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O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER
由于质量数据提供了统计和临床意义，因此AJCC已授予专家，以在全球适用的框架内更新解剖学和非动态因素。
欧洲科学技术杂志
本研究对十字花科 Aethionema sancakense Yıld. & Kılıç 的解剖学、孢粉学和种子表面特征进行了测定。本研究旨在揭示该物种的结构特征。研究了该植物的根、茎横截面和叶表皮特征，并通过拍摄图像确定了解剖特征。手工从植物上取下表面和横截面，用阿尔新蓝和番红以 3:2 的比例染色，在光学显微镜下检查并拍照。在树干最外层的表皮下检测到多层皮层结构。周皮层在一些点被撕裂并从根部脱落。皮层由薄壁细胞组成，有 7-8 排。皮层中的厚壁组织由 2- 4 排间断排列的细胞组成。孢粉学研究方面，采用Woodhouse法在光学显微镜下观察了A. sancakense花粉，拍摄了花粉的电子显微镜照片，确定其为单子型和孔型三沟花粉。观察花粉粒呈放射对称、等极化，并测量其大小。种子表面呈深棕色椭圆形，表面纹饰为网状疣状。本研究试图从解剖学特征和孢粉学特征两个方面确定A. sancakense的分类学特征。
利用人工智能促进复杂仿制药的开发和监管评估
– 复杂 API – 复杂剂型 – 复杂给药途径 – 复杂药物-器械组合 – 滥用威慑配方 – 口服缓释剂 – 解剖治疗化学 (ATC) – 急性/慢性疾病
细胞壁组成对谷物作物的耐药性的影响：评论
住宿是由于外部因素，植物特征及其相互作用引起的次要细胞壁而导致的茎永久位移。解剖学，形态学和组成性状是引起住宿的植物特征。与形态和解剖学特征相比，住宿抗性和细胞壁组成的相关性并不经常回顾。在本综述中，基于主要细胞壁成分（木质素，纤维素和半纤维素）和微量矿物质，全面审查了细胞壁组成与谷物茎的耐药性之间的关系。从所有谷物作物中回顾的文献体系中，发现木质素和纤维素与住宿耐药性具有显着的正相关。然而，在大多数研究中，纤维素和木质素的结构特征对住宿耐药性的影响均未研究。本综述还强调了生物量顽固性和放置抗性权衡在遗传细胞壁修饰中的重要性。
syngo.via VB40A 数据表
syngo .CT Dual Energy 包括单能、最佳对比度和 syngo .CT DE Rho/Z syngo .via OpenApps 尚未在所有国家/地区上市。由于监管原因，无法保证其未来可用性。请联系您当地的西门子医疗组织以获取更多信息。交互式光谱成像允许在 syngo MM Reading 中直接更改单能 Plus keV 级别，以及可视化不可编辑的碘图、混合和虚拟未增强图像 (VNC)。自动和标准化重建；一键分割心脏、肺、主动脉；解剖范围预设；AutoView 一键访问正确的解剖视图；自动范围的 CT 和 MR 预设（肌肉骨骼、心血管、身体区域、器官）
课程规格 一般信息
介绍骨盆壁、会阴和盆膈的入门讲座。（解剖学）1-男性生殖系统的解剖组成部分。（解剖学）2-生殖系统的发育解剖学“胚胎学”。（解剖学）3-女性内生殖系统的解剖组成部分。（解剖学）4-女性外生殖系统的解剖组成部分。（解剖学）5-性别决定的激素调节。（生理学）6-男性生殖生理学。（生理学）7-男性和女性生殖系统的组织学。（解剖学）8-雄激素及其拮抗剂。（药理学）9-女性生殖生理学-I。（生理学）10-女性生殖生理学-II。（生理学）11-勃起。 （生理学） 12 - 阴茎、阴囊和睾丸疾病。（病理学） 13 - 前列腺疾病。（病理学） 14 - 妊娠生理学。（生理学） 15 - 女性性类固醇和避孕药。（药理学） 16 - 宫颈疾病。（病理学） 17 - 外阴和阴道疾病。（病理学） 18 - 淋病。（微生物学） 19 - 滴虫病和体外寄生虫。（微生物学） 20 - 衣原体、加德纳菌和脲原体感染。（微生物学） 21 - 分娩和哺乳。（生理学） 22 - 子宫疾病。（病理学） 23 - 卵巢和输卵管疾病。（病理学） 24 - 梅毒。 （微生物学） 25 - 遗传性疾病。（生物化学） 26 - 艾滋病毒和艾滋病。（微生物学） 27 - 疱疹、巨细胞病毒、人乳头瘤病毒和传染性软疣。（微生物学） 28 - 念珠菌病。（微生物学） 29 - 泌尿和生殖系统感染。（公共卫生） 30 - 社区意识（公共卫生） 31 -
人脑/绵羊脑解剖的解剖学
远距离学习计划人脑/绵羊脑解剖的解剖学本指南适用于参与人脑和绵羊脑解剖的AIMS解剖结构的中学生。计划将由目标解剖专家提出。在这项活动中，学生将通过观察，研究和检查人类标本来更加熟悉人脑的解剖结构。主要重点是解剖学，功能和病理学。那些参加绵羊大脑解剖的学生将有机会剖析和比较解剖结构。在本文档的末尾，您将为您的学生找到解剖图，词汇评论和预/后测试。将涵盖以下主题：1。神经系统的神经元和支撑细胞2。神经系统的组织（中央和周围神经系统）4。大脑的保护覆盖物5。大脑解剖学，包括脑半球，小脑和脑干6。脊髓解剖7。颅神经和脊神经目标：学生将能够：1。定义与人脑和脊髓相关的选定项； 2。确定大脑的保护结构； 3。识别大脑的四个叶； 4。解释大脑表面积，结构和大脑功能之间的相关性。5。讨论常见的神经系统疾病和治疗。6。描述药物和酒精对大脑的影响。7。正确标记了人脑的图
一种模拟脑肿瘤组织离体超声方法，用于研究应用和临床培训
简介：术中超声正成为神经外科的常用工具。然而，有效的模拟方法有限。目前，商业和自制的模型无法复制超声图像中大脑和肿瘤组织的解剖正确性和纹理复杂性。材料和方法：我们利用离体脑组织，而不是合成材料，来实现真实的回声复杂性和解剖正确性。将浓度为 10-20% 的琼脂注入脑组织以模拟肿瘤肿块。购买了市售的模型进行基准测试。结果：由经验丰富的专业人员进行定性分析，测量添加琼脂的影响并将其与商用模型进行比较。总体而言，与基于合成材料的模型相比，使用离体组织被认为更准确、更具代表性，因为它可以很好地显示真实的大脑解剖结构，并在组织内提供良好的对比度。琼脂肿瘤正确地产生了一个回声较高的区域，边缘有轻微扩散，预计与邻近解剖结构有相互作用。讨论：由于后勤和道德方面的挑战很大，使用人体样本进行训练受到限制。在线神经外科超声数据的稀疏性进一步加剧了这种情况。与体模相比，所提出的方法成功地模拟了脑组织中的肿瘤，体模存在表面纹理不相似、超声回声均匀性和缺乏解剖正确性的问题。结论：所提出的在脑组织中创建肿瘤模拟组织的方法
自动分割主动脉瓣和二尖瓣，用于肥厚性阻塞性心肌病的心脏外科手术计划
肥厚性阻塞性心肌病（HOCM）是年轻人突然心脏死亡的主要原因。隔膜切除术手术被认为是HOCM非药物治疗的黄金标准，其中主动脉和二尖瓣是手术计划的关键区域。当前，在临床实践中广泛执行主动脉和二尖瓣的手动分割，以构建用于HOCM手术计划的3D模型。但是，这样的过程是耗时且昂贵的。在本文中，我们将解剖学的先验知识介绍为自动分割主动脉和二尖瓣的深度学习。特别是提出了一种两阶段的方法：我们首先从CT图像中获得感兴趣的（ROI），然后进行心脏分割。心脏子结构之间的空间关系用于识别包含主动脉瓣和二尖瓣的瓣膜区域。与典型的两阶段方法不同，我们为左心室的精制分割，左心房和主动脉作为阀门分割的附加输入。通过纳入这些解剖学先验知识，深度神经网络（DNN）可以利用周围的解剖结构来改善阀门细分。，我们收集了一个具有隔膜切除术手术病史的患者的27个CT图像的数据集。实验结果表明，我们的方法的平均骰子得分为71.2％，比现有方法提高了4.2％。我们的数据集和代码将发布到公共数据集。关键字：肥厚的阻塞性心肌病，外科手术计划，分割，深神经网络。