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表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
生物分子模拟于动力和机制...
David J. Huggins*剑桥大学，TCM集团，Cavendish实验室，19 J J J Thomson Avenue，Cambridge CB3 CB3 0HE，英国联合王国联合国联合国联合国中心，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国CB2 CB2 CB2 1EW，英国djh210@cam.ac.uk C. bio divem c. of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom philip.biggin@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Marc A. Dämgen Department of Biochemistry, University of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom marc.daemgen@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Jonathan W. Essex School of南安普敦大学化学，南安普敦SO117 1BJ，英国救生科学研究所，南安普敦大学，南安普敦，SO17 1BJ，英国，英国J.W.essex@soton.acton.ac.ac.uk。 9JT，英国s.a.harris@leeds.ac.uk，该作者没有宣布的利益冲突Richard H. Henchman曼彻斯特生物技术学院，曼彻斯特曼彻斯特大学，曼彻斯特大学131号，曼彻斯特大学，M1 7dn，英国曼彻斯特化学学院M1 7dn，曼彻斯特，曼彻斯特，诺斯特郡，诺斯特，诺斯特郡，诺斯特。兴趣Syma Khalid化学学院，南安普敦大学，南安普敦SO17 1BJ，英国生命科学研究所，南安普敦大学，南安普敦SO17 SO17 1BJ，英国
肠道微生物组和代谢组，以发现强直性脊柱炎的致病细菌和益生菌
结果：使用宏基因组测序系统和填充微生物群落分类学组成，总共注释了7,703种，而使用代谢物促进液则鉴定了50,046个代谢物。AS和健康对照患者之间发现了差异微生物和代谢物。此外，TNFI得到了确认，以部分恢复肠道菌群和代谢产物。对菌群和代谢产物进行了多词分析，以确定差异微生物和代谢产物之间的关联，鉴定出与抑制病原菌细菌ruminococcoccus gnavus以及促进促进性细菌细菌的抑制相关的化合物，这些化合物（如羟硫素醇和生物素）相关。通过实验研究，进一步确定了微生物与代谢产物之间的关系，并且探索了这两种类型的微生物对肠上皮细胞的影响以及炎症性细胞因子介绍介物-18（IL-18）。
针对过度使用物质使用和物质使用障碍的数字干预措施：全面而系统的范围审查和文献计量学
上瘾的物质在世界范围内普遍存在，它们的使用带来了一个实质性持久的公共卫生问题。已经探索了多种数字干预措施，以减少使用和负面后果，方法不同，理论基础，特定技术的使用等等。当前的研究旨在以系统的方式全面地绘制现有的文献（2015-2022），并确定被忽视和新兴知识差距。使用数据库特异性搜索策略搜索了四个主要数据库（MEDLINE，WEB of SCOCHICE CORE COLLECT和PSYSINFO），结合了与临床表现（酒精，烟草或其他药物使用），技术和AIM相关的术语。重复数据删除后，剩余的N = 13,917个独特的研究在两个阶段进行了手动筛选，留下了最终的n = 3,056研究，其摘要进行了量身定制的编码方案。的发现显示，该领域的出版物率加速了，随机试验是最常见的研究类型。现已发表了有关该主题的几个荟萃分析，揭示了有希望和强大的效果。数字干预措施在许多层面上，从有针对性的预防到专业诊所。有时通过不一致的特定术语不一致地制作了详细的编码，这对未来的荟萃分析具有重要意义。此外，我们确定了现有文献中的几个差距 - 很少的健康经济评估，对干预措施的不清楚描述，对某些类型的干预措施的荟萃分析支持较弱，以及对许多目标群体，设置和新的视频呼吁，聊天机器人和人工智力等新的干预措施的研究有限 - 我们认为在未来的研究中可以解决重要的问题。
引用Huang Z，Xie T，Xie W，Chen Z，Wen Z和Yang L（2024）肺癌和肿瘤微环境的研究趋势：文献计量分析
肺癌（LC）是全球健康问题，也是与癌症相关死亡率的主要原因之一。根据国际癌症研究机构（IARC）发布的全球癌症统计报告，肺癌的发病率和死亡率仍然很高，占2020年全球癌症死亡的18％（1-3）。 手术，放疗和化疗一直是近年来肺癌治疗的护理标准。 但是，靶向疗法和免疫疗法的临床使用一直在增加。 重点已转移到检测与肿瘤发育相关的驱动基因，例如EGFR，KRAS和MET，并识别这些基因调节的细胞生长或细胞凋亡的信号传导途径。 针对这些基因的靶向治疗显着提高了肺癌患者的中间存活率。 免疫疗法现在是NSCLC中晚期或转移性突变阴性驱动基因的患者的第一线治疗。 不幸的是，肿瘤复发通常会导致对最初有效的药物的抗性（4）。 随着新兴的肿瘤微环境（TME）的加热概念，越来越多的证据表明，TME促进了癌症的进展，并可能介导治疗性耐药性。 与肺癌相关的疗法和研究正在逐渐从仅关注肿瘤细胞本身到肿瘤微环境研究的更广泛的领域。 癌症的发展与肿瘤微环境的生理状态密切相关，该状态可以调节肿瘤细胞繁殖并增强对治疗的抵抗力。根据国际癌症研究机构（IARC）发布的全球癌症统计报告，肺癌的发病率和死亡率仍然很高，占2020年全球癌症死亡的18％（1-3）。手术，放疗和化疗一直是近年来肺癌治疗的护理标准。但是，靶向疗法和免疫疗法的临床使用一直在增加。重点已转移到检测与肿瘤发育相关的驱动基因，例如EGFR，KRAS和MET，并识别这些基因调节的细胞生长或细胞凋亡的信号传导途径。针对这些基因的靶向治疗显着提高了肺癌患者的中间存活率。免疫疗法现在是NSCLC中晚期或转移性突变阴性驱动基因的患者的第一线治疗。不幸的是，肿瘤复发通常会导致对最初有效的药物的抗性（4）。随着新兴的肿瘤微环境（TME）的加热概念，越来越多的证据表明，TME促进了癌症的进展，并可能介导治疗性耐药性。与肺癌相关的疗法和研究正在逐渐从仅关注肿瘤细胞本身到肿瘤微环境研究的更广泛的领域。癌症的发展与肿瘤微环境的生理状态密切相关，该状态可以调节肿瘤细胞繁殖并增强对治疗的抵抗力。TME是一个层次结构化的生态系统，其中包含各种细胞类型，从肿瘤相关的巨噬细胞（TAM），免疫细胞和与癌症相关的纤维细胞（CAFS）（CAFS），以及血液对比，神经血管，神经血管，细胞外基质，以及相关的构成构成（5 - 5 - 5 - 5 - 5 - 5 - 5-7）。特别是，免疫细胞在TME中起重要作用，其中包括促进肿瘤生长，并在宿主免疫监测和消除肿瘤癌细胞中起关键作用（8）。根据肿瘤类别，癌细胞的内在特征，肿瘤阶段和个别患者的特征，TME变化的细胞组成和功能状态。这些细胞的作用可以是关于肿瘤的相互作用，并在宿主免疫监视和消除肿瘤癌细胞中起关键作用（9）。共同调节区域免疫效应，最终调节
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
MRI放射素学用于直肠癌的淋巴血管浸润预测
放射线学利用计算算法从MRI扫描中提取定量成像特征，从而更深入地评估肿瘤异质性。在这项研究中，使用T2加权成像（T2WI）和扩散加权成像（DWI）分析了肿瘤内和周围区域的特征。该研究评估了不同的周围距离，发现与其他构型相比，T2WI中的3mm周围区域表现出优异的预测精度。这些放射素特征与临床参数（例如性别和MRN阶段）的整合导致了优化的预测模型。研究发现，结合周围放射线特征的模型优于仅依靠肿瘤内特征的模型。此方法在区分LVI的存在方面超过了常规成像，提供了一种非侵入性且高度准确的诊断工具。
YQ博士，生物医学科学学院（Tel
Course Coordinator(s): Dr YQ Song, School of Biomedical Sciences (Tel: 3917 9245; Email: songy@hku.hk ) Delivery Mode of Lectures: Face-to-face Lecture Venue: Lecture Theatre 1, G/F, William MW Mong Block, No.21 Sassoon Road期末考试：2025年5月23日，星期五（9：30 - 11:30 AM）201号房间，HKU Main Campus Main Building21 Sassoon Road期末考试：2025年5月23日，星期五（9：30 - 11:30 AM）201号房间，HKU Main Campus Main Building