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热指数用于治疗性低温新生儿脑损伤的早期非侵入性评估：初步报告
围产期窒息 (PA) 是新生儿死亡的第三大原因，也是儿童严重神经系统损伤的最常见原因之一。当前的工具和测量主要基于临床评估分析以及实验室和电生理测试，在进行磁共振成像 (MRI) 评分之前，无法提供一致的数据来预测缺氧缺血性脑病 (HIE) 的严重程度。这项研究的目的是评估新指数——热指数 (TI)——在评估因 PA 导致的治疗性低温 (TH) 过程中新生儿脑损伤程度方面的实用性。这是一项前瞻性、观察性、试点研究，不需要对适用程序进行任何更改。对 2018 年因 PA 在奥波莱大学医院新生儿/儿科 ICU 接受 TH 治疗的六名新生儿进行了分析。根据当前建议，他们都符合 TH 的标准。 TH 结束后，当儿童恢复正常体温时，使用 1.5 T 扫描仪进行脑部 MRI 检查，使用 T1、T2 加权图像、液体衰减反转恢复 (FLAIR)、反转恢复 (IR)、磁敏感加权成像 (SWI) 和弥散加权成像 (DWI)。根据 Weeke 等人提出的评分系统，使用 MRI 评分评估图像。根据本文提出的公式计算评估内源性产热的热指数。在治疗的第一小时内，MRI 评分和 TI 值 (0.98；p = 0.0003) 之间存在高度、统计学上显着的正相关性。与 MRI 评估的高度相关性、测量的非侵入性以及治疗后最初几个小时内即可获得结果，使作者提出将热指数作为早期评估接受 TH 治疗的新生儿脑损伤的工具。需要进一步研究以确认所提出方法的有效性。
资格要求
工程服务 南港污水系统评估和修复项目 根据 2 CFR § 200.320(b)(2)(iv)，布伦瑞克县要求合格的工程、环境和水资源公司提供与北卡罗来纳州南港市区内污水收集系统基础设施修复相关的专业服务资格声明。该项目将采用“发现、修复”的方法来评估和修复污水收集系统，识别和纠正污水系统中的缺陷，并设计一条新的约 8,000 线性英尺 8 英寸污水压力管。该项目的总体目标是识别和纠正系统中的缺陷，以提高污水收集系统的整体效率和有效性。项目资金和要求 预计南港废水系统评估与修复项目将全部或部分由联邦资金资助，资金来自美国救援计划法案 (“ARPA”) 的州储备基金 (“SRP”) 拨款，该拨款通过北卡罗来纳州环境质量部 (“DEQ”) - 水基础设施部 (“DWI”) 获得，该拨款经州水基础设施管理局 (“SWIA”) 批准，并通过环境保护署 (“EPA”) 通过 DEQ-DWI 资助的州循环基金 (“SRF”) 贷款提供。项目编号 SRP-W-ARP-0299 已分配给 SRP-ARPA 拨款的废水系统评估与修复。项目编号 CS-370714-04 已分配给 SRF 贷款的废水系统评估与修复。预计 DEQ-DWI 提供的最高资助额为 9,835,000 美元。通过使用 SRP-ARPA 和 SRF 资金，布伦瑞克县必须遵守拨款奖励条款和条件、美国财政部（“财政部”）发布的有关根据 ARPA 分配的资金支出的规定（包括但不限于临时最终规则（86 Fed. Reg. 26,786（2021 年 5 月 17 日）和最终规则（87 Fed. Reg. 4,338（2022 年 1 月 27 日））、DEQ-DWI 发布的规定以及财政部和/或 DEQ-DWI 已发布或可能发布的有关管理这些 SRP-ARPA 和 SRF 资金支出的其他指导意见（统称为“监管要求”）。根据监管要求，布伦瑞克县必须遵守《联邦奖励的统一管理要求、成本原则和审计要求》（2 CFR 第 200 部分），其中包括但不限于附录中所述的适用条款
有机酸血症的脑磁共振成像
摘要：背景：有机酸血症（OA）是一类氨基酸代谢缺陷的遗传性疾病，除非在生命早期开始治疗，否则会导致严重的中枢神经系统（CNS）并发症，如癫痫、脑病等。在新生儿筛查计划中可以实现症状前诊断，否则诊断会延迟且具有挑战性。工作目标：寻找 OA 共有的特定磁共振成像（MRI）诊断发现。材料和方法：这项横断面描述性研究包括 42 名确诊有机酸血症的儿童，他们在埃及开罗大学儿科医院社会和预防医学中心的神经代谢诊所接受随访。MRI 脑部扫描是在（1.5 T Aera 机器）上进行的。结果：该研究包括 42 名儿童，平均年龄为 36 个月。其中 29 名（69%）为男性，13 名（31%）为女性，男女比例为 2.23:1。确诊为 1 型戊二酸血症 26 例（61.9%），其次为甲基丙二酸血症 7 例（16.67%），异戊酸血症 3 例（7.14%），丙酸血症 3 例（7.14%），焦谷氨酸血症 2 例（4.76%），D2 羟基戊二酸血症 1 例（2.38%）。20 例（47.6%）出现基底神经节异常信号，11 例（26.2%）出现皮质萎缩，11 例（26.2%）出现白质改变，10 例（23.8%）出现颞叶低血容量，6 例（16.7%）出现脑室扩张，4 例（9.5%）出现蛛网膜囊肿，3 例（7.1%）脑 MRI 正常，2 例（4.8%）出现脑软化。没有特定的影像学发现与 OA 或其类型相关。结论：脑 MRI 发现在有机酸血症或其类型中很常见但并非独有，而且不敏感或特异。正常的脑 MRI 不能排除 OA 的诊断。研究证据级别：IV ( 1 )。关键词：有机酸血症；磁共振成像；MRI；代谢紊乱。缩写：ADC：表观扩散系数；Ax：轴向；C2：乙酰肉碱；C3：丙酰肉碱；(C5-DC)：戊二酰肉碱；CNS：中枢神经系统；DWI：扩散加权成像；FLAIR：液体衰减和反转恢复；FTT：发育不良；GA- 1：1 型戊二酸血症；GDD：全面发育迟缓；IV：异戊酸血症；MMA：甲基丙二酸血症；MRI：磁共振成像；NBS：新生儿筛查；OA：有机酸血症； PA：丙酸血症；T1W：T1加权；T2W：T2加权；TMS：串联质谱。
社论：生命周期内多模态人脑成像和分析的最新进展：从映射到状态预测
在临床前动物模型中，研究人员可以在同一薄层组织中探测神经元内的活动[例如立即早期基因蛋白产物（Mcreynolds 等人，2018 年；Aparicio 等人，2022 年）]，检查神经元的投射和/或突触支配[例如管道或病毒追踪（Card and Enquist，1999 年；Saleeba 等人，2019 年）]，并确定神经化学表型[例如免疫组织化学（Magaki 等人，2019 年）]。通过临床前方法可以实现很高的机制特异性。在了解人脑方面，神经影像学为研究人员提供了非侵入性地探测大脑结构、功能和连接的机会，但它也并非没有局限性。例如，功能性磁共振成像 (fMRI) 中的血氧水平依赖性 (BOLD) 信号是基于氧合血红蛋白取代脱氧血红蛋白的神经激活的代理，而其本身并不是神经活动 (Huettel 等人，2009 年)。此外，扩散加权成像 (DWI) 和衍生的纤维束成像根据受神经成分限制的水分子扩散来推断白质结构，并不代表特定的神经元靶点或突触支配。因此，已知的临床前模型中的神经解剖学和功能文献极大地增强了对神经影像学发现的解释，努力在这些方法之间找到趋同非常重要 (例如，Folloni 等人，2019 年；Haber 等人，2021 年)。类似地，临床前模型或死后人脑的解剖技术（例如钝性和/或纤维解剖）与神经影像学（例如纤维束成像）之间的共识也很重要（Wu 等人，2016 年；Oler 等人，2017 年；Pascalau 等人，2018 年）。尽管神经影像学存在局限性，但仍有很大潜力利用不同的神经影像学模式的优势并整合这些模式，以更广泛地了解神经动力学，并对无数发育、情感、认知和临床问题有更深入的机制理解。不同的神经影像学模式可能揭示与早期经验不同维度的关系，从而为神经发育提供见解。例如，扩散光谱成像揭示了童年威胁（即虐待和创伤事件）与剥夺（即社会经济）对终纹白质的对立关系（Banihashemi 等人，2021b）。此外，静息态功能连接揭示了创伤事件与中枢内脏网络连接之间的关系（Banihashemi 等人，2022），而应激源诱发的活动揭示了
电力锂离子电池的性能分析...
[1] E. Salmeron-Manzano和F. Manzano-Agugliaro，“电动自行车：全球研究趋势”，Energies，第1卷。11，否。7，p。 1894年7月2018，doi：10.3390/en11071894。[2] A. Raj，S。Paitandi和M. Sengupta，“商用电动自行车BLDC的设计验证和性能评估及其与不同可能设计的性能比较”，2019年国家电力电子会议（NPEC），Tiruchirappalli，印度Tiruchirappalli，印度IEEE：IEEE，2019年12月，PP。1-6。doi：10.1109/npec47332.2019.9034747。[3] N. Azizi和R. K. Moghaddam，“永久磁铁无刷直流电动机的最佳设计和最佳PID Controler参数的确定，以使用TLBO优化算法，以实现速度控制的目的”，第1卷。1。[4] R. Rakhmawati，Irianto，F。DwiMurdianto和G. T. Ilman Syah，“使用模糊逻辑控制系统中速度控制器永久性直流电动机的性能评估，2018年在信息和通信应用程序上的国际研讨会，Semarang：IEEE，Semarang：IEEE，IEE，sep.2018，sep.c.110–115。 doi：10.1109/isemantic.2018.8549813。 [5] J. Larminie和J. Lowry，《电动汽车技术》，第二版。 奇切斯特，西萨塞克斯郡，英国：威利（Wiley），约翰·威利（John Wiley＆Sons）有限公司，出版物，2012年。 [6] S. J. Chapman，《电气机械基础》，第5版。 美国：McGraw-Hill，2012年。 1-7。 doi：10.1109/edpc.2013.6689736。 [9] L. Lu，X。Han，J。Li，J。Hua和M. Ouyang，“电动汽车中锂离子电池管理的关键问题的审查”，《电源杂志》，第1卷。110–115。doi：10.1109/isemantic.2018.8549813。[5] J. Larminie和J. Lowry，《电动汽车技术》，第二版。奇切斯特，西萨塞克斯郡，英国：威利（Wiley），约翰·威利（John Wiley＆Sons）有限公司，出版物，2012年。[6] S. J. Chapman，《电气机械基础》，第5版。美国：McGraw-Hill，2012年。1-7。doi：10.1109/edpc.2013.6689736。[9] L. Lu，X。Han，J。Li，J。Hua和M. Ouyang，“电动汽车中锂离子电池管理的关键问题的审查”，《电源杂志》，第1卷。[7] A. Sinuraya，D。HaryantoSinaga和Y. Simamora，“对具有BLDC电动机驱动器的电动汽车的LifePo4电池大小，容量和充电分析”，在第四届教育，科学和文化创新国际创新会议上10.4108/eai.11-10-2022.2325395。[8] G. Freitag，M。Klopzig，K。Schleicher，M。Wilke和M. Schramm，“汽车设计中的高效率和高效的电动轮毂驱动器”，2013年第三次国际电动驱动器生产会议（EDPC），德国，纽伯格，2013年10月：IEEE：IEEE：IEEE，IEEE，IEEE，IEEE，PP。226，pp。272–288，3月2013，doi：10.1016/j.jpowsour.2012.10.060。[10] G. L. Plett，电池管理系统：电池建模。第1卷。波士顿：伦敦：Artech
比较干细胞和草药疗法的有效性...
Evita Sarah Nasution，Annisa Dwi Belahayati，摩克。AFIF Fachrul 1）医学专业研究计划，医学院，UIN ALAUDDIN MAKASSAR EVITASARAHN84@GMAIL.COM 2）医学专业研究计划，医学学院Alauddin Makassar Annisadwikh165@gmail@gmail.gmail.com 3） ：阿尔茨海默氏症是一种神经退行性疾病，具有痴呆症状，这表明，认知功能的降低和在老妇中发现的进步人物。目的：在阿尔茨海默氏症治疗中使用柳树皮（Salix SP）和干细胞比较疗法。方法：在过去5年的出版物中，通过使用过滤器的可靠来源分析可靠来源的期刊获得了结果。讨论：Willow Bark（Salix sp）包含可以阻止自由基的碎片，而干细胞疗法的功能可以替代受损的神经细胞。结果：在时间，成本，神经保护，神经元恢复和副作用方面，使用PAN的草药疗法对阿尔茨海默氏症更有效。正在开发的疗法使用干细胞和使用PICEIN治疗。从几个方面（成本，神经保护性，神经变成，细胞防御等）拼接对阿尔茨海默氏病的零件更有效。关键字：阿尔茨海默氏症，干细胞疗法，鼠皮。抽象背景：阿尔茨海默氏症是一种神经退行性疾病之一，具有痴呆症状，这是由于经常在老年时发现的人的认知和渐进式功能而表明的。结论：阿尔茨海默氏症是一种患有痴呆症状的疾病。简介目的：在这项文献研究中，我们将使用柳树树皮（Salix SP）和干细胞与阿尔茨海默氏病进行比较。方法：在过去5年中，通过具有出版物过滤器的可信赖来源的期刊分析获得了结果。讨论：柳树树皮（Salix sp）包含可以阻止自由基的物质，而干细胞疗法则可以替代受损的神经细胞。结果：在时间，成本，神经保护性，神经元的恢复和副作用方面，使用PICEIN的草药治疗对Alzhaimer更有效。正在开发的治疗是使用干细胞（干细胞）和使用PICEIN治疗。从几个方面（成本，神经保护性，神经变成，细胞防御等）拼接对阿尔茨海默氏症的病例更有效。关键字：阿尔茨海默氏症，干细胞疗法，鼠尾草。
人工智能/成像技术海报展示
AI/成像技术海报展示 085 使用自主深度学习算法诊断正常胸部X光片 Tom Dyer Behold.ai 背景：深度学习 (DL) 算法在协助放射科管理能力和提高诊断准确性方面表现出巨大潜力。胸部X光片 (CXR) 是频繁且复杂的诊断成像测试，其中很大一部分报告为正常。目的：评估 DL 算法在主动临床路径中作为成人正面胸部 X光片全自动诊断排除测试识别正常性的适用性。材料和方法：这项多中心研究包括来自 4 个不同 NHS 机构的 3,887 张 CXR。在本研究之前开发并训练了一个卷积神经网络 (CNN)，用于将异常分数最低的检查子集分类为高置信度正常 (HCN)。对于每张射线照片，使用两名独立审阅者和一名仲裁员来确定真实情况 (GT)，以防出现差异。结果：DL 算法能够将 15% 的所有检查归类为 HCN，相应的精度为 97.7%。我们发现 0.33% 的检查被错误地归类为 HCN，其中 84.6% 的检查被放射科医生的真实情况确定为边界病例。结论：我们表明，DL 算法可以作为全自动诊断工具实现高精度，用于将 CXR 子集报告为正常。删除 15% 的所有 CXR 有可能显着减少工作量并将放射学资源集中在更复杂的检查上。为了优化性能，应在站点特定地部署算法，并为错误分类提供强大的反馈机制。P086 探索人工智能软件对放射实践的影响——放射技师的分类工具 Richard Tucker；德比大学；Josie King 诺丁汉大学医院 NHS 信托 背景：人工智能 (AI) 一直处于放射学技术进步的前沿，成为支持报告积压的流行工具。放射学中 AI 的重点一直是放射科医生的角色。放射技师整合 AI 的作用才刚刚开始，尚未得到充分探索。本次审计旨在探索 AI 应用对放射技师角色的潜在影响，以及 AI 如何用于临床实践。方法：将预先训练的 AI 程序回顾性地应用于一家信托机构 1 个月内获得的 40 个移动 CXR。1.选择了 20 张图像进行分析，将其匿名化并存储在查看测试台中。要求放射技师 (n=15) 分析没有 AI 覆盖的 CXR，并指出他们认为 CXR 是正常还是异常。相同的放射技师再次查看图像，这次应用了 AI 并提出了相同的问题。结果：这张海报将展示审核结果，并突出显示放射技师给出的答复中的任何重大变化。摘要：将探讨的领域包括放射技师对异常准确性的检测、如果图像异常（由人类或 AI 突出显示）对升级发现的信心，以及放射技师选择升级他们的发现的对象。假设是测试是否可以安全地使用 AI 支持放射技师升级紧急发现，以便更快、更及时地做出决策。Hardy, M. 和 Harvey, H. (2020) 诊断成像中的人工智能：对放射学专业的影响。英国放射学杂志，93(1108)。可从以下网址获取：https://www.birpublications.org/doi/10.1259/bjr.20190840 [2020 年 7 月 22 日访问] 2。Woznita, N.、Nair, A. 和 Hare, S.S. (2020) COVID-19：支持放射技师初步临床评估的病例系列。放射学，26 (3)，第 186-188 页。可从以下网址获取：https://www.radiographyonline.com/article/S1078-8174(20)30054-7/fulltext [2020 年 8 月 6 日访问] P087 探索磁共振胰胆管造影 (MRCP) 中的扩散加权成像 (DWI) 以检测胰胆管癌 Louise Gillespie NHS Scotland 苏格兰政府 (2019) 指出，早期发现癌症可以减少过早死亡并对总体预期寿命产生积极影响。随着癌症在英国越来越受到关注，重要的是要承认任何有助于改善其检测的方法[1]。根据 NICE 指南 (2019)[2]，MRCP 用于癌症途径。MRCP 是一种磁共振成像 (MRI) 检查，用于研究胰胆疾病。
SIFT2：利用流线纤维束成像技术对大脑白质连接进行密集定量评估
目标受众：对使用扩散 MRI 流线纤维束成像定量评估大脑白质连接感兴趣的研究人员。目的：由于流线重建过程的非定量性质 [1]，使用扩散 MRI 定量评估大脑白质连接非常困难。针对该问题提出的解决方案包括启发式校正已知的重建偏差 [2,3]（可能无法补偿所有重建误差）或评估连接路径上某些扩散模型参数 [4,5,6]（依赖于该参数的量化和可解释性）。最近，提出了球面反卷积信息纤维束成像滤波 (SIFT) 方法 [7]，通过选择性去除流线，将重建的流线密度与通过扩散信号球面反卷积估计的单个纤维群体积 [8] 进行匹配；完成此过程后，连接两个区域的流线计数变为连接这些区域的白质通路横截面积的估计值（最高可达全局缩放因子）。之前已证明，如果首先应用 SIFT 方法 [9]，大脑连接的定量测量与从人脑解剖估计的特性会更加密切相关。这种方法的缺点是，即使生成了许多流线（计算成本高昂），完成过滤后，流线密度可能非常低（这对于定量分析来说是不可取的 [10,11]）。在这里，我们提出了一种替代解决方案，称为 SIFT2：此方法不是去除流线，而是为每条流线得出合适的加权因子，以使总流线重建与测量的扩散信号相匹配。方法：与原始 SIFT 方法一样，我们执行纤维方向分布 (FOD) 分割，将流线分配给它们穿过的 FOD 叶，并得出一个处理掩模，以减少非白质体素对模型的贡献。我们将离散 FOD 叶 L 的积分表示为 FOD L ，将归因于该叶的流线密度表示为 TD L ，将处理掩模 [7] 在该叶所占体素中的值表示为 PM L ；从这些中我们得出比例系数 μ [7]（等式 1）。每条流线 S 都有一个关联的加权系数 FS 。FOD 叶 L 中的流线密度定义为（等式 2），其中 | SL | 是流线 S 穿过归因于 FOD 叶 L 的体素的长度。目标是找到一组加权系数 FS ，以最小化成本函数 f（等式 3），其中 λ 是用户可选择的正则化乘数，它将流线加权系数约束为与穿过相同 FOD 叶的其他流线相似（等式 4）。使用迭代线搜索算法可以找到解决方案：每个加权系数都经过独立优化，同时考虑一组相关项，这些相关项表示在对每个系数进行独立牛顿更新的情况下所有 L 的 TD L 的估计变化（等式 5）。数据采集和预处理：图像数据是从健康男性志愿者的 3T Siemens Tim Trio 系统（德国埃尔朗根）上采集的。DWI 协议如下：60 个弥散敏化方向，b =3,000s.mm -2，7 b =0 体积，60 个切片，2.5mm 各向同性体素。使用 MPRAGE 序列（TE/TI/TR = 2.6/900/1900ms，9° 翻转，0.9mm 各向同性体素）获取解剖 T1 加权图像。对弥散图像进行了校正以适应受试者运动 [12]、磁化率引起的扭曲 [13] 和 B 1 偏置场 [14]。使用约束球面反卷积 (CSD) [15] 估计纤维取向分布。使用 iFOD2 概率流线算法 [16] 生成了 1000 万条流线的纤维束图，该算法结合了解剖约束纤维束成像框架 [17] ，随机分布在整个白质中。结果：将 SIFT2 与执行 SIFT“收敛”（移除尽可能多的流线以实现与数据的最佳拟合 [7] ）进行了比较。对于 SIFT2，我们使用了 λ = 0.001，这是基于近似 L 曲线分析选择的。SIFT 和 SIFT2 方法都以这样一种方式操纵重建，使得流线密度与通过 CSD 得出的体积估计值高度一致（图 1）。然而，SIFT2 实现了比 SIFT 更优秀的模型拟合，同时保留了初始重建中的所有流线（而 SIFT 必须去除大约 96％ 的流线）。根据近似 L 曲线分析选择。SIFT 和 SIFT2 方法都以流线密度与通过 CSD 得出的体积估计值高度一致的方式操纵重建（图 1）。然而，SIFT2 实现了比 SIFT 更好的模型拟合，同时保留了初始重建中的所有流线（而 SIFT 必须删除大约 96% 的所有流线）。根据近似 L 曲线分析选择。SIFT 和 SIFT2 方法都以流线密度与通过 CSD 得出的体积估计值高度一致的方式操纵重建（图 1）。然而，SIFT2 实现了比 SIFT 更好的模型拟合，同时保留了初始重建中的所有流线（而 SIFT 必须删除大约 96% 的所有流线）。
增强现实技术在改善
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