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双模式智能鞋，用于偏瘫患者的定量评估“下肢”肌肉力量
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估，以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试，我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议，包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力，两名医生观察到了测试，并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集，在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100％的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度，平均绝对误差为0.143，最大误差为0.395，比每个医生的得分更接近地面真实（平均绝对误差：0.217：最大误差：最大误差：0.5）。因此，我们验证了使用此类智能鞋的可能性，可以客观，准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途，机器学习，智能鞋，下肢的肌肉力量
特征融合和潜在特征学习引导脑肿瘤分割和缺失模态恢复网络
准确的脑肿瘤分割是临床诊断和外科治疗的重要步骤。多模态脑肿瘤分割在很大程度上依赖于有效的融合方法和优秀的分割网络。然而，由于图像损坏、采集协议、扫描仪可用性和扫描成本等原因，临床场景中经常会缺少一些 MR 模态，这会严重降低肿瘤分割准确性，也会导致下游疾病分析的信息丢失。为了解决这个问题，我提出了一种新颖的多模态特征融合和潜在特征学习引导的深度神经网络。一方面，当一个或多个模态缺失时，所提出的网络可以帮助分割脑肿瘤。另一方面，它可以检索缺失的模态以补偿不完整的数据。所提出的网络由三个关键组件组成。首先，提出一个多模态特征融合模块 (MFFM) 来有效地融合来自不同模态的互补信息，包括跨模态融合模块 (CMFM) 和多尺度融合模块 (MSFM)。其次，提出了一种基于空间一致性的潜在特征学习模块 (SC-LFLM)，以利用多模态潜在相关性并提取相关特征以有利于分割。第三，集成多任务学习 (MTL) 路径来监督分割并恢复缺失的模态。在 BraTS 2018 数据集上对所提出的方法进行了评估，与最先进的方法相比，当一个或多个模态缺失时，它可以实现更好的分割结果。此外，所提出的模块可以轻松适应其他多模态网络架构和研究领域。
复发/难治性 AML 缓解-再诱导治疗方式——现有证据的回顾
讨论：我们在这篇当代综述中讨论了目前为实现这一目标而采用的各种治疗方式。除了其他几种药物外，我们还回顾了传统的细胞毒性化疗药物，例如阿糖胞苷、氟达拉滨和柔红霉素，重点介绍了抢救环境中常用的治疗方案，例如 HiDAC、FLA/FLAG、MEC 和 GCLAC 等。然后，我们将注意力转向在特定患者群体中显示出希望的较新的靶向疗法，例如 IDH 抑制剂 ivosidenib 和 enasidenib，以及 FLT3 抑制剂，例如 gilteritinib 和 quizartinib。我们还讨论了在 R/R AML 环境中研究过的几种其他靶向药物，其中一些药物主要用于完全不同的疾病。最后，我们将注意力转向了 R/R 环境中使用的几种免疫治疗药物、CD33 抑制剂和新型双特异性抗体。
项目标题：生物学样本中新的第二次谐波生成方式，以分离胶原蛋白和肌球蛋白
肌球蛋白移动真核生物的肌肉，是一种微小的分子运动[1]。它通过消耗三磷酸腺苷（ATP）来产生力并进行机械工作。作为线性电动机，它可以通过活细胞内的细胞骨架的轨道样肌动蛋白丝或微管进行运动。以这种方式，亚细胞结构，以及较大的单位（例如细胞或生物）可以以定向方式移动[1，2]。使用基因工程方法，已经有可能产生向后移动的肌球蛋白纳米运动[3]。X射线结构分析和动力学研究等方法进一步阐明了具有技术兴趣的运动蛋白的有序纳米结构的自我组织。对于分子医学，了解分子线性运动和组织中稳定结构之间的结构关系也很重要。骨骼肌由伸长的纤维细胞和肌纤维沿整个长度平行排列[1]组成。肌原纤维包含纵向肉瘤，其肌动蛋白肌膜的高阶和肌球蛋白蛋白具有收缩。骨骼肌的众所周知的横向条纹是由于肌纤维在肌肉纤维中的平行排列而产生的（图1）。几种肌肉纤维沿相同方向捆绑在一起。这些由细胞外基质的结构蛋白（尤其是胶原蛋白纤维）组织。从胶原蛋白家族的大而异构的群体中，发现大部分是纤维状胶原蛋白。但是这种变化可能具有很大的潜力。由于非中心对称结构，胶原蛋白和肌球蛋白的特异性显微成像是可能的[4,5,6,7,8]。使用聚焦激光辐射的超短脉冲会导致瞬态高功率密度和二阶频率加倍（第二次谐波产生，SHG）[7，8]。通过在近红外范围内使用激发波长，第二个谐波渗透到组织中，肌肉组织可以在三个维度中无损地映射（图2）。SHG极化法可用于区分肌球蛋白和胶原蛋白，并进一步胶原蛋白纤维的方向[7，8，9]。可以通过对向后信号进行评估来获得进一步的对比信息。到目前为止，几乎没有任何方法可以调节SHG生成波长以区分肌球蛋白和胶原蛋白纤维[8，9]。但是，一些矛盾的结果要求通过评估光谱信息进行多模式研究。到目前为止，在生物样品中的第二次谐波中，尚未证明完全kleinman对称性的假设和SHG效率的单调降低。相反，最近的研究表明了一种复杂的行为，更明显地使用向后信号而不是前向信号[8，9]。
主题 4：加强欧洲先进治疗药物 (ATMP) 和其他罕见病创新治疗方式的生态系统
（从头和/或现有实验室/机构）在特定类型的 ATMP 或其他创新治疗模式中进行研究，以促进转化研究。这涵盖了与未来治疗遗传性疾病相关的治疗方法。科学和技术中心有望提供访问和推进可转化、质量控制的技术。这些中心应开发技术和共享数据，并提供机会定义 ATMP 的主要特征和对后期开发至关重要的质量标准。相关的治疗方式包括重组腺相关病毒 (rAAV) 和创新治疗方式，例如信使 RNA (mRNA) 和纳米颗粒 (NPs)。感兴趣的技术领域包括靶向递送、稳定性、转基因表达、先进的重复给药技术方法/降低基因递送平台的免疫原性，以及与特定治疗方式相关的其他基础生物学，从而加速转化为临床开发和制造。
smu-net：样式匹配脑瘤分割的u-net缺失模态
神经胶质瘤是原发性脑肿瘤最普遍的类型之一，占所有病例的30％以上，它们是从神经胶质茎或祖细胞中发育的。从理论上讲，大多数脑肿瘤可以完全通过使用磁共振成像（MRI）来识别。每种MRI模态都提供有关人脑软组织的不同信息，并整合所有MRI的信息将提供全面的数据，以准确分割神经胶质瘤，这对于患者的预后，诊断和确定最佳后续治疗至关重要。不幸的是，由于多种原因，MRI容易出现工件，这可能导致缺少一种或多种MRI方式。多年来，已经提出了各种策略，以综合缺失的方式或补偿其对自动分割模型的影响。但是，这些方法通常无法对基础丢失的信息进行建模。在本文中，我们为MRI图像上的脑肿瘤分割提供了一种匹配的U-NET（SMU-NET）。我们的共同训练方法利用内容和样式匹配机制将信息从全模式网络提炼为缺失的模态网络。为此，我们将全模式和缺失模式数据编码为潜在空间，然后将表示空间分解为样式和内容表示形式。我们的样式匹配模块通过学习匹配函数以将信息和纹理特征从全模式路径传输到缺失模式路径，从而自适应地重新校准表示空间。此外，通过对互信息进行建模，我们的内容模式超过了信息较少的特征，并根据歧视性语义特征重新校准表示空间。BRATS 2018数据集的评估过程显示了所提出的方法在缺失模态方案上的重要性。关键字：缺失方式，脑肿瘤，内容式匹配，分割。
VR 中的多模态性：一项调查
1 引言 虚拟现实 (VR) 本质上不同于传统媒体，因为它引入了额外的自由度、更宽的视野、更复杂的声音空间化，甚至让用户可以控制摄像头。因此，VR 沉浸式设置（如头戴式显示器 (HMD) 或类似 CAVE 的系统）有可能改变内容消费方式，提高真实感、沉浸感和参与度。这已经影响了许多应用领域，如教育和培训 [ 29 ]、康复和神经科学 [ 183 , 237 ] 或虚拟电影摄影 [ 194 ]。这些系统的关键方面之一在于它们能够重现来自不同模态（主要是视觉和听觉，也有触觉、嗅觉、味觉或本体感受）的感官信息，这给它们带来了前所未有的潜力。
胆道癌临床治疗方法现状
根据胆道癌的上皮来源部位，胆道癌 (BTC) 包括肝内胆管癌 (iCCA)、肝门部和远端胆管癌 (pCCA 和 dCCA) 以及胆囊癌。BTC 是高度侵袭性的肿瘤，由于转移广泛和复发率高，预后不良。手术是典型的治愈性治疗方法，但治愈的基础取决于原发肿瘤的解剖位置，只有少数患者（约 30%）有需要手术的指征。同样，只有一小部分经过精心挑选的早期 iCCA 患者不适合肝切除术，才可以选择肝移植。化疗、靶向治疗和免疫治疗是晚期或无法切除疾病患者的主要治疗选择。基于全基因外显子组和转录组测序，已经准确描述了每种胆管癌亚型的遗传背景。因此，精准医疗在靶向治疗中被确定为针对具有独特分子改变的不同患者亚群。免疫疗法，例如免疫检查点抑制剂 (ICI)，被确定为少数特定患者的抗肿瘤反应。目前的研究表明，过继细胞疗法的免疫疗法代表了血液和实体肿瘤恶性肿瘤的一种有前途的方法，但需要临床试验来验证其在 BTC 中的有效性。在此，我们回顾了 BTC 治疗的进展，根据胆管癌的解剖亚型和胆管癌进展的基因驱动因素对患者进行分层，并比较了化疗、靶向治疗和免疫治疗的疗效和安全性，这将有助于设计个性化治疗。
多模态性建议
肥厚性心肌病 (HCM) 的定义是，在没有其他可能引起该病的心脏、全身、综合征或代谢疾病的情况下，左心室肥大。症状可能与一系列病理生理机制有关，包括左心室流出道阻塞（伴或不伴有严重二尖瓣反流）、舒张功能障碍（伴有保留性心力衰竭和射血分数降低的心力衰竭）、自主神经功能障碍、缺血和心律失常。正确理解和利用多模态成像对于准确诊断和长期护理 HCM 患者至关重要。静息和压力成像可提供全面和互补的信息，帮助阐明导致症状的机制，以便实施适当和及时的治疗策略。先进的成像可用于指导某些治疗方案，包括室间隔缩小治疗和二尖瓣修复。通过使用临床和影像参数，增强的心脏猝死风险分层算法有助于选择最有可能从植入式心脏复律除颤器中受益的 HCM 患者。（J Am Soc Echocardiogr 2022；35：533-69。）
Div de-Novo驯化用于提高农作物的盐耐受性
摘要目的：多发性磁共振（MR）图像的存在增加了可用于诊断和治疗脑癌患者的临床信息水平。但是，获取完整的多元图像MR图像的完整集并不总是可行的。在这项研究中，我们开发了一种最先进的深度学习卷积神经网络（CNN），用于跨三个标准的MRI对比度，用于大脑的三个标准MRI对比度。方法：在本研究中使用了477例临床诊断患有神经胶质瘤脑癌的477例患者的BRATS'2018 MRI数据集，每位患者患有T1加权（T1），T2加权（T2）和FLAIR对比度。分别将其分别分为64％，16％和20％，分别为培训，验证和测试集。我们开发了一个U-NET模型，以学习与三个MRI对比度的目标图像对比的源图像的非线性映射。使用于点误差（MSE）成本函数，0.001学习率的ADAM优化器和120个时期，批次大小为32。通过计算MSE，平均绝对误差（MAE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）来评估生成的合成MR图像。结果：与我们的模型一起生成的合成-MR图像几乎与测试数据集上的真实图像有关所有翻译的区别，除了合成的素质图像的质量略低，并且显示出细节的丢失。我们的结果与Brats数据集上其他深度学习模型的最佳报告结果一样好。六个翻译中平均PSNR，MSE，MAE和SSIM值的范围分别为29.44–33.25 dB，0.0005–0.0012，0.0086–0.0149和0.932–0.946。结论：我们的U-NET模型表明，它可以在跨大脑MRI对比度上准确地执行图像图像翻译。由于多重激发MRIS的可用性，这种方法可能在改善临床决策和更好地诊断脑癌患者的临床使用方面具有很大的希望。这种方法可能在临床上相关，并设定明显的步骤以有效地填充没有其他MR序列的缺乏空隙。