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根据 Toast 分类对急性缺血性卒中亚型进行人工智能研究：综合叙述性综述
摘要：正确识别缺血性中风 (IS) 的病因使我们能够在治疗中采取积极的干预措施，以治疗病因并预防新的脑缺血事件。然而，病因的识别通常具有挑战性，并且基于临床特征以及通过成像技术和其他诊断检查获得的数据。TOAST 分类系统描述了缺血性中风的不同病因，包括五种亚型：LAAS（大动脉粥样硬化）、CEI（心脏栓塞）、SVD（小血管疾病）、ODE（其他已确定病因的中风）和 UDE（病因不明的中风）。人工智能模型提供了定量和客观评估的计算方法，似乎提高了主要 IS 病因的灵敏度，例如颈动脉狭窄的断层扫描诊断、心房颤动的心电图识别以及磁共振图像中小血管疾病的识别。本综述旨在提供关于根据 TOAST 分类鉴别诊断缺血性卒中病因的最有效 AI 模型的全面知识。根据我们的研究结果，AI 已被证明是一种有用的工具，可用于识别预测因素，能够在大量异质性人群中对急性卒中患者进行亚型分类，特别是阐明 UDE IS 的病因，尤其是检测心脏栓塞源。
根据CDP
Telefónica的全球首席可持续性（ESG）官员 ElenaValderrábano指出：‘我们正在努力加速负责任的数字化，从而提高竞争力并对所有人产生积极的影响。 除了减少我们的排放并提高运营的弹性外，我们还可以帮助其他公司提高效率并降低其碳足迹。 我们的网络和我们的数字解决方案是绿色过渡的强大推动力。 全球环境和能源政策的互联网连接以及数字技术的使用在塔尼克（Tac）塔克（Tac）塔克（Tac）招募许多环境挑战（例如气候变化）方面起着基本作用。 telefónica脱颖而出，因为它减少了二氧化碳排放量的减少，并且提供了连接性和数字化解决方案，从而降低了其他部门的碳足迹，包括能源，运输和行业。 这个双重挑战嵌入了ElenaValderrábano指出：‘我们正在努力加速负责任的数字化，从而提高竞争力并对所有人产生积极的影响。除了减少我们的排放并提高运营的弹性外，我们还可以帮助其他公司提高效率并降低其碳足迹。我们的网络和我们的数字解决方案是绿色过渡的强大推动力。全球环境和能源政策的互联网连接以及数字技术的使用在塔尼克（Tac）塔克（Tac）塔克（Tac）招募许多环境挑战（例如气候变化）方面起着基本作用。telefónica脱颖而出，因为它减少了二氧化碳排放量的减少，并且提供了连接性和数字化解决方案，从而降低了其他部门的碳足迹，包括能源，运输和行业。这个双重挑战嵌入了
使用 Arduino 和 Neurosky Mindwave EEG 根据年龄和性别评估大脑注意力水平
心智[4]、提高自闭症儿童的注意力[5]、评估儿童的注意力水平[8]等。另一方面，Arduino 设备（一块带有微控制器的板，可以读取传感器并允许构建数字和交互式设备）已用于教育 [6]、改善成人和残疾人的生活质量 [7]、开发火灾报警系统 [8] 等。这项研究的目标是整合两种设备，Arduino 和 Neurosky MindWave EEG，以测量使用者的注意力水平。收集到的数据存储在电子表格中，并根据注意力值实时生成线条图，以获得根据每个配置文件的模式。本文在第二部分展示了相关工作，在第三部分展示了应用的方法，在第四部分展示了项目的开发和从不同样本中获得的统计数据，在第五部分展示了结果和讨论，最后是结论。
酶抑制与药物化学杂志
1。Arber DA，Orazi A，Hasserjian RP等。髓样肿瘤和急性白血病的国际共识分类：整合形态学，临床和基因组数据。血。2022; 140（11）：1200-1228。doi：10.1182/blood.2022015850 2。Mesa RA，Verstovsek S，Cervantes F等。原发性骨髓纤维化（PMF），后多环虫病骨髓纤维化（PV后MF），后必需的血小板性脊髓脑纤维纤维化（POST -ET MF），BLAST PMF（PMF -BP）：国际骨髓纤维化研究和治疗的国际工作组对术语的共识（IWG -MRT）。leuk res。2007; 31（6）：737-740。 doi：10.1016/j.leukres.2006。 12.002 3。 Passamonti F，Mora B.骨髓纤维化。 血。 2023; 141（16）：1954-1970。 doi：10.1182/Blood.2022017423 4。 naymagon L，Mascarenhas J.髓纤维化相关的贫血：当前和新兴的治疗策略。 hemasphere。 2017; 1（1）：E1。 doi：10.1097/hs9.0000000000000001 5。 Tefferi A，Lasho TL，Jimma T等。 一千名主要骨髓纤维化患者：蛋黄酱诊所的经验。 Mayo Clin。 2012; 87（1）：25-33。 doi：10.1016/j.mayocp.2011.11.001 6。 Tefferi A，Hudgens S，Mesa R等。 使用具有骨髓增生性肿瘤相关的骨髓纤维化和贫血的癌症治疗 - 催化含量的功能评估。 Clin Therapeut。 2014; 36（4）：560-566。 doi：10.1016/j.clinthera.2014.02.016 7。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。2007; 31（6）：737-740。doi：10.1016/j.leukres.2006。12.002 3。Passamonti F，Mora B.骨髓纤维化。血。2023; 141（16）：1954-1970。doi：10.1182/Blood.2022017423 4。naymagon L，Mascarenhas J.髓纤维化相关的贫血：当前和新兴的治疗策略。hemasphere。2017; 1（1）：E1。 doi：10.1097/hs9.0000000000000001 5。 Tefferi A，Lasho TL，Jimma T等。 一千名主要骨髓纤维化患者：蛋黄酱诊所的经验。 Mayo Clin。 2012; 87（1）：25-33。 doi：10.1016/j.mayocp.2011.11.001 6。 Tefferi A，Hudgens S，Mesa R等。 使用具有骨髓增生性肿瘤相关的骨髓纤维化和贫血的癌症治疗 - 催化含量的功能评估。 Clin Therapeut。 2014; 36（4）：560-566。 doi：10.1016/j.clinthera.2014.02.016 7。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。2017; 1（1）：E1。doi：10.1097/hs9.0000000000000001 5。Tefferi A，Lasho TL，Jimma T等。一千名主要骨髓纤维化患者：蛋黄酱诊所的经验。Mayo Clin。 2012; 87（1）：25-33。 doi：10.1016/j.mayocp.2011.11.001 6。 Tefferi A，Hudgens S，Mesa R等。 使用具有骨髓增生性肿瘤相关的骨髓纤维化和贫血的癌症治疗 - 催化含量的功能评估。 Clin Therapeut。 2014; 36（4）：560-566。 doi：10.1016/j.clinthera.2014.02.016 7。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。Mayo Clin。2012; 87（1）：25-33。doi：10.1016/j.mayocp.2011.11.001 6。Tefferi A，Hudgens S，Mesa R等。使用具有骨髓增生性肿瘤相关的骨髓纤维化和贫血的癌症治疗 - 催化含量的功能评估。Clin Therapeut。2014; 36（4）：560-566。 doi：10.1016/j.clinthera.2014.02.016 7。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。2014; 36（4）：560-566。doi：10.1016/j.clinthera.2014.02.016 7。Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。一个动态的前进模型，可预测原发性骨髓纤维化的生存：IWG-MRT（骨髓增生性肿瘤研究和治疗国际工作组）的一项研究。血。2010; 115（9）：1703-1708。 doi：10.1182/Blood -2009-09-245837 8。 Passamonti F，Giorgino T，Mora B等。 一种临床分子前进模型，可预测Vera后Vera和后基本血小板性脊髓脑纤维化的患者的存活率。 白血病。 2017; 31（12）：2726-2731。 doi：10.1038/leu.2017.169 9。 Cervantes F，Dupriez B，Pereira A等。 基于对骨髓纤维化研究和治疗的国际工作组的研究，用于原发性骨髓纤维化的新预后评分系统。 血。 2009; 113（13）：2895-2901。 doi：10.1182/Blood -2008-07-170449 10。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。 动态定性预后评分系统（DIPSS）预测原发性骨髓纤维化中急性髓样白血病的进展。 血。 2010; 116（15）：2857-2858。 doi：10.1182/Blood -2010-06-293415 11。 Vallapureddy RR，Mudieddy M，Penna D等。 1306例主要骨髓纤维化患者的白血病转移：风险因素和预测模型的发展。 血液癌j。 2019; 9（2）：12。 doi：10.1038/s41408-019-0175 -y 12。 Mora B，Maffioli M，Rumi E等。 根据贫血的严重程度，骨髓纤维化中爆炸期发生率。 ejhaem。 2023; 4（3）：679-689。 doi：10.1002/jha2.745 13。 25777 14。2010; 115（9）：1703-1708。doi：10.1182/Blood -2009-09-245837 8。Passamonti F，Giorgino T，Mora B等。一种临床分子前进模型，可预测Vera后Vera和后基本血小板性脊髓脑纤维化的患者的存活率。白血病。2017; 31（12）：2726-2731。 doi：10.1038/leu.2017.169 9。 Cervantes F，Dupriez B，Pereira A等。 基于对骨髓纤维化研究和治疗的国际工作组的研究，用于原发性骨髓纤维化的新预后评分系统。 血。 2009; 113（13）：2895-2901。 doi：10.1182/Blood -2008-07-170449 10。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。 动态定性预后评分系统（DIPSS）预测原发性骨髓纤维化中急性髓样白血病的进展。 血。 2010; 116（15）：2857-2858。 doi：10.1182/Blood -2010-06-293415 11。 Vallapureddy RR，Mudieddy M，Penna D等。 1306例主要骨髓纤维化患者的白血病转移：风险因素和预测模型的发展。 血液癌j。 2019; 9（2）：12。 doi：10.1038/s41408-019-0175 -y 12。 Mora B，Maffioli M，Rumi E等。 根据贫血的严重程度，骨髓纤维化中爆炸期发生率。 ejhaem。 2023; 4（3）：679-689。 doi：10.1002/jha2.745 13。 25777 14。2017; 31（12）：2726-2731。doi：10.1038/leu.2017.169 9。Cervantes F，Dupriez B，Pereira A等。基于对骨髓纤维化研究和治疗的国际工作组的研究，用于原发性骨髓纤维化的新预后评分系统。血。2009; 113（13）：2895-2901。 doi：10.1182/Blood -2008-07-170449 10。 Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。 动态定性预后评分系统（DIPSS）预测原发性骨髓纤维化中急性髓样白血病的进展。 血。 2010; 116（15）：2857-2858。 doi：10.1182/Blood -2010-06-293415 11。 Vallapureddy RR，Mudieddy M，Penna D等。 1306例主要骨髓纤维化患者的白血病转移：风险因素和预测模型的发展。 血液癌j。 2019; 9（2）：12。 doi：10.1038/s41408-019-0175 -y 12。 Mora B，Maffioli M，Rumi E等。 根据贫血的严重程度，骨髓纤维化中爆炸期发生率。 ejhaem。 2023; 4（3）：679-689。 doi：10.1002/jha2.745 13。 25777 14。2009; 113（13）：2895-2901。doi：10.1182/Blood -2008-07-170449 10。Passamonti F，Cervantes F，Vannucchi AM等。动态定性预后评分系统（DIPSS）预测原发性骨髓纤维化中急性髓样白血病的进展。血。2010; 116（15）：2857-2858。doi：10.1182/Blood -2010-06-293415 11。Vallapureddy RR，Mudieddy M，Penna D等。1306例主要骨髓纤维化患者的白血病转移：风险因素和预测模型的发展。血液癌j。 2019; 9（2）：12。 doi：10.1038/s41408-019-0175 -y 12。 Mora B，Maffioli M，Rumi E等。 根据贫血的严重程度，骨髓纤维化中爆炸期发生率。 ejhaem。 2023; 4（3）：679-689。 doi：10.1002/jha2.745 13。 25777 14。血液癌j。2019; 9（2）：12。 doi：10.1038/s41408-019-0175 -y 12。Mora B，Maffioli M，Rumi E等。 根据贫血的严重程度，骨髓纤维化中爆炸期发生率。 ejhaem。 2023; 4（3）：679-689。 doi：10.1002/jha2.745 13。 25777 14。Mora B，Maffioli M，Rumi E等。根据贫血的严重程度，骨髓纤维化中爆炸期发生率。ejhaem。2023; 4（3）：679-689。doi：10.1002/jha2.745 13。25777 14。Harrison CN，Schaap N，Vannucchi AM等。 fedratinib先前用ruxolitinib治疗的骨髓纤维化患者：对Jakarta2研究的最新分析，使用严格的rux-Olitinib衰竭标准进行了严格的标准。 am j hematol。 2020; 95（6）：594-603。 doi：10.1002/ajh。 Palandri F，Palumbo GA，Bonifacio M等。 基线因子对鲁辛尼的反应：408例骨髓纤维化患者的独立研究。 oncotarget。 2017; 8（45）：79073-79086。 doi：10.18632/oncotarget.18674 15。 Harrison C，Kiladjian JJ，Al -Ali HK等。 jak抑制rux-Olitinib与最佳可用骨髓纤维化疗法的抑制作用。 n Engl J Med。 2012; 366（9）：787-798。 doi：10.1056/nejmoa1110556Harrison CN，Schaap N，Vannucchi AM等。fedratinib先前用ruxolitinib治疗的骨髓纤维化患者：对Jakarta2研究的最新分析，使用严格的rux-Olitinib衰竭标准进行了严格的标准。am j hematol。2020; 95（6）：594-603。doi：10.1002/ajh。Palandri F，Palumbo GA，Bonifacio M等。基线因子对鲁辛尼的反应：408例骨髓纤维化患者的独立研究。oncotarget。2017; 8（45）：79073-79086。 doi：10.18632/oncotarget.18674 15。 Harrison C，Kiladjian JJ，Al -Ali HK等。 jak抑制rux-Olitinib与最佳可用骨髓纤维化疗法的抑制作用。 n Engl J Med。 2012; 366（9）：787-798。 doi：10.1056/nejmoa11105562017; 8（45）：79073-79086。doi：10.18632/oncotarget.18674 15。Harrison C，Kiladjian JJ，Al -Ali HK等。 jak抑制rux-Olitinib与最佳可用骨髓纤维化疗法的抑制作用。 n Engl J Med。 2012; 366（9）：787-798。 doi：10.1056/nejmoa1110556Harrison C，Kiladjian JJ，Al -Ali HK等。jak抑制rux-Olitinib与最佳可用骨髓纤维化疗法的抑制作用。n Engl J Med。2012; 366（9）：787-798。 doi：10.1056/nejmoa11105562012; 366（9）：787-798。doi：10.1056/nejmoa1110556
表 1：根据 ESC 2016 和 AHA 2013 指南推荐的药物和目标剂量
精神障碍 神经系统疾病 癌症 VF 高血压 CAD CABG PCI 心脏瓣膜疾病 MI/ACS JVP 心动过缓/房室传导阻滞 VT/肺栓塞 中风/TIA 酒精状况 吸烟 eGFR 血红蛋白 治疗 ACEI/ARB β受体阻滞剂 MRA ARNi CRT-P CRT-D 缩写：ACS，急性冠状动脉综合征；BP，血压；CABG，冠状动脉搭桥术；CAD，冠状动脉疾病；CKD，慢性肾病；COPD，慢性阻塞性肺病；CRT，心脏再同步治疗；eGFR，估计肾小球滤过率；JVP，颈静脉压；MI，心肌梗死；NYHA，纽约心脏协会；PCI，经皮冠状动脉介入治疗；PND，阵发性夜间呼吸困难；TIA，短暂性脑缺血发作； VT，静脉血栓形成。
根据第9条的登记用户手册
2.1.1 Creating a user account ..................................................................................................... 7 2.1.2 Confirmation email and activation link ......................................................................... 10 2.1.3 Logging into CEREMP - using tokens ............................................................................. 11 2.1.4 Logging out of CEREMP ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
根据 HPV16 状态评估小分子酪氨酸激酶抑制剂对鳞状细胞癌中 PDGF-AA/BB 和 PDGFRα/β 表达的影响
摘要。背景：尽管对新的治疗方案进行了广泛的研究，但头颈部鳞状细胞癌的预后仍然很差。血小板衍生生长因子 (PDGF) 在 HNSCC 中上调，手术后表达水平降低，表明其在肿瘤发展中发挥作用。HPV 对 PDGF/PDGF 受体 (PDGFR) 通路的影响仍不清楚。在本研究中，我们使用具有不同人乳头瘤病毒 16 (HPV16) 状态的鳞状癌细胞系研究了小分子酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 对体外 PDGF 及其受体表达的影响。材料和方法：使用两种人类 HPV16 阴性细胞系 (UMSCC- 11A/-14C) 和一种 HPV16 阳性细胞系 (CERV196)。将肿瘤细胞与 20 μmol/l 的 TKI 尼洛替尼、达沙替尼、阿法替尼、吉非替尼和厄洛替尼一起孵育 24-96 小时。通过增殖试验评估细胞增殖，通过夹心酶联免疫吸附试验评估 PDGF-AA 和 BB 以及 PDGFRα 和 -β 的蛋白质浓度。为了进行统计分析，将结果与未经处理的阴性对照进行比较。结果：在三种测试细胞系中均检测到 PDGF-AA/BB 和 PDGFRα/-β。添加 TKI 导致不同时间点和细胞系的 PDGF/PDGFR 显著（p<0.05）降低。PDGF-AA 的表达效果最强，它始终
根据患者的年龄和乳腺象限的乳腺密度和乳腺体积的定量研究
摘要：目标：乳房密度被认为是乳腺癌发展的独立危险因素。这项研究旨在根据患者的年龄和乳房象限来定量评估乳腺密度百分比（PBD）和乳腺体积（MGV）。我们提出了一个回归模型，以估算PBD和MGV作为患者年龄的函数。方法：1027个螺旋乳房CT（BCT）数据集中的乳房组成，没有软组织质量，钙化或来自517名女性（57±8年）的植入物。在整个乳房和四个象限中的每个象限中测量了乳房的乳腺组织体积（BTV），MGV和PBD。在七个年龄组中分析了三个乳房成分特征，从40到74岁，间隔为5年。将对数模型拟合到BTV，并使用最小二乘方法建立了对MGV和PBD作为年龄函数的乘法逆模型。结果：BTV从545±345增加到676±412 cm 3，MGV和PBD从111±164降至57±43 cm 3，分别从21±21±21降至11±21％，从最小的组最小的组（p <0.05）降低到11±21％。所有年龄段的平均PBD为14±13％。回归模型可以根据患者的年龄为基础预测BTV，MGV和PBD，其残余标准误差分别为386 cm 3、67 cm 3和13％。每个象限中MGV和PBD的减少遵循整个乳房中的象限。结论：根据BCT检查计算的PBD和MGV为妇女的乳腺癌风险评估提供了重要信息。该研究量化了整个乳房的乳腺乳腺减小和密度降低。它建立了数学模型来估计乳房成分特征 - BTV，MGV和PBD，是患者年龄的函数。
加油过渡：根据加拿大的气候投资分类法对减少排放的石油和天然气项目进行分类
3 SFAC提议的框架包括分类委员会和保管人，以维持分类法及其技术标准的科学综合性。分类委员会将监督戈弗·南斯（Gover Nance），战略方向和分类法的绩效，并批准所有出版提案。另一方面，独立组织分类法保管员将处理技术任务，教育和提高活动，并回应反馈和技术查询。有关更多详细信息，请参见SFAC分类路线图。
根据CMOS技术的垂直P – N结光二极管的光学性能的文章仿真研究
摘要：CMOS光二极管已在微系统应用中广泛报道。本文使用COMSOL多物理学对P – N结光电二极管的设计和数值模拟，用于三种CMOS技术（0.18 µm，0.35 µm，0.35 µm和0.7 µm）和三个不同的P – N交界结构：N+/P-Substrate，P-Substrate，P+/N-N-Well/n-Well/n-Well/well/p-Subsulate。对于这些模拟，根据不同的技术设定了深度连接和掺杂剂浓度。然后，每个phodiode均在分光光度法上进行了分光光度法的特征，响应性和量子效率。获得的数值结果表明，当需要可见的光谱范围时，0.18和0.35 µM CMOS技术是具有效率最高峰的最高峰的技术，与0.7 µM技术相比。此外，比较了三个最常见的P – N垂直连接光电二极管结构。N+/p-Substrate Juints Photodiode似乎是可见范围内具有最高量子效率的一种，与文献一致。可以得出结论，光电二极管的特征曲线和暗电流值与文献中的报告一致。因此，这种数值方法允许预测光电二极管的性能，帮助在其微加工之前为每个必需的应用程序选择最佳的结构设计。