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经颅超声检查与计算机断层扫描对创伤性脑损伤患者中线移位的评估比较
背景：大脑中线移位 (MLS) 是通过计算机断层扫描 (CT) 成像诊断的重要临床发现，而经颅超声 (TCS) 可帮助在床边诊断 MLS 并促进干预以改善结果。该研究旨在发现基于 TCS 和 CT 的创伤性脑损伤 (TBI) 患者 MLS 评估之间的关联。患者和方法：我们纳入了所有中度至重度 TBI 的成年患者，不限性别，年龄在 18 至 65 岁之间，在 3 个月内接受全身麻醉下颅内手术。借助格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 和格拉斯哥昏迷量表-瞳孔 (GCS-P) 评分评估意识。我们使用 CT 扫描和 TCS 计算 MLS。使用 Bland Altman 图以及 Pearson 和 Spearman 系数检验。结果：本研究共分析了 17 名患者。使用 TCS 时 MLS 为 0.52 ± 0.90 厘米，使用 CT 扫描时 MLS 为 0.58 ± 0.39 厘米。TCS 和 CT 成像测量的 MLS 差异的 Pearson 相关系数 (r2) 为 0.002 (p<0.05)。结论：经颅超声检查可以检测出 TBI 患者的 MLS，前提是 TCS 和 CT 扫描的 MLS 测量之间使用最小时间窗口。关键词：计算机断层扫描、超声检查、创伤性脑损伤。印度重症监护医学杂志 (2023)：10.5005/jp-journals-10071-24376
COVID-19疫苗COVID-19疫苗
•紧急使用授权（EUA）•辉瑞0.3毫升（2剂，相距21天）•ModernA 0.5 mls（2剂，28天相距28天）•Johnson＆Johnson 0.5 mls（1剂量）•疫苗Facteets•Moderna•ModernA•J＆J
军事物流中RFID投资的评估...
摘要 - 射频识别 (RFID) 是一种新兴技术，最近已应用于众多商业和公共领域。RFID 的大多数军事应用都集中在物流系统上。由于 RFID 投资需要很高的初始成本，而且短期内很难看到其收益，因此需要一个适当的投资决策模型。本研究的目的是提出一个将 RFID 集成到军事物流系统 (MLS) 中的生命周期成本 (LCC) 模型。该研究主要关注将 MLS 与 RFID 集成和运行的成本是否值得投资的问题。本研究的结果提供了一个战略路线图，使决策者能够根据当前和 RFID 集成 MLS 的 LCC 比较来确定所考虑的物流系统是否是 RFID 技术集成的良好候选者。本研究还阐明了可能的成本参数及其对 MLS 中实施 RFID 技术总成本的影响。
自动中线移位检测和量化...
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 通常会导致中线移位 (MLS)，这是头部损伤严重程度和预后的关键指标。在过去十年中，使用人工智能 (AI) 技术自动分析头部计算机断层扫描 (CT) 扫描中的 MLS 引起了广泛关注，并有望提高诊断效率和准确性。本综述旨在总结基于 AI 的 TBI 病例 MLS 分析方法的研究现状，确定所采用的方法，评估算法的性能，并得出关于其潜在临床适用性的结论。进行了全面的文献检索，确定了 15 篇不同的出版物。对已确定的文章进行了分析，重点关注使用 AI 技术进行 MLS 检测和量化，包括它们的 AI 算法选择、数据集特征和方法。所综述的文章涵盖了与 MLS 检测和量化相关的各个方面，采用在二维或三维 CT 成像数据集上训练的深度神经网络。数据集大小从 11 名患者的 CT 扫描到 25,000 张 CT 图像不等。AI 算法的性能在准确度、灵敏度和特异性方面表现出差异，灵敏度范围为 70% 到 100%，特异性范围为 73% 到 97.4%。利用深度神经网络的基于 AI 的方法已显示出在 TBI 病例中 MLS 的自动检测和量化方面的潜力。然而，不同的研究人员使用了不同的技术；因此，很难进行批判性比较。需要进一步研究和评估方案的标准化，以确定这些 AI 算法在临床实践中用于 MLS 检测和量化的可靠性和通用性。研究结果强调了 AI 技术在改善 MLS 诊断和指导 TBI 管理临床决策方面的重要性。
提高移动激光扫描仪的定位精度...
在GPS正常工作条件下，MLS系统可以达到厘米级的定位精度。然而，在无GPS环境下，由于MLS的观测模式误差和视轴对准误差无法通过GPS信号进行标定或修正，定位精度可能降低到分米甚至米级。针对这一研究空白，本文提出一种新技术，适当结合稳健加权最小二乘（RWTLS）和全信息最大似然最优估计（FIMLOE），提高无GPS环境下MLS系统的定位精度。首先，建立MLS系统的坐标转换关系和观测参数向量。其次，利用RWTLS算法对三维点观测模型进行修正；然后利用FIMLOE标定激光扫描仪框架与IMU框架之间的不确定度传播参数向量和视轴对准误差。最后，在室内场景中进行实验研究，以评估所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法能够显著提高 MLS 系统在 GPS 拒绝环境中的定位精度。
FAA 命令 8200.34 - 飞行程序检查员手册
242. APS-1 标准具体解释 .•.••••..• 2-47 243. MLS 或 ILS，APS-1 第 20 款和手册 图 2-13 .•••••..••..............••.••.•..• 2-47 244. 商业服务机场建立 MLS/ILS 的补充标准，APS-1 第 20d 款和手册 图 2-14 .•..•••..•••.... 2-50 245. 辅助机场建立 ILS/MLS 的补充标准，APS-1 第 20e 款 ...••••••••••••••• 2-51 246. 带 ILS 或 MLS 的 RVR，APS-1 第 20h 款和手册 图 2-15 •..••..•..•..•..•..•..•..•.. 2-51 247. 定位器和标志信标，APS-1 第 22a(1) 款和手册图 2-16 ..•.•••••••••. 2-52 248. TVOR、APS-1 第 22a(2) 款和手册图 2-17 •••••.•..•••.........•.•••••••••.. 2-52 249. 带航向道的 DME、APS-1 第 22a(3) 款和手册图 2-18 ......•.•.••••.•••.... 2-53 250. 带非精密进近程序的 VASI/PAPI、APS-1 第 22a(4) 款和手册图 2-19 ..........•.•..••••.•••..• 2-53 251. 带非精密进近程序的 MALS 或 ODALS、APS-1 第 22a(5) 款和手册图 2-20 •..........•.•.•.•.•.•••• 2-53 252. 非精密仪表跑道的 RVR，
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这是明尼苏达州卫生部 - 公共卫生实验室（MDH-PHL）和明尼苏达州实验室系统（MLS）的更新。此消息将发送给为明尼苏达州居民提供服务的MLS实验室联系人。您无需回复此消息。**请将其转发给您机构和卫生系统中的所有适当人员**此消息的内容旨在用于公共卫生和卫生保健人员和响应伙伴，他们需要了解信息以履行其职责。仅供官方使用。不要如本消息中所述的预期收件人组超越预期的接收者组。Minnesota Laboratory System Minnesota Department of Health, Public Health Laboratory 601 Robert St. N, St. Paul, MN 55164-0899 651-201-5200 health.mnlabsystem@state.mn.us www.health.state.mn.us/diseases/idlab/mls/index.html To obtain this information in a different format, call: 651-201-5200
主动学习中的无监督未知检测
摘要 - 在本文中，我们研究了基于多层结构（ML）的创新卵子阈值开关选择器（OT）。多亏了物理化学分析和电特性，我们显示了如何通过每个单独的层化学计量，厚度和接口的工程来调整MLS的性质和结构。ge/n掺杂的MLS OT，从而揭示了Asepososed材料中存在的结构特征以及接口处的单个层之间的强相互作用。我们证明了通过共扩散技术实现的电气参数的可变性wrt标准OT的可变性，并且MLS OTS的高耐力能力高达2·10 9以上，具有稳定的Na泄漏电流。此外，我们还显示了GE-N键在400℃的OT热稳定性中发挥着重要作用，以及如何在ML OT中更容易调节它们。这些发展为通往新的OTS材料及其工程的道路铺平了道路，从而确保了高温稳定性和对电气表演的最佳调整。
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
使用机器学习算法自动检测和分析硬膜下血肿
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文，作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能，用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能，使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中，135 例患者（51%）为男性，平均（± 标准差）年龄为 61 ± 23 岁，70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米（IQR 6 毫米），16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米（IQR 2.25 毫米）。在独立数据集中，CNN 表现良好，敏感度为 91.4%（95% CI 82.3%–96.8%），特异度为 96.4%（95% CI 92.7%–98.5%），准确度为 95.1%（95% CI 91.7%–97.3%）；对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组，敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米（95% CI 2.14–3.37 毫米），而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米（95% CI 0.55–1.31 毫米）。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97（95% CI 0.96–0.98）。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。