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重复的psilocybin剂量的安全性，可行性，耐受性和临床作用在治疗强迫症的治疗中与非指导性支持相结合：一项随机，候补，候补的试验的协议，具有盲级评级
OCD的一线治疗包括选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIS）（6）（6）（6）和认知行为疗法，并进行暴露和反应预防（CBT/ERP）（7-10）。这些治疗方法有长期的局限性。对SSRI试验的显着比例（最多60％）对SSRI试验无反应（11-14），即使完成了CBT/ERP的过程（15），患者即使在完成了CBT/ERP的过程后也可能继续过着受限制的生活。中断或完成这些治疗后，复发也很常见（16，17）。此外，与能够有能力交付CBT/ERP的临床医生的访问权限有限（18-22）。此外，可能需要进行逐步护理选择，包括SSRI增强（23），住宅治疗（24），甚至用于治疗难治性OCD的神经外科手术（25）。因此，需要其他创新，更快的作用和微创的治疗选择。
nisin和ε-溶苷联合治疗可在冷藏储存处提高新鲜切割菠萝蜜的质量
这项研究研究了尼宁与ε-多酰胺对微生物的作用以及新鲜切割菠萝蜜的冷藏质量。在用蒸馏水（对照），尼生蛋白（0.5 g/l），ε-溶解酶（0.5 g/L）以及尼生辛（0.1 g/L）和ε-溶解（0.4 g/l）的组合进行处理后。 在存储期间每2天测量一次微生物和物理化学指数。 结果表明，合并治疗（0.1 g/l尼霉素，0.4 g/lε-多酰胺）对新鲜杰克弗鲁特的保存最佳。 与对照组相比，联合治疗抑制了微生物的生长（总细菌数，霉菌和酵母），降低了体重减轻率，呼吸强度，多酚氧化酶和过氧化物酶活性，并保持较高的糖酸含量，牢固性，牢固性和颜色。 此外，它保留了较高水平的抗氧化剂化合物，降低了丙二醛和过氧化氢的积累，从而降低了氧化损伤并保持高营养和感觉品质。 作为天然防腐剂的安全应用，Nisin与ε-多溶剂治疗相结合在新鲜切割的菠萝蜜行业具有巨大的应用潜力。。在存储期间每2天测量一次微生物和物理化学指数。结果表明，合并治疗（0.1 g/l尼霉素，0.4 g/lε-多酰胺）对新鲜杰克弗鲁特的保存最佳。与对照组相比，联合治疗抑制了微生物的生长（总细菌数，霉菌和酵母），降低了体重减轻率，呼吸强度，多酚氧化酶和过氧化物酶活性，并保持较高的糖酸含量，牢固性，牢固性和颜色。此外，它保留了较高水平的抗氧化剂化合物，降低了丙二醛和过氧化氢的积累，从而降低了氧化损伤并保持高营养和感觉品质。作为天然防腐剂的安全应用，Nisin与ε-多溶剂治疗相结合在新鲜切割的菠萝蜜行业具有巨大的应用潜力。
CRISPR/CAS9介导的SERS/LOLLIMETIRIC DUAL MODE横向流平台与智能手机相结合，可快速，敏感的金黄色葡萄球菌
致病性细菌感染对全球公共卫生构成了重大威胁，这使得快速可靠的检测方法的发展紧急。在这里，我们开发了一种表面增强的拉曼散射（SERS）和比色双模式平台，称为智能手机集成的CRISPR/CAS9介导的侧向流动条（SCC-LFS），并将其应用于葡萄球菌（S. aureus）的超敏感检测。从策略上讲，制备了功能化的银色金纳米纳斯塔尔（Auns@ag），并用作LFS分析的标签材料。在有金黄色葡萄球菌的存在下，可以通过用户定义的CRISPR/CAS9系统准确地识别和解开靶基因诱导的扩增子，从而形成了将许多Aun@Ag绑定到脱带的测试线（T-Line）的中间桥。因此，使用智能手机集成的便携式拉曼光谱仪（Tline）进行了颜色，并获得了可识别的SERS信号。此设计不仅保持视觉读数的简单性，而且还集成了SERS的定量功能，从而使用户能够根据需要灵活地选择测定模式。使用这种方法，可以通过比色模式和SERS模式检测到金黄色葡萄球菌至1 CFU/ML，这比大多数现有方法更好。通过合并快速提取程序，可以在45分钟内完成整个测定法。通过各种真实样品进一步证明了该方法的鲁棒性和实用性，这表明其具有可靠筛选金黄色葡萄球菌的巨大潜力。
人工智能技术联合螺旋CT扫描在早期肺癌筛查中的应用分析
摘要：目前，我国肺癌的发病率和致死率居所有恶性肿瘤之首，尽管我国医疗水平不断发展提高，但肺癌患者总体5年生存率仍低于20%，且呈分期。多项研究证实，早期肺癌的早期诊断和治疗对改善患者预后具有重要意义。近年来，人工智能技术逐渐开始在肿瘤学领域应用，人工智能在肿瘤筛查、临床诊断、放射治疗（图像采集、危及器官分割、图像校准与传递）等方面发展迅速。但医疗人工智能能否社会化，在一定程度上取决于公众的态度和接受程度。但目前，人工智能技术联合SCT扫描诊断早期肺癌的研究较少。鉴于此，本研究将联合方法应用于早期肺癌筛查，旨在寻找一种安全高效的筛查模式，为临床诊疗提供参考。
自适应联合过滤器组合基于导航算法...
摘要集成导航系统确保海上自主地表船（质量）安全，有效，并在不同的复杂导航环境中自主完成各种操作。研究集成导航的可靠算法对于增强系统的容错和确保船舶运动状态的稳定和连续输出至关重要。但是，现有的研究主要集中于优化特定的过滤算法或检查预定的集成导航结构中信息分配的基础。因此，在导航传感器故障的情况下，增强质量集成导航系统鲁棒性的策略和联合过滤器的子系统的设计尚未进行复杂的海上导航方案的充分研究。因此，这项研究介绍了使用非线性采样过滤的集成导航系统中系统特征和状态估计性能的可观察性共享因子。随后，开发了具有分布式联邦过滤器的可靠集成导航框架。在此框架内，根据可观察性共享因子提出了自适应联合过滤算法，以分配联合过滤中的信息。最后，通过仿真和实地实验验证了算法的理论性和有效性，以帮助开发准确和耐断层的海上导航系统。
基于计算机的认知训练与体育训练相结合对认知障碍老年人的效果：一项四组随机对照试验
1 桃园长庚大学医学院作业治疗学系及行为科学研究所 2 桃园林口长庚纪念医院神经内科 3 桃园国立中央大学认知神经科学研究所 4 台北市国立台北护理健康大学老人保健学系 5 桃园长庚大学医学院 6 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院作业治疗学系 7 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院医学系 8 美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院矫形外科系 9 桃园长庚大学健康老龄化研究中心 10 桃园林口长庚纪念医院物理医学与康复学系
电化学疗法与免疫疗法结合
电化学疗法是一种新颖的局部疗法，用于治疗皮肤和深层肿瘤。用于电化学疗法的电脉冲增加了靶病变细胞膜的渗透性，从而增强了低渗透性细胞毒性药物向细胞的递送，从而导致其死亡。还假定，通过诱导免疫原性死亡，电化学疗法可作为原位疫苗接种。这反过来导致了增强的系统性抗肿瘤反应，可以通过免疫疗法进一步利用。但是，只有少数临床研究研究了联合治疗在黑色素瘤，乳腺癌，肝细胞癌和皮肤鳞状细胞癌中的作用。在这篇综述中，我们旨在回顾有关联合治疗的已发表的临床前证据，并回顾了研究了电化学疗法和免疫疗法的综合作用的临床研究。
我们如何预测气候迁移？预测模型的评论
放射疗法是恶性肿瘤的一种重要治疗方法。今天人们普遍相信放疗不仅被用作局部肿瘤治疗方法，而且可以通过影响肿瘤微环境来诱导全身性抗肿瘤反应，而且其效率受到肿瘤免疫抑制微环境的限制。随着技术的发展，免疫疗法已经进入了快速发育的黄金时代，逐渐占据了临床肿瘤治疗中的一席之地。 调节性T细胞（Tregs）在肿瘤微环境中广泛分布，在介导肿瘤发育中起重要作用。 本文分析了免疫疗法，Tregs，肿瘤和放射疗法之间的相互作用。 它布里特（Brie）引入了针对Treg的免疫疗法，旨在为放射疗法提供新的策略与免疫疗法相结合。随着技术的发展，免疫疗法已经进入了快速发育的黄金时代，逐渐占据了临床肿瘤治疗中的一席之地。调节性T细胞（Tregs）在肿瘤微环境中广泛分布，在介导肿瘤发育中起重要作用。本文分析了免疫疗法，Tregs，肿瘤和放射疗法之间的相互作用。它布里特（Brie）引入了针对Treg的免疫疗法，旨在为放射疗法提供新的策略与免疫疗法相结合。
组合高能X射线衍射和小角度...
关键词：机制，X射线散射，疲劳，应变，脱位阐明钢的氢含量机制是因为可以一次激活多种机制或甚至可能需要协同的共同存在激活的事实，这使钢的氢含量机制变得复杂。一些领先的氢化氢提议机制包括氢增强的脱粘（HEDE），氢增强的局部可塑性（帮助）机制和纳米玻璃体合并机制（NVC）。在HEDE中，一旦氢浓度达到临界浓度，氢在高三轴应力位置的积累会导致Fe-FE键的衰弱。在帮助中，引入氢气会影响Fe格子中位错的行为，通常会增强钢框架中的脱位迁移率。在NVC中，预计氢会导致空缺的稳定和促进（“纳米级空隙”）团聚。对这些机制的完全理解，它们与疲劳特性的关系以及它们相互作用的相互作用需要一次测量，能够一次探测所有三种机制。在这里，我们同时提出高能X射线衍射（HEXRD）和小角度的X射线散射（SAXS）测量，在氢气中钢裂纹的原位疲劳期间。HexrD测量值探测HEDE并通过确定应变密度的确定； SAXS测量通过测定纳米孔尺寸分布的NVC。 ，我们将在空气和氢气中生长的裂纹尖端之前提出应变，脱位密度和孔径分布。HexrD测量值探测HEDE并通过确定应变密度的确定； SAXS测量通过测定纳米孔尺寸分布的NVC。，我们将在空气和氢气中生长的裂纹尖端之前提出应变，脱位密度和孔径分布。我们将在帮助，HEDE和NVC机制的背景下讨论空气中在空气中和氢中生长的裂纹尖端之间的差异。
影像组学结合机器学习方法鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤
方法对51例患者（其中室管膜瘤24例、髓母细胞瘤27例）的增强T1WI图像进行分析，提取了188个特征，包括直方图、形状特征和纹理特征。然后使用单变量分析、单变量分析筛选和多变量逻辑回归选择了66个特征。他们建立了四种机器学习模型——随机森林、支持向量机、自适应增强、K最近邻。当使用多元逻辑回归选择的特征进行随机森林时，获得了最高的AUC值（AUC = 0.91）。影像组学和机器学习方法的组合可以很好地区分儿童室管膜瘤和髓母细胞瘤，从而为医生的临床实践提供帮助。在我们的研究中，KNN分类器的AUC分别为0.97、0.94，准确率为0.86和