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利用超薄硅像素探测器实现皮秒计时
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/CERN_LHC_Proton_Source.JPG https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2015/05/cern-lhc-aerial.jpg H t tp://sites.uci.edu/energyobserver/files/2012/11/lhc-aerial.jpg
BCI：通过金字塔PIX2PIX
人类表皮生长因子2（HER2）表达的评估对于制定乳腺癌的精确治疗至关重要。HER2的常规评估是通过免疫组织化学技术（IHC）进行的，这非常昂贵。因此，我们首次生产了乳腺癌免疫组织化学（BCI）基准，试图将IHC数据直接与成对的苏木精（HE）染色图像合成。数据集包含4870个注册的图像对，涵盖了各种HER2表达水平。基于BCI，作为较小的贡献，我们进一步构建了一种金字塔PIX2PIX图像生成方法，它比其他当前流行算法更好地实现了IHC翻译结果。BCI的广泛实验对现有的Immig translation Research构成了新的挑战。此外，BCI还基于合成的IHC图像在HER2表达评估中为将来的病理研究打开了大门。BCI数据集可以从https：//bupt-ai-cz.github下载。io/bci。
新闻稿dupixent SBLA接受了FDA优先审查的靶向治疗，以对大胆的pemphigoid
•如果获得批准，dupixent将是美国第一个也是唯一的有针对性药物治疗BP的药物； FDA decision expected by June 20, 2025 • Priority review granted based on positive pivotal results demonstrating significant improvements in sustained disease remission with Dupixent compared to placebo • BP is a chronic, debilitating and relapsing skin disease with underlying type 2 inflammation characterized by intense itch and blisters, reddening of the skin and painful lesions Paris and Tarrytown, NY, February 18, 2025.美国食品药品监督管理局（FDA）已接受优先审查Dupixent（Dupilumab）的补充生物制品申请（SBLA），以用大胆的Pemphigoid（BP）治疗成年人。SBLA受到一项关键研究的数据支持，该研究评估了106名中度至重度BP成年人的Dupixent的功效和安全性。与安慰剂相比，达到了主要终点，五倍的夫人患者可以增加持续的疾病缓解。持续的疾病缓解被定义为完全临床缓解，通过在第16周完成口服皮质类固醇（OCS）锥度（OCS）锥度（OCS OCT治疗，仅在36周治疗期间不复发且无需救援治疗）而无需复发治疗。这项研究还表明，与安慰剂相比，偶像可显着降低疾病的严重程度，瘙痒和OCS的使用。不良事件更常见（至少3例患者）包括外周水肿，腹痛，背痛，视力模糊，高血压，哮喘，结膜炎，便秘，上呼吸道，上呼吸道感染，肢体感染，LIMB损伤和失眠症。关于dupixentbp是一种慢性，令人衰弱和复发性皮肤病，其潜在的2型炎症通常发生在老年人群中。它的特征是强烈的瘙痒和水泡，皮肤发红以及疼痛的病变。水泡和皮疹会在大部分身体上形成，并导致皮肤出血和外壳，从而导致患者更容易感染并影响其日常功能。美国大约有27,000名成年人生活在全身性皮质类固醇中无法控制的BP。优先审查授予寻求批准疗法的监管应用，这些疗法有可能在治疗，诊断或预防严重状况方面有显着改善。dupixent以前曾被FDA授予BP的孤儿药物名称，该药物适用于用于治疗美国少于20万人的稀有疾病的研究药物。dupixent在BP中的安全性和功效目前正在临床评估中，尚未由任何监管机构评估。
带视频率的视网膜电子纸45,000像素每英寸
摘要：随着对沉浸式体验的需求的增长，显示器的大小和更高的分辨率越来越接近眼睛。但是，缩小像素发射器降低了强度，使其更难感知。电子纸利用环境光进行可见性，无论像素大小如何，都可以保持光学对比度，但无法实现高分辨率。我们显示了由WO 3纳米散件组成的大小至〜560 nm的电气可调节元像素，当显示大小与瞳孔直径匹配时，可以在视网膜上进行一对一的像素 - 示波器映射，我们将其称为视网膜电子纸。我们的技术还支持视频显示（25 Hz），高反射率（〜80％）和光学对比度（〜50％），这将有助于创建最终的虚拟现实显示。主要文本：从电影屏幕和电视到智能手机以及虚拟现实（VR）耳机，显示器逐渐越来越靠近人眼，具有较小的尺寸和更高的分辨率。随着展示技术的进步，出现了一个基本问题：显示大小和分辨率的最终限制是什么？如图1a，为了获得最沉浸和最佳的视觉体验，该显示应与人瞳孔的尺寸紧密匹配，每个像素与视网膜中的光感受器单元相对应。人类视网膜包含约1.2亿光感受器细胞。假设瞳孔直径为8毫米，理想的像素大小为〜650 nm，导致分辨率约为每英寸40,000像素（PPI）。随着像素尺寸收缩，主流发射显示器正在接近其物理极限。这个理论像素大小接近人眼的分辨率极限，代表了显示技术的最终边界，我们将其命名为“视网膜”显示。较小的像素尺寸降低了发射极尺寸，从而导致亮度显着下降，从而使它们越来越难以通过肉眼感知（1，2）。当前，市售的智能手机显示像素通常约为60×60μm²（〜450 ppi），比最终视网膜显示所需的理论尺寸大约10,000倍。已经在这个规模上，肉眼很难感知，尤其是在
him.pa.sp69 dupilumab（dupixent）
有关重要的监管和法律信息，请参阅本政策结束时的重要提醒。描述Dupilumab（Dupixent®）是白介素-4和白介素13受体α拮抗剂。FDA批准的指示（S）dupixent均表示：•用于治疗6个月以上的成年和儿科患者，患有中度至严重的特应性皮炎，其疾病无法充分控制局部处方疗法或何时不适合治疗这些疗法。dupixent可以在有或没有局部皮质类固醇的情况下使用。•作为6岁及6岁以上的成年和儿科患者的附加维持治疗，具有中度至重度哮喘，其特征在于嗜酸性粒细胞型或口服皮质类固醇哮喘。•作为12岁及12岁及以上的成年和儿科患者的附加维持治疗，患有鼻多发性疾病（CRSWNP）的慢性鼻鼻炎不足。•用于治疗1岁及1岁以上的成年和小儿患者，重量至少为15 kg，患有嗜酸性食管炎（EOE）。•用于治疗prurigo nodularis（PN）的成年患者。•作为成年患者的附加维护治疗，患有不充分控制的慢性阻塞性肺疾病（COPD）和嗜酸性表型。使用的限制：不是为了缓解急性支气管痉挛或地位哮喘政策/标准提供者必须提交支持成员已符合所有批准标准的文件（例如办公图表，实验室结果或其他临床信息）。初始批准标准是与Centene Corporation®相关的健康计划政策，当满足以下标准时，在医学上有必要在医学上：I。
弗吉尼亚医疗补助服务授权表：dupixent®
Healthkeepers，Inc。是Blue Cross Blue Shield Association的独立许可人。由Healthkeepers，Inc。提供的Anthem Healthkeepers Plus是一项健康计划，与弗吉尼亚州医疗援助部门合同，为入学者提供医疗补助福利。Anthem是Anthem Insurance Companies，Inc。的注册商标。VABCBS-CD-074356-24-SRS74170 2025年1月
Neuropixels opto
高分辨率细胞外电生理学是记录分布式神经种群峰值的金标准，当与光遗传学结合使用以操纵具有高时间分辨率的特定细胞类型时，尤其强大。我们将这些方法整合到了组合电子电路和光子电路的原型神经质探针中。这些设备将960个电气记录位点和两组14盏灯发射器包装到1厘米柄上，从而可以用蓝色和红光在空间上可寻求可寻址的光遗传学刺激。在小鼠皮质中，神经质子光探针与空间可寻址的光遗传学一起提供了高质量的记录，在不同的皮质深度处差异激活或沉默神经元。在小鼠纹状体和其他深层结构中，神经质子光探针提供了有效的选择，从而促进了并联两种细胞类型的识别。神经质子光探针代表了用于记录，识别和操纵神经元种群的前所未有的工具。
Dupixent（dupilumab）事先授权表
被诊断为嗜酸性粒细胞表型的哮喘，且绝对血液嗜酸性粒细胞计数≥150 个细胞/微升 被诊断为口服皮质类固醇依赖性哮喘 患有中度至重度哮喘 尝试过或不能使用标准哮喘控制药物（例如吸入皮质类固醇、吸入长效β受体激动剂 [LABA] 等） 除了耐受的标准哮喘控制药物（例如吸入皮质类固醇、吸入 LABA 等）外，还将使用 Dupixent
改进的Pix2Pix生成对抗网络模型，以增强甲状腺结节分割
摘要 - 甲状腺结节是一种病变，医生通常需要高级诊断工具来检测和进行后续诊断。有监督的深度学习技术，尤其是生成的对抗网络（GAN），已被用来提取基本特征，检测结节并生成甲状腺面膜。但是，由于识别癌症区域和训练模式崩溃的高成本，这些方法在获得培训数据方面面临重大挑战。因此，本研究提出了一个GAN模型的改进，即用于甲状腺结节分割的像素到像素（Pix2Pix）模型，在该模型中，将发生器与监督损失功能合并，以解决GAN训练期间的不稳定性。该模型使用了具有u-Net体系结构启发的编码码头结构的生成器来产生掩码。该模型的歧视者由多层卷积神经网络（CNN）组成，以比较真实和生成的面具。此外，使用三个损失函数，即二进制跨透明镜丢失，软骰子丢失和jaccard损失，并结合损失gan来稳定GAN模型。基于结果，提出的模型从超声甲状腺结节图像中实现了97％的癌症区域检测准确性，并使用稳定模型对其进行了分割，其发电机损耗函数值为0.5。简而言之，这项研究表明，与半监视分割模型相比，改进的PIX2PIX模型在结节分割精度方面产生了更大的灵活性。关键字 - 甲状腺结节分割，超声图像，深度学习，生成对抗网络，pix2pix，损失功能
