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在出血模型中的可穿戴外围血管补偿传感器的开发和评估
Method 30 fps 1920p 80 fps 640p 100 fps 320p Focal length 3.04 mm 3.04 mm 3.04 mm Lens diameter 1.52 mm 1.52 mm 1.52 mm f/# 2.0 2.0 2.0 Camera pixel size 1.12 x 1.12 µm 2.24 x 2.24 µm 4.48 x 4.48 µm Distance per pixel 1.12 µm 2.24 µm 4.47 µm放大1.000x 1.000x 1.002x
通过迷走神经
摘要：脑衍生的神经营养因子（BDNF）是一种经过广泛研究的神经营养蛋白，用于发展大脑和保持成人脑功能。在成年海马中，BDNF对于维持成人神经发生至关重要。成年海马神经发生不仅参与记忆形成和学习能力，还参与了情绪调节和压力反应。因此，BDNF水平降低，伴随着低水平的成人神经发生，发生在认知功能受损的老年人和患有严重抑郁症患者的大脑中。因此，阐明维持海马BDNF水平的机制在生物学上和临床上很重要。已经揭示了周围组织的信号传导有助于调节跨血液 - 脑屏障的大脑中BDNF的表达。此外，最近的研究表明，神经元途径也可以是一种机制，外围组织向大脑发信号以调节BDNF表达。在这篇综述中，我们概述了通过外围信号传导调节中央BDNF表达的当前状态，并特别感兴趣通过迷走神经通过信号调节海马BDNF水平。最后，我们讨论了来自周围组织的信号传导与中央BDNF表达的年龄相关的控制之间的关系。
尽管致命的 COVID-19 患者外周炎症强烈，但粘膜抗病毒反应延迟
1 伦敦帝国理工学院国家心肺研究所，伦敦，英国；2 爱丁堡大学炎症研究中心，爱丁堡，英国；3 格拉斯哥大学医学研究委员会病毒研究中心，格拉斯哥，英国；4 利物浦大学临床感染、微生物学和免疫学系，利物浦，英国；5 利物浦大学医院 NHS 基金会热带和传染病科，利物浦健康伙伴，利物浦，英国；6 爱丁堡大学罗斯林研究所，爱丁堡，英国；7 伦敦卫生与热带医学院临床研究系，伦敦，英国；8 国家健康与护理研究所，利物浦大学健康与生命科学学院感染、兽医学和生态科学研究所，新发和人畜共患感染健康保护研究组，利物浦，英国；9 呼吸医学，Alder Hey 儿童医院，利物浦，英国；英国爱丁堡皇家医院重症监护室
基于学习的深度学习方法，用于解码从周围神经信号
上limb神经假体的最终目标是实现对单个纤维的灵巧和直观的控制。以前的文献表明，深度学习（DL）是从神经系统不同部分获得的神经信号中解码电动机的有效工具。但是，它仍然需要复杂的深层神经网络，这些神经网络是有效的，并且无法实时工作。在这里，我们研究了不同的方法，以提高基于DL的运动解码范式的效率。首先，应用了特征提取技术的全面集合来降低输入数据维度。接下来，我们研究了两种不同的DL模型策略：当可用大输入数据可用时，一步（1s）方法，当输入数据受到限制时两步（2s）。使用1S方法，一个单个回归阶段预测了所有纤维的轨迹。使用2S方法，一个分类阶段可以识别运动中的纤维，然后进行回归阶段，该回归阶段可以预测那些主动数字的轨迹。添加特征提取大大降低了电动机解码器的复杂性，使其可用于转换为实时范式。使用复发性神经网络（RNN）的1S方法通常比所有具有平均平方误差（MSE）范围的ML算法（MSE）范围在所有字符的范围为10-3到10-4的ML算法更好，而（VAF）分数（VAF）得分的范围为0.8，自由度（DOF）高于0.8（DOF）。此结果是DL比处理大数据集的经典ML方法更有优势。但是，当对较小的输入数据集进行训练如2S方法中时，ML技术可以实现更简单的实现，同时确保对DL的实现结果相似。在分类步骤中，机器学习（ML）或DL模型的准确性和F1得分为0.99。由于分类步骤，在回归步骤中，两种类型的模型都会使MSE和VAF分数与1S方法的分数相当。我们的研究概述了用于实施实时，低延迟和高精度DL基于DL的电机解码器的贸易交易。
外周星体微管确保神经干细胞中的不对称犁沟位置
1。Univ Rennes，CNRS，IGDR（IGDR InstitutdeGénétiqueetdéveloppementde Rennes）-UMR 16 6290，F -35000 Rennes，法国17 2。大学。Grenoble Alpes，Inserm U1216，CEA，CNRS，Grenoble Institut Neurosciences，18 Gin，38000 Grenoble，法国，法国。19 3。梅西大学，基本科学学院，4410，北帕默斯顿北，新西兰21 22＃。通讯作者：regis.giet@univ-rennes1.fr 23 23 24 LEAD联系25的进一步信息和对本研究产生的试剂的要求，并应通过RégisGiet（regis.giet.giet@univ-univ-rennes1.fr）来实现26个。27 28
2024 年 6 月 10 日外周和中枢神经系统药物咨询委员会会议
附件包含美国食品药品管理局 (FDA) 为咨询委员会小组成员准备的背景信息。FDA 背景资料包通常包含由 FDA 审查人员撰写的评估和/或结论和建议。此类结论和建议不一定代表个别审查人员的最终立场，也不一定代表审查部门或办公室的最终立场。我们已将此申请提交给咨询委员会，以获取委员会的见解和意见，背景资料包可能不包括与最终监管建议相关的所有问题，而是旨在重点关注机构确定的供咨询委员会讨论的问题。在考虑了咨询委员会流程的意见并完成所有审查之前，FDA 不会就手头的问题做出最终决定。最终决定可能会受到咨询委员会会议上未讨论的问题的影响。
血运重建对糖尿病和周围动脉疾病患者溃疡脚的有效性：系统评价
缩写：CLTI，慢性肢体威胁性缺血； Cochrane Rob 2，用于随机试验的Cochrane风险偏置工具； CTA，计算机断层扫描血管造影； DFU，与糖尿病相关的足部溃疡； DR，直接血运重建；等级，建议的评分，评估，发展和评估； IR，间接的血运重建； IRC，间接的血运重建以及抵押品； IWGDF，糖尿病脚的国际工作组；男性，主要的不良肢体事件； nos，纽卡斯尔 - 奥塔瓦量表；垫，周围动脉疾病； PICO，人口，干预，比较，结果。
可穿戴螺旋超声贴片，用于糖尿病神经性疼痛的聚焦超声外周神经调节
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.12.628265 doi：bioRxiv 预印本
视觉变压器用于角膜共聚焦显微镜图像中糖尿病周围神经病的自动检测
糖尿病周围神经病（DPN）的早期检测和管理对于降低相关的发病率和死亡率至关重要。角膜共聚焦显微镜（CCM）促进了角膜神经的成像，以检测DPN的早期和进行性神经损伤。然而，它的更广泛的采用受到手动神经量化的主观性和时间密集型性质的限制。这项研究研究了CCM图像的二元分类，以区分健康对照和DPN个体的二元分类，研究了最先进的视觉变压器（VIT）模型的诊断实用性。还将VIT模型的性能与先前使用CCM图像用于DPN检测的卷积神经网络（CNN）进行了比较。使用大约700 ccm图像的数据集，VIT模型达到了0.99的AUC，灵敏度为98％，特定的92％，而F1得分为95％，超过了先前报道的方法。这些发现突出了VIT模型作为基于CCM的DPN诊断的可靠工具的潜力，从而消除了对耗时的手动图像分割的需求。此外，结果增强了CCM作为检测神经损伤的非侵入性和精确成像方式的价值，尤其是在神经病相关的疾病（例如DPN）中。
Agassi模型的数字量子模拟
摘要妊娠糖尿病（GDM）增加了孕妇及其后代的代谢疾病的风险。诸如营养或宫内环境之类的因素通过表观遗传机制在GDM的发展中起重要作用。这项工作的目的是确定与妊娠糖尿病有关的机制或途径涉及的表观遗传标记。总共选择了32名孕妇，其中16位患有GDM和16个非GDM。DNA甲基化模式是从光明甲基化史诗般的Beadchip获得的，在诊断性就诊时（26-28周）从外周血样本中获得。使用Champ和Limma套件在R 2.9.10中提取差异甲基化位置（DMP），其阈值为FDR <0.05，Deltabeta> | 5 |％|％和B> 0。总共发现了1.141 DMP，在基因中注释了714个。进行了功能分析，我们发现23个基因与碳水化合物代谢显着相关。最后，在口服葡萄糖耐受性测试的不同点，在怀孕期间和产后不同的访问时，总共与生化变量（例如不同点的葡萄糖耐受性测试，禁食葡萄糖，混蛋，homair和hba1c）相关。我们的结果表明，GDM和非GDM之间存在分化的甲基化模式。此外，注释到DMP的基因可能与GDM的发展以及相关代谢变量的变化有关。