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Panjabrao Deshmukh博士
12月𝟐𝟕𝐭𝐡，1898年，出生于Dist村的Kadam家族。Amravati。1906-1910教皇教育1910年至1918年在Karanja的中学教育和Amravati的高中教育。 1918年至1920年在浦那弗格森学院的大学教育，1920年8月𝟐𝟓1920年去了英国接受高等教育。 9月𝟐𝟏1920年在剑桥大学入学。 1921年10月通过了法律考试。 Jan。 𝟐𝟓𝟐𝟓𝟐𝟓1925年授予博士学位。 学位。 他的研究主题是``在吠陀时期的宗教的起源与发展''。 获得了法律的程度。 1925年7月在接受教育后返回印度。 成功地恳求“国家敌人”。 1926年12月，Shri Shraddhanand为贫困学生提供了旅馆，并提供了免费的住宿和寄宿。 为年轻学生创办了体育馆。 在马拉松高中担任老师。 8月𝟐𝟖1927开始运动，因为将哈里安人和不可触摸的人纳入了安巴·德维神庙。 11月𝟏𝟑1927在阿姆拉瓦蒂举行了会议，以与Babasaheb Ambedkar博士一起取消了不社交的情况，并继续运动进入Amba Devi Temple，并成功地与受托人讨论了这些问题。 11月𝟐𝟔1927年嫁给了KU。 Vimalabai Vaidya。 这是一场互联网婚姻。 1928-1930 1）建立了Shetkari Sanghatana。 2）当选为阿姆拉瓦蒂地区议会主席。 3）将塞斯（Cess）表格18佩斯（Paise）提高到27佩斯（Paise），以发展初等教育。1906-1910教皇教育1910年至1918年在Karanja的中学教育和Amravati的高中教育。1918年至1920年在浦那弗格森学院的大学教育，1920年8月𝟐𝟓1920年去了英国接受高等教育。9月𝟐𝟏1920年在剑桥大学入学。1921年10月通过了法律考试。Jan。 𝟐𝟓𝟐𝟓𝟐𝟓1925年授予博士学位。 学位。 他的研究主题是``在吠陀时期的宗教的起源与发展''。 获得了法律的程度。 1925年7月在接受教育后返回印度。 成功地恳求“国家敌人”。 1926年12月，Shri Shraddhanand为贫困学生提供了旅馆，并提供了免费的住宿和寄宿。 为年轻学生创办了体育馆。 在马拉松高中担任老师。 8月𝟐𝟖1927开始运动，因为将哈里安人和不可触摸的人纳入了安巴·德维神庙。 11月𝟏𝟑1927在阿姆拉瓦蒂举行了会议，以与Babasaheb Ambedkar博士一起取消了不社交的情况，并继续运动进入Amba Devi Temple，并成功地与受托人讨论了这些问题。 11月𝟐𝟔1927年嫁给了KU。 Vimalabai Vaidya。 这是一场互联网婚姻。 1928-1930 1）建立了Shetkari Sanghatana。 2）当选为阿姆拉瓦蒂地区议会主席。 3）将塞斯（Cess）表格18佩斯（Paise）提高到27佩斯（Paise），以发展初等教育。Jan。𝟐𝟓𝟐𝟓𝟐𝟓1925年授予博士学位。学位。他的研究主题是``在吠陀时期的宗教的起源与发展''。获得了法律的程度。1925年7月在接受教育后返回印度。成功地恳求“国家敌人”。1926年12月，Shri Shraddhanand为贫困学生提供了旅馆，并提供了免费的住宿和寄宿。为年轻学生创办了体育馆。在马拉松高中担任老师。8月𝟐𝟖1927开始运动，因为将哈里安人和不可触摸的人纳入了安巴·德维神庙。11月𝟏𝟑1927在阿姆拉瓦蒂举行了会议，以与Babasaheb Ambedkar博士一起取消了不社交的情况，并继续运动进入Amba Devi Temple，并成功地与受托人讨论了这些问题。11月𝟐𝟔1927年嫁给了KU。Vimalabai Vaidya。这是一场互联网婚姻。1928-1930 1）建立了Shetkari Sanghatana。2）当选为阿姆拉瓦蒂地区议会主席。3）将塞斯（Cess）表格18佩斯（Paise）提高到27佩斯（Paise），以发展初等教育。12月𝟏𝟔1930被任命为旧的中央邦和贝拉部长担任部长，担任教育，农业，合作和公共工程部长。1931年当选为中央邦立法委员会。1931-32建立了Amravati的Shri Shivaji教育协会。1933年辞去了部长的抗议，以抗议种姓主义政治。1935 - 38年，与海得拉巴的科尔哈普尔亲王和尼扎姆建立了关系，并获得了阿姆拉瓦蒂·什里·希瓦吉教育学会的发展经济援助。1939年，马拉松·希克山（Maratha Shikshan Parishad）主席，并表达世俗的观点。1942-44曾担任德瓦斯州大臣和德瓦斯亲王的顾问和德瓦斯委员会成员。1944年辩护了自由战士和阿扎德·赫德·塞纳（Azad Hind Sena）的案子。1946年阿姆拉瓦蒂地区国会委员会主席。1948-1952 1）参议院那格浦尔大学的成员，并被授予荣誉法学博士学位。
用于检测术中ECOG中高频振荡（HFO）的尖峰神经网络（SNN）
要获得癫痫发作的自由，癫痫手术需要完全切除癫痫脑组织。在术中电视学（ECOG）记录中，癫痫组织产生的高频振荡（HFO）可用于量身定制切除缘。但是，实时自动检测HFO仍然是一个开放的挑战。在这里，我们提出了一个尖峰神经网络（SNN），用于自动HFO检测，最适合神经形态硬件实现。我们使用独立标记的数据集（58分钟，16个记录），训练了SNN，以检测从术中ECOG测量的HFO信号。我们针对快速连锁频率范围（250-500 Hz）中HFO的检测，并将网络结果与标记的HFO数据进行了比较。我们赋予了SNN新型的伪影排斥机制，以抑制尖锐的瞬变并证明其在ECOG数据集中的有效性。该SNN检测到的HFO速率（中位数为6.6 HFO/ min）与数据集中发布的HFO率（Spearman'sρ= 0.81）相当。所有8例患者的术后癫痫发作结果被“预测”为100％（CI [63 100％]）的精度。这些结果为建造实时便携式电池式HFO检测系统提供了进一步的一步，该检测系统可在癫痫手术期间使用，以指导癫痫发作区的切除。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
使用内镜外科导航晚期术中术中增强现实的可视化术中型型型肿瘤切除术。
内窥镜型型方法（ETSA）是一种常用的技术，可以微创地去除卖出和羊角菌病变。假设 ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。 本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。 我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。 术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。 然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。 记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。 包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。 病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。 56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。 在17％的肿瘤中观察到海绵窦侵袭。 分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。 平均EOR为93.6±3.6％。ETSA中的增强现实（AR）应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台（EndoSNAP，手术剧院，俄亥俄州克利夫兰，俄亥俄州，俄亥俄州，俄亥俄州，美国）相关的工作流程和手术结果，这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。术前MRI和CT扫描被重建，并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。然后将模型导入到内osnap中，该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起，以实时术中使用。记录了患者人口统计学，肿瘤特征，切除程度（EOR）以及内分泌和神经系统结局。包括新诊断的18名成年患者（83％），复发性（17％）肿瘤包括在内。病理学由垂体腺瘤（72％），颅咽管瘤（11％），脑膜瘤（11％）和脊全瘤（6％）组成。56％的患者存在视觉压缩，其中70％的术前视觉缺陷。海绵窦侵袭。分别在56％和28％的病例中注意到术前激素过量和不足。平均EOR为93.6±3.6％。平均术前肿瘤体积为21.4±17cm³，术后降至0.4±0.3cm³。术后并发症包括需要手术修复的CSF泄漏（17％），癫痫发作，与先前存在的半球外伤有关（6％），肺栓塞（6％），深静脉血栓形成（6％）和鼻窦炎（6％）。这些发现表明，通过内部NAP的AR-增强可视化是ETSA的可行且潜在的有益辅助功能，可用于Sellar和Parasellar肿瘤切除。
获取社会安全在上核中与催产素神经元参与：MAGEL2缺乏症的作用
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年2月5日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.02.04.578818 doi：Biorxiv Preprint
基于AI的深度学习模型的应用用于检测龋齿的口腔内图像
摘要龋齿的检测是一个普遍的口腔健康问题，仍然是有效牙科护理的关键组成部分。传统的诊断方法，例如视觉检查和射线照相分析，通常受到主观性和可变性的限制。近年来，人工智能（AI）和深度学习模型的整合在增强牙科检测的准确性，速度和一致性方面表现出了巨大的希望。本文系统地回顾了基于AI的模型的应用，尤其是卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN）和转移学习模型，在检测从内部图像的牙齿中。评论突出了这些模型的优势和局限性，对其性能指标进行了全面分析，包括曲线下的准确性，灵敏度，特异性和面积（AUC）。
评估芳基酶和乳糖酶的二氧化二酶-1活性及其与1型糖尿病儿童的氧化应激的相关性
背景：1型糖尿病（T1DM）是一种慢性自身免疫性条件，由于氧化应激和代谢失调，可能导致长期并发症。二氧酶-1（PON-1）是一种与高密度脂蛋白（HDL）相关的酶，具有双重活性：芳基酯酶和乳糖酶。这些活动可保护脂质免受氧化损伤。T1DM儿童中PON-1的功能状态可以提供有关氧化应激与酶保护作用之间关系的见解。本研究旨在评估伊拉克T1DM儿童中PON-1的芳基酯酶和乳糖酶活性。方法：招募了67名T1DM的儿童，并与57个年龄匹配的健康对照组进行了比较。测量芳基酶和lactonase的酶促活性以评估PON-1的功能状态。计算二氧化氧酶-1/HDL（PON/HDL）比例以评估脂质保护和抗氧化能力。氧化状态。结果：PON-1活性分析显示，患者组的芳基酶（2.36±1.17）和乳糖酶（21.9±7.31）显着降低，与对照组相比（芳基酶= 4.54±1.84，lactonase = 29.51±9.92）。TOS和OSI明显更高，而患者组的TA则显着降低。Pearson相关性显示HDL-C和芳基酶之间存在正相关（P = 0.002，r = 0.379），HDL-C和LACTONAPE（P = 0.040，r = 0.366）。结论：降低的PON-1活性与T1DM有关，表明增强PON-1或减少氧化应激可能有助于预防糖尿病并发症并改善心血管健康。关键字：抗氧化活性，二氧化烷酶-1，芳基酶，乳糖酶，氧化损伤，I型糖尿病。
SARS-COV-2框架转移RNA元素的结构改变突变
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年3月8日。 https://doi.org/10.1101/2023.03.07.531591 doi：Biorxiv Preprint
术中脑肿瘤超声图像的开放访问分割
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