法，以针对多种侵袭性肿瘤和耐药性的发展。
2022 年俄乌战争
1 Mark Galeotti，《普京的战争：从车臣到乌克兰》（英国牛津：Osprey Publishing，2022 年）。2 同上。3 David Hambling，“乌克兰如何应对俄罗斯的‘蜂群’无人机攻势”，《福布斯》（2022 年 9 月 28 日），访问自 https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2022/09/28/how-can-ukraine-counter-russias- swarm-drone-offensive。4 Daniel Brown，“据报道，俄罗斯的 Uran-9 机器人坦克在叙利亚表现糟糕”，Business Insider（2019 年 7 月 9 日），2022 年 12 月 13 日访问自 https://www.businessinsider.com/russias-uran-9-robot-tank-performed-horribly-in-syria-2018-7?r=US&IR=T 。5 David Hambling，“乌克兰战斗机器人加入对抗俄罗斯入侵的战斗”，福布斯（2022 年 6 月 16 日），访问自 https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2022/06/16/ukrainian-combat-robots-join-fight-against-rus sian-invasion/?sh=5f7a0e703678 。6 Paul Scharre，《无人军队：自主武器和战争的未来》（纽约：WW Norton Company，2018 年）。7 Joseph Chapa，《远程战争道德吗？》从 7,000 英里外权衡生死问题（纽约：PublicAffairs Hatchette Book Group，2022 年）。8 Jack Watling 博士和 Nick Reynolds，“乌克兰战争为从生存到胜利铺平了道路”，皇家联合服务研究所国防和安全研究特别报告，2022 年 7 月 4 日，访问自 https://rusi.org/explore-our-research/publications/special-resources/ukraine-war-paving-road-survival-victory。9 南华早报，“自主无人机飞过中国竹林”，视频取自 https://www.youtube.com/watch?v=rPul9WKQ6oQ 。10 Edd Gent，“观看一群无人机在茂密的森林中飞行——同时保持队形”，《科学》（2020 年 12 月 16 日），取自 https://www.science.org/content/article/watch-swarm-drones-fly-through- heavy-forest-while-staying-formation 。
2023 ESH 动脉高血压管理指南欧洲高血压学会动脉高血压管理工作组
祭坛。Abd Elhady Algharably、Michel Asia、AH Jan. Stephane Laurent ll、Drano Lovic 和 Mahious Miglinas、Crzystof Narkeewicz vv、Teemu Niiranen Pathac Bub、Alexandre Perssu、波兰人、Josep Redon Stefano Fatherdei、Thomopoulos 海岸、Maciage Tomasski 和 Philippe Van de Borne、Christoph qqq
敬畏上帝，无所畏惧
设计师笔记 开发一款准确涵盖 1900 年至 1924 年巨大技术进步的战术海战游戏是一项艰巨的挑战。军舰设计发生了许多根本性变化，但历史记录中充满了支持准确建模所需的数据。鱼雷、炮兵和装甲的进步也是如此。虽然我们可以模拟这些系统及其性能的所有细节，但可玩性方面的代价是不可接受的。我们的目标一直是让游戏尽可能刺激和快速，而不会损害历史准确性或失去游戏的战术“感觉”。《Fear God and Dread Nought》（FG&DN）提供了从世纪之交到第一次世界大战期间对抗任何历史或假设海战的必要规则。与《海军部三部曲》系列中的其他游戏一样，游戏系统也强调可玩性。为了弥补第一次世界大战场景中可能涉及的大量单位，我们特别努力地开发快速、“干净”的战斗系统，尽量减少掷骰子。这包括一个经过修订的致命一击系统，该系统减少了解决攻击影响所需的时间，但不会失去这部分规则给任何游戏带来的戏剧性。正如 Larry Bond 喜欢说的那样，“战争游戏的先进水平正在进步。”我们为这款游戏感到自豪，因为它的优雅设计和呈现的信息。这是一次真正的合作努力，我们两人都制定了规则，Larry 提供了他的专业指导和建议。没有他，我们不可能做到这一点。还有一批敬业的评论员和游戏测试员，他们极大地帮助了我们实现这款游戏。一如既往，任何游戏都可以改进，如果您多年来一直关注我们其他游戏设计的进展，您就会知道我们将尽一切努力纠正、改进和扩展海军部三部曲系统。
2021; 17(2): 417-429。doi: 10.7150/ijbs.54194 研究论文 SOX13/TRIM11/YAP 轴促进 anapla 的增殖、迁移和化学耐药性
间变性甲状腺癌 (ATC) 是最具侵袭性和恶性程度的实体肿瘤之一。泛素蛋白酶体系统存在于所有真核细胞中，对细胞稳态至关重要。但其在 ATC 中的潜在作用仍不清楚。TRIM11 是一种 E3 泛素连接酶，据报道在多种人类癌症中充当致癌基因。本研究旨在揭示 TRIM11 在 ATC 中的致癌功能。使用 Western blot 测量 TRIM11 和 YAP 的蛋白表达，而使用实时 PCR 测量 YAP 靶基因。CCK8 测定用于检测细胞活力；划痕愈合试验和 transwell 测定用于测量 ATC 的迁移能力。异种移植瘤模型用于体内研究。免疫沉淀试验用于检测 YAP 和 TRIM11 之间的相互作用域。并用基于泛素的免疫沉淀实验检测YAP发生的具体泛素化方式。TRIM11的缺失显著降低了ATC细胞的增殖和迁移能力，增加了细胞对化疗的敏感性，而YAP的过表达可以进一步挽救这种效应。TRIM11的缺失降低了ATC中YAP蛋白水平和YAP/TEAD靶基因，如CTGF、ANKRD1和CYR61。这表明TRIM11是Hippo信号通路的调控因子。免疫沉淀实验表明TRIM11的RING结构域对于与YAP的WW结构域的相互作用至关重要。进一步的机制分析表明TRIM11促进YAP的单泛素化，从而延长其蛋白半衰期。此外，TRIM11启动子分析表明SOX13通过与TRIM11启动子结合来激活TRIM11的转录。综上所述，本研究揭示了TRIM11在ATC中的致癌功能，TRIM11是Hippo通路的翻译后调控因子，靶向TRIM11可能是治疗ATC的一种潜在方法。
149个国家/地区的风 - 极性气候政策
摘要：空气污染，全球变暖和能源不安全感是世界面临的三个主要问题。这项研究首先检查了149个国家是否可以将其与普遍的业务（BAU）全行业能源的100％转变为电力和从100％风 - 极性（WWS）来源获得的电力，以解决这些问题。WWS消除了与能源相关的空气污染死亡和CO 2等效排放，同时将最终用途的能源需求减少了约54.4％，年度能源成本约为59.6％，年度社交（能源加健康和气候）成本约为91.8％，在国家中，能源和社交率为5.9和0.9和0.9和0.9和0.9和0.9和0.78年。Conversely, “all-of-the-above” policies promoting carbon capture (CC) and/or synthetic (as opposed to natural) direct air carbon capture (SDACC) to reduce or offset CO 2 emissions trigger, with full penetration of CC/SDACC across 149 countries, $60 − 80 trillion/y in social cost, or 9.1 − 12.1 times the WWS social cost and only 1.1 −社会成本低25.6％。即使所有CO 2都存储，CC和SDACC也会增加空气污染，CO 2等效排放（由于捕获效率低下而没有捕获非CO 2温室气体），能源需求和设备成本相对于WWS。灵敏度测试加强了这一发现。尽管完全渗透是极端的，但是任何CC/SDACC水平都会增加社会成本和排放量，而与WW相比。因此，应放弃促进CC和SDACC的政策。关键字：气候政策，能源过渡，空气污染健康，能源安全，碳捕获，直接空气捕获，可再生能源